Plataforma de Análisis Cuantitativo
Modelos probabilísticos, sistemas de apoyo a la toma de decisiones e investigación cuantitativa aplicada al análisis del fútbol y los mercados financieros.
Trabajo Actual
Sistemas basados en evidencia, diseñados para la acción. Cada resultado incluye intervalos de confianza. Cada recomendación incluye sus condiciones.
Análisis de Fútbol
Real Oviedo
Supervivencia en La Liga
Diagnóstico del equipo basado en métricas xG, npxG y PPDA. Identifica ineficiencias en el remate, vulnerabilidades defensivas y carencias posicionales para orientar las decisiones en competición.
→ En DirectoAnálisis de Fútbol
Motor de
Scouting Global
Búsqueda de jugadores en más de 30 ligas de Europa, Sudamérica y otras regiones. Diseñado para apoyar decisiones de reclutamiento identificando perfiles estadísticamente similares con restricciones presupuestarias.
→ En DirectoAnálisis de Fútbol
Motor de Inteligencia
Táctica
Predicción probabilística de partidos mediante un modelo Poisson bayesiano ajustado con validación cruzada walk-forward. Genera probabilidades de victoria/empate/derrota y goles esperados para la preparación pre-partido.
→Análisis Financiero
Modelos de
Finanzas Cuantitativas
Modelos de factores, análisis de curvas de tipos e inferencia probabilística para decisiones de cartera. El mismo rigor basado en evidencia aplicado a los mercados financieros.
Acerca de
Alfonso Hidalgo — analista cuantitativo que construye sistemas de apoyo a la decisión capaces de transformar la incertidumbre en inteligencia accionable. Trayectoria profesional en previsión, modelización por factores y análisis de riesgo probabilístico en Ebury (tesorería multidivisa), aplicando ahora el mismo rigor estadístico en Quixote Analytics.
La metodología se sustenta en los mismos principios utilizados para la previsión de liquidez y el análisis de escenarios en finanzas: modelización probabilística, cuantificación de la incertidumbre y marcos de decisión basados en evidencia. Cada resultado incluye intervalos de confianza. Cada recomendación incluye sus condiciones y escenarios de fallo.
Actualmente centrado en Segunda División / La Liga, con trabajo en expansión en finanzas cuantitativas — dos ámbitos donde el pensamiento basado en datos supera de forma consistente a la intuición.
Stack: Python · pandas · NumPy · scikit-learn · Plotly · SQL · Git · Docker · Inferencia bayesiana · Previsión de series temporales
Formación: MSc Economía, Licenciatura en Física (Universidad de Oviedo) · 6+ años en analítica financiera y operaciones de tesorería
Recursos
Guías de referencia concisas y prácticas, escritas para consolidar los conceptos fundamentales detrás de las herramientas utilizadas en este trabajo. Sin relleno — solo lo que importa.
Ciencia de Datos & Algoritmos
Guía de Estudio
Python
Referencia completa que cubre la manipulación de datos con pandas, pensamiento algorítmico con análisis de complejidad, colecciones (defaultdict, Counter, deque) y estructuras de datos esenciales. Escrita para profesionales que trabajan con datos reales.
Bases de Datos & Diseño de Consultas
Guía de Estudio
SQL
Referencia enfocada en SQL analítico: CTEs y consultas recursivas, todos los tipos de JOIN con sus casos extremos, funciones de ventana (RANK, LAG, LEAD, particionado) y estrategias de optimización utilizadas en flujos de trabajo analíticos en producción.
Contacto
Disponible para consultoría analítica, colaboración en investigación y roles cuantitativos en fútbol o finanzas. Siempre interesado en problemas interesantes.