Múltiples algoritmos que compiten por ti

El sistema prueba todos, mide su precisión y elige el mejor para cada producto. Sin que toques un parámetro.

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Machine learning

Modelos avanzados con selección automática

ML

Auto-ARIMA

ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m

Selección automática de orden ARIMA con soporte estacional SARIMA.

Mejor para

Series complejas con tendencia

ML

Prophet (Meta)

y = g(t) + s(t) + h(t)

Modelo de Meta para múltiples estacionalidades y días festivos.

Mejor para

Estacionalidad múltiple

ML

XGBoost

Gradient Boosting + Features

Machine Learning con features temporales: lags, rolling stats, cíclicos.

Mejor para

Patrones no lineales

ML

Ensemble

w1*M1 + w2*M2 + ... + wn*Mn

Combinación ponderada de múltiples modelos por precisión inversa.

Mejor para

Máxima precisión

Métodos clásicos

Algoritmos estadísticos probados

Naive

F(t+1) = Y(t)

El pronóstico es igual al último valor. Línea base para comparación.

Mejor para

Baseline

Media Móvil (SMA)

F = promedio(últimos k)

Promedio simple de los últimos k períodos.

Mejor para

Demanda estable

Media Ponderada

F = suma(w*Y) / suma(w)

Datos recientes tienen mayor peso.

Mejor para

Cambios recientes

Suavizado Exp.

S = alpha*Y + (1-alpha)*S

Ponderación exponencial decreciente.

Mejor para

Tendencia suave

Holt (Doble)

L + T

Captura nivel y tendencia lineal.

Mejor para

Crecimiento

Holt-Winters

L + T + S

Nivel, tendencia y estacionalidad.

Mejor para

Demanda estacional

Selección automática

Backtesting con todos los algoritmos

El sistema divide tus datos, ejecuta cada algoritmo, calcula el MAPE y selecciona el de menor error. Para cada producto, automáticamente.

Rolling ForecastCross-ValidationMAPE Comparison

Resultado de Backtesting

Prophet4.2%
XGBoost5.1%
Holt-Winters5.8%
ARIMA6.3%
Prophet seleccionado automáticamente

Intervalos de confianza

Cada pronóstico incluye límites superior e inferior. Sabes exactamente el rango probable de demanda.

80%

z = 1.28

Estimación rápida

90%

z = 1.645

Uso general

95%Default

z = 1.96

Recomendado

99%

z = 2.576

Alta precisión

Ejemplo: Pronóstico con IC 95%

Upper: 1,460
F = 1,280
Lower: 1,100

IC95% = 1,280 +/- 180

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No necesitas saber de estadística. Solo sube tus datos.

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