Aunque la Wikipedia define el Filtro de Kalman como «un algoritmo desarrollado por Rudolf E. Kalman en 1960 para estimar el estado oculto de un sistema dinámico lineal con ruido blanco aditivo», en términos más sencillos se puede entender como una técnica que ayuda a predecir valores futuros a partir de observaciones pasadas, minimizando el impacto de las fluctuaciones aleatorias. Es comparable a la forma en que una persona puede estimar la velocidad de un coche en movimiento incluso si su visión está parcialmente obstruida por la niebla: el filtro suaviza las incertidumbres para proporcionar una estimación más precisa.
En nuestro sector, donde cada semana se reciben cientos de miles o millones de datos nuevos, encontrar un método eficiente para prever la evolución de precios en distintas cadenas y productos es un desafío constante. Un enfoque posible, y simple, es el uso del Filtro de Kalman, una herramienta matemática que permite suavizar series temporales y hacer predicciones considerando la incertidumbre de los datos.
La sistema consta de tres pasos principales. En primer lugar, se extraen los datos históricos de precios de un producto en una cadena específica desde una base de datos. Luego, se aplica el Filtro de Kalman, modelando la evolución del precio bajo la hipótesis de una tendencia lineal con ruido. Finalmente, se estima el precio esperado para la siguiente semana, o periodo a considerar. Este enfoque es útil para manejar series temporales ruidosas y detectar patrones de comportamiento en los precios.
El Filtro de Kalman permite suavizar variaciones extremas y proporcionar estimaciones más estables. Funciona bien en escenarios donde los precios siguen patrones relativamente predecibles. Sin embargo, presenta limitaciones al no capturar eventos inesperados, cambios abruptos en las condiciones del mercado o factores exógenos como promociones o fluctuaciones en la oferta y demanda.
Si bien el Filtro de Kalman ofrece una solución eficiente para el tratamiento de series temporales ruidosas, su capacidad predictiva es limitada en comparación con enfoques más avanzados basados en inteligencia artificial. Métodos como redes neuronales recurrentes (RNN), modelos de atención o enfoques híbridos combinando aprendizaje supervisado con factores externos pueden ofrecer mayor precisión y adaptabilidad.
¿Cuál es la mejor, y razonablemente más simple, estrategia para la previsión de precios en mercados dinámicos y en constante evolución?
