Cripto-Casino
Torrent Gear
Como usar estatísticas e histórico de jogos para previsões
Texto em volume do artigo
Estatísticas são uma linguagem de probabilidade. Ela não adivinha o futuro, mas ajuda a avaliar as hipóteses melhor do que a intuição. A história dos jogos é uma parte importante dos dados, mas é fácil de interpretar de forma errada: pequenas amostras, «magia dos encontros pessoais», efeito do calendário e forma das equipes distorcem o quadro. Abaixo é um guia prático para reunir, limpar e aplicar estatísticas de modo a obter coeficientes razoáveis e encontrar valor.
1) Quais dados são realmente úteis
Métricas de comando básicas
Resultados: vitórias/empates/derrotas, diferença de bolas/pontos.
«Qualidade dos momentos»: xG/xGA no futebol, Shot Quality/Expected Goals for/against no hóquei, Offensive/Defensive Rating no basquete.
Ritmo/estilo: domínio, ritmo de ataque, fases de transição, pressão, 3PA/paz (NBA).
Posição padrão, angular, penalidade (futebol): muitas vezes subestimada fonte de chances de gol.
Fatores individuais
Composição: lesões, desclassificações, rotação, limite de minutos, retorno dos líderes.
Sinergia e papéis: quem cria momentos, quem converte, quem puxa a proteção.
Contexto
Casa/saída, voos, densidade do calendário (back-to-back na NBA, 3 jogos em 7 dias no futebol).
Tempo/cobertura/altura acima do nível do mar (vento e chuva reduzem o ritmo e precisão).
Juiz/árbitro (estilo de apito afeta faltas e pênaltis).
Motivação/posição de torneio (mas cuidado com «narrativa» sem números).
2) A história dos encontros face a face: quando ela é importante e quando é uma armadilha
Útil se:- Os estilos «não correspondem»: o comando A desaba contra a pressão alta e o rival B é um dos líderes de PPDA.
- Treinadores estáveis e o núcleo do elenco, as táticas não mudaram muito, as partidas foram recentes (≤ 12 a 18 meses).
- Há patterns repetíveis (por exemplo, a alta quantidade de padrões do rival cria xG contra proteção específica).
- Jogos antigos e outros treinadores/composições = lixo.
- Pequenas amostras: 2-4 jogos são ruídos.
- «A Psicologia do Derbi» sem a confirmação das métricas.
Prática: Se o head-to-head for contrário aos dados recentes (forma, xG, composições) - confira nas métricas recentes, processuais, em vez dos resultados antigos.
3) Como ponderar dados antigos e recentes
Janela deslizante, leve 10 ou 15 jogos recentes como base de uniformes.
Peso decrescente: jogos recentes - peso maior (por exemplo, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Oponente-ajast: Ajuste as estatísticas em relação à força dos adversários (jogos contra top 5 e contra outdoors não pode ser mediana «como é»).
4) Classificações de força (Elo/indicações)
Ideia: Cada equipe é classificada; após o jogo, ele é promovido/rebaixado com o resultado inesperado e a importância do jogo.
Os benefícios são versatilidade, poucos parâmetros, bem a linha básica.
Como aplicar:1. Construa/use Elo pronto.
2. Ajuste para fator doméstico (no futebol muitas vezes ≈ + 0. 20–0. 30 gols em modelos; basquete - deslocamento separado nos óculos).
3. Traduza a diferença de classificação → probabilidade de vitória através da função logística.
4. Confira com o mercado: Onde está a sua probabilidade> implícita - potencial valor.
5) Modelo de probabilidade simples: exemplo para o futebol (Poisson)
A tarefa é avaliar as chances de contas e resultados precisos.
Passos:1. Avalie os gols esperados dos comandos (\lambda _ A) e (\lambda _ B) (por exemplo, de xG ajustados à força de defesa/ataque e fator doméstico).
2. Suponha a independência da distribuição de cabeças (simplificar, mas trabalhar para iniciar).
3. A probabilidade de a equipa marcar (k) gols:- (P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
- 4. Corte as distribuições para obter probabilidades de «P1/X/P2», totais e contas precisas.
- Deixe-o (\lambda _ A = 1, 55), (\lambda _ B = 1, 10).
- (P_A(0)=e^{-1. 55}\approx 0{,}212), (P_A(1)\approx 0{,}329), (P_A(2)\approx 0{,}255).
- (P_B(0)=e^{-1. 10}\approx 0{,}333), (P_B(1)\approx 0{,}366), (P_B(2)\approx 0{,}201).
- Uma vez contornado (podendo e somando em todos os k), receberá a probabilidade de resultados e totais (por exemplo, (P (\text\TB 03 2 se), sendo a soma de todos os pares (k _ A + K _ B\ge3)).
- «0-0» e «empates» (a correlação entre os gols marcados reduz a taxa de empates em Poisson puro - é possível introduzir o fator de empate).
- Cartões vermelhos, gols tardios, estilo de jogo (ritmo e padrões afetam a distribuição).
6) Construir uma avaliação «processual» em vez de «contagem»
Porque « melhor que a conta», a conta é um resultado discreto, a soma da qualidade dos momentos. A equipa pode ter feito 2. 0 xG e não marcar não é «má forma», é dispersão.
Abordagem:- Construa o diferencial xG (xG For - xG Against) com a balança decrescente.
- Ajuste para a força do adversário (oponente-ajast).
- Compare com a conta «crua» para identificar a recomposição/revenda da equipe pelo mercado.
7) De dados para taxa: quadro passo a passo
1. Coleta e limpeza
Últimos 10-15 jogos + média sazonal.
Composições, lesões, juiz, meteorologia, calendário.
Remova as emissões óbvias (jogo em minoria de 60 minutos etc.) ou anote-as.
2. Avaliação de força
Elo/Power Rating + fator doméstico.
Tendência xG (ou métricas semelhantes para um esporte) com um oponente ajast.
3. Modelo de jogo
Para o futebol: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Poisson; para o basquete - ritmo + eFG% + ORB/TO → previsão de pontos; para o tênis, um modelo de probabilidade de jogo/jogo/set.
Modele 10-50 mil iterações de Monte Carlo (se você souber) e obtenha a distribuição de resultados/totais/foras.
4. Comparação com linha
O coeficiente → probabilidade implícita (p _\text\impp 03 = 1/k).
Se (p _\text
Avalie o tamanho do edge: (\text\edge f. = p _\text\seu <- p _\text\impp).
5. Taxa e risco
Uma taxa flat entre 0,5% e 1,5% do banco.
Meia Kelly, se tiveres a certeza da calibragem das hipóteses.
6. Conta e validação
Diário: Data, Mercado, Coaf, (p _\text Semanal: Calibração de probabilidade (baquetes de 10%: das taxas de 60% devem entrar ≈60%). Teste A/B: compare os resultados das apostas "vs" no modelo xG ". 8) Fatores qualitativos que mudam os números Jogo-up e estilo. Flancos rápidos contra fulbacks lentos, «Peak 'n' roll» contra defesas fracas do arco, uma equipa que dá muito 3PA ao rival. Uma «série de vitórias» sobrevalorizada. Muitas vezes é um calendário + sorte (PDO/conversão/seios). Verifique a estabilidade através das métricas de processamento. Rotatividade e cansaço. Back-to-back e saídas de longa distância reduzem a eficácia do ataque e a intensividade de defesa. 9) Folhas de cheque mini 10) Erros frequentes e como evitá-los Reaproveitamento para head-to-head. O limite de peso é H2H e prescrição. Ignorar as margens e o mercado. Solução: Lê sempre (p _\text\imp) e procure edge em vez de «prever o vencedor». Uma amostra pequena. Solução: média sazonal de apoio + peso decrescente. Sem validação. Solução: curvas de calibragem, backtest, diário. As estatísticas e o histórico de jogos funcionam quando você (1) se baseia em métricas processuais (xG, classificações de qualidade), (2) ajusta os dados para o contexto (casa/saída, calendário, juiz, meteorologia), (3) transforma a previsão em probabilidade, então compara-os com uma linha e margem, e (4) gere disciplinadamente o risco e faz um registro. Então a «história dos jogos» deixa de ser um conjunto de mitos e torna-se uma ferramenta de busca de valor real.
Antes do jogo
Após o jogo