Tier 4 · MODEL PREDICTOR

Motor predictivo híbrido.Hybrid prediction engine.

Elo + Poisson + Monte Carlo + Bayesian priors + LLM streaming. Aplicado a World Cup 2026 y elecciones Colombia.Elo + Poisson + Monte Carlo + Bayesian priors + LLM streaming. Applied to World Cup 2026 and Colombian elections.

01 / ProblemaProblem

El problema realThe problem real

Las predicciones de eventos masivos (deportes, elecciones) suelen ser o muy simples (modelos lineales) o muy black-box (deep learning sin explicabilidad). Las casas de apuestas usan modelos sofisticados pero cerrados. Para alguien que quiere construir intuición propia o validar coberturas mediáticas, no hay herramientas abiertas con rigor estadístico.Predictions for mass events (sports, elections) tend to be either very simple (linear models) or very black-box (deep learning without explainability). Bookies use sophisticated but closed models. For someone wanting to build intuition or validate media coverage, there are no open tools with statistical rigor.

Por qué importaWhy it matters

Elo + Poisson + Monte Carlo + Bayesian priors + LLM streaming. Aplicado a World Cup 2026 y elecciones Colombia.Elo + Poisson + Monte Carlo + Bayesian priors + LLM streaming. Applied to World Cup 2026 and Colombian elections.

02 / SoluciónSolution

Cómo lo resolvemos.How we solve it.

Motor híbrido en Python que combina cuatro técnicas complementarias: Elo ratings dinámicos para fuerza relativa, Poisson para conteo de eventos (goles, votos), Monte Carlo para distribuciones de outcomes, Bayesian priors para incorporar conocimiento previo. Para World Cup 2026, agrega Player Model con 5 factores. Para elecciones Colombia 2026: corrección de sesgo per-pollster, simulador 6 regiones, 15% probabilidad de surprise wave.Hybrid Python engine combining four complementary techniques: dynamic Elo ratings for relative strength, Poisson for event counting (goals, votes), Monte Carlo for outcome distributions, Bayesian priors to incorporate prior knowledge. For World Cup 2026, adds 5-factor Player Model. For Colombia 2026 elections: per-pollster bias correction, 6-region simulator, 15% surprise wave probability.

03 / Stack

Tecnologías usadas.Tech used.

Stats
scipy / statsmodels
Sim
Monte Carlo
LLM
Ollama DeepSeek R1
Viz
D3.js
Backend
FastAPI
4
Técnicas combinadasCombined techniques
10K
SimulacionesSimulations
6
Regiones (elecciones)Regions (elections)
5
Factores (player model)Factors (player model)
04 / Próximos pasosNext steps

¿Necesitás predicciones para tu industria?Need predictions for your industry?

El motor se adapta a tu dominio (demanda, churn, eventos). Construcción típica 3-6 semanas.The engine adapts to your domain (demand, churn, events). Typical build 3-6 weeks.

Hablemos del proyectoLet's discuss the project