Windows · Sin programar

Descubre. Testea. Valida.
Y opera con evidencia.

AniQuant es un laboratorio cuantitativo profesional para Windows: generación de estrategias, backtesting de acciones US sin sesgo de supervivencia, walk-forward, Monte Carlo y análisis asistido por IA — con el escepticismo de serie.

🪟 Windows 10/11 · 64 bits 🎁 30 días de prueba completa 💳 Sin tarjeta de crédito 🔒 Instalador firmado
De los datos crudos a una estrategia validada
Datos de mercado
NQ · 90 min — 8M de barras
0
Búsqueda
combinaciones exploradas
Backtest
motor CPU + GPU
Validación
la parte difícil
✓ Walk-Forward✓ Monte Carlo✓ Out-of-Sample✓ PBO/DSR✓ Supervivencia
91AQ Confidence
Scroll para investigar
Walk-Forward·Monte Carlo·Sin sesgo de supervivencia·Motor GPU·12 estrategias legendarias·Búsqueda genética·Position Sizing·Análisis con IA·Walk-Forward·Monte Carlo·Sin sesgo de supervivencia·Motor GPU·12 estrategias legendarias·Búsqueda genética·Position Sizing·Análisis con IA·
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acciones US con deslistadas — sin sesgo de supervivencia
GPU
barridos de parámetros acelerados por OpenCL
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estrategias legendarias en una arena honesta
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líneas de código necesarias
La filosofía AniQuant

Un backtest es fácil.
La confianza se gana.

La mayoría de las herramientas se detienen cuando la curva de capital queda bonita. AniQuant empieza ahí. Las deslistadas se quedan en los datos, los costes y el slippage siempre sobre la mesa, los benchmarks etiquetados con honestidad — y cuando una estrategia legendaria pierde en nuestra arena, la enseñamos perdiendo. Evidencia antes que marketing. Ese es todo el producto.

01 / Descubre y construye

Un laboratorio cuantitativo completo

Cada módulo alimenta al siguiente: lo que el generador encuentra, los validadores intentan destruirlo. Solo lo que sobrevive merece tu atención.

02 / Rómpela

Intenta destruir tu propia estrategia.

La robustez no es un sello que AniQuant añade al final. Es el centro del proceso de investigación.

🚶

Walk-Forward

Re-optimización real por ventanas a través de décadas — ¿la habrías encontrado a tiempo?

🎲

Monte Carlo

Miles de futuros alternativos de tus propias operaciones — el drawdown que de verdad debes esperar.

🧮

PBO / DSR

La probabilidad de que tu mejor variante sea un espejismo del barrido, medida antes de que cueste dinero.

Out-of-Sample

Datos vírgenes reservados desde el principio — la estrategia debe ganarse el derecho a sobrevivir.

🏥

Test de Supervivencia

Seis fases de estrés en un score de 0 a 100: ¿cuánto castigo aguanta el filo?

🌍

Multi-mercado

¿El filo generaliza más allá de un símbolo — o era un mercado con suerte?

⏱️

Multi-Timeframe

Re-test en N timeframes en una rejilla — ¿el filo vive solo en un reloj?

🤖

Revisión IA

Una lectura escéptica de fragilidades, contradicciones y las piezas más sólidas de la evidencia.

03 / Valida

La evidencia se convierte en confianza.

El AQ Confidence destila el proceso de investigación completo en una puntuación interpretable — manteniendo cada test subyacente a la vista. Sin caja negra. Sin número mágico sin contexto.

Por debajo de 50, aléjate. Por encima de 90, por fin sabes por qué te fías.

AQ CONFIDENCE91EXCELENTE
Datos

Datos serios, licenciados con honestidad

Importa tus exportaciones de TradeStation, conecta tus propias suscripciones de datos o usa el universo de acciones US integrado — miles de empresas incluidas las que quebraron. Porque un backtest sin los perdedores es ficción.

🗂️

Trae tus datos

CSV de TradeStation, exportaciones de Norgate, CSV genérico — convertidos a un formato binario rápido pensado para millones de barras.

💀

Universo sin sesgo de supervivencia

Acciones US con las deslistadas incluidas: Lehman, Enron y todas las historias que los supervivientes prefieren olvidar.

🔬

Control de calidad de datos

Detección automática de series rotas, tickers reciclados y artefactos de contra-splits — marcados, nunca escondidos.

En acción

Míralo funcionando

Prueba la plataforma completa 30 días

Todos los módulos, sin tarjeta, sin versión recortada. Si la evidencia te convence, compra tu licencia.

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