Línea: mediana proyectada (precio, USD). Sombreado: banda externa al 90% y banda interna al 50% de probabilidad — donde ambas se superponen el tono es más intenso. La mediana es casi plana a propósito: el drift diario apenas es predecible y va encogido hacia cero.
E[r] a 21d: +1.0% · banda 50%: -5.3% … +7.7% · banda 90%: -13.8% … +18.2%
E[r] a 21d: -0.5% · banda 50%: -6.8% … +6.2% · banda 90%: -15.2% … +16.7%
E[r] a 21d: +1.4% · banda 50%: -5.3% … +8.6% · banda 90%: -14.3% … +19.9%
E[r] a 21d: +0.2% · banda 50%: -5.5% … +6.3% · banda 90%: -13.1% … +15.7%
E[r] a 21d: +0.4% · banda 50%: -7.2% … +8.6% · banda 90%: -17.2% … +21.7%
E[r] a 21d: +0.4% · banda 50%: -4.1% … +5.1% · banda 90%: -10.1% … +12.2%
E[r] a 21d: +0.6% · banda 50%: -4.8% … +6.4% · banda 90%: -12.1% … +15.2%
E[r] a 21d: +0.9% · banda 50%: -4.5% … +6.7% · banda 90%: -11.8% … +15.6%
| ticker | hit rate | n ventanas | skill_score | escala −1…+1 | veredicto |
|---|---|---|---|---|---|
| XOM | 71% | 7 | +0.036 | bate al naive | |
| JNJ | 57% | 7 | +0.015 | bate al naive | |
| MSFT | 71% | 7 | -0.010 | no bate al random walk | |
| NVDA | 57% | 7 | -0.010 | no bate al random walk | |
| AMZN | 43% | 7 | -0.011 | no bate al random walk | |
| JPM | 29% | 7 | -0.025 | no bate al random walk | |
| AAPL | 57% | 7 | -0.033 | no bate al random walk | |
| GOOGL | 43% | 7 | -0.036 | no bate al random walk |
skill_score = 1 − MAEmodelo/MAEnaive: positivo solo si el modelo comete menos error absoluto que el random walk de drift cero. Un forecaster que no bate a ese naive no merece confianza — por eso la confianza de este agente dentro del comité depende directamente de su skill_score, y con score ≤ 0 sus proyecciones se tratan como mero escenario de volatilidad, no como señal direccional. Ojo con la muestra: con las pocas ventanas de evaluación disponibles (columna n) ni el hit rate ni el skill son estadísticamente distinguibles del azar (la metodología exige ≥ 252 días walk-forward antes de fiarse).
El centro del fan chart usa un drift encogido al 25% de la media muestral (ventana ~504 días, prior 0): el retorno esperado diario es casi impredecible y un drift mal estimado destruye el forecast, así que se conserva solo una fracción. La anchura viene de la volatilidad EWMA con λ=0.94 (estándar RiskMetrics, equivalente a un IGARCH(1,1) sin intercepto), que escala al horizonte k como σk = √k·σt+1. Las bandas son los cuantiles 50% (z=0.674) y 90% (z=1.645) bajo normalidad de los log-retornos: son honestas por construcción, pero su cobertura empírica debe verificarse — colas gordas reales harán que la banda del 90% falle más del 10% de las veces.
Parámetros clave: λ EWMA = 0.94 (diario) · shrinkage del drift = 25% de la media muestral · prior del drift = 0 · ventana de estimación = 504 días · horizonte máximo = 21 días · bandas 50% (z=0.674) y 90% (z=1.645) · benchmark obligatorio: naive de drift cero.
Advertencias que señala esa investigación: no evaluar la volatilidad contra el retorno al cuadrado diario como proxy — es ruidoso e impropio (Andersen–Bollerslev, citado en Tsay pp. 140–142); usar varianza realizada o ventanas agregadas. La evaluación debe ser walk-forward out-of-sample con ≥ 252 días y datos de test jamás usados en el ajuste — las 6 ventanas actuales son insuficientes. Hay que medir la cobertura empírica de las bandas 50%/90%, todavía no registrada aquí. Y la combinación simple de forecasts (media equiponderada o mediana) suele batir a cualquier modelo individual y es robusta a quiebres estructurales.