El sistema prueba todos, mide su precisión y elige el mejor para cada producto. Sin que toques un parámetro.
Probar ahoraModelos avanzados con selección automática
ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m
Selección automática de orden ARIMA con soporte estacional SARIMA.
Mejor para
Series complejas con tendencia
y = g(t) + s(t) + h(t)
Modelo de Meta para múltiples estacionalidades y días festivos.
Mejor para
Estacionalidad múltiple
Gradient Boosting + Features
Machine Learning con features temporales: lags, rolling stats, cíclicos.
Mejor para
Patrones no lineales
w1*M1 + w2*M2 + ... + wn*Mn
Combinación ponderada de múltiples modelos por precisión inversa.
Mejor para
Máxima precisión
Algoritmos estadísticos probados
F(t+1) = Y(t)
El pronóstico es igual al último valor. Línea base para comparación.
Mejor para
Baseline
F = promedio(últimos k)
Promedio simple de los últimos k períodos.
Mejor para
Demanda estable
F = suma(w*Y) / suma(w)
Datos recientes tienen mayor peso.
Mejor para
Cambios recientes
S = alpha*Y + (1-alpha)*S
Ponderación exponencial decreciente.
Mejor para
Tendencia suave
L + T
Captura nivel y tendencia lineal.
Mejor para
Crecimiento
L + T + S
Nivel, tendencia y estacionalidad.
Mejor para
Demanda estacional
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.
Resultado de Backtesting
Cada pronóstico incluye límites superior e inferior. Sabes exactamente el rango probable de demanda.
z = 1.28
Estimación rápida
z = 1.645
Uso general
z = 1.96
Recomendado
z = 2.576
Alta precisión
Ejemplo: Pronóstico con IC 95%
IC95% = 1,280 +/- 180
No necesitas saber de estadística. Solo sube tus datos.
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