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Ciencia, estrategia y notas de campo sobre los mercados meteorológicos de Polymarket.

Preguntas frecuentes

¿Qué es DEMFI?+

DEMFI es una plataforma de análisis de previsiones meteorológicas construida para los mercados de temperatura de Polymarket. Combinamos 14 modelos de previsión numérica (ECMWF, GFS, ICON, JMA y más) con una capa de corrección de sesgo en tiempo real para producir previsiones probabilísticas diarias sobre más de 50 ciudades.

¿Qué es un mercado meteorológico en Polymarket?+

Polymarket abre cada día mercados de predicción sobre la temperatura máxima de las grandes ciudades. Cada mercado se divide en buckets (por ejemplo 74-75°F, 76-77°F en EE. UU., o 21°C, 22°C en otros lugares). Los traders compran acciones SÍ o NO según el bucket donde creen que terminará la ciudad — los precios se mueven con la probabilidad implícita de la multitud.

¿Qué es el sesgo de previsión y por qué importa en Polymarket?+

El sesgo de previsión es un desfase sistemático entre lo que predice un modelo y lo que realmente ocurre — por ejemplo, un modelo que anuncia sistemáticamente 1°C menos que la realidad. Incluso con un error absoluto bajo, un modelo sesgado empuja a los traders hacia el bucket equivocado cada día. La corrección V1 Markov de DEMFI elimina la mayor parte en tiempo real.

¿Qué tan precisas son las previsiones de DEMFI a 24 horas?+

En una ciudad representativa como Milán en los últimos 30 días, la previsión V1 corregida de DEMFI alcanza un error absoluto medio de 0,77°C y un R² de 0,93 a 24 horas, con sesgo casi nulo. La precisión varía según la ciudad y el régimen meteorológico — el historial público completo está disponible en demfi.io/track-record.

¿Hace falta ser meteorólogo para usar DEMFI?+

No. DEMFI publica distribuciones de probabilidad listas para leer sobre cada bucket de Polymarket, además de señales edge y safebet que comparan nuestras probabilidades con los precios actuales del mercado. La plataforma está construida para traders de mercados de predicción, no para meteorólogos — la serie del blog explica la ciencia subyacente en lenguaje llano.

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