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Cómo predecir los resultados deportivos con datos
El pronóstico en el deporte no es una «adivinación», sino una estimación de probabilidad sistémica. Es importante no predecir la cuenta exacta, sino comprar el precio correcto para el resultado con la incertidumbre conocida. A continuación, un proceso paso a paso: desde la recopilación de datos y la construcción de un fich hasta la calibración y la operación de combate.
1) Datos: fundación del modelo
Fuentes
Match: formulaciones, lesiones, descalificaciones, horarios (b2b/vuelos), estado doméstico/de salida, clima/cobertura/arena, jueces.
Eventos de seguimiento/juego: play-by-play, coordenadas, eventos (esquinas, faltas, tiros, pases).
Métricas avanzadas: xG/xA (fútbol), eFG %/pace/ORB (baloncesto), DVOA (fútbol americano), bullpen/park factors (béisbol), mapa pool/parches (eSports).
Mercado: movimiento de líneas que cierra los coeficientes (CL), cantidades de dinero - útil para marcar la probabilidad de «referencia».
Historias de equipo/jugador: forma N de los últimos partidos, H2H por estilos, modelo de minutos/carga.
Calidad
Sincronice las zonas de tiempo y los tipos de reloj (tiempo de evento vs tiempo de procesamiento).
Eliminar duplicados, rellenar omitidos con reglas documentadas.
Fijar las fuentes de «verdad» para las estadísticas finales (por ejemplo, lo que se considera un xG/golpe oficial).
2) Formular una tarea
Tipos de objetivos
Clasificación: victoria/empate/derrota; «ambos anotarán»; si habrá un tie break.
Puntuación/intensidad: goles/puntos esperados (Poisson/binomio negativo).
Previsión de distribuciones: totales, indicadores individuales (CRPS como métrica de calidad).
Props del jugador: puntos/ayudas/aces/yardas - regresión con efectos jerárquicos (mixed).
Horizonte
Prematch (T-minutos antes del inicio).
Live (durante el evento): permite agregar límites de flujo y latencia.
3) Ficha: lo que realmente explica el resultado
Nivel de comandos
Fuerza (Elo/PRI), diferencia de calidad de ataque/defensa.
Tempo (pace), estilo (pressing/unidad baja; 3PT rate; rush/pass mix).
Forma y «fatiga» (minutes/load, b2b, travel).
Special Brigadas: PP/PK en hockey, equipos especiales en el fútbol americano.
Nivel de jugadores
Modelo de minutos/participación, función (usage), eficiencia (eFG%, OBP, xwOBA).
Formulaciones: efecto de combinaciones específicas de cinco/eslabones.
Contexto
Tiempo/cobertura/arena, perfil del juez (foscidad/penalti).
Motivación del torneo (supervivencia, playoffs, rotaciones antes de competiciones europeas).
De mercado
Líneas/totales/hitos, spreads entre operadores, movimiento hacia el cierre (proxy de información).
4) Modelos: de los clásicos a las redes neuronales
Clasificación/probabilidad
Regresión logística (referencia calibrable básica).
El boosting degradado (XGBoost/CatBoost/LightGBM) es un fuerte estándar tabular.
Redes neuronales (MLP) - con un gran número de no linealidades e interacciones.
Puntuación/intensidad
Poisson/bidimensional Poisson (fútbol, balonmano).
Binomial negativo (overdispersión).
Modelos jerárquicos para jugadores/equipos (pooling parcial).
Secuencias/en vivo
RNN/GRU/Temporal CNN y transformadores para play-by-play, «momentum» y cambios de ritmo.
Actualizaciones bayesianas de intensidad en tiempo real.
Calificaciones
Elo/Glicko reflejan dinámicamente la fuerza; se puede combinar con el refuerzo (stacking).
5) Calibración e interpretabilidad
¿Por qué calibrar? Las probabilidades deben coincidir con las frecuencias reales.
Platt/Isotonic/Beta-calibración sobre predicciones crudas.
Diagramas de calibración, Brier score, LogLoss - métricas básicas.
Interpretabilidad: permutation importance/SHAP para controlar los cambios y el sentido común.
6) Validación honesta: sin ella todo lo demás no tiene sentido
Walk-forward (ventana deslizante)
Dividir por tiempo: train → validate → test. No hay agitación en el pasado.
Un mínimo de 3-5 ventanas de «alquiler» para entender la estabilidad.
Prevenimos las fugas
No utilice signos post-factum (xG final del partido al pronosticar su comienzo).
En vivo, los fichas sólo están disponibles hasta la hora actual.
Divide «antes de declarar formulaciones» y «después»: estos son modos diferentes.
Métricas
Probabilidades: calibración Brier/LogLoss +.
Regresiones: MAE/RMSE/CRPS.
Métricas de negocio: hit-rate en umbrales de precio, estabilidad en cohortes de ligas/temporadas.
7) De la probabilidad a la solución: precio y estrategia
Limpiamos el margen (overround)
En el mercado 1X2 la suma de probabilidades «sucias»> 100%. Normalice proporcionalmente para obtener «honestos» (p ^ {fair}).
Value и EV
Edge: (\text {edge} = p\cdot d - 1).
Poner sólo si edge ≥ el umbral (por ejemplo, 3-5%).
Tamaño de la apuesta
Flet 0. 5-1% en individuales; menos - para los expresos.
Porcentaje de Kelly: (f =\frac {p d - 1} {d - 1}), más comúnmente utilizado ¼ - ½ Kelly debido a la varianza y errores (p).
CLV como criterio de calidad
Compara tu precio con el precio de cierre. A largo plazo + CLV es un signo de modelo saludable y timing.
8) Predicción en vivo: velocidad y «ventanas»
Payplayn
Evento → actualización de fich → infierno en línea → verificación de riesgo → publicación.
Objetivos de latencia: inferencia <0. 8 s, ciclo de actualización 0. 5–2 con.
Fiches en tiempo real
Tempo/posesión, faltas/tarjetas, cansancio, equipos especiales, ciclos económicos en eSports.
Modos de suspensión en momentos «agudos»; los modelos deben ser capaces de «callar».
Práctica
Busque los «sobrecalentamientos» de la línea inmediatamente después de los microobjetivos (salto 10-0, quiebre temprano), pero tenga en cuenta el retraso del streaming - compre la lógica, no la imagen.
9) Mini casos de deportes
Fútbol (totales/resultados)
Ficha: xG para 8-12 partidos (ponderado), ritmo y estilo de parejas, árbitro (penalti/tarjetas), rotaciones.
Modelo: Poisson bidimensional con factor casero + calibración.
Conclusión: pronóstico de la distribución de cabezas → precio de las líneas totales/asiáticas.
Baloncesto (total/props)
Fichas: pace, eFG%, ORB/DRB, faltas/bonus, rutina de minutos.
Modelo: refuerzo para el total; para las propas - regresión jerárquica de minutos × eficacia.
Conclusión: probabilidades de zonas totales, medianas/cuantiles para los puntos de los jugadores.
Tenis (desenlace/juegos)
Fichi: recubrimiento, retención/recepción de alimentación (hold/break%), calidad del segundo suministro, fatiga.
Modelo: Markov por gafas/juegos + «capa» logística en forma; calibración.
Conclusión: probabilidad de ganar/tie-break, totales de juegos, actualizaciones en vivo para cada presentación.
ESports (mapas/rondas)
Fichi: mapa-pool, ban/pico, ciclos económicos, fatiga LAN, parches.
Modelo: Boosting/Transformer por eventos; para mapas - clasificación + CRPS para rondas.
Conclusión: ganador del mapa, total de rondas, «primera sangre/objeto».
10) MLOps y operación (para avanzado)
Fichstore: consistencia offline/online, tiempo de viaje para los backtests honestos.
Versificación de datasets/modelos, CI/CD, lanzamientos canarios.
Monitoreo: deriva de datos, degradación de calibración, latencia del infierno.
Experimentos: A/B sin SRM, CUPED/diff-in-diff, criterios de parada preestablecidos.
Fail-safe: líneas fallback y reglas manuales en incidentes de feed.
11) Errores y anti-patrones
Filtraciones (leakage): señales del futuro, post-factum de la métrica en prematcha.
Readiestramiento: un modelo demasiado complejo en un datacet pequeño; resuelto por regularización, verificación del tiempo.
Recency bias: revalorización de los últimos partidos; use pesos exponenciales con límite máximo.
Anchoring: referencia a la primera línea; compare con el precio «honesto» del modelo.
Ignora la calibración: un modelo «preciso» con curvas de probabilidad rompe el EV.
Mezcla de modos: «antes de las composiciones» y «después» - diferentes modelos.
12) Hojas de cheques
Antes de la formación
1. Los datos se han limpiado y sincronizado en el tiempo.
2. Producción objetivo: qué predecimos y por qué (qué decisión tomaremos).
3. La división train/valid/test es sólo por tiempo.
4. Modelo básico de referencia (logístico/Poisson).
Antes de publicar
1. Calibración verificada (Brier/LogLoss, reliability plot).
2. Walk-forward es estable en temporadas/ligas.
3. No hay fugas, los fiches están disponibles en la venta.
4. Hay monitoreo de la deriva y el exceso de trabajo.
Antes de la apuesta
1. Margen retirado, edge ≥ umbral.
2. Tamaño de la apuesta Flet/Kelly Share.
3. Plan de evaluación de calidad - Seguimiento de CLV.
4. Comprensión de las reglas de cálculo (OT/VAR/push/void).
13) Ética y responsabilidad
Los modelos son una herramienta, no un «botón de dinero». Respete los límites de tiempo/dinero, haga pausas, no use información privilegiada/fuentes deshonestas y recuerde que incluso el modelo perfecto se equivoca en partidos individuales. Su objetivo es una ventaja a distancia, no un «100% de acierto».
La predicción de resultados deportivos con datos es un ciclo: datos → fichas → modelo → calibración → validación honesta → solución de precio → post-análisis. No persigas el exotismo: un punto de referencia esbelto, datos puros y probabilidades calibradas son a menudo más fuertes que las arquitecturas «de moda». Agregue complejidad sólo cuando produzca ganancias de calidad sostenidas en el walk-forward y mejore el CLV. Haz menos, pero mejor, y la distancia empezará a funcionar para ti.