Detección de regímenes multi-modelo con walk-forward expanding. Compara HMM, GMM y Markov-Switching AR sin look-ahead bias.
EXPANDING WFA · SIN LOOK-AHEAD BIASElige 1 a 4 modelos para comparar. El consenso se calcula automáticamente ponderado por confianza histórica.
Cada modelo se entrena con datos estrictamente pasados. Para cada día t, el modelo solo ve datos de [0, t]. No hay look-ahead bias. Las probabilidades y estados son 100% out-of-sample.
Mínimo training: 252 días (1 año). El análisis puede tardar 15-60 segundos según la ventana y número de modelos.