Metodología y modelo de IA
El modelo combina algoritmos propios y técnicas estadísticas que filtran el ruido de mercado y priorizan datos de referencia sobre eventos aislados. El objetivo es diferenciar patrones relevantes de movimientos efímeros.
Antes de entregar cualquier señal, el sistema requiere una validación doble: primero, por la propia IA y, después, por analistas humanos que contrastan resultados, ajustando parámetros si detectan sesgos o anomalías.
Proceso interno de señales
Selección y control de datos
Procesamiento y detección de señales
El modelo algorítmico compara indicadores clave entre regiones, identificando divergencias y descartando variaciones que no superan umbrales estadísticos.
Validación cruzada IA-humano
Toda señal pasa una doble validación: revisión automatizada y revisión humana para descartar sesgos, errores o lecturas sin fundamento económico.
Entrega y contextualización
Las señales aprobadas se integran en paneles y se notifican a los usuarios, siempre acompañadas de contexto histórico y advertencias sobre limitaciones.