Investigación y productos para decisiones cuantitativas reales.
CNW desarrolla Ruty, una capa de decisión basada en reinforcement learning, y un terminal de datos alternativos para integrar señal, contexto y ejecución en un mismo proceso.
Una misma capa para investigar, medir y decidir.
Investigación con evidencia reproducible.
Hipótesis, backtests y validación fuera de muestra para construir señales que puedan defenderse.
Explorar researchDatos alternativos convertidos en contexto.
Fuentes heterogéneas normalizadas para explicar régimen, atención y cambios de comportamiento.
Ver datasetsModelos preparados para decisiones reales.
Señal, asignación y control de riesgo conectados en un flujo diseñado para llegar a producción.
Ver modelosInvestigación cuantitativa Decisiones reales
Explorar CNWPasa el ratón por una imagen · toca fuera para continuar
Tu criterio, amplificado. Tus límites, redefinidos.
Producto
Presentamos Terminal Alpha
Research
Mean reversion a través de colas pesadas: VIMR-GARCH
Mercados
La IA ya no es Nvidia: dónde se ha movido el margen
Terminal
Kerna Terminal: 3 aciertos de 4 en la temporada de resultados
Working paper
GateHARCH: umbral cuantílico para reversión de corto plazo
Mercados
FedEx: dónde estaba el edge antes de los resultados
Producto
Ruty, una capa de decisión para mercados líquidos
Latest research
View all →NASDAQ-20 baseline and allocation evidence
Research2026
Per-asset models outperform cross-sectional approaches
Backtesting2026
NASDAQ-10 MVP v1.2: from research to production
Producción2025
GateHARCH: quantile threshold for short-run mean reversion
Working paper2025
Structural decomposition of strategy–benchmark differentials
Working paper2026
Latest news
View all
CNW
Research, producto y decisiones de mercado desde CNW.
Producto
Presentamos Terminal Alpha
TerminalKerna Terminal: tres aciertos de cuatro en resultados
ResearchFedEx Freight: lectura del ciclo y separación del negocio
ProductoProductRuty R0.2: arquitectura de decisión y control explícito
Documento de trabajoWorking paper
VIMR-GARCH: reversión a la media con colas pesadasVIMR-GARCH: heavy-tail mean reversion
TerminalDe datos complejos a una señal medible y trazable
Empieza con TerminalGet started with Terminal
Abrir TerminalOpen TerminalInteligencia cuantitativa para decisiones reales.Quantitative intelligence for real decisions.
Modelos de asignacion y datos alternativos listos para integrarse en un proceso de inversion.Allocation models and alternative data ready to integrate into an investment process.
La evidencia detras del producto.Evidence behind the product.
UNA CAPA,
DE DECISIÓN.
UNA CAPA DE
INFORMACIÓN.A DECISION LAYER.
AN INFORMATION LAYER.
Research
Del estado observable a la decisión.
En tres capas.-
Precio, volatilidad, tendencia, liquidez y eventos por activo entran como estado observable.
-
Filtros neuronales comparan similitud, régimen y microestructura sobre universos completos.
-
El agente agrupa memoria, recursos y riesgo antes de proponer asignar, reducir o esperar.
ESTADO OBSERVABLE — BTC-PERP
stream
Precio64.210
Volatilidadσ 2,4%
Tendencia+0,8
Liquidez0,92
Eventos2
Una API.
Todas las modalidades.One API.
Every modality.
Texto, código, voz, imágenes y vídeo mediante una sola API. Empieza a construir en segundos.Text, code, voice, images, and video through one unified API. Start building in seconds.
1M+llamadas API al díaAPI calls per day
<200mslatencia medianamedian latency
5+familias de modelosmodel families
import os
from cnw_sdk import Client
from cnw_sdk.ruty import signal
client = Client(
api_key=os.getenv("CNW_API_KEY")
)
state = client.market.state("NVDA")
decision = signal.create(
asset="NVDA",
model="ruty-r02",
horizon="1d"
)
print(decision.action)