Ir al contenido principal

Curriculum vitae

 
Perfil profesional

Ingeniero Civil Industrial. Cuento con más de 6 años de experiencia en valorización de instrumentos de renta variable, asignación de portafolios de inversión y evaluación de factibilidad económica de proyectos. Asociado a ello, brinda soporte y desarrollo para los procesos de armonización y modelamiento de datos para fines estadísticos. Los productos y servicios finales son principalmente aplicaciones web y reportes de desempeño sobre: rebalanceo de portafolios, programas de protección contra fraude, evaluaciones de riesgo de inversión, continuidad operacional, paneles de control sobre la estructura de costo de capital de compañías, entre otros.

Experiencia laboral

Trader | Independiente
Enero 2021 – A la fecha

Mi mandato es invertir en instrumentos de mediana y gran capitalización basado en un sistema que considera variables macroeconómicas, valorizaciones fundamentales y análisis técnico. Estos elemento proporciona un carry positivo y una verdadera diversificación durante una crisis de liquidez, debido a la naturaleza de anti correlación de los instrumentos en que invierto.

La estrategia aprovechará el impulso generado y potenciará el crecimiento secular impulsado por FOMO y la creación de valor. Adicionalmente, desarrollo sistemas de Trading de Alta Frecuencia para capturar Alpha para las sesiones intradía.

Senior Business Analyst | Evalueserve
Marzo 2018 – Enero de 2021

Servicios de investigación, análisis y gestión de datos. Impulsados por tecnologías y algoritmos que son capaces de tratar de manera eficiente problemas de gran escala. Los principales logros son los siguientes:

  • Desarrollo e implementación de un sistema de alertas sobre posible abuso financiero enmarcado en la regulación financiera estadounidense. Las alertas están basadas en una combinación de indicadores de riesgo que contemplan el manejo de comisiones y costos de administración de los vehículos e instrumentos de inversión asociados a los clientes. El producto final se despliega en Tableau, y el procesamiento previo es realizado en SQL y Python.
  • Reducción de los tiempos de procesamiento (95% de reducción promedio) de los reportes recurrentes para el área de Riesgo Operacional. Se ocupa principalmente SQL, Python, R y Tableau.
  • Desarrollo e implementación de una herramienta que consolida ingresos y consultas de datos de múltiples usuarios de manera concurrente. Esta herramienta es capaz de desplegar un Dashboard como paso final. Se ocupo VBA desde la extracción hasta el despliegue de la herramienta en la operación.

Consultor Independiente | Freelancer
Septiembre 2017 – Marzo 2018

Servicios de investigación para el International Cooper Study Group, donde se logró caracterizar el estado de las fundiciones de concentrado de cobre, sus proyecciones futuras y desafíos a implementar en un informe descriptivo.

Staff | KPMG Auditores Consultores
Octubre 2016 – Agosto 2017

Desarrollo de análisis de datos integrados con la auditoria continua en tiempo real para las organizaciones. Se midió el riesgo de posible fraude, no cumplimiento de las políticas internas y desempeño del control interno de los clientes en base a: Indicadores clave de riesgo (KRI), diseño de modelo predictivos y análisis prescriptivo. El tipo principal de proyectos / clientes fue:

  • Banca: revisión de la integridad y precisión de los informes normativos.
  • Compañías de seguros: análisis de suficiencia e impactos en las reservas matemáticas de la tabla de mortalidad propuesta por la Asociación de Aseguradores de Chile, reemplazando la tabla normativa M95.
  • Autopistas interurbanas: revisión del sistema de cobro de peajes (informe de seguridad y análisis de datos).

Habilidades

  • Ingles Avanzado (hablado y escrito)
  • Modelamiento Financiero y Estadístico.
  • Gestión de Proyectos
  • Matlab
  • Python
  • Tableau
  • R
  • VBA

Publicaciones


En paralelo a mi carrera profesional, he desarrollado librerías de código abierto que tienen como propósito la sistematización del análisis de los precios de mercados para distintos activos financieros. Actualmente tengo publicadas 10 librerías en mi perfil de GitHub (8 en Python y 2 en Matlab) con respecto a los siguientes temas:
  • Variance Ratio Test (Python): Esta librería es la implementación de la prueba estadística desarrollado por Andrew Lo en su libro A Non Random Walk Down Wall Street. Esta prueba es una herramienta descriptiva que examina la evolución estocástica de los precios en una serie de tiempo, a través de la comparación de distintos estimadores de la varianza en diferentes marcos de tiempo. Su lógica reside en el rechazo de la hipótesis de los mercados eficientes.
  • Clientes o SDKs de variadas APIs (Matlab y Python): He construido y publicado clientes que permiten la estandarización de solicitudes de datos provenientes de APIs, entre la cuales se encuentran: Banco Central de Chile, QuickFS, EOD Historical Data, Indicadores económicos, la bolsa de Santiago, etc.
  • Procesos Estocásticos (Matlab): Este es un toolbox que integra diferentes procesos estocásticos para la simulación de las series de precios para acciones y las tasas de intereses de bonos o forwards. Los procesos incluidos son: Brownian motion, Geometric Brownian Motion, Merton Jump Diffusion, Heston, Cox-Ingerson y el proceso Vasicek. Su propósito radica en simulaciones de Montecarlo para estudio de diferentes estrategias cuantitativas de administración de carteras de inversión.

Entradas más populares de este blog

Impopular, pero no hay una píldora mágica para escapar de ella.

Los mercados son instancias en donde se transan bienes y servicios, los cuales actúan como sistemas descentralizados, gobernados por relaciones caóticas y fuertemente influenciados por factores estocásticos, es decir, son sistemas complejos. Los agentes económicos que cotizan, compran y venden los instrumentos agregan información proveniente de estímulos externos basados en riesgos macro económicos. Dentro de esos mercados, esta el mercado de bonos soberanos, los cuales transan las expectativas de crecimiento e inflación para el gobierno central de un país. Ambas variables se pueden ver desde dos ángulos complementarios: mercado secundario y balance fiscal.

A list of SDKs that may help your next project

Now that I work independently, I can code whatever I want, whenever I want. One of my favorite things to code and publish is SDKs (Software development kits) related to APIs, specifically financial APIs. This helps analysts standardize the layer of data extraction and helps them work with the actual stuff they are good at. Extract insights for educated guesses about the market. Without further due, let me show you a list of curated financial SDKs that may help your work as an analyst or trader (be aware that some of these SDK will be in Spanish):  End-of-Day data extractor https://github.com/LautaroParada/eod-data This library is the Python 🐍 unofficial SDK for the EOD Historical data REST API. It's intended to be used for data extraction for financial valuations, macroeconomic analyses, sentiment analysis, option strategies, technical analysis, development of machine learning models, and more! Variance Ratio Test https://github.com/LautaroParada/variance-test These statistical te

Outlook sector bancario 2022

A continuación te comentaré mi tesis con respecto al sector bancario chileno. Para aquello tomo elementos de la macroeconomía, fundamentos de la industria y un análisis técnico (usando ondas de Elliott ) de los bancos con mayor capitalización bursátil. Esto te permitirá tener una visión externa y diferente de lo que está ocurriendo en el sector, lo que en definitiva te ayudará a generar perspectiva y contrastarlo contra tu propia tesis de inversión. Curva de tasas y colocaciones Las tasas de interés y la rentabilidad bancaria están conectadas, ya que los bancos se benefician de tasas de interés más altas. Cuando las tasas de interés son más altas, los bancos ganan más dinero aprovechando la diferencia entre el interés que estos pagan a los clientes y el interés que el banco puede ganar invirtiendo (principalmente en préstamos). Tradicionalmente, un banco paga a los depósitos de sus clientes una fracción de lo que gana en intereses de sus inversiones a corto plazo (parte corta de la c