맞힌 것만이 아니라, 틀린 것도 공개합니다.

과거 시점마다 그때 알 수 있던 자료만으로 다시 예측하고, 실제 이어진 가격과 비교했습니다. 모든 품목의 성적표를 화면에 그대로 둡니다.

화면

예측 정확도 화면

첫 기간·중간·먼 기간을 바꿔 보며 품목마다 시점 수, 모델 오차, 보수적 방법, 현재가 유지, 작년 패턴, 개선율, 방향 적중, 위성·기상 반영 여부를 봅니다.

예측 정확도: 품목·기간별 롤링 백테스트. 위성·기상 신호가 도움 된 품목은 위성 표시와 함께 넣기 전→후 오차를 적습니다(데모 계정, 2026-11-15).
예측 정확도: 품목·기간별 롤링 백테스트. 위성·기상 신호가 도움 된 품목은 위성 표시와 함께 넣기 전→후 오차를 적습니다(데모 계정, 2026-11-15).

요약

데모 화면의 성적표

38 / 53

모델이 현재가 유지를 이긴 품목 (72%)

5.7% · 6.3%

MAPE 중앙값 (채택 방법 · 기준)

68%

방향 적중률 중앙값 (±3% 넘는 움직임)

13 / 53

위성·기상 신호가 도움 된 품목

16.7%
22%장미 · 1주
35.4%
45.2%안개꽃 · 1주
25.7%
30.8%거베라 · 1주
10.1%
10.2%배추 · 1주
3.5%
3.3%양파 · 1주
2.1%
3.6%한국←콜롬비아 카네이션 · 1개월
BLOOMCAST 모델 오차(MAPE)“현재가 유지” 기준 오차

2026-11-15 데모 화면, 첫 예측 기간(일별 1주·월별 1개월) 기준. 양파는 모델 3.5%, 현재가 유지 3.3%로 개선이 없어 기준 값을 씁니다.

지표

네 가지 지표

MAPE

평균 절대 백분율 오차

실제 가격 대비 예측이 평균 몇 % 빗나갔는지. 낮을수록 좋습니다.

개선율

1 − 모델 MAPE ÷ 현재가 유지 MAPE

가장 단순한 규칙보다 얼마나 나은지. 장미 1주는 +24%였습니다.

방향

방향 적중

±3%를 넘게 움직인 경우 오를지 내릴지를 맞힌 비율.

80%

80% 범위

과거 오차 분포로 만든 범위입니다. 짐작으로 그린 띠가 아닙니다.

원칙

기준을 못 이기면, 기준을 씁니다

모델이 “현재가 유지” 규칙을 이기지 못한 품목·기간은 그렇다고 표시하고 규칙의 값을 씁니다. 변동이 큰 신선 채소의 1개월 예측은 어렵고, 기념일 전후 화훼는 수준보다 방향을 맞히기 쉽습니다.

품목·기간시점 수모델현재가 유지개선율방향 적중
영국←케냐 장미 · 1개월243.1%8.6%+65%81%
한국←콜롬비아 카네이션 · 1개월242.1%3.6%+42%100%
장미 · 1주5116.7%22.0%+24%75%
안개꽃 · 1주5135.4%45.2%+22%69%
배추 · 1주5110.1%10.2%+5%67%
양파 · 1주513.5%3.3%±0%53%

개선율이 0이 아닌데 모델 오차가 기준보다 큰 경우가 있는 것은, 화면이 “보수적 방법” 같은 다른 후보 중 백테스트로 채택한 값을 기준으로 개선율을 계산하기 때문입니다. 배추는 보수적 방법 9.7%가 채택됐습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

롤링 백테스트가 무엇인가요?

과거의 여러 시점으로 돌아가, 그 시점까지 알려진 자료만으로 모델을 다시 학습해 예측하고, 실제로 이어진 가격과 비교하는 방법입니다. 미래 자료가 섞이지 않습니다.

왜 “현재가 유지”와 비교하나요?

가장 단순하고 공짜인 예측이기 때문입니다. 이것보다 나아야 돈을 낼 이유가 있습니다.

우리 회사 품목으로 정확도를 볼 수 있나요?

도입 상담 때 말씀하신 품목의 시범 예측을 기준과 나란히 보여 드립니다.

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말씀하신 품목의 시범 예측을 가장 단순한 기준인 “현재가 유지”와 나란히 보여 드립니다. 숫자로 직접 판단하실 수 있습니다.