Che cosa conta
Il problema viene prima del modello.
- Vintage point-in-time e prevenzione del look-ahead bias.
- Confronto con baseline semplici prima di attribuire valore a modelli più complessi.
- Intervalli, probabilità e tracciamento prospettico degli errori, non solo grafici retrospettivi.
Approccio Lab Intelligence
Fonti, ipotesi, controlli, versioni, metriche e limiti restano visibili. Una tecnica più complessa viene usata soltanto quando aggiunge valore rispetto a una baseline comprensibile.
Come funziona il metodo →Workflow collegati
Esempi già documentati.
Queste schede mostrano implementazioni o esperimenti del laboratorio; non implicano che lo stesso risultato sia trasferibile automaticamente a un altro contesto.
World Economy Engine
Integra dati macro e di mercato in un Global Economy Pulse, regimi causali nel tempo, grafo strutturale, scenari e forecast con selezione prequentiale, benchmark e intervalli di incertezza.
Apri il progetto →WF-2The New Margin
Misura il crack spread 3-2-1, produce forecast multi-orizzonte e conserva il track record degli errori maturati.
Apri il progetto →WF-3Market Overview
Condensa segnali cross-asset in regime, forecast, anomalie e quadro risk-on/risk-off, mantenendo visibile l’incertezza.
Apri il progetto →WF-13Italy Variable Renewable Forecast
Prevede il giorno civile D+1 Europe/Rome per solare, eolico e VRE totale, normalizzando per capacità e archiviando vintage point-in-time.
Apri il progetto →WF-7Etna Forecast
Nowcasting probabilistico a 24 ore e 5 giorni con dati pubblici multimodali, baseline forti, modality gate e degradazione dichiarata.
Apri il progetto →WF-17Etna Fusion Lab
Fonde tremore, sismicità, segnali termici e storia degli eventi con pesi corretti per qualità; separa l’Activity Nowcast 1h/6h dal forecast VONA ash-positive 1d/5d e conserva un ledger prospettico verificabile.
Apri il progetto →WF-1Weather automation
Trasforma previsioni meteo pubbliche in un indice educativo, leggibile e controllato su più città.
Apri il progetto →WF-20The Public Service Run
Workflow educativo che confronta percorsi traffic-aware e finestre di partenza per scenari di pendolarismo nel servizio pubblico, combinando routing, meteo, calibrazione storica, Random Forest dopo warm-up e incertezza P10/P50/P90.
Apri il progetto →Vuoi discutere un caso simile?
Descrivi il problema e il risultato atteso in termini non riservati. Il primo passo è capire quali dati, criteri e limiti renderebbero il caso verificabile.