Radar predictivo de mercado
De registros públicos dispersos a señales de mercado con incertidumbre visible.
Caso anonimizado · acceso interno
- Rol
- Estrategia · Modelado · Builder
- Stack
- Python · Series temporales · Backtesting · Aplicación web
El problema
Los registros públicos contienen señales útiles, pero llegan fragmentados y con retraso. Sin reconciliar las fuentes ni medir el error histórico, una predicción puede parecer más segura de lo que es.
El sistema
Construí un pipeline que forma series históricas, comprueba su consistencia y compara métodos de pronóstico usando cortes temporales. La salida presenta rangos de incertidumbre y señales para orientar una revisión comercial. La aplicación permanece cerrada porque sus resultados procesados son internos.
Una señal útil debe poder explicarse y discutirse.
El caso muestra la arquitectura del análisis, no los resultados internos. Parte de registros públicos y termina en señales que una persona revisa antes de actuar.
- 01
Preparar
El pipeline descarga registros públicos, forma series históricas y verifica su consistencia con la fuente de referencia. Si no concuerdan, detiene la corrida.
- 02
Validar
Los métodos de pronóstico se comparan con cortes temporales: cada prueba usa solo la historia disponible hasta ese momento. El error histórico informa el rango de incertidumbre.
- 03
Priorizar
Una aplicación cerrada presenta señales y rangos para orientar la prospección. El modelo no predice ventas ni sustituye la revisión comercial.
Para replicarloLección de diseño: en inteligencia de mercado, la procedencia del dato, el retraso de la fuente y el error fuera de muestra importan tanto como el número pronosticado.
Lo construido
Una arquitectura que se puede examinar.
- 01
Pipeline reproducible desde fuentes públicas
- 02
Selección de pronóstico mediante backtest temporal
- 03
Rangos de incertidumbre visibles para revisión
¿Hay un reto parecido en tu operación?