Cinco personas. Dos líneas.
Investigación cuantitativa e ingeniería de sistemas. Fundados en Madrid.
Fundadores
MA
Marco Matías Alcalde
Co-founder · Quant Research & Calibración
Formación en ciencias actuariales. Responsable del research cuantitativo: calibración de modelos, diseño de filtros estadísticos y selección de variables que nutren al sistema. Construcción de los modelos teóricos (GateHARCH, VIMR-GARCH, descomposición estructural). Autor principal de los working papers de CNW.
ET
Enrique Talavera Cubells
Co-founder · IA & Arquitectura de Modelos
Formación en ingeniería informática. Responsable del desarrollo de los modelos de IA y de la creación de nuevas arquitecturas de modelo. Implementación del sistema r_atr_ha_guard, activación por activo, evaluación OOS y framework de backtesting. Co-autor en los working papers de CNW.
Equipo
DS
Data Science
Ingeniería Informática
Pipelines de datos de mercado, fuentes point-in-time, limpieza y arquitectura de almacenamiento histórico para backtesting sin survivorship bias.
IE
Infraestructura & API
Ingeniería Informática
Arquitectura de conexión y entrega de señal: REST API post-mercado, monitorización en tiempo real, integración de modelos con sistemas de ejecución.
QR
Quant Researcher
Quant · Modelización
Desarrollo de modelos cuantitativos complementarios que nutren al sistema de IA: señales estadísticas, factores de riesgo y variables predictivas adicionales.
Cultura — Cómo trabajamos
Rigor sobre velocidad. Evidencia sobre intuición.
Cada afirmación de CNW está respaldada por datos. Ningún resultado se publica sin walk-forward validation completo. La cultura de la empresa es la de un laboratorio de investigación, no la de una startup de ventas.
Walk-forward en todo
Ningún resultado interno se mide sin validación out-of-sample estricta. Los números que citamos son los mismos números con los que tomamos decisiones.
Transparencia técnica
Documentamos arquitecturas, parámetros y decisiones de diseño. Los clientes cualificados pueden auditar los resultados bajo NDA.
Sin overselling
Reportamos también los modelos que fallan y los períodos adversos. No publicamos solo los mejores resultados.
Integración, no sustitución
CNW no pretende reemplazar los procesos de gestión existentes. Somos una capa de señal que se adapta a tu operativa actual.
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