"ChatGPT es un becario muy listo que sabe de todo. CFS es un equipo de 500 especialistas que solo trabajan en finanzas, con el estándar de acreditación oficial y datos reales. No compiten en lo mismo."
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Especialista, no generalista
Un modelo genérico sabe un poco de todo y, por diseño, nada con profundidad real. El agente DCF de CFS solo sabe DCF: convenciones, errores típicos, matices por sector, tratamiento del capital circulante, ajustes por arrendamientos. Sin dilución de conocimiento ni respuestas promedio.
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Conocimiento estructurado, no extraído de internet
Cada agente tiene asimilado el currículo completo de su materia de la Acreditación Financiera Oficial a máxima calificación. No ha leído blogs ni foros: tiene interiorizado el estándar de referencia que define la disciplina.
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500 agentes trabajando en paralelo
Un modelo genérico responde en secuencia: una pregunta, una respuesta. CFS pone al agente DCF, al de riesgo y al de sector a trabajar simultáneamente sobre la misma empresa. El resultado cruza disciplinas desde el primer momento, no las encadena.
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Datos reales, no alucinados
Un modelo genérico no conoce el último ejercicio de una compañía a menos que se lo pegues. CFS consulta los datos directamente y construye el análisis con cifras de mercado en tiempo real, trazables hasta la fuente.
🧠
Amplifica al analista, no lo sustituye
Un modelo genérico tiende a dar respuestas cerradas que desplazan el criterio del analista. CFS trabaja sobre tu tesis, no en lugar de ella. Es un multiplicador de capacidad, no un oráculo que decide por ti.
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De horas a minutos, sin atajos
Un modelo de valoración completo con análisis de sensibilidad, comparables y notas de riesgo es trabajo de días. CFS lo ejecuta en minutos porque los 500 agentes reparten la carga; no es velocidad por simplificar, es velocidad por paralelizar.
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Trazabilidad total de cada cifra
Cada número del output está vinculado a su fuente, su supuesto y el agente que lo calculó. Puedes auditar la tesis en dos clics, defenderla ante el comité y ajustar cualquier input para ver cómo cambia todo aguas abajo. Nada es una caja negra.
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Itera contigo, no de una sola pasada
La valoración no se entrega y se cierra. Cambias un supuesto de crecimiento, una prima de riesgo o el múltiplo de salida, y los agentes reaccionan al instante, recalculando solo lo que depende de ese cambio. La herramienta acompaña tu proceso de pensamiento en tiempo real.
Business Plan 2025–2026
CFS
Certified Financial Specialist
La primera herramienta de análisis financiero con 500 agentes de IA especializados disponibles en tiempo real
500
Agentes IA
5.000
Usuarios base
$39
Precio/mes
$5.9M
ARR objetivo
🔒 appcfs.effasdomain.com
"ChatGPT es un becario muy listo que sabe de todo. CFS es un equipo de 500 especialistas que solo trabajan en finanzas, con el estándar de acreditación oficial y datos reales. No compiten en lo mismo."
CFS
Analyst
JM
Juan M.
Plan Pro ✦
Área CFA
📈Equity & Valoración
🏦Fixed Income
🎯Derivados
📊Análisis Financiero
🛡️Portfolio
🌐Macro & Economía
🏢Corporate Finance
📐Métodos Cuantitativos
Recientes
💬 DCF Inditex
Hoy
💬 Duration Bonos IT
💬 VaR Cartera EUR
Agente #43 DCF
Valoración por Descuento de Flujos
Experto en modelos DCF, WACC y sensibilidad de valoración
JM
Necesito valorar Inditex por DCF. Usa los datos reales del último ejercicio y dame el rango de valor intrínseco.
CFS
He consultado los últimos resultados de Inditex (ITX.MC) y construyo el DCF con las siguientes hipótesis base:
WACC = Ke × (E/V) + Kd × (1-T) × (D/V)
Hipótesis del modelo:
Parámetro
Caso base
Bajista
Alcista
WACC
9,0%
10,0%
8,0%
Crec. FCF (5a)
10,0%
7,0%
13,0%
Crec. terminal
2,5%
2,0%
3,0%
Valor intrínseco
€45,40
€32,40
€68,60
Con precio actual €50,20, el caso base implica un descuento del –9,5% respecto al precio de mercado. El mercado descuenta ya un escenario optimista: sin margen de seguridad en base. Rango de entrada atractivo: €38–42.
JM
¿Qué pasa con el WACC si los tipos bajan 50 bps?
CFS
Con una bajada de 50 pb en tipos, el impacto en el WACC es doble:
• Ke baja: la prima de riesgo de mercado se comprime. Rf pasa de 3,8% → 3,3%, lo que reduce el coste de equity de 9,4% → 8,9% (beta ITX ≈ 0,82)
• Kd baja: coste de deuda de 4,1% → 3,6%
Resultado: WACC nuevo ≈ 7,7% vs 8,2% actual.
Con este WACC el valor intrínseco sube a €46,90 → upside +18,7% vs precio actual.
Datos institucionales premium — disponible en plan Enterprise
Enterprise
Latencia de datos
Precios<1s
FundamentalesEOD
MacroDiario
Respuesta IA<3s
🧭
Navegación por área
El usuario selecciona el dominio (Equity, Bonds, Derivados…) y el orquestador activa los agentes relevantes.
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Agente especialista
Cada pregunta la responde el agente experto en ese tema concreto — no un modelo genérico.
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Datos reales en vivo
Panel derecho con datos de mercado actuales (precio, ratios, FCF histórico) integrados directamente en el análisis.
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Multi-agente en paralelo
Varios agentes pueden estar activos simultáneamente para respuestas que cruzan disciplinas (ej: DCF + riesgo).
Casos de uso del producto
Valoración de empresas
DCF con datos reales del balance, P&L y FCF
Comparables sectoriales con peers en tiempo real
Modelos de dividendos (Gordon Growth, DDM)
Sensibilidad WACC / tasa de crecimiento terminal
Sum-of-the-parts para conglomerados
Análisis de renta fija
Pricing de bonos plain vanilla y estructurados
Duration, convexidad y DV01
Análisis de curva de tipos y spreads
Immunización de carteras de bonos
Break-even inflation y TIPS
Derivados y coberturas
Pricing de opciones (Black-Scholes, binomial)
Greeks: delta, gamma, vega, theta, rho
Estrategias de cobertura con futuros y swaps
Análisis de volatilidad implícita y skew
Diseño de estructuras de cobertura corporativa
Gestión de carteras
Optimización media-varianza (Markowitz)
Construcción de frontera eficiente
Análisis de performance (Sharpe, Sortino, IR)
VaR y CVaR de cartera
Attribution de riesgo y retorno por factor
Lean Canvas
Haz clic en cualquier celda para ver el detalle completo
🔒
Problema
Los analistas usan herramientas fragmentadas (Excel, Bloomberg, Google) y no tienen un sistema unificado de análisis con IA profunda.
🔑
Solución
500 agentes IA especializados por disciplina financiera, con datos reales integrados y razonamiento experto.
🎁
Propuesta de Valor Única
"El analista sénior que nunca duerme": 500 especialistas de IA con datos en vivo para cualquier análisis financiero.
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Ventaja Injusta
5.000 usuarios captados, contenido propietario estructurado y arquitectura multi-agente que competidores genéricos no replican.
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Segmentos de Clientes
Analistas buy-side y sell-side. Gestoras y family offices. Banca de inversión. CFOs y equipos de finanzas corporativas.
📊
Métricas Clave
MRR, Churn, análisis completados/usuario, NPS, CAC, LTV, tiempo de análisis ahorrado.
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Canales
Base existente 5K usuarios, LinkedIn financiero, alianzas con gestoras, trials corporativos, referral.
🏷️
Estructura de Costos
API LLM + cloud + datos de mercado (Bloomberg/EOD) + equipo. Infra <$35K/mes a 5.000 usuarios.
$
Flujos de Ingresos
Suscripción Analyst/Pro/Enterprise + licencias de equipos para gestoras y bancos.
MVP — Producto Mínimo Viable
De 0 a los primeros usuarios de pago en 4 meses
El MVP no son los 500 agentes. Son los 25 agentes de análisis más demandados con interfaz funcional, datos de mercado en vivo, login y cobros. Suficiente para validar que los analistas pagan y que el sistema responde mejor que alternativas existentes.
Fases de desarrollo
01
Construir base de conocimiento
Mes 1–2
Estructurar teoría por disciplina y tema
15–20 páginas por agente especialista
Priorizar los 25 agentes del MVP
Validar calidad técnica del contenido
Integrar fuentes de datos (EOD, Yahoo...)
02
Diseñar agentes y orquestador
Mes 2
Definir los 25 agentes MVP
Escribir prompts fijos por agente
Diseñar orquestador + sub-orquestadores
Calibrar modelos por tipo de tarea
Testear calidad de análisis
03
Backend + integración datos
Mes 2–3
FastAPI en Python
Claude Agent SDK
API datos de mercado en vivo
Rate limiting y control de costes
Deploy en AWS/Azure
04
Frontend web
Mes 3–4
React + diseño como el mockup
Chat con panel de datos derecho
Sidebar con áreas de análisis
Exportar análisis a PDF
Historial de conversaciones
05
Auth + Pagos + Launch
Mes 4
Auth0 (login, SSO, MFA)
Stripe (suscripciones, trials)
Planes Analyst / Pro / Enterprise
Beta privada con los 5K usuarios
Lanzamiento público
Los 25 agentes del MVP
Seleccionados por demanda de analistas profesionales y por ser casos donde la IA supera claramente a una búsqueda en Google
📈
DCF Valuation
Equity
🏷️
Comparables
Equity
💰
Dividend Models
Equity
🔢
WACC & Ke/Kd
Equity
📊
P/E, EV/EBITDA
Equity
🏦
Bond Pricing
Fixed Income
📉
Duration & DV01
Fixed Income
🔢
Yield Curve
Fixed Income
🎯
Options Pricing
Derivados
🔢
Greeks
Derivados
🔄
Futures & Forwards
Derivados
🔁
Swaps & IRS
Derivados
🛡️
Portfolio Theory
Portfolio
⚖️
Efficient Frontier
Portfolio
📐
VaR & CVaR
Riesgo
📊
Sharpe / Sortino
Performance
📋
Financial Statements
Contabilidad
🧮
Ratio Analysis
Contabilidad
🌐
Macro Analysis
Macro
💱
FX & Carry Trade
Macro
📊
Regresión & Beta
Quant
🏢
LBO Modeling
PE / M&A
🤝
M&A Accretion
PE / M&A
🏠
Real Estate NAV
Alternativo
₿
Crypto Valuation
Alternativo
Stack tecnológico MVP
Python (FastAPI) — backend y agentes
Claude Agent SDK — orquestación multi-agente
React + Tailwind — frontend
PostgreSQL — usuarios y sesiones
Redis — caché de respuestas repetidas
AWS EC2 + RDS + CloudFront
Auth0 + Stripe — auth y pagos
EOD Historical / Yahoo Finance — datos
Modelos LLM por tarea
Haiku — cálculos mecánicos (~$0.02/consulta)
Sonnet — análisis con juicio (~$0.06/consulta)
Opus — casos complejos (~$0.10/consulta)
Orquestador — Sonnet (enrutamiento)
Coste medio ponderado: ~$0.04/consulta
Analista Pro: ~100 consultas/mes → $4/mes API
Margen bruto >85% en plan Pro ($39)
Escalado automático según carga
Analyst
€50
por mes / usuario
✓ 50 análisis/mes
✓ 25 agentes MVP
✓ Datos EOD (fin de día)
✓ Historial 30 días
– Datos en tiempo real
– Exportar a PDF
– API access
MÁS POPULAR
Pro
€99
por mes / usuario
✓ 300 análisis/mes
✓ Todos los agentes (500)
✓ Datos en tiempo real
✓ Exportar análisis a PDF
✓ Historial ilimitado
✓ Modelos avanzados (Opus)
– API access
Enterprise
€199
por mes / usuario
✓ Análisis ilimitados
✓ Todos los agentes (500)
✓ Datos en tiempo real
✓ API access completo
✓ SSO + gestión de equipo
✓ SLA 99.9% uptime
✓ Onboarding dedicado
Estrategia de pricing: El plan Pro a €99 es el núcleo del negocio — el 65% de usuarios. El coste real de API por un analista Pro activo (300 consultas/mes) es ~€12/mes. Margen bruto del Pro: ~70%. Enterprise existe para gestoras y bancos con 10+ licencias donde el ticket único supera €2.000/mes. El plan de entrada arranca en €50/mes.