Esta demo apresenta dados de previsão reais ilustrando o que a DEMFI oferece para cada cidade. No modo ao vivo, os dados são atualizados a cada 5 minutos a partir de 14 modelos NWP em 48 cidades.
Matriz de Confiança
Antes de escolher uma cidade, verifique quais têm a maior confiança de previsão. Esta matriz mostra a confiabilidade do nosso modelo para cada cidade e horizonte de previsão (D+1 a D+5). Concentre-se nas cidades marcadas HIGH (verde escuro) — é onde a vantagem estatística da DEMFI é mais forte. Moscou está destacada como cidade de demo.
| City | D+1 ↓ | D+2 | D+3 | D+4 | D+5 |
|---|---|---|---|---|---|
| TRAnkara | |||||
| ARBuenos Aires | |||||
| USChicago | |||||
| FIHelsinki | |||||
| TRIstanbul | |||||
| GBLondon | |||||
| ESMadrid | |||||
| RUMoscowDEMO | |||||
| DEMunich | |||||
| USNYC | |||||
| PLWarsaw | |||||
| NZWellington | |||||
| NLAmsterdam | |||||
| USAtlanta | |||||
| USAustin | |||||
| CNBeijing | |||||
| KRBusan | |||||
| ZACape Town | |||||
| CNChengdu | |||||
| CNChongqing | |||||
| USDallas | |||||
| USDenver | |||||
| CNGuangzhou | |||||
| HKHong Kong | |||||
| USHouston | |||||
| SAJeddah | |||||
| PKKarachi | |||||
| MYKuala Lumpur | |||||
| USLos Angeles | |||||
| INLucknow | |||||
| PHManila | |||||
| MXMexico City | |||||
| USMiami | |||||
| ITMilan | |||||
| PAPanama City | |||||
| FRParis | |||||
| USSan Francisco | |||||
| BRSao Paulo | |||||
| USSeattle | |||||
| KRSeoul | |||||
| CNShanghai | |||||
| CNShenzhen | |||||
| SGSingapore | |||||
| TWTaipei | |||||
| ILTel Aviv | |||||
| JPTokyo | |||||
| CAToronto | |||||
| CNWuhan |
Modelos de previsão
MONTHLY PLANA DEMFI agrega previsões horárias de temperatura de 14 modelos de previsão numérica do tempo (ECMWF, GFS, ICON, JMA e outros). Cada linha é a trajetória de previsão de um modelo; os modelos de ensemble também mostram sua dispersão (p10–p90). A linha preta corresponde às observações reais. O V0 mostra as previsões brutas dos modelos; o V1 aplica a correção de viés Markov da DEMFI. Ambos estão incluídos na assinatura mensal de todas as cidades.
Distribuição de probabilidade
MONTHLY PLANUsando todos os modelos de previsão, a DEMFI calcula a probabilidade de que a temperatura máxima de amanhã caia em cada faixa. A barra mais alta representa o resultado mais provável. O V0 parte das previsões brutas dos modelos; o V1 aplica a correção de viés Markov da DEMFI. Ambos estão incluídos na assinatura mensal de todas as cidades.
Portfólio
MONTHLY PLANO Portfólio mostra apenas posições Edge NO: as faixas que a Polymarket supervaloriza segundo a DEMFI. Comprar NO é apostar que essa faixa não vai se concretizar. A aposta é dimensionada pelo critério de Kelly (quarter-Kelly, limitado a 25 %). Incluído na assinatura mensal de todas as cidades.
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