Algoritmos para apuetas deportivas: ¿cómo funcionan?

Nadie puede predecir con certeza el resultado de un partido de fútbol. Pero, ¿podemos predecir el resultado de un partido a partir de la historia de una competición? Ésta es la pregunta que los algoritmos predictivos intentan responder. Desde modelos matemáticos hasta Big Data, descubra lo que se encuentra en el corazón de los algoritmos más eficientes.

¿Qué tienen en común un banco, una supercomputadora y la Copa Mundial de la FIFA? Respuesta: ¡ un algoritmo predictivo !

Al igual que los apostadores y diferentes operadores de casas de apuestas, los algoritmos analizan los partidos pasados ​​y las fuerzas involucradas para establecer el pronóstico de un partido de fútbol . Su premisa: el pasado es tan importante como el futuro. Como verá, los datos han revolucionado el fútbol, ​​su economía y el negocio de las apuestas deportivas.

Cuando los datos revolucionaron el fútbol…

Hoy en día, entre jugadores que llevan pecheras con GPS integrado, cámaras que analizan las acciones en tiempo real y células de reclutamiento hiperconectadas a bases de datos, los datos están en todas partes. Los riesgos económicos y deportivos son tales que el análisis de datos se ha convertido en un vector de ventaja competitiva sobre otros equipos. Dos anécdotas ahora famosas en el mundo de la “analítica del fútbol” ilustran el peso del análisis de datos.

La primera traza la historia del título de campeón de Inglaterra adquirido en 2012 por el Manchester City y su entrenador italiano, Roberto Mancini. Esta temporada, después de haber examinado miles de estadísticas, incluidas las 400 curvas tomadas de temporadas anteriores, los analistas de los Citizens concluyen que las curvas más peligrosas son las curvas reentrantes, un área en la que el City no sobresale. Mancini exigió generar más saques de esquina. El Manchester City marcará 15 goles desde el corner.

La sengunda anécdota famosa tiene lugar en el Arsenal en 2004. Para sustituir a Patrick Vieira en la salida, Arsène Wenger analiza las estadísticas de jugadores de todas las ligas europeas para encontrar un centrocampista capaz de correr 14 kilómetros por partido . Luego descubrió a un jugador desconocido para el público en general que está emergiendo en OM: Mathieu Flamini .

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Algunas empresas explotaron rápidamente esta nueva mina de oro y, a lo largo de los años, crearon bases de datos sobre competiciones, equipos y jugadores que valen una fortuna. Un pequeño puñado de ellos ofrece hoy en día a las casas de apuestas, los medios de comunicación y los clubes profesionales bases de datos y herramientas estadísticas para la toma de decisiones. Los dos más importantes del mundo son Sportradar y Stats Perform (ex-Opta) .

Algoritmos, bancos y el Mundial fútbol

El banco internacional Goldman Sachs movilizó a su equipo de investigación macroeconómica durante las últimas 3 Copas del Mundo para llegar a una predicción algorítmica del ganador. Si el poderoso algoritmo ha cedido cada vez (dando Brasil cada vez), el enfoque adoptado es muy interesante para entender cómo funciona un algoritmo de predicción:

Recopilamos datos sobre las características del equipo, los jugadores y el rendimiento más reciente del equipo y los sometimos a 4 modelos de aprendizaje automático para analizar la cantidad de goles marcados en cada partido. Luego, el modelo aprendió la relación entre estas características y los goles marcados, utilizando puntajes de todos los partidos de la Copa del Mundo y la Copa de Europa desde 2005 …

En este partido, los bancos ING y Nomura estuvieron más cerca del resultado final, con una final entre Francia y España como pronóstico .

Volviendo al algoritmo de Goldman Sachs, todavía logró encontrar 13 de los 16 equipos en los octavos de final con una tasa de éxito del 68%.

¿Cómo funciona un algoritmo predictivo?

Para desarrollar un algoritmo predictivo, se necesita: una buena computadora, datos actualizados y un modelo matemático. De acuerdo, eso es demasiado simplista para una visión. Pero en realidad, los dos componentes esenciales de un buen algoritmo predictivo son los datos y los modelos aplicados.

El número de goles marcados y concedidos, la posesión del balón, el número de tiros a puerta, pases acertados, saques de esquina, áreas de juego… todos los hechos del juego son cuantificables en un partido. Pero, ¿podemos establecer tendencias a partir de la observación de estos criterios? Con el debido respeto a los defensores de la gloriosa incertidumbre del deporte, la respuesta es sí.

En el libro “Los juegos de números: por qué todo lo que sabes sobre fútbol está mal”, David Sally y Chris Anderson, intentan desmitificar varias ideas preconcebidas sobre el fútbol a través del análisis de las estadísticas. Empezando por la importancia de los saques de esquina:

El número total de goles que marca un equipo no aumenta con el número de saques de esquina que gana. La correlación es básicamente cero. Puede tener un corner o 17: esto no tendrá un impacto significativo en la cantidad de goles que marque.

Pero, ¿qué criterio tiene más peso en la probabilidad de victoria de un equipo? Naturalmente, se centran en lo que es más raro en el fútbol: los goles.

Por lo tanto, Sally y Anderson utilizaron la ley de probabilidad favorita de las casas de apuestas, la ley de Poisson , para predecir la distribución del número de goles por partido de los equipos de los 5 grandes entre 1993 y 2011 (número de partidos sin goles, con un gol…).

Ley de Poisson o cómo predecir la puntuación de un partido

Descubrirás cómo las casas de apuestas y los robots de predicción de fútbol logran predecir el marcador de un partido de fútbol y, en última instancia, el resultado más probable.

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A partir de una muestra de partidos sustanciales (al menos una temporada), una casa de apuestas puede calcular una puntuación probable y convertir las probabilidades estimadas en cuotas.

  1. Calcular la fuerza de ataque: es decir, la relación entre el promedio de goles marcados por el equipo y el del rival.
  2. Calcular la fuerza de defensa: la relación entre la media de goles encajados por el equipo y el del rival.
  3. Predecir el número de goles marcados por el equipo local y visitante: para cada equipo, esto implica multiplicar la fuerza de ataque del equipo por el potencial defensivo del oponente y por el número de goles marcados en casa para el equipo local y para el visitante.
  4. Utilice la ley de Poisson para estimar la probabilidad del número de goles marcados por cada equipo: la fórmula permitirá a partir de los diferentes tipos de eventos (número de goles de 0 a 6) y el número probable de goles marcados por cada equipo, obtenga la probabilidad de cada ocurrencia. Por ejemplo, la posibilidad de que el equipo visitante marque 1 gol y el equipo local 2 goles.
  5. Deducir la puntuación esperada: al sacar las probabilidades más altas de cada evento, obtenemos la puntuación esperada.

Por supuesto, si la ley de Poisson pone de manifiesto alguna lógica en la aleatoriedad de los objetivos, está lejos de ser perfecta. Un modelo más evolucionado tendría en cuenta, por ejemplo, el grado de importancia del partido para los dos equipos, la ausencia de uno de los jugadores clave o la llegada de un nuevo técnico.

El algoritmo ideal sería uno inteligente que aprenda de estos errores y que tenga acceso a cientos de parámetros para finalmente contar, medir el peso de cada uno de estos factores en el resultado de un partido y adaptarse en consecuencia.

El modelo de Dixon-Coles: una mejora de la distribución de Poisson

Según los matemáticos, la ley de Poisson tiene dos grandes inconvenientes:  subestima las puntuaciones pequeñas (0-0, 1-0,1-1) y da tanta importancia a los eventos pasados como a los recientes. El modelo de Dixon-Coles corrige estos puntos. El algoritmo predictivo de Betegy utiliza una versión modificada de este modelo integrando la dinámica de los dos equipos.

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