Datos y Herramientas para Investigacion Cuantitativa

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Datos y Herramientas para Investigacion Cuantitativa

Como seleccionar, limpiar y documentar datos financieros antes de construir backtests, modelos o investigaciones sistematicas.

Tipos de datos

  • Precios, retornos, volumen y volatilidad.
  • Fundamentales, estimaciones y datos contables.
  • Datos macroeconomicos y de curvas de tipos.
  • Datos alternativos y textuales.

Problemas habituales

Los datos pueden contener survivorship bias, look-ahead bias, ajustes incorrectos por dividendos o splits, cambios de ticker, ausencias, outliers y diferencias de zona horaria. Cada decision de limpieza debe documentarse.

Herramientas

Python, R, pandas, NumPy, notebooks reproducibles, bases SQL, APIs de datos y control de versiones son herramientas comunes. La herramienta es secundaria frente a la trazabilidad del proceso.

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