Estimaciones por Fecha
Proyecciones del modelo ensemble para fechas objetivo clave
Gráfico Interactivo
Datos históricos con proyecciones de cada modelo superpuestas
Panel de Modelos
Explora cada modelo: cómo funciona, sus fórmulas, backtesting y métricas de rendimiento
Análisis Estadístico
Tests de estacionariedad, diagnóstico de residuos y comparación de modelos
Test ADF (Dickey-Fuller Aumentado)
Estadísticas Descriptivas
Autocorrelación (ACF) - Retornos
Autocorrelación Parcial (PACF) - Retornos
Criterios de Información (AIC/BIC)
| Modelo | AIC | BIC | SMAPE |
|---|---|---|---|
| Calculando... | |||
Test Diebold-Mariano
Calculando comparaciones...
Simulación Monte Carlo Interactiva
Configura los parámetros y ejecuta tu propia simulación de trayectorias de precio
Parámetros
Presiona el botón para ejecutar
Abanico de Trayectorias (Fan Chart)
Distribución de Precios Finales
Tabla de Percentiles
| Percentil | Precio | Cambio |
|---|---|---|
| P5 | -- | -- |
| P10 | -- | -- |
| P25 | -- | -- |
| P50 (Mediana) | -- | -- |
| P75 | -- | -- |
| P90 | -- | -- |
| P95 | -- | -- |
Gestión de Riesgo
Métricas de riesgo financiero, Value at Risk y ratios de rendimiento
Drawdown Histórico
Ratios de Rendimiento
Metodología
Cómo funciona este estimador y sus limitaciones
Enfoque General
Este estimador utiliza un enfoque ensemble que combina múltiples modelos estadísticos y computacionales para generar proyecciones del precio del oro (XAU/USD). Cada modelo captura diferentes aspectos del comportamiento del mercado:
- Medias Móviles: Tendencia suavizada y momentum
- Regresión: Tendencia general a largo plazo
- Holt-Winters: Nivel, tendencia y estacionalidad
- Monte Carlo: Cuantificación de incertidumbre via simulación
- ARIMA: Estructura de autocorrelación temporal
- LSTM: Patrones no lineales complejos (red neuronal)
- GARCH: Volatilidad condicional y clusters de volatilidad
- Auto-ARIMA: Selección automática de parámetros óptimos
- Gradient Boosting: Ensemble de árboles de decisión con features técnicas
El modelo ensemble pondera cada componente según su rendimiento histórico (MAPE inverso) y genera un intervalo de confianza que refleja la dispersión entre modelos.
Fuentes de Datos
Datos Históricos del Oro
Precios de cierre diarios XAU/USD. Los datos se procesan completamente en el navegador del usuario.
Modelos Computacionales
Todos los cálculos se ejecutan localmente en JavaScript. No se envían datos a servidores externos.
Referencias Bibliográficas
Aviso Importante - No es Consejo Financiero
Este estimador es una herramienta educativa creada con propósitos de aprendizaje y demostración de modelos estadísticos. No constituye consejo financiero, recomendación de inversión ni asesoramiento profesional de ningún tipo.
Los precios del oro están sujetos a una amplia variedad de factores macroeconómicos, geopolíticos y de mercado que ningún modelo estadístico puede predecir con certeza. Las proyecciones mostradas son estimaciones matemáticas basadas en datos históricos y no garantizan resultados futuros.
Cualquier decisión de inversión debe ser tomada con asesoría profesional calificada y considerando su situación financiera personal, tolerancia al riesgo y objetivos.