EN
← Volver al Portafolio
Finanzas Cuantitativas abril de 2026

Finn — Finanzas Personales y Pronóstico de Mercados

Aplicación full-stack de finanzas personales y analítica de mercados: sigue instrumentos, arma watchlists y portafolios, corre pronósticos estadísticos y de ML con validación walk-forward, revisa riesgo y lee sentimiento de noticias con FinBERT — con cobertura LATAM (IPSA + macro Chile) tras una UI rápida renderizada en servidor.

Modelos de Pronóstico
ARIMA/SARIMA, suav. exponencial, estilo Prophet, GBM
Métricas de Riesgo
Volatilidad, Sharpe, máx drawdown, VaR
Sentimiento
FinBERT (HF Inference API)
Stack
FastAPI + HTMX + Plotly + stack cuantitativo
Finn — Finanzas Personales y Pronóstico de Mercados — Arquitectura
#quant #forecasting #finbert #portfolio #risk #fastapi #htmx #plotly

Contexto de Negocio

Las herramientas financieras para retail y analistas suelen dividirse en dos campos: dashboards pulidos con analítica superficial, o librerías cuantitativas potentes sin interfaz usable. Ninguno sirve a quien quiere pronóstico y análisis de riesgo reales, backtesting honesto y cobertura de mercados latinoamericanos — que las herramientas masivas ignoran en gran medida — sin montar un entorno de investigación desde cero.

Valor Estratégico

Finn empaqueta un stack analítico de nivel investigación tras una UI rápida renderizada en servidor. Sus diferenciadores son rigor y alcance: los pronósticos se evalúan con validación cruzada walk-forward (entrenar con el pasado, probar con la ventana siguiente no vista) en vez de filtrar el futuro al ajuste, y los backtests cobran costos de transacción para que una estrategia sobreviva el contacto con la realidad. FinBERT aporta sentimiento consciente de finanzas — distinguiendo "guidance no cumplido" de "guidance elevado", que un modelo de sentimiento general confunde — y la cobertura LATAM de primera clase (IPSA, macro chilena, BCCh) lo hace usable para los mercados donde se construyó. La analítica de riesgo (volatilidad, Sharpe, máximo drawdown, VaR, optimización de frontera eficiente, detección de regímenes) y visualizaciones Plotly avanzadas (fan charts, drawdown, burbujas de fundamentales, sombreado de regímenes) lo completan, con persistencia por usuario tras autenticación.

El Desafío

La mayoría de los demos cuantitativos usan tickers de EE.UU. y backtests sin fricción — se ven impresionantes y engañan. Una herramienta creíble de analítica de mercados debe validar pronósticos como realmente se operarían, cobrar costos realistas, puntuar noticias con modelos financieros y cubrir los mercados donde el usuario realmente vive.

Nuestro Enfoque

App FastAPI + HTMX renderizada en servidor sobre un stack cuantitativo (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn). El pronóstico abarca ARIMA/SARIMA, suavizamiento exponencial, descomposición estilo Prophet y regresores con gradient boosting, evaluados con validación cruzada walk-forward. El riesgo cubre volatilidad, Sharpe, máximo drawdown, VaR, optimización media-varianza y detección de regímenes. FinBERT (HF Inference API) puntúa el sentimiento de titulares; la cobertura LATAM agrega el universo IPSA, series macro chilenas y un stub del Banco Central de Chile. Watchlists y portafolios con autenticación persisten por usuario.

Indicadores Clave de Rendimiento

KPILínea BaseResultadoImpacto
Validación de PronósticoAjuste in-sample (fuga del futuro)Validación cruzada walk-forwardError fuera de muestra confiable
Cobertura de MercadoSolo tickers de EE.UU.IPSA + macro Chile + BCChUsable para mercados LATAM

Arquitectura

finn architecture

finn architecture

A Quant Demo That Doesn’t Lie to You

Finn is a full-stack personal-finance and market-analytics web app: track instruments, build watchlists and portfolios, run forecasts, and review risk — all behind a clean, fast, server-rendered UI. What separates it from the average finance dashboard is what it refuses to fake.

Forecasting You Can Trust

Finn runs several forecasting models — ARIMA/SARIMA, exponential smoothing, Prophet-style decomposition, and gradient-boosted regressors — but the important part is how they’re evaluated. Walk-forward cross-validation trains on the past and tests on the unseen next window, rolling forward, so the reported error is genuinely out-of-sample. No future leaks into the fit. Confidence intervals and scenario fan charts make the uncertainty explicit.

Risk, Portfolios, and Honest Backtests

Build portfolios, track allocations, and compute returns with a full risk battery: volatility, Sharpe, max drawdown, VaR, mean-variance optimization (efficient frontier), and regime detection. Backtests charge transaction costs — the fastest way to kill a strategy that only looked good because it traded for free.

Finance-Aware Sentiment + LATAM Coverage

Financial sentiment is its own dialect: “missed guidance” and “raised guidance” sit next to each other in vocabulary space but mean opposite things to a price. Finn scores headlines with FinBERT (HF Inference API) instead of a general sentiment model. And rather than defaulting to US tickers, it adds first-class LATAM coverage — the IPSA universe, Chilean macro series, and a Banco Central de Chile stub — so it’s a tool for the markets it was built in.

Architecture

A FastAPI + HTMX server-rendered application over a quant stack (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn), with SQLAlchemy/Alembic persistence and interactive Plotly charts (fan charts, drawdown, fundamentals bubbles, regime shading). Auth-backed watchlists and portfolios persist per user. Live at finn.fasl-work.com.

Stack Tecnológico

Python FastAPI HTMX Plotly pandas NumPy SciPy statsmodels scikit-learn SQLAlchemy FinBERT

Los recursos visuales de este proyecto no están disponibles públicamente.