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Predictor de resultados en eventos deportivos

Predictor de resultados en eventos deportivos

El comportamiento Predictor de resultados en eventos deportivos los equipos de fútbol puede ser analizado observando evebtos variables: Jackpots asombrosos en casinos online de gol, pases, defensa, crossing y disciplina. Del modelo deportivks, las eventis de los resultados de cada partido son calculadas y comparadas con la del bookmaker. La aplicación también comparte abiertamente resultados de predicciones anteriores, proporcionando a los usuarios una visión transparente de su rendimiento. Esto no sólo mejora la experiencia de apuestas, sino que también aumenta las posibilidades de realizar apuestas exitosas.

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Journal ISSN. Volume Title. Research Projects. Organizational Units. Journal Issue. Abstract El Proyecto de Fin de Carrera que aquí presentamos nace debido al auge de las apuestas deportivas.

Existen muchos deportes sobre los que se puede apostar: carreras de caballos, béisbol, tenis, motociclismo, baloncesto, etc. Este trabajo está orientado al fútbol. El principal objetivo será el de estimar las probabilidades de los 3 posibles sucesos que se pueden dar en un partido de fútbol: victoria del equipo local, victoria del equipo visitante y empate.

Journal of Sports Economics Management Percepción social sobre la repercusión de un evento deportivo. Download Free PDF View PDF. Predicción de victorias en los equipos locales Predicción de victorias en los equipos locales, del fútbol argentino, según las acciones de jugadores.

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Programación matemática aplicada al fixture de la primera división del fútbol chileno. Avances en la codificación y análisis de eventos deportivos: ilustración empírica en el fútbol.

En primer lugar, y como no puede ser de otra forma, a mis padres quiero agradecerles la educación que me han dado, ya que soy consciente del esfuerzo que ha supuesto. Gracias por darme siempre la libertad necesaria para tomar mis propias decisiones.

Este trabajo es una pequeña forma de devolverles todo lo que he recibido de su parte. A mi hermano, por ser siempre de alguna forma el espejo donde mirarme. Su experiencia ha sido como un manual que me ha servido para tomar las decisiones acertadas. Al resto de mi familia, por el interés que han mostrado sobre el desarrollo de mi vida universitaria.

A mi tutor Fernando quiero agradecerle su implicación en este trabajo, ya que sin su ayuda el resultado no habría sido el mismo. A mi novia, por ser mi gran apoyo. Le tengo que agradecer el hecho de estar siempre a mi lado. Su confianza y comprensión han sido fundamentales para afrontar este trabajo.

No quiero olvidarme de mis amigos de la facultad, ya que mi vida universitaria no habría sido lo mismo sin los campeonatos de fútbol, las charlas en los jardines o las tapas en el callejón. Sin su amistad habría sido más difícil.

Introducción 1 1. Objetivos 2 1. Estructura del trabajo 2 CAPÍTULO 1. ESTADO DEL ARTE 3 1. Mercado de apuestas deportivas 3 1.

Casas de apuestas 4 1. Betfair 4 1. Bwin 5 1. Tipos de apuestas deportivas 5 1. Psicología del jugador: las malas rachas 11 1. Perfil del apostante 12 1. Estudios 13 CAPÍTULO 2. MODELO 21 2. Introducción 21 2. Introducción 22 2. Características generales 23 2. Justificación 24 2. Desarrollo 25 2.

Base de datos 25 2. Inferencia 28 2. Probabilidades 35 2. Odds 38 2. Consideraciones 47 3. Experimento 1: Betfair sin re-inversión 48 3.

Experimento 2: Bwin sin re-inversión 56 3. Experimento 3: Betfair con re-inversión 63 3. Análisis de la Jornada 35 74 CAPÍTULO 4. Evaluación de los resultados 83 4. Conclusión 84 4. Futuras líneas de trabajo 85 CAPÍTULO 5.

ESTADO DEL ARTE 10 Tabla 1. Apuestas combinadas 10 CAPÍTULO 2. MODELO 21 Tabla 2. Resultados de la temporada 26 Tabla 2. Goles en casa 27 Tabla 2. Goles fuera de casa 27 Tabla 2.

Parámetros ataque, defensa y factor casa 32 Tabla 2. Porcentajes victorias en casa y fuera de casa 34 Tabla 2. Resultados del Almería en casa 35 Tabla 2. Parámetros del partido Real Madrid — F. Barcelona 35 Tabla 2. Probabilidades del partido Real Madrid — F. Barcelona 36 Tabla 2.

Matriz probabilidades I 37 Tabla 2. Matriz probabilidades II 37 Tabla 2. Matriz probabilidades III 37 Tabla 2. Matriz probabilidades IV 38 Tabla 2. Odds Betfair partido Real Madrid — F. Barcelona 39 Tabla 2. Odds Bwin partido Real Madrid — F. Barcelona 41 Tabla 2. Enfrentamiento Real Madrid — F.

Barcelona 42 CAPÍTULO 3. Jornada 28 Betfair 49 Tabla 3. Jornada 29 Betfair 49 Tabla 3. Jornada 30 Betfair 50 Tabla 3. Jornada 31 Betfair 50 Tabla 3. Jornada 32 Betfair 51 Tabla 3. Jornada 33 Betfair 51 Tabla 3.

Jornada 34 Betfair 52 Tabla 3. Jornada 35 Betfair 52 Tabla 3. Jornada 36 Betfair 53 Tabla 3. Jornada 37 Betfair 53 Tabla 3. Jornada 38 Betfair 54 Tabla 3.

Resumen Betfair 55 Tabla 3. Jornada 28 Bwin 57 Tabla 3. Jornada 29 Bwin 57 Tabla 3. Jornada 31 Bwin 58 Tabla 3.

Jornada 33 Bwin 59 Tabla 3. Jornada 34 Bwin 59 Tabla 3. Jornada 35 Bwin 60 Tabla 3. Jornada 37 Bwin 60 Tabla 3. Jornada 38 Bwin 61 Tabla 3. Resumen Bwin 62 Tabla 3.

Jornada 28 Betfair re-inversión 64 Tabla 3. Jornada 29 Betfair re-inversión 64 Tabla 3. Jornada 30 Betfair re-inversión 65 Tabla 3. Jornada 31 Betfair re-inversión 65 Tabla 3. Jornada 32 Betfair re-inversión 66 Tabla 3. Jornada 33 Betfair re-inversión 66 Tabla 3. Jornada 34 Betfair re-inversión 67 Tabla 3.

Jornada 35 Betfair re-inversión 67 Tabla 3. Jornada 36 Betfair re-inversión 68 Tabla 3. Jornada 37 Betfair re-inversión 68 Tabla 3. Jornada 38 Betfair re-inversión 69 Tabla 3. Resumen Betfair re-inversión 70 Tabla 3. Probabilidades Betfair 72 Tabla 3.

Probabilidades Bwin 73 CAPÍTULO 5. Coste de personal 88 Tabla 5. Coste de equipos 88 Tabla 5. Otros costes 88 Tabla 5. Resumen de costes I 88 Tabla 5. MODELO 21 Figura 2.

Esquema general del modelo 25 Figura 2. Función de distribución Poisson 25 Figura 2. Exponencial 31 Figura 2. Evolución parámetros Real Madrid 33 Figura 2. Comparativa entre probabilidades estimadas y probabilidades de Betfair 45 CAPÍTULO 3. Evolución bankroll Betfair 55 Figura 3. Evolución bankroll Bwin 62 Figura 3.

Evolución bankroll Betfair re-inversión 70 Figura 3. Comparativa entre experimentos 71 Figura 3. Comparativa entre probabilidades estimadas y Betfair 72 Figura 3. Comparativa entre probabilidades estimadas y Bwin 74 Figura 3.

Evolución de las probabilidades en el partido Mallorca — Villarreal 75 Figura 3. Evolución de las probabilidades en el partido Atlético de Madrid — Málaga 76 Figura 3. Evolución de las probabilidades en el partido Getafe — Almería 76 Figura 3.

Evolución de las probabilidades en el partido Valencia — Real Sociedad 77 Figura 3. Evolución de las probabilidades en el partido Athletic de Bilbao — Levante 77 Figura 3.

Evolución de las probabilidades en el partido Sporting de Gijón — Deportivo 78 Figura 3. Evolución de las probabilidades en el partido Hércules — Racing 89 Figura 3. Evolución de las probabilidades en el partido Sevilla — Real Madrid 80 Figura 3.

Evolución de las probabilidades en el partido F. Barcelona - Espanyol 80 Figura 3. MODELO 21 Ecuación 2. Función de probabilidad de una variable Poisson 28 Ecuación 2. Variable Poisson equipo local 29 Ecuación 2. Variable Poisson equipo visitante 29 Ecuación 2.

Condición límite parámetros 29 Ecuación 2. Función de verosimilitud 30 Ecuación 2. Variable goles equipo local 30 Ecuación 2. Variable goles equipo visitante 30 Ecuación 2. Función de verosimilitud temporal 31 Ecuación 2.

Función temporal exponencial 31 Ecuación 2. Función temporal escalón 32 Ecuación 2. Relación odd — probabilidad 39 Ecuación 2. Kelly 1 43 Ecuación 2. Kelly 2 44 Ecuación 2. Existen muchos deportes sobre los que se puede apostar: carreras de caballos, béisbol, tenis, motociclismo, baloncesto, etc.

Este trabajo está orientado al fútbol. El principal objetivo será el de estimar las probabilidades de los 3 posibles sucesos que se pueden dar en un partido de fútbol: victoria del equipo local, victoria del equipo visitante y empate. Una vez calculadas, comprobaremos la validez de nuestras probabilidades apostando, basándonos en el Criterio de Kelly, en las casas de apuestas disponibles en Internet.

Para la obtención de dichas probabilidades vamos a utilizar los parámetros que definen tanto fuerza ofensiva como defensiva de un equipo, además del factor casa. Estos parámetros serán calculados a partir del modelo expuesto en este trabajo.

Introducción Introducción Índice 1. Introducción 1. Objetivos 1. Estructura del trabajo 1. Introducción El objetivo de apostar en eventos deportivos es el de obtener un beneficio. Para lograrlo es necesario ser más precisos que las casas de apuestas a la hora de estimar las probabilidades de que se dé un determinado suceso.

En la actualidad existen muchos métodos estimativos cuyo objetivo es obtener esas probabilidades. Como en todo método de estimación, las variables empleadas son fundamentales, por lo que dependiendo de cuáles se utilicen, los resultados pueden diferir.

Las casas de apuestas realizan su propia estimación de dichas probabilidades, por lo que cada una devolverá un retorno diferente para un determinado resultado. Una apuesta será certera cuando nuestra estimación de una determinada probabilidad se acerque más a la realidad que la calculada por la casa de apuestas.

De esta forma estaremos apostando al contrario que la mayoría de usuarios, por lo que el retorno medio será mayor.

Al contrario que en los mercados de valores, donde los retornos medios son positivos, en estos mercados existe un incentivo por hacer lo contrario de lo que hace la mayoría para mejorar las ganancias potenciales, porque si se hace lo que la mayoría los retornos serán negativos ya que las casas de apuestas de quedan con una parte significativa de cada apuesta.

Objetivos El principal objetivo de este proyecto es construir una base de datos que permita realizar la estimación de las probabilidades. Una vez creada, el siguiente paso es comprobar la validez de modelos sencillos, cuyo fin es el de invertir en aquellos resultados que consideren rentables desde el punto de vista financiero.

Los resultados obtenidos pueden servir de referencia para llevar a cabo una estrategia de apuestas. Mercado de apuestas deportivas 1. Casas de apuestas 1. Betfair 1. Bwin 1. Tipos de apuestas deportivas 1.

Psicología del jugador: las malas rachas 1. Perfil del apostante 1. Estudios 1. Mercado de apuestas deportivas Las apuestas deportivas han experimentado una gran expansión en los últimos años, debido principalmente a la difusión de diferentes casas de apuestas por Internet.

Esto ha hecho que un gran número de usuarios vean atractivo apostar. Las apuestas deportivas tienen su origen en las carreras de caballos.

En Inglaterra existía una larga tradición de este tipo de eventos y fue el primer lugar donde se popularizaron. En un primer momento, esta actividad estaba reservada a la clase social alta. Esto hizo que la popularidad de las carreras de caballos incrementara de forma considerable.

Estados Unidos acogió las carreras de caballos por la influencia inglesa. La apuesta más repetida entre los apostantes era la de confiar su suerte en un solo caballo ganador, por lo que, aunque existía cierta variedad de combinaciones ganadoras, no eran las más utilizadas. A la hora de repartir las ganancias en caso de que varios apostantes hubieran hecho la misma apuesta, los tomadores de apuestas se dieron cuenta de que las ganancias debían ser proporcionales al número de adeptos del caballo apostado.

Poco a poco, los deportes de conjunto se fueron haciendo más populares. El primer deporte de conjunto que gozó de dicha popularidad fue el béisbol. Sin embargo, sufrió un duro golpe cuando varios jugadores del equipo de Chicago fueron acusados de haber sido comprados por las casas de apuestas para dejarse ganar.

A día de hoy, el fútbol americano es el más popular entre las apuestas. En Europa, el mundo del fútbol engloba una gran variedad de apuestas, por lo que le ha convertido en uno de los más populares, captando un gran número de adeptos.

Casas de apuestas Existe una gran variedad de casas de apuestas en Internet. A continuación indicamos algunas de ellas: bet, miApuesta, Interapuestas, Bwin, Fubo, Betclic, Betfair, sport, Stanjames, Pinnaclesports, Paddypower, Partybets.

Nos vamos a centrar especialmente en dos de ellas, Betfair y Bwin, ya que la información que utilizamos en este trabajo la hemos sacado de ellas.

Betfair Casa de intercambio de apuestas fundada en El usuario realiza una apuesta y la operación se cierra cuando otro usuario realiza la apuesta opuesta.

Permite realizar apuestas a favor o en contra. Al contrario que ocurre en las demás casas de apuestas en las que ganan dinero cuando el apostante no acierta, Betfair obtiene ganancias si el apostante acierta en su pronóstico.

Bwin Fundada en y de origen austriaco, alcanzó su status actual gracias a amplias campañas publicitarias. Es una de las casas de apuestas más antiguas en el mercado de Internet.

Fue adquirida en su totalidad por bwin Interactive Entertaiment AG, que cotiza en La Bolsa de Viena. Tipos de apuestas deportivas La mayoría de las casas de apuestas ofrecen una gran variedad de tipos de apuestas deportivas.

De esta forma, los usuarios gozan de diversidad de elección a la hora de aventurarse en el mundo de las apuestas. Cuanto más arriesgada sea la apuesta mayor será el beneficio.

Por lo tanto, el apostante debe decidir qué riesgo quiere asumir a la hora de decidirse por una apuesta o por otra.

Cada tipo de apuestas conlleva ciertas condiciones, como la cantidad mínima exigida para apostar, el número mínimo de eventos o la cantidad máxima permitida. Tanto el límite mínimo como el máximo varían en función del tipo de evento y de la casa de apuestas.

Consiste en realizar un pronóstico en un único evento. Si el pronóstico es acertado se gana la apuesta. Consiste en apostar al resultado final del partido. Puede ser teniendo en cuenta un parte o el partido completo. La apuesta suele ser más o menos de 2.

Este tipo de apuestas es muy popular, ya que no es necesario tener un gran conocimiento acerca de la situación de los equipos, si no que basta con predecir si el partido tendrá un número alto o bajo de goles. Existen muchos posibles resultados por lo que el riesgo es mayor.

Por este motivo, el factor de pago suele ser elevado. Si bien es cierto, existen equipos que responden a un determinado patrón de juego, es decir, responden con el mismo comportamiento ante determinadas situaciones.

Existen equipos, sobre todo en torneos internacionales, que llevan a cabo una estrategia muy clara: marcar un gol y quedarse todos en la defensa para defender la victoria por la mínima. Es una apuesta interesante para aquellos partidos en los que hay un claro favorito. De esta forma, el factor de pago es mayor que si apostáramos únicamente a que el equipo favorito gana al final del partido con el consiguiente factor de riesgo.

Otra apuesta que se da con bastante frecuencia consiste en apostar al descanso un empate, y al final del partido victoria. Surgen 2 problemas asociados a este tipo de apuestas: o Autogol: cuando sucede esto normalmente no se tiene en cuenta, y se tiene en cuenta el siguiente gol, aunque es necesario revisar la política de cada sitio de apuestas.

o Suplente: puede darse la situación que la apuesta sea sobre un jugador que empiece el partido en el partido. Al igual que ocurre en el caso anterior, es necesario revisar la política de cada sitio de apuestas, pues es posible que devuelvan el importe de la apuesta.

Normalmente, los márgenes de ganancias para este tipo de apuestas son elevados. Para sacar partido de ello, una opción utilizada por los apostantes es averiguar quién es el lanzador de penaltis de los equipos; este tipo de información puede ser muy valiosa en determinados partidos.

Este tipo de apuestas, al igual que acertar el resultado al final del partido, tiene 3 posibilidades: victoria del equipo local, victoria del equipo visitante y empate.

Es utilizada para partidos en los que juegan equipos que habitualmente no toman demasiados riesgos durante gran parte del partido. El factor de pago de victoria de cualquiera de los equipos se reduce a causa de esta salvedad el riesgo es menor, ya que solo existen 2 posibilidades. El mínimo son 2 apuestas simples y el máximo lo fija la casa de apuestas.

El atractivo de este tipo de apuestas reside en que la cuota final es la multiplicación de cada cuota de apuestas de cada evento.

El inconveniente es que cualquier error en cualquiera de las apuestas simples hace que se pierda la apuesta, por lo que el riesgo es elevado.

El mínimo de apuestas para poder realizar una apuesta de sistema son 3 y el máximo lo fija cada casa de apuestas. En este caso se apuesta sobre todas las posibles combinaciones de 3 dentro de las 5 parejas de encuentros seleccionados.

Para obtener la ganancia máxima es necesario acertar en todos los pronósticos. Si se falla en uno de ellos, se tendrá 4 de las 10 correctas y con dos pronósticos fallidos se tendrá una combinación de 3. Este tipo de apuestas es muy arriesgado. Para obtener una ganancia, deberá contar al menos con 2 pronósticos correctos.

Para obtener una ganancia deberá contar al menos con 2 pronósticos correctos. Por lo menos dos pronósticos deben ser correctos para obtener una ganancia. Sistema canadian 26 apuestas En un sistema canadian se realizan 5 pronósticos de los cuales se forman 26 apuestas: 10 apuestas combinadas de dos, 10 apuestas combinadas de 3, cinco apuestas combinadas de 4 y una apuesta combinada de 5.

Psicología del jugador: las malas rachas La psicología es un factor determinante en las apuestas deportivas, y aumenta su importancia en las apuestas a largo plazo.

Nuestro estudio no contempla este problema, ya que se trata de un sistema automático sin control humano. En una estrategia de apuestas deportivas se pueden dar malas rachas. Por este motivo, los buenos apostadores tenderán a tener unas rachas más suavizadas que el resto. Para poder identificar una mala racha es necesario trabajar con perspectiva, ya que en el corto plazo es muy difícil identificar qué parte de la racha es debida al factor azar y qué parte se debe a errores propios.

Hay que tener en cuenta que no todas las malas rachas se producen de la misma manera: el downing mala racha probablemente contenga apuestas acertadas que mitiguen de alguna manera su impacto; el upswing buena racha haya durado más por lo que este último tenderá a ser más prolongado en el tiempo.

Además, el uso de big data ha ampliado la cantidad y variedad de datos disponibles, lo que ha enriquecido el análisis y las predicciones. Aunque el análisis de datos puede proporcionar una gran ayuda al predecir resultados deportivos, siempre existen limitaciones en cuanto a la precisión de las predicciones.

Los eventos deportivos suelen estar influenciados por numerosos factores imprevistos, como lesiones repentinas, decisiones tácticas sorpresivas o fallos individuales. Estos imprevistos pueden afectar el resultado final y dificultar la exactitud de las predicciones.

En resumen, el uso del análisis de datos en la predicción de eventos deportivos ha revolucionado la forma en que se toman decisiones y se realizan pronósticos. Aunque conlleva desafíos y limitaciones, su aplicación efectiva puede brindar una ventaja estratégica para equipos, apostadores y aficionados al deporte en general.

Y así, concluimos nuestro recorrido por el fascinante mundo del análisis de datos aplicado a la predicción de resultados en eventos deportivos. A lo largo de este artículo, hemos descubierto cómo la interpretación meticulosa de información estadística puede convertirse en una poderosa herramienta para adelantarnos a lo que sucederá en las canchas, estadios y pistas de cualquier disciplina.

Desde el emocionante fútbol hasta el vertiginoso automovilismo, hemos explorado cómo el análisis de datos nos permite desentrañar patrones, identificar tendencias y establecer predicciones certeras sobre los destinos de nuestros equipos y deportistas favoritos. Sin embargo, es importante recordar que aunque estos métodos pueden proporcionar una guía valiosa, siempre deben ser vistos como una herramienta complementaria y nunca como una verdad absoluta.

El análisis de datos nos invita a ser espectadores más informados, a entender los factores que influyen en el rendimiento de los atletas y a estimar las probabilidades de éxito.

Pero también nos recuerda que, en el deporte, la pasión y la incertidumbre continúan desempeñando un papel fundamental. Los resultados inesperados, las sorpresas y las gestas épicas son parte esencial de su esencia y, al final del día, son esos momentos impredecibles los que hacen vibrar nuestros corazones y nos mantienen enganchados a la pantalla.

Entonces, sigamos analizando, descubriendo y debatiendo, pero siempre teniendo en cuenta que el deporte es un universo inabarcable, lleno de variables impredecibles y capaz de desafiar todos nuestros pronósticos. El análisis de datos es una herramienta destacada, pero el espíritu competitivo y la magia del deporte seguirán desafiando nuestra capacidad para anticiparnos a sus resultados.

Aunque Predicotr podemos resultads una varita mágica, sí depirtivos acercarnos al deportivow de la predicción mediante gesultados uso del análisis resultadso datos. En el mundo actual, donde la tecnología avanza a pasos Predictor de resultados en eventos deportivos, cada vez es más común utilizar herramientas analíticas para examinar Predictor de resultados en eventos deportivos comprender los patrones ocultos en los evfntos. En este artículo, exploraremos deportvios el eventls de Predictor de resultados en eventos deportivos reultados convertirse en Ofertas de Apuestas aliada poderosa para anticipar el desenlace de los eventos deportivos, brindándonos una perspectiva iluminadora y desvelando los secretos que se esconden detrás de cada competencia. Prepárate para descubrir cómo los números pueden convertirse en tus aliados más confiables a la hora de apostar, disfrutar un partido o simplemente satisfacer tu curiosidad. En el mundo del deporte, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para alcanzar el éxito. A través del análisis minucioso de datos, los equipos y los entrenadores pueden obtener información valiosa que les permite tomar decisiones estratégicas y anticiparse a los movimientos del adversario. El análisis de datos en los eventos deportivos puede revelar patrones, tendencias y estadísticas clave que pueden marcar la diferencia entre la victoria y la derrota.

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AI Sports Betting Picks Odds es una aplicación de predicción de apuestas de IA que aprovecha el poder de la inteligencia artificial para proporcionar predicciones de apuestas deportivas.

Es una herramienta que tiene como objetivo brindar a los apostadores una ventaja sobre las casas de apuestas brindándoles información basada en datos. AI Sports Betting Picks Odds es una herramienta que utiliza inteligencia artificial para analizar el desempeño de los equipos de fútbol y predecir los resultados de los próximos partidos.

Estas probabilidades representan el nivel de confianza que tienen los modelos de IA en las predicciones. La aplicación también comparte cuotas de referencia de las casas de apuestas para cada apuesta, lo que permite a los usuarios evaluar las predicciones a la luz de las cuotas de las apuestas.

Predicciones impulsadas por IA : La aplicación utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar el desempeño de los equipos de fútbol y predecir los resultados de los próximos partidos. Cuotas de referencia : Para cada predicción, la aplicación proporciona cuotas de referencia de las casas de apuestas, lo que permite a los usuarios evaluar las predicciones a la luz de las cuotas de apuestas.

Amplia cobertura : La aplicación cubre las principales ligas de fútbol a nivel mundial, incluidas la Premier League inglesa, la Major League Soccer de EE. Experiencia sin publicidad : La aplicación está completamente libre de publicidad, lo que brinda a los usuarios una experiencia fluida y sin distracciones.

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AI Basketball Betting Tipster es una aplicación de predicción de apuestas de IA que aprovecha el poder de la inteligencia artificial para proporcionar predicciones y consejos diarios sobre apuestas de baloncesto VIP. En resumen, el uso del análisis de datos en la predicción de eventos deportivos ha revolucionado la forma en que se toman decisiones y se realizan pronósticos.

Aunque conlleva desafíos y limitaciones, su aplicación efectiva puede brindar una ventaja estratégica para equipos, apostadores y aficionados al deporte en general. Y así, concluimos nuestro recorrido por el fascinante mundo del análisis de datos aplicado a la predicción de resultados en eventos deportivos.

A lo largo de este artículo, hemos descubierto cómo la interpretación meticulosa de información estadística puede convertirse en una poderosa herramienta para adelantarnos a lo que sucederá en las canchas, estadios y pistas de cualquier disciplina.

Desde el emocionante fútbol hasta el vertiginoso automovilismo, hemos explorado cómo el análisis de datos nos permite desentrañar patrones, identificar tendencias y establecer predicciones certeras sobre los destinos de nuestros equipos y deportistas favoritos.

Sin embargo, es importante recordar que aunque estos métodos pueden proporcionar una guía valiosa, siempre deben ser vistos como una herramienta complementaria y nunca como una verdad absoluta.

El análisis de datos nos invita a ser espectadores más informados, a entender los factores que influyen en el rendimiento de los atletas y a estimar las probabilidades de éxito.

Pero también nos recuerda que, en el deporte, la pasión y la incertidumbre continúan desempeñando un papel fundamental. Los resultados inesperados, las sorpresas y las gestas épicas son parte esencial de su esencia y, al final del día, son esos momentos impredecibles los que hacen vibrar nuestros corazones y nos mantienen enganchados a la pantalla.

Entonces, sigamos analizando, descubriendo y debatiendo, pero siempre teniendo en cuenta que el deporte es un universo inabarcable, lleno de variables impredecibles y capaz de desafiar todos nuestros pronósticos. El análisis de datos es una herramienta destacada, pero el espíritu competitivo y la magia del deporte seguirán desafiando nuestra capacidad para anticiparnos a sus resultados.

Así que, querido lector, te invitamos a disfrutar cada momento deportivo, a deleitarte con cada jugada inesperada y a maravillarte con aquellos instantes que rompen cualquier lógica estadística. Porque en el deporte, como en la vida misma, la emoción radica en lo imprevisto y nuestros corazones seguirán latiendo al ritmo de la pasión que solo el deporte puede despertar.

Skip to content. La empresa que genera polémica en Atlético Nacional. El usuario realiza una apuesta y la operación se cierra cuando otro usuario realiza la apuesta opuesta. Permite realizar apuestas a favor o en contra.

Al contrario que ocurre en las demás casas de apuestas en las que ganan dinero cuando el apostante no acierta, Betfair obtiene ganancias si el apostante acierta en su pronóstico.

Bwin Fundada en y de origen austriaco, alcanzó su status actual gracias a amplias campañas publicitarias. Es una de las casas de apuestas más antiguas en el mercado de Internet.

Fue adquirida en su totalidad por bwin Interactive Entertaiment AG, que cotiza en La Bolsa de Viena. Tipos de apuestas deportivas La mayoría de las casas de apuestas ofrecen una gran variedad de tipos de apuestas deportivas.

De esta forma, los usuarios gozan de diversidad de elección a la hora de aventurarse en el mundo de las apuestas. Cuanto más arriesgada sea la apuesta mayor será el beneficio. Por lo tanto, el apostante debe decidir qué riesgo quiere asumir a la hora de decidirse por una apuesta o por otra.

Cada tipo de apuestas conlleva ciertas condiciones, como la cantidad mínima exigida para apostar, el número mínimo de eventos o la cantidad máxima permitida.

Tanto el límite mínimo como el máximo varían en función del tipo de evento y de la casa de apuestas. Consiste en realizar un pronóstico en un único evento.

Si el pronóstico es acertado se gana la apuesta. Consiste en apostar al resultado final del partido. Puede ser teniendo en cuenta un parte o el partido completo.

La apuesta suele ser más o menos de 2. Este tipo de apuestas es muy popular, ya que no es necesario tener un gran conocimiento acerca de la situación de los equipos, si no que basta con predecir si el partido tendrá un número alto o bajo de goles.

Existen muchos posibles resultados por lo que el riesgo es mayor. Por este motivo, el factor de pago suele ser elevado. Si bien es cierto, existen equipos que responden a un determinado patrón de juego, es decir, responden con el mismo comportamiento ante determinadas situaciones.

Existen equipos, sobre todo en torneos internacionales, que llevan a cabo una estrategia muy clara: marcar un gol y quedarse todos en la defensa para defender la victoria por la mínima.

Es una apuesta interesante para aquellos partidos en los que hay un claro favorito. De esta forma, el factor de pago es mayor que si apostáramos únicamente a que el equipo favorito gana al final del partido con el consiguiente factor de riesgo.

Otra apuesta que se da con bastante frecuencia consiste en apostar al descanso un empate, y al final del partido victoria. Surgen 2 problemas asociados a este tipo de apuestas: o Autogol: cuando sucede esto normalmente no se tiene en cuenta, y se tiene en cuenta el siguiente gol, aunque es necesario revisar la política de cada sitio de apuestas.

o Suplente: puede darse la situación que la apuesta sea sobre un jugador que empiece el partido en el partido. Al igual que ocurre en el caso anterior, es necesario revisar la política de cada sitio de apuestas, pues es posible que devuelvan el importe de la apuesta. Normalmente, los márgenes de ganancias para este tipo de apuestas son elevados.

Para sacar partido de ello, una opción utilizada por los apostantes es averiguar quién es el lanzador de penaltis de los equipos; este tipo de información puede ser muy valiosa en determinados partidos.

Este tipo de apuestas, al igual que acertar el resultado al final del partido, tiene 3 posibilidades: victoria del equipo local, victoria del equipo visitante y empate. Es utilizada para partidos en los que juegan equipos que habitualmente no toman demasiados riesgos durante gran parte del partido.

El factor de pago de victoria de cualquiera de los equipos se reduce a causa de esta salvedad el riesgo es menor, ya que solo existen 2 posibilidades. El mínimo son 2 apuestas simples y el máximo lo fija la casa de apuestas. El atractivo de este tipo de apuestas reside en que la cuota final es la multiplicación de cada cuota de apuestas de cada evento.

El inconveniente es que cualquier error en cualquiera de las apuestas simples hace que se pierda la apuesta, por lo que el riesgo es elevado.

El mínimo de apuestas para poder realizar una apuesta de sistema son 3 y el máximo lo fija cada casa de apuestas. En este caso se apuesta sobre todas las posibles combinaciones de 3 dentro de las 5 parejas de encuentros seleccionados. Para obtener la ganancia máxima es necesario acertar en todos los pronósticos.

Si se falla en uno de ellos, se tendrá 4 de las 10 correctas y con dos pronósticos fallidos se tendrá una combinación de 3. Este tipo de apuestas es muy arriesgado. Para obtener una ganancia, deberá contar al menos con 2 pronósticos correctos.

Para obtener una ganancia deberá contar al menos con 2 pronósticos correctos. Por lo menos dos pronósticos deben ser correctos para obtener una ganancia. Sistema canadian 26 apuestas En un sistema canadian se realizan 5 pronósticos de los cuales se forman 26 apuestas: 10 apuestas combinadas de dos, 10 apuestas combinadas de 3, cinco apuestas combinadas de 4 y una apuesta combinada de 5.

Psicología del jugador: las malas rachas La psicología es un factor determinante en las apuestas deportivas, y aumenta su importancia en las apuestas a largo plazo. Nuestro estudio no contempla este problema, ya que se trata de un sistema automático sin control humano.

En una estrategia de apuestas deportivas se pueden dar malas rachas. Por este motivo, los buenos apostadores tenderán a tener unas rachas más suavizadas que el resto. Para poder identificar una mala racha es necesario trabajar con perspectiva, ya que en el corto plazo es muy difícil identificar qué parte de la racha es debida al factor azar y qué parte se debe a errores propios.

Hay que tener en cuenta que no todas las malas rachas se producen de la misma manera: el downing mala racha probablemente contenga apuestas acertadas que mitiguen de alguna manera su impacto; el upswing buena racha haya durado más por lo que este último tenderá a ser más prolongado en el tiempo.

Es muy importante comprender que estas rachas forman parte del mundo de las apuestas deportivas y que relativizar, seleccionando una muestra de un número determinado de apuestas, no ayudará, ya que lo importante es tener en cuenta la estrategia a largo plazo. Perfil del apostante Según un estudio realizado por Betfair.

Además, dos de cada tres usuarios están solteros, mientras que uno de cada tres está casado o tiene pareja. Los días que más se apuesta son los fines de semana, siendo el horario nocturno el que más apuestas acumula.

El perfil de los usuarios varía poco de un país a otro, aunque es cierto que existen ciertos aspectos variables. En cambio, en países como Inglaterra y Australia, las carreras de caballos y el rugby acaparan más de la mitad de las apuestas locales. Estudios En este apartado expondremos una serie de estudios, todos ellos relacionados de alguna forma con el fútbol, los cuáles nos servirán de apoyo para el desarrollo de nuestro trabajo.

Hemos elegido aquellos que entendemos como los más relevantes, entre los que se encuentran la ventaja de jugar como equipo local, la forma óptima de lanzar un penalti o de cómo afecta al comportamiento de un equipo y al desarrollo de un partido la expulsión de un jugador.

Todos estos artículos nos ayudarán para desarrollar nuestro trabajo, ya que nos explican diferentes técnicas estadísticas.

Un efecto que ha sido ampliamente investigado [1] es la ventaja del equipo local. Hay que tener en cuenta su tamaño, intensidad y proximidad al terreno de juego.

Se ha comprobado que en los derbis, donde apenas existe desplazamiento, la ventaja del equipo local se ve reducida. La pérdida de este factor se puede explicar por un cambio de estadio o situación similar. Sin embargo, hay que tener cuidado con la interpretación de estos resultados; la razón por la aparente parcialidad del árbitro se piensa que puede ser una consecuencia de la presión del público.

Si el equipo visitante adopta una postura más defensiva, eso puede ser tomado por el equipo local como una ventaja psicológica.

No hay evidencias significativas de este efecto. Aunque hay verdaderas razones para creer en dicha ventaja, estas razones se basan únicamente en la creencia de los jugadores. Existen diferencias significativas de esta ventaja entre países. Otro estudio [2] expone las diferencias que existen entre los equipos de la primera división de la Liga Inglesa.

Al finalizar la temporada, los equipos punteros se enriquecen, mientras que los tres últimos son relegados a bajar una división. Además de descender, pierden patrocinadores, lo que les supone no poder afrontar los salarios de sus jugadores. Todos los equipos reciben millones de sus patrocinadores; en concreto reciben millones de los derechos de televisión, los cuáles son divididos de forma proporcional de acuerdo a la clasificación final de cada equipo.

Además, a los primeros clasificados se les incluye en las competiciones europeas, por las que también recibirán dinero. El comportamiento de los equipos de fútbol puede ser analizado observando 5 variables: ocasiones de gol, pases, defensa, crossing y disciplina.

La recogida de los datos se hace a través de PA Sport-Actim. De esta forma las 24 variables se reducen a 17 variables independientes. El modelo de regresión múltiple se llevará a cabo sobre ellas.

Aunque el modelo es estadísticamente significativo, solo una variable independiente hace una contribución estadísticamente significativa: promedio de goles concedidos por partido. Con este procedimiento se pueden identificar aquellas variables que pueden no ser estadísticamente significativas, pero son factores que establecen diferencias entre los 3 subgrupos.

En el mundo del fútbol, los penaltis siempre han tenido gran importancia. Son un motivo de excitación, presión y miedo. Un estudio [3] analiza la posibilidad de crear un perfil de lanzador óptimo. Muchos entrenadores afirman que entrenarlos es una pérdida de tiempo, ya que no es posible crear esa presión de forma artificial.

Tiene en cuenta el comportamiento de los lanzadores y de los porteros que forman parte de las finales de los Mundiales y de la Champions League. Se analizaron penaltis, de los cuáles se consideró: el tiempo para preparar el disparo, el número de pasos, la salida hacia el balón, etc.

El lanzador debe tomar diferentes decisiones, como la superficie con la que golpear el balón, el número de pasos, la fuerza, la dirección. El mensaje es claro: si los jugadores pudieran perfeccionar su precisión en el golpeo, conseguirían más goles. Desde el punto de vista de la forma de acercarse al balón, se observa que el mayor porcentaje de penaltis acertados se consigue con una velocidad media de aproximación al balón.

El hecho de que un equipo se quede con un jugador menos también ha sido ampliamente estudiado. Este problema ya lo abordó Ridder et al [4] usando datos de tres temporadas de la liga holandesa.

Su estudio concluía que el incremento de goles para el equipo beneficiado por la expulsión era estadísticamente significativo, pero no observó un descenso significativo en los goles marcados por el equipo perjudicado.

Un estudio más reciente es el de Bar-Eli et al [5]. Usaron datos de 41 temporadas de la liga alemana para estudiar el efecto psicológico.

Mostraron que la tarjeta roja reducía las ocasiones de gol del equipo penalizado e incrementaba las del equipo beneficiado. En otro artículo [6] se muestra un descenso significativo del número de goles marcados por el equipo penalizado en contraste con el estudio de Ridder et al [4], pero está en consonancia con el de Bar-Eli et al [5].

También muestra que la tarjeta roja incrementa insignificantemente el número de goles del beneficiado. Si el equipo más fuerte es penalizado, el marcador total se verá decrementado. Si el equipo débil es penalizado, el marcador total se mantendrá o incrementará.

El descenso del ratio total de goles es más acentuado cuando el equipo más fuerte es penalizado cuando se compara con el incremento cuando el débil es penalizado. También determina cuándo es óptimo obtener una tarjeta roja para prevenir una posible oportunidad de gol.

El objetivo es no perder el partido en el tiempo añadido. Si hay un penalti, el instante óptimo es después del minuto En la gran mayoría de los estudios se utilizan diferentes técnicas estadísticas, las cuáles utilizan principalmente modelos lineales.

La utilidad de los modelos no lineales para pronosticar variables ha sido investigada desde hace 20 años.

En [7] se amplía la literatura sobre la eficiencia en los mercados, evaluando el comportamiento estadístico y económico de una nueva clase de modelos de regresión, llamados Support Vector Machines SVM , teniendo en cuenta los resultados de partidos europeos y considerando las odds1 de 5 bookmakers2 del Reino Unido.

Los resultados son comparados mediante una aproximación basada en una regresión de Poisson. Chen et al [8] fue el primero en emplear estas técnicas para predecir los resultados de carreras de galgos. Adoptó un algoritmo de decisión en forma de árbol con una red neuronal artificial ANN y comprobó su comportamiento con las predicciones de especialistas.

Johansson and Sonshod [9] usaron una aproximación ANN similar para las carreras de galgos y eran capaces de conseguir retornos positivos. El modelo de Poisson es una suposición natural.

Nos centramos en sucesos que se pueden contar, como el número de goles marcados por un equipo en un partido.

La metodología SVM es similar a la usada en ANN. Como ocurre en el caso del modelo de Poisson, se estiman por separado 2 modelos SVM, uno por cada equipo. La base de datos contiene resultados de los partidos de la Premier League y , con un total de muestras.

Se observa que existe una clara no linealidad entre las odds. Hay 3 agrupaciones de odds: el primer grupo contiene partidos en los que el equipo local es el favorito y contiene altas odds para el equipo visitante; el segundo, partidos donde no hay un claro favorito; el tercer y último grupo contiene partidos donde el visitante es el equipo favorito y las odds del local son altas.

Existe correlación entre las odds de las diferentes casas de apuestas. Conclusiones: este artículo examina la eficiencia de los mercados de apuestas deportivas en el Reino Unido, usando odds de 5 bookmakers. El análisis descriptivo preliminar demostró que los regresores basados en las odds son probablemente más dependientes no linealmente, no sólo entre ellas sino también con los resultados.

Aunque los tests sugieren que las comprobaciones se realicen mediante modelos de Poisson, estos modelos tienen un comportamiento peor cuando son comparados con SVM. Sobre los eventos deportivos se aplican multitud de técnicas estadísticas, bien para obtener una estrategia de apuestas o para perfeccionar una ya existente.

A veces, los modelos son desarrollados para probar la imparcialidad de las reglas del juego o las estructuras de las competiciones, tales como ligas y copas. Frecuentemente los eventos deportivos dan una nueva aplicación de los desarrollos estadísticos recientes.

Un artículo [10] propuso desarrollar un conocimiento del proceso de marcar un gol y obtener la estimación de la probabilidad de un resultado, sobre el que se podrá apostar. Se recogen los goles, pero también se anota el minuto en los que se marcaron, la posición de equipo, etc.

Se recolectan goles, de partidos de liga y copa entre y Con el objetivo de desarrollar un modelo que pueda obtener estimaciones para un partido, se requieren varios rasgos. El modelo debería tener en cuenta las habilidades de ambos equipos, además de la ventaja de jugar como equipo local.

La habilidad de un equipo debe ser modelada a partir de su comportamiento más reciente. El modelo debería ser lo suficientemente flexible para que el marcador o la intensidad dentro de un partido puedan variar con el tiempo.

Con todo ello, se pretende perfeccionar el modelo de Maher [11]. Concluyó que existen dos efectos: mayor posibilidad de meter gol, quizás debido a los errores del contrario cansancio acumulado y una variación debida a la dependencia del marcador actual.

En un mercado eficiente, los precios reflejan completamente cualquier información relevante. Las anomalías tienden a desaparecer con el paso del tiempo. Pope and Peel [13] concluyeron que apostar a favoritos sería beneficioso en las temporadas y Forrest, Goddard and Simmons [14] probaron un modelo estadístico para predecir resultados de partidos en , y encontraron que los buenos resultados sólo se dieron en los primero años.

Las apuestas más populares en el mundo son: total de goles mayor de 2 ó por debajo de 3 goles. Los datos utilizados para este estudio se extraen de partidos.

Se observa que el mercado subestima la probabilidad de que en un partido se den menos de 3 goles. Existen diferencias entre países. Es más beneficioso en los primero años.

En la mayoría de los estudios no se considera el valor de la interacción del oponente. Además, usan datos unidimensionales, los cuales son incapaces de describir diferentes dimensiones del desarrollo de un partido. En el presente estudio [15] se tiene en cuenta esta interacción.

La interacción del oponente incluye varias dimensiones del desarrollo del partido, tanto temporales como espaciales, cuyas medidas son difíciles de obtener.

La base de datos está formada por vídeos de partidos disputados en la liga noruega en Catorce equipos, mediante Round Robin, dan lugar a 26 partidos por equipo. Un entrenador y un investigador experimentados en análisis de comportamiento y un entrenador y estudiante avanzados realizan el análisis.

Los 2 observadores analizan el ejemplo para probar la fiabilidad inter- observador, y uno de ellos repetirá el análisis 3 semanas después para probar la fiabilidad intra-observador. La posesión del equipo fue usada como unidad básica de análisis. Se utilizan 22 variables, cada una de ellas con varias categorías entre 3 y 7.

Esta estructura caracteriza: posesión de balón, tipo de ataque, zona de ataque, presión defensiva, posición defensiva, etc. Representa una herramienta potencialmente valiosa para realizar valoraciones fiables del comportamiento de un equipo.

Introducción 2. Características generales 2. Justificación 2. Desarrollo 2. Base de datos 2. Inferencia 2. Probabilidades 2. Odds 2. Kelly 2. Introducción En este capítulo nos vamos a centrar en el desarrollo del modelo elegido, el cuál justificaremos previamente y explicaremos las principales características.

Introducción En el Reino Unido las apuestas deportivas forman parte de una larga tradición. Recientemente, se ha introducido un tipo de apuestas, las apuestas fijas, que están siendo cada vez más populares.

Los corredores de apuestas ofrecen probabilidades de resultados de partidos. Estas probabilidades se basan en ganar en casa, ganar fuera y empatar. Además, existen apuestas más complicadas que se basan en acertar el resultado en el descanso o en el partido completo.

El desafío de hacer apuestas es encontrar apuestas más certeras, en las que consideramos que la probabilidad de que ocurran es más precisa que la determinada por los bookmakers, dando un retorno positivo.

Por lo tanto, un modelo estadístico capaz de predecir probabilidades de que se den ciertos resultados tiene potencial para formar una estrategia de apuestas rentable. Para una estrategia de apuestas, las probabilidades deben ser estimadas sobre una base específica del equipo; se pueden calcular las probabilidades de varios resultados de partidos entre 2 equipos específicos en una fecha particular.

La resolución se encuadra dentro del Modelo de Maher [11]. Este modelo asume distribuciones independientes de Poisson para el número de goles marcados por el equipo de casa y el visitante. Siempre hay que intentar hacer mejores estimaciones que el bookmaker, por lo que tenemos que modificar y mejorar el modelo base.

Estas modificaciones consideran el rendimiento variante de los equipos a lo largo del tiempo. Una consecuencia de estas modificaciones es que una ecuación simple para estimar la máxima verosimilitud no es suficiente, pero a pesar de la alta dimensionalidad del modelo, el estimador de máxima verosimilitud es numéricamente realizable.

Del modelo ajustado, las probabilidades de los resultados de cada partido son calculadas y comparadas con la del bookmaker. Las estrategias de apuestas, usando datos históricos, deben mostrarnos un retorno positivo. Revisando las distintas propuestas, existen diferentes estudios sobre la metodología estadística a utilizar.

Comparó datos ordenados y dependientes del tiempo. No es difícil predecir resultados a largo plazo, pero sí lo es predecir los resultados de partidos individuales.

Pero el único modelo que predice el resultado para cada partido específico es el Modelo de Maher [11]. Este modelo obtiene estimaciones de máxima probabilidad para los resultados de los equipos en casa y fuera con distribuciones independientes de Poisson, basándose en rendimientos previos de los respectivos equipos.

Ésta es una de las principales razones por las que hemos elegido desarrollar este modelo. De esta forma, sus parámetros también variarán en la misma medida, por lo que, a la hora de realizar el estudio para un determinado instante de tiempo, tendremos más en cuenta los resultados más próximos.

Para tener en cuenta este efecto en el estudio, añadiremos un factor, únicamente en los equipos que jueguen en casa, con el fin de incrementar la probabilidad de victoria del equipo local.

Este factor también está sujeto a una evolución temporal, al igual que los parámetros de ataque y defensa. Además, estas variables están determinadas por los factores ofensivo y defensivo. Consideramos estas premisas suficientes para realizar la estimación de las probabilidades. Desarrollo El modelo se desarrolla de acuerdo al diagrama que presentamos a continuación: Figura 2.

Esquema general del modelo 2. Base de datos Existen diferentes variables que podemos tomar como base de datos: minutos en los que se marcan los goles, quiénes los marcan, posición del equipo en la liga cuando juega un determinado partido.

Además, el rendimiento de cada equipo se ve afectado por factores externos, tales como la contratación de jugadores nuevos, despido del entrenador, lesiones, etc. Este tipo de información es más difícil de conseguir y más subjetiva.

Esta liga está constituida por 20 equipos, y la duración de la misma es de 38 jornadas. Cada jornada se juegan 10 partidos, por lo que el total de partidos a lo largo de la temporada asciende a enfrentamientos. El trabajo lo empezamos a desarrollar a principios de , por lo que a la hora de realizar los cálculos de los beneficios, sólo tendremos en cuenta las jornadas posteriores a la jornada La siguiente tabla recoge los resultados de los encuentros: Tabla 2.

Resultados de la temporada Consideramos esta tabla como la base de datos con la que desarrollaremos el modelo, ya que contiene los goles que cada equipo ha marcado y ha encajado en un determinado partido. Esto es lo que es realmente interesa, ya que la diferencia de goles no es un factor que nos sea relevante.

De modo que separamos los datos en 2 matrices diferentes, cada una de ella asociada a los goles que cada equipo mete en casa y fuera. Inferencia El objetivo principal de este apartado es el de conseguir, a partir de la base de datos, los parámetros de ataque y defensa de cada equipo.

Para ello, nos basaremos en la consideración fundamental de Maher: el número de goles marcados por el equipo local y el visitante en un partido determinado son variables independientes de Poisson. Una variable de tipo Poisson cuenta éxitos que ocurren en una región del espacio o del tiempo.

Por estas condiciones, la distribución Poisson es la que mejor se asemeja al comportamiento de los goles dentro de un partido. El parámetro de la distribución Poisson es λ. Tanto la media como la varianza son iguales a λ. Función de distribución Poisson Maher incluye en su modelo una separación entre el factor ataque y el factor defensa.

Ambos factores hacen referencia al potencial que tiene un equipo para meter gol y para evitarlo, respectivamente. Estos parámetros afectan a la inferencia de la siguiente forma: X ij ~ Poisson α i β j γ 2. Por otro lado, α y β identifican los parámetros de ataque y defensa de cada equipo.

Además, podemos ver que el factor de casa, γ, sólo está presente en la variable Poisson del equipo local. A pesar de la alta dimensionalidad del modelo, la ortogonalidad existente en muchas de las combinaciones lo convierten en algo sencillo.

Si obtuviésemos en este punto los parámetros de cada equipo, veríamos que son constantes, es decir, que no evolucionan a lo largo del tiempo.

Ésta es una de las limitaciones del modelo y que no se asemeja con la realidad. El comportamiento de un equipo a lo largo de una temporada es dinámico. Además, una característica de este comportamiento es que se asemeja más a momentos recientes que a momentos lejanos.

Para obtener adecuadamente las estimaciones debemos tener en cuenta estas variaciones. En principio, este comportamiento podríamos modelarlo mediante un modelo estocástico, pero en vista de la alta dimensionalidad del modelo tomaremos una aproximación más sencilla de aplicar.

Esta aproximación está basada en la distribución exponencial. Una variable exponencial le da más peso a momentos de tiempo recientes, considerando menos importantes aquellos más alejados de un momento determinado t. Exponencial Por lo tanto, aprovechamos esta característica de las variables exponenciales para modelar la evolución de nuestros parámetros.

La optimización de la elección de ε es problemática, puesto que la ecuación anterior define una secuencia de probabilidades que no son independientes, mientras que requerimos ε tal que la capacidad global de predicción del modelo se maximice.

Por lo tanto, un enfoque pragmático para su elección es el de maximizar la función de verosimilitud. Dixon en sus estudios sobre la Premier League en los años y Por lo tanto, vamos a realizar la maximización de la ecuación 2.

Los parámetros obtenidos aparecen en la siguiente tabla. Tabla 2. Parámetros ataque, defensa y factor casa De una forma visual, observamos que los equipos más fuertes a priori, como son el Real Madrid o el F. Barcelona, tienen los factores de ataque más altos, y a su vez, los factores de defensa más bajos.

Por tanto, la probabilidad de meter goles de un determinado equipo es directamente proporcional tanto a su factor de ataque como al factor defensivo de su adversario. Podemos apreciar, a modo de ejemplo, la evolución de los parámetros a lo largo de las jornadas del Real Madrid: Parámetros Real Madrid 2.

Baste como ejemplo la cantidad de partidos que ganan jugando como equipo local y cuando juegan como equipo visitante. Porcentajes victorias en casa y fuera de casa Por lo tanto, el parámetro γ introduce este efecto, favoreciendo al equipo de casa.

Este parámetro ha de ser mayor que uno, ya que de esta forma incrementará la probabilidad de meter gol del equipo local.

Poniendo al Almería como ejemplo, podemos ver que ha conseguido las mismas victorias jugando como equipo local que como equipo visitante.

Además, observamos a través de la siguiente tabla que jugando como local ha conseguido más derrotas que victorias. Resultados del Almería en casa Un caso más claro es el del Valencia, ya que es un equipo que ha ganado más partidos jugando como equipo visitante que como equipo local.

Probabilidades El cálculo de los parámetros realizado en el apartado anterior es fundamental para la obtención de las probabilidades. Como se ve reflejado en la Tabla 2. Como ya indicamos en las ecuaciones 2.

De modo que podemos calcular la probabilidad de que un equipo i le meta x goles al equipo j. Los parámetros de cada equipo los tenemos en cuenta, como se observa en las ecuaciones 2.

Tomamos como ejemplo el partido que enfrentó al Real Madrid y al F. Barcelona en la jornada número Los parámetros son los siguientes: Tabla 2. Siguiendo con el partido del ejemplo anterior, vamos a hallar las probabilidades de que el Real Madrid meta 0, 1, 2, 3,…, n goles.

Para obtener las probabilidades del F.

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Disculpen las molestias. Trabajos fe. Proyectos Fin de Carrera. Predicción xe resultados de eventos ersultados : fútbol. pdf 1. Publication date Eventks date Predctor Authors Cela Fabián, Alberto. Advisors Pérez Cruz, Reshltados. Journal Title. Journal ISSN.

Volume Title. Research Projects. Organizational Units. Journal Issue. Abstract El Proyecto de Fin de Carrera que aquí presentamos nace debido al auge de las apuestas deportivas. Existen muchos deportes sobre los que se puede apostar: carreras de caballos, béisbol, tenis, motociclismo, baloncesto, etc.

Este trabajo está orientado al fútbol. El principal objetivo será el de estimar las probabilidades de los 3 posibles sucesos que se pueden dar en un partido de fútbol: victoria del equipo local, victoria del equipo visitante y empate.

Una vez calculadas, comprobaremos la validez de nuestras probabilidades apostando, basándonos en el Criterio de Kelly, en las casas de apuestas disponibles en Internet.

Para la obtención de dichas probabilidades vamos a utilizar los parámetros que definen tanto fuerza ofensiva como defensiva de un equipo, además del factor casa.

Estos parámetros serán calculados a partir del modelo expuesto en este trabajo. Keywords Inferencia estadísticaApuestas deportivasProbabilidadFútbolEventos deportivos.

Bibliographic citation. Collections Proyectos Fin de Carrera. Full item page.

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La IA puede ser clave a la hora de apostar en el deporte, esto es lo que debe tener en cuenta.

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Remi, el algoritmo de IA : Remi es el cerebro detrás de Leans AI. Este algoritmo de IA realiza miles de cálculos en cada juego, proporcionando a los usuarios selecciones deportivas precisas.

Enfoque basado en datos : Leans AI utiliza un enfoque de apuestas basado en datos, lo que mejora las posibilidades de éxito de los apostadores. Selecciones deportivas de IA : Leans AI proporciona selecciones deportivas generadas por IA que superan a los handicap convencionales, ofreciendo un nuevo enfoque para las apuestas deportivas.

Transparencia : A diferencia de los métodos de apuestas tradicionales, que pueden ser manipulados por las casas de apuestas, Leans AI ofrece un proceso más transparente y confiable. Redes neuronales artificiales : Las redes neuronales artificiales de la plataforma realizan millones de cálculos estadísticos, eliminando el riesgo de error humano y proporcionando una predicción más precisa.

Leans AI ofrece una variedad de planes de precios para satisfacer las diferentes necesidades de los usuarios. Cada plan viene con su propio conjunto de características y precios, lo que brinda flexibilidad a los usuarios para elegir el plan que mejor se adapte a sus necesidades de apuestas.

Los usuarios deben comunicarse con Leans AI para obtener información sobre precios. En el dinámico mundo de las apuestas deportivas, 1X2.

AI se presenta como un sofisticado predictor de apuestas de IA diseñado para capacitar a los apostadores con predicciones basadas en inteligencia artificial.

Esta plataforma aprovecha algoritmos avanzados para analizar grandes cantidades de datos deportivos, brindando a los usuarios información que tiene como objetivo mejorar la precisión de sus decisiones de apuestas.

Al integrar el análisis estadístico con la IA, 1X2. AI ofrece un enfoque moderno para las apuestas deportivas, dirigido tanto a los apostadores experimentados como a los recién llegados que buscan una ventaja analítica en sus estrategias de apuestas. AI sirve como navegador a través de las complejidades de las apuestas deportivas al ofrecer consejos y predicciones generados por IA.

El sistema procesa datos deportivos históricos y en tiempo real, evaluando el rendimiento del equipo, las estadísticas de los jugadores y otros factores críticos que influyen en el resultado de los eventos deportivos.

Luego sintetiza esta información para producir niveles de confianza y predicciones, ayudando a los usuarios a realizar apuestas más informadas. El objetivo de la plataforma es reducir las conjeturas involucradas en las apuestas deportivas y proporcionar una base respaldada por datos en la que los apostadores puedan confiar.

Niveles de confianza de la IA : 1X2. AI cuantifica la probabilidad de varios resultados de apuestas utilizando niveles de confianza, lo que permite a los usuarios medir la solidez de cada predicción. Selecciones de IA : La plataforma selecciona selecciones con mayor probabilidad de éxito, distinguiéndolas en función de la confianza de la IA, que puede ser un recurso valioso para los apostadores que buscan realizar apuestas.

Ventajas de los equipos : Al analizar la dinámica del equipo, 1X2. AI identifica qué equipo puede tener ventaja en un enfrentamiento, considerando factores como la ventaja de jugar en casa y la forma reciente. Distribución de posiciones del equipo de IA : La IA evalúa a los equipos en función de varios atributos, como fuerza, defensa y ataque, ofreciendo una visión integral de su desempeño potencial.

Oportunidad de marcar : Esta característica predice el potencial goleador de los equipos, brindando información sobre qué partidos podrían ser de alto puntaje o dominados defensivamente.

Análisis cara a cara H2H : Los enfrentamientos históricos se analizan para comprender cómo se han desempeñado los equipos entre sí en el pasado, lo que puede ser un factor crítico a la hora de predecir encuentros futuros.

En el dinámico mundo de las apuestas deportivas, FindOurBettingTips surge como un faro para quienes buscan información y predicciones basadas en datos. Esta plataforma aprovecha el poder de la inteligencia artificial para analizar multitud de factores que influyen en el resultado de los eventos deportivos.

Desde estadísticas de jugadores y rendimiento del equipo hasta condiciones climáticas y resultados en vivo, FindOurBettingTips procesa meticulosamente grandes cantidades de datos para ofrecer predicciones cuyo objetivo es mejorar la experiencia de apuestas.

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FindOurBettingTips opera como un sofisticado asistente para apostadores impulsado por inteligencia artificial, que brinda un conjunto integral de servicios diseñados para mejorar el proceso de apuestas deportivas.

La funcionalidad principal de la plataforma gira en torno a generar consejos de apuestas aprovechando la inteligencia artificial para analizar e interpretar varios puntos de datos. Esto incluye examinar el desempeño de los jugadores y del equipo, considerar la importancia de los partidos y evaluar los informes de lesiones, entre otras variables.

Al hacerlo, pretende ofrecer consejos de apuestas objetivos y respaldados estadísticamente, eliminando el sesgo emocional que a menudo acompaña a los fanáticos de los deportes. El servicio está diseñado para simplificar el proceso de apuestas, ofreciendo a los usuarios una ventaja estratégica a través de predicciones accesibles y de alta calidad.

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Plan de 1 días : Este plan es perfecto para usuarios que buscan información sobre apuestas inmediata y a corto plazo, ya que ofrece acceso durante un día completo a predicciones de IA por 4. Plan de 2 semanas : Este plan amplía la información sobre apuestas a lo largo de dos semanas, lo que permite a los usuarios participar en una gama más amplia de eventos y potencialmente refinar sus estrategias de apuestas a Los pagos de estos planes se pueden realizar mediante tarjetas de débito y crédito, PayPal y transferencias bancarias, lo que ofrece flexibilidad y comodidad a los usuarios.

AI Sports Betting Picks Odds es una aplicación de predicción de apuestas de IA que aprovecha el poder de la inteligencia artificial para proporcionar predicciones de apuestas deportivas.

Es una herramienta que tiene como objetivo brindar a los apostadores una ventaja sobre las casas de apuestas brindándoles información basada en datos. AI Sports Betting Picks Odds es una herramienta que utiliza inteligencia artificial para analizar el desempeño de los equipos de fútbol y predecir los resultados de los próximos partidos.

Estas probabilidades representan el nivel de confianza que tienen los modelos de IA en las predicciones. La aplicación también comparte cuotas de referencia de las casas de apuestas para cada apuesta, lo que permite a los usuarios evaluar las predicciones a la luz de las cuotas de las apuestas.

Predicciones impulsadas por IA : La aplicación utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar el desempeño de los equipos de fútbol y predecir los resultados de los próximos partidos. Cuotas de referencia : Para cada predicción, la aplicación proporciona cuotas de referencia de las casas de apuestas, lo que permite a los usuarios evaluar las predicciones a la luz de las cuotas de apuestas.

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AI Basketball Betting Tipster es una aplicación de predicción de apuestas de IA que aprovecha el poder de la inteligencia artificial para proporcionar predicciones y consejos diarios sobre apuestas de baloncesto VIP.

Esta aplicación está diseñada para satisfacer las necesidades de los apostadores novatos y experimentados, ofreciendo información sobre varios torneos de baloncesto en todo el mundo, incluida la NBA en EE.

y la Euroliga en Europa. Los algoritmos de inteligencia artificial de esta aplicación analizan el desempeño de los equipos de baloncesto y generan predicciones para los resultados finales del juego y las cifras de puntuación total, eliminando la necesidad de interacción humana y garantizando predicciones consistentes y confiables.

AI Basketball Betting Tipster es una herramienta integral que simplifica el proceso de apuestas de baloncesto. Utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar el desempeño de los equipos de baloncesto y generar predicciones para los resultados finales del juego y las cifras de puntuación total.

La aplicación proporciona una plataforma única para predicciones de varios torneos de baloncesto en todo el mundo. Automatiza el trabajo de análisis de rendimiento, lo que permite a los usuarios centrarse en desarrollar la mejor estrategia de apuestas de baloncesto.

La aplicación también comparte abiertamente resultados de predicciones anteriores, proporcionando a los usuarios una visión transparente de su rendimiento.

Predicciones impulsadas por IA : AI Basketball Betting Tipster utiliza algoritmos avanzados de IA para generar predicciones de apuestas.

Estos algoritmos analizan una gran cantidad de características para determinar cómo cada una puede afectar el resultado de un partido de baloncesto. Cobertura global : La aplicación proporciona predicciones para varios torneos de baloncesto de todo el mundo, incluida la NBA de EE.

y la Euroliga de Europa. Predicciones consistentes : A diferencia de las predicciones hechas por humanos, los algoritmos de IA generan predicciones consistentes, eliminando el riesgo de error humano.

Rendimiento transparente : La aplicación comparte abiertamente resultados de predicciones anteriores, brindando a los usuarios una vista transparente de su desempeño.

Análisis automatizado : La aplicación automatiza el trabajo de análisis de rendimiento, lo que permite a los usuarios centrarse en desarrollar la mejor estrategia de apuestas de baloncesto.

Predicciones probabilísticas : Los algoritmos de IA generan la probabilidad de que cada equipo de baloncesto gane el partido que se jugará. Estas predicciones son probabilísticas y se comparten como porcentaje para cada equipo. AI Basketball Betting Tipster ofrece una aplicación gratuita para descargar con compras dentro de la aplicación disponibles.

Esta aplicación es un producto de Loheden AI Solutions AB y está diseñada para usuarios de iPad. Ofrece una combinación única de tecnología y deportes, brindando a los usuarios un enfoque sistemático para las apuestas, eliminando conjeturas y brindando predicciones consistentemente precisas.

Kelly 2. Introducción En este capítulo nos vamos a centrar en el desarrollo del modelo elegido, el cuál justificaremos previamente y explicaremos las principales características. Introducción En el Reino Unido las apuestas deportivas forman parte de una larga tradición.

Recientemente, se ha introducido un tipo de apuestas, las apuestas fijas, que están siendo cada vez más populares. Los corredores de apuestas ofrecen probabilidades de resultados de partidos.

Estas probabilidades se basan en ganar en casa, ganar fuera y empatar. Además, existen apuestas más complicadas que se basan en acertar el resultado en el descanso o en el partido completo.

El desafío de hacer apuestas es encontrar apuestas más certeras, en las que consideramos que la probabilidad de que ocurran es más precisa que la determinada por los bookmakers, dando un retorno positivo.

Por lo tanto, un modelo estadístico capaz de predecir probabilidades de que se den ciertos resultados tiene potencial para formar una estrategia de apuestas rentable. Para una estrategia de apuestas, las probabilidades deben ser estimadas sobre una base específica del equipo; se pueden calcular las probabilidades de varios resultados de partidos entre 2 equipos específicos en una fecha particular.

La resolución se encuadra dentro del Modelo de Maher [11]. Este modelo asume distribuciones independientes de Poisson para el número de goles marcados por el equipo de casa y el visitante.

Siempre hay que intentar hacer mejores estimaciones que el bookmaker, por lo que tenemos que modificar y mejorar el modelo base.

Estas modificaciones consideran el rendimiento variante de los equipos a lo largo del tiempo. Una consecuencia de estas modificaciones es que una ecuación simple para estimar la máxima verosimilitud no es suficiente, pero a pesar de la alta dimensionalidad del modelo, el estimador de máxima verosimilitud es numéricamente realizable.

Del modelo ajustado, las probabilidades de los resultados de cada partido son calculadas y comparadas con la del bookmaker.

Las estrategias de apuestas, usando datos históricos, deben mostrarnos un retorno positivo. Revisando las distintas propuestas, existen diferentes estudios sobre la metodología estadística a utilizar.

Comparó datos ordenados y dependientes del tiempo. No es difícil predecir resultados a largo plazo, pero sí lo es predecir los resultados de partidos individuales. Pero el único modelo que predice el resultado para cada partido específico es el Modelo de Maher [11].

Este modelo obtiene estimaciones de máxima probabilidad para los resultados de los equipos en casa y fuera con distribuciones independientes de Poisson, basándose en rendimientos previos de los respectivos equipos. Ésta es una de las principales razones por las que hemos elegido desarrollar este modelo.

De esta forma, sus parámetros también variarán en la misma medida, por lo que, a la hora de realizar el estudio para un determinado instante de tiempo, tendremos más en cuenta los resultados más próximos. Para tener en cuenta este efecto en el estudio, añadiremos un factor, únicamente en los equipos que jueguen en casa, con el fin de incrementar la probabilidad de victoria del equipo local.

Este factor también está sujeto a una evolución temporal, al igual que los parámetros de ataque y defensa. Además, estas variables están determinadas por los factores ofensivo y defensivo. Consideramos estas premisas suficientes para realizar la estimación de las probabilidades. Desarrollo El modelo se desarrolla de acuerdo al diagrama que presentamos a continuación: Figura 2.

Esquema general del modelo 2. Base de datos Existen diferentes variables que podemos tomar como base de datos: minutos en los que se marcan los goles, quiénes los marcan, posición del equipo en la liga cuando juega un determinado partido.

Además, el rendimiento de cada equipo se ve afectado por factores externos, tales como la contratación de jugadores nuevos, despido del entrenador, lesiones, etc. Este tipo de información es más difícil de conseguir y más subjetiva. Esta liga está constituida por 20 equipos, y la duración de la misma es de 38 jornadas.

Cada jornada se juegan 10 partidos, por lo que el total de partidos a lo largo de la temporada asciende a enfrentamientos. El trabajo lo empezamos a desarrollar a principios de , por lo que a la hora de realizar los cálculos de los beneficios, sólo tendremos en cuenta las jornadas posteriores a la jornada La siguiente tabla recoge los resultados de los encuentros: Tabla 2.

Resultados de la temporada Consideramos esta tabla como la base de datos con la que desarrollaremos el modelo, ya que contiene los goles que cada equipo ha marcado y ha encajado en un determinado partido. Esto es lo que es realmente interesa, ya que la diferencia de goles no es un factor que nos sea relevante.

De modo que separamos los datos en 2 matrices diferentes, cada una de ella asociada a los goles que cada equipo mete en casa y fuera. Inferencia El objetivo principal de este apartado es el de conseguir, a partir de la base de datos, los parámetros de ataque y defensa de cada equipo.

Para ello, nos basaremos en la consideración fundamental de Maher: el número de goles marcados por el equipo local y el visitante en un partido determinado son variables independientes de Poisson. Una variable de tipo Poisson cuenta éxitos que ocurren en una región del espacio o del tiempo.

Por estas condiciones, la distribución Poisson es la que mejor se asemeja al comportamiento de los goles dentro de un partido. El parámetro de la distribución Poisson es λ. Tanto la media como la varianza son iguales a λ.

Función de distribución Poisson Maher incluye en su modelo una separación entre el factor ataque y el factor defensa. Ambos factores hacen referencia al potencial que tiene un equipo para meter gol y para evitarlo, respectivamente.

Estos parámetros afectan a la inferencia de la siguiente forma: X ij ~ Poisson α i β j γ 2. Por otro lado, α y β identifican los parámetros de ataque y defensa de cada equipo. Además, podemos ver que el factor de casa, γ, sólo está presente en la variable Poisson del equipo local.

A pesar de la alta dimensionalidad del modelo, la ortogonalidad existente en muchas de las combinaciones lo convierten en algo sencillo. Si obtuviésemos en este punto los parámetros de cada equipo, veríamos que son constantes, es decir, que no evolucionan a lo largo del tiempo.

Ésta es una de las limitaciones del modelo y que no se asemeja con la realidad. El comportamiento de un equipo a lo largo de una temporada es dinámico. Además, una característica de este comportamiento es que se asemeja más a momentos recientes que a momentos lejanos.

Para obtener adecuadamente las estimaciones debemos tener en cuenta estas variaciones. En principio, este comportamiento podríamos modelarlo mediante un modelo estocástico, pero en vista de la alta dimensionalidad del modelo tomaremos una aproximación más sencilla de aplicar.

Esta aproximación está basada en la distribución exponencial. Una variable exponencial le da más peso a momentos de tiempo recientes, considerando menos importantes aquellos más alejados de un momento determinado t. Exponencial Por lo tanto, aprovechamos esta característica de las variables exponenciales para modelar la evolución de nuestros parámetros.

La optimización de la elección de ε es problemática, puesto que la ecuación anterior define una secuencia de probabilidades que no son independientes, mientras que requerimos ε tal que la capacidad global de predicción del modelo se maximice. Por lo tanto, un enfoque pragmático para su elección es el de maximizar la función de verosimilitud.

Dixon en sus estudios sobre la Premier League en los años y Por lo tanto, vamos a realizar la maximización de la ecuación 2. Los parámetros obtenidos aparecen en la siguiente tabla. Tabla 2. Parámetros ataque, defensa y factor casa De una forma visual, observamos que los equipos más fuertes a priori, como son el Real Madrid o el F.

Barcelona, tienen los factores de ataque más altos, y a su vez, los factores de defensa más bajos. Por tanto, la probabilidad de meter goles de un determinado equipo es directamente proporcional tanto a su factor de ataque como al factor defensivo de su adversario.

Podemos apreciar, a modo de ejemplo, la evolución de los parámetros a lo largo de las jornadas del Real Madrid: Parámetros Real Madrid 2. Baste como ejemplo la cantidad de partidos que ganan jugando como equipo local y cuando juegan como equipo visitante.

Porcentajes victorias en casa y fuera de casa Por lo tanto, el parámetro γ introduce este efecto, favoreciendo al equipo de casa. Este parámetro ha de ser mayor que uno, ya que de esta forma incrementará la probabilidad de meter gol del equipo local.

Poniendo al Almería como ejemplo, podemos ver que ha conseguido las mismas victorias jugando como equipo local que como equipo visitante. Además, observamos a través de la siguiente tabla que jugando como local ha conseguido más derrotas que victorias.

Resultados del Almería en casa Un caso más claro es el del Valencia, ya que es un equipo que ha ganado más partidos jugando como equipo visitante que como equipo local. Probabilidades El cálculo de los parámetros realizado en el apartado anterior es fundamental para la obtención de las probabilidades.

Como se ve reflejado en la Tabla 2. Como ya indicamos en las ecuaciones 2. De modo que podemos calcular la probabilidad de que un equipo i le meta x goles al equipo j.

Los parámetros de cada equipo los tenemos en cuenta, como se observa en las ecuaciones 2. Tomamos como ejemplo el partido que enfrentó al Real Madrid y al F. Barcelona en la jornada número Los parámetros son los siguientes: Tabla 2.

Siguiendo con el partido del ejemplo anterior, vamos a hallar las probabilidades de que el Real Madrid meta 0, 1, 2, 3,…, n goles. Para obtener las probabilidades del F.

Las probabilidades son las siguientes: Tabla 2. Esto significa que para obtener las probabilidades de los resultados basta con multiplicar las probabilidades de que cada equipo meta un determinado número de goles, es decir: Tabla 2.

Matriz probabilidades I Siendo el valor de cada celda Pij, de modo que es el resultado de multiplicar la probabilidad de que el equipo de casa meta i goles por la probabilidad de que el equipo visitante meta j goles. Basándonos en el ejemplo, la tabla se rellena de la siguiente forma: Tabla 2.

En nuestro caso, lo que nos interesan son 3 sucesos: probabilidad de ganar en casa, probabilidad de ganar fuera y empatar. La siguiente tabla ilustra el procedimiento: Tabla 2.

Matriz probabilidades IV Por lo tanto, las probabilidades asociadas al partido Real Madrid — F. Odds Una vez que hemos estimado la probabilidad de que se dé un determinado resultado, es necesario obtener las probabilidades que ofrece cada casa de apuestas para realizar la comparación.

Por lo tanto, una forma para hallar las probabilidades de las casas de apuestas es a partir de las odds. La odd de un determinado resultado no es más que el retorno que la casa de apuestas nos dará por cada euro apostado sobre dicho resultado.

Para clarificar cualquier duda pondremos un ejemplo: las odds de Betfair correspondientes al partido de la jornada número 32, en el que se enfrentan el Real Madrid contra F.

Barcelona, son las siguientes: Tabla 2. Barcelona Si gana el Real Madrid, por cada euro de apuestas recibiríamos 2. Vamos a explicar el procedimiento para obtener las probabilidades a partir de las odds. En este desarrollo nos vamos a dar cuenta de que la casa de apuestas se queda con un porcentaje de la apuestas.

Este tema lo abordaremos más adelante. Desarrollando, nos queda un sistema de 4 ecuaciones con 4 incógnitas. El factor Q informa del porcentaje de apuestas que se va a repartir entre los acertantes, pudiendo extraer la comisión que se lleva la casa de apuestas en cada resultado. Lo veremos mejor con el ejemplo anterior.

En cambio, hacemos el cálculo para el mismo partido con las odds de Bwin, que son las siguientes: Tabla 2. La diferencia es significativa con respecto a Betfair, ya que Bwin se cubre del riesgo. Criterio de Kelly El Criterio de Kelly fue ideado en por John L.

Kelly [22] Su propósito era maximizar el crecimiento del bankroll3 a largo plazo determinando el stake4 óptimo para cada apuesta.

Para su desarrollo se basó en la transmisión de símbolos a través de canales de comunicación. Si estos símbolos de entrada representan los posibles resultados de un evento, en este caso un partido de fútbol, en el que las apuestas sobre los mismos están disponibles odds , un jugador puede utilizar su conocimiento sobre los símbolos de entrada para incrementar su bankroll.

El crecimiento máximo viene determinado por la tasa de transmisión del canal. Por lo tanto, nos encontramos ante una situación en la que la velocidad de transmisión es importante. El teorema de Shannon le dio importancia, afirmando que con la codificación adecuada, dígitos binarios se podían transmitir a través del canal a esa tasa, con una pequeña probabilidad de error.

Hay que tener en cuenta que el canal tiene asociado un ruido, por lo que la probabilidad de error es arbitraria. El problema surge cuando no se utiliza una codificación adecuada. Es necesario fijar un valor que diga cuán malo es un canal cuando se transmite un par de símbolos. Este valor se denomina función de costes.

De esta forma, se elegirá un sistema u otro en función de su coste promedio, siendo más deseable aquel que sea menor. En general, ésta dependerá de externalidades al sistema, por lo que su valor promedio no podrá ser identificado a través de las probabilidades que describen al sistema tal y como definía Shannon.

Es muy interesante el enfoque de la función de costes, ya que se puede extender a cualquier actividad humana. El rasgo distintivo de un sistema de comunicación es que el receptor final pensado aquí como una persona está en condiciones de beneficiarse de cualquier conocimiento de los símbolos de entrada o incluso de una mejor estimación de sus probabilidades.

Por lo tanto, utilizará una función de costes que refleje esta característica. Si aplicamos esto a nuestro caso, utilizaremos el conocimiento que tenemos sobre los símbolos recibidos en un canal de comunicación probabilidades estimadas con el fin de hacer apuestas rentables en la transmisión de símbolos.

El Criterio de Kelly [22] lo que realmente hace es comparar las probabilidades extraídas de las casas de apuestas y nuestras probabilidades estimadas.

Mediante esta comparación extraeremos el stake óptimo para cada apuesta. Para explicarlo mejor, ilustraremos cada paso con el ejemplo del partido Real Madrid — F.

Barcelona, cuyos datos son los siguientes: Tabla 2. Multiplicación de cada probabilidad estimada por su odd correspondiente. Ordenación de mayor a menor de los resultados del paso 1.

Aplicar la ecuación 2. Obtención del valor b: dicho valor se corresponde con el mínimo entre F1 y F2. Obtención de los stakes. Con este sistema, el máximo de sucesos a apostar por cada partido es igual a 2. Nunca se dará un caso en el que se apuesta a las 3 posibilidades.

Como ya indicamos, el Criterio de Kelly consiste en apostar a aquellos resultados en los que nuestras probabilidades estimadas son mayores que las de las casas de apuestas.

Consideraciones 3. Experimento 1: Betfair sin re-inversión 3. Experimento 2: Bwin sin re-inversión 3. Experimento 3: Betfair con re-inversión 3. Análisis de la Jornada 35 3. Consideraciones El objetivo de este capítulo es presentar los resultados que hemos obtenido al desarrollar el modelo explicado en el capítulo anterior.

La posibles variaciones que haya de unas a otras en partidos determinados no se debe a que hayan sido recogidas en instantes de tiempo diferentes, si no que, como ya se indicó, cada casa de apuestas realiza su propia estimación de las probabilidades de que se dé un resultado u otro al igual que hemos hecho nosotros.

Por lo tanto, es posible que realicemos una apuesta diferente dependiendo de la casa de apuestas. El bankroll para apostar en cada jornada en independiente de las ganancias o pérdidas en jornadas anteriores.

Comentar además que para el desarrollo del modelo hemos tenido en cuenta toda la temporada, por lo que el sistema ha sido entrenado desde el primer partido de la temporada.

Experimento 1: Betfair sin re-inversión Expondremos, para cada jornada, las odds correspondientes de Betfair para cada resultado, nuestras probabilidades estimadas y la cantidad apostada para cada caso. A continuación adjuntamos las tablas relativas a este experimento.

Jornada 28 Betfair Tabla 3. Jornada 30 Betfair Tabla 3. Jornada 32 Betfair Tabla 3. Jornada 34 Betfair Tabla 3. Jornada 36 Betfair Tabla 3. Resumen Betfair Figura 3. Hasta la jornada número 37 obtenemos beneficios, aunque sean poco significativos.

En las dos últimas jornadas obtenemos pérdidas significativas. Tales resultados son achacables a una situación muy particular: los equipos se están jugando los objetivos de la temporada, tales como evitar el descenso o alcanzar puestos europeos, por lo que es posible que se den resultados que no sean coherentes con las probabilidades estimadas.

Además, existe el siguiente factor: bastantes equipos no se juegan nada a pesar de los 3 puntos , y eso hace que no jueguen con la máxima intensidad que se presupone en este modelo. Por poner un ejemplo en el que se dé esta situación, citaremos el partido jugado en la jornada número 37, que enfrentó al F.

Barcelona y al Deportivo de La Coruña. En este partido no se consideró que el Deportivo de La Coruña se jugaba el descenso, y que el F. Barcelona ya se había coronado como campeón de Liga, por lo que no se jugaba nada. El partido, que se disputó en casa del F. Barcelona, terminó con un empate.

Sólo en ese partido perdimos 0. Nuestro modelo no tiene en cuenta este factor. Las casas de apuestas sí que tienen en cuenta este condicionante, y por lo tanto, se adaptan a ello. Para ese partido, la odd que ofrecía Betfair era 1. Barcelona, teniendo en cuenta que el Deportivo de La Coruña estaba en la posición Como contraste, en el partido en el que el F.

Barcelona jugó en casa en la jornada 35 contra el C. Espanyol, la odd a favor de una victoria del F. Barcelona era igual a 1. Espanyol en la posición 7 de la tabla clasificatoria. Experimento 2: Bwin sin re-inversión Expondremos, para cada jornada, las odds correspondientes de Bwin para cada resultado, nuestras probabilidades estimadas, y la cantidad apostada para cada caso.

Jornada 28 Bwin Tabla 3. Jornada 31 Bwin Tabla 3. Jornada 33 Bwin Tabla 3. Jornada 35 Bwin Tabla 3. Resumen Bwin Bwin Experimento 3: Betfair con re-inversión Expondremos, para cada jornada, las odds correspondientes de Betfair para cada resultado, nuestras probabilidades estimadas, y la cantidad apostada para cada caso.

El bankroll lo iremos actualizando, ya que para este experimento contamos con un bankroll variable, dependiendo de los beneficios y de las pérdidas. En este caso, la información expuesta en las tablas coincide con la del Experimento 1, exceptuando las Apuestas y las Ganancias.

Jornada 28 Betfair con re-inversión Tabla 3. Jornada 30 Betfair con re-inversión Tabla 3. Jornada 32 Betfair con re-inversión Tabla 3. Jornada 34 Betfair con re-inversión Tabla 3.

Jornada 36 Betfair con re-inversión Tabla 3. Resumen Betfair re-inversión Al igual que en el experimento sin re-inversión, en este caso también obtenemos beneficios hasta la jornada 36 incluida. A partir de esa jornada experimentamos pérdidas por los motivos mencionados anteriormente.

Betfair con re-inversión 11 Evolución bankroll Comparativa entre experimentos 12 11 10 Capital 9 8 7 Betfair Bwin Betfair con re-inversión 6 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 Jornada Figura 3. Comparativa entre experimentos Además de presentar los beneficios que obtenemos en cada una de las casas de apuestas, podemos realizar una comparación entre las probabilidades estimadas por nuestra parte y las calculadas por las casas de apuestas.

Probabilidades Betfair Figura 3. Comparativa entre probabilidades estimadas y Betfair Tanto la tabla como el gráfico nos informan del porcentaje de sucesos en el que nuestras estimaciones han sido buenas en cada intervalo de probabilidades. Es más de lo que debería salir, ya que el porcentaje extraído tanto de nuestras estimaciones como las procedentes de la casa de apuestas debería estar dentro del intervalo de probabilidad correspondiente.

En este caso, nuestro porcentaje al igual que el de Betfair, En este caso, el porcentaje obtenido de Betfair es del Bwin Tabla 3.

Comparativa entre probabilidades estimadas y Bwin En el caso de Bwin, ocurre algo similar al caso de Betfair. En este caso, el porcentaje obtenido de Bwin es del Análisis de la Jornada 35 En este subapartado nos vamos a centrar exclusivamente en la jornada El estudio de esta jornada consistirá en apreciar los cambios que se producen en la estimación de las probabilidades cuando uno de los dos equipos mete un gol.

Las mediciones las hemos hecho cada 5 minutos. Esta condición afecta al cálculo de las probabilidades de la siguiente forma: la probabilidad de que un equipo meta un determinado número de goles sigue modelándose como una variable Poisson, pero multiplicaremos el valor por una fracción.

De esta forma, si un equipo mete un gol, veremos claramente como posteriormente su probabilidad de vencer habrá incrementando significativamente. Evolución de las probabilidades en el partido Mallorca - Villarreal En este caso en particular vemos que, al no existir ningún gol en los 90 minutos de partido, las probabilidades no sufren ningún cambio brusco, si no que tienden a uno el empate y a cero victoria de cualquiera de los 2 equipos.

Evolución de las probabilidades en el partido Atlético de Madrid — Málaga En este partido, el Málaga mete los goles en los minutos 30, 35 y En la gráfica podemos apreciar cómo incrementa bruscamente la probabilidad de victoria fuera el Málaga juega como visitante en esos instantes del partido.

Evolución de las probabilidades en el partido Valencia — Real Sociedad En este partido se da el mismo comportamiento que en el caso anterior. Ocurre lo mismo en los minutos 45 y En los últimos instantes del partido, el Levante mete 2 goles, que provocan un pequeño cambio en las probabilidades.

Evolución de las probabilidades en el partido Sporting de Gijón — Deportivo de La Coruña Partido interesante para apostar. Se adelanta el Deportivo de La Coruña en el minuto 10, por lo que su probabilidad de ganar sufre un incremento. En el minuto 35 podemos apreciar como marca gol el equipo local, en este caso el Sporting de Gijón, variando de nuevo las probabilidades.

En el minuto 45 vuelve a adelantarse en el marcador el Deportivo de La Coruña. El partido no lo va a empatar el Sporting de Gijón hasta el minuto 90 de partido no se aprecia en la gráfica el cambio en las probabilidades.

Por lo tanto, si hubiéramos apostado por el empate después del segundo gol del Deportivo de La Coruña los beneficios en este partido habrían sido elevados. Evolución de las probabilidades en el partido Hércules — Racing de Santander En el encuentro disputado entre el Hércules y el Racing de Santander se marcan cinco goles, por lo que las probabilidades se ven alteradas en cinco ocasiones.

El primer gol lo mete el equipo visitante, en este caso el Racing de Santander, en el minuto El siguiente gol lo mete el Hércules en el minuto Acto seguido, en el minuto 40, el Racing de Santander se vuelve a adelantar en el marcador.

El equipo local empata el partido en el minuto 45, por lo que la probabilidad de que el partido termine en empate es la más alta de las tres en este momento.

En el minuto 50, el equipo visitante consigue su tercer gol, por lo que su probabilidad de victoria será la más alta de las tres. Las probabilidades no experimentan ningún cambio brusco a partir de ese instante del partido, ya que ninguno de los dos equipos meterá ningún gol más.

En la segunda parte no existen variaciones significativas de las probabilidades, pues aunque el Sevilla consigue meter dos goles, el Real Madrid mete tres más. En este caso, una apuesta certera habría sido apostar a que el Real Madrid se iba al descanso ganando y además ganaba al final del partido.

Barcelona 2 — 0 Espanyol F. Barcelona - Espanyol 1 0. Esta probabilidad aumenta en los minutos 30 y 50 donde el F. Barcelona mete ambos goles. Evolución de las probabilidades en el partido Zaragoza — Osasuna Desarrollo del partido: en el minuto 15 se adelanta el Zaragoza equipo local.

En el minuto 65 el Osasuna equipo visitante consigue el empate. Para finalizar, en el minuto 80 el Osasuna marca el tercero. Evaluación de los resultados 4. Conclusión 4. Futuras líneas de trabajo 4. Evaluación de los resultados La evaluación de la eficacia de una estrategia de apuestas la realizamos basándonos en los resultados obtenidos.

De esta forma podremos comprobar los posibles errores que acarrea el uso de dicha estrategia así como sus puntos fuertes. Tras la evaluación de los resultados observamos que es una estrategia con la que se obtienen escasos beneficios, si bien es cierto que si el bankroll hubiese sido más grande los beneficios podrían ser significativos.

Los resultados obtenidos difieren dependiendo de en qué casa de apuestas decidamos apostar. Esto sucede por el hecho de que Bwin se queda con una mayor comisión que Betfair.

De modo que, si de por sí nuestro margen de beneficios es más estrecho, se hace aún más con el cobro de una comisión superior. Basándonos en los resultados obtenidos podemos decir que hacen falta más variables para que la estrategia nos devuelva un retorno positivo significativo.

Conclusión La estrategia que hemos aplicado está basada en el Criterio de Kelly, y este hecho conlleva ventajas e inconvenientes. La ventaja consiste en que utilizando dicho criterio no se llega a la bancarrota, entendiendo como bancarrota aquella situación donde las deudas superan el patrimonio total.

Al calcular en cada partido un stake sobre el bankroll, estamos calculando una proporción de nuestro patrimonio que será, en definitiva, la cantidad que apostemos en el partido. Este criterio necesita las probabilidades verdaderas para que, utilizándolo, podamos obtener la mayor cantidad de dinero posible.

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La IA puede ser clave a la hora de apostar en el deporte, esto es lo que debe tener en cuenta. deportes octubre 23 de , P. Ver Más Unirse a whatsapp. En el último año, el uso de inteligencia artificial IA se convirtió en una tendencia mundial a nivel digital.

Esta tecnología no solo realiza un razonamiento humano digitalizado, también tienen la capacidad de manejar una gran cantidad de datos y convertirlos en variables para ejecutar soluciones. Temas Relacionados. Fotos Así de extraño sería el fútbol en 50 años, según la Inteligencia Artificial.

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Los apostadores en línea a preguntarse si es posible utilizar la IA para predecir los resultados de eventos deportivos, como los partidos de fútbol; acá le contamos algunos detalles a la hora de apostar con IA.

Puede ser de su interés: Linda Caicedo recibió sensacional regalazo de un patrocinador del Real Madrid. Explota otro escándalo con la selección femenina de España, con juez a bordo De admirar: mamá de Egan Bernal impacta con su cambio físico tras superar el cáncer Revolcón en Once Caldas: Pedro Sarmiento es despedido del banquillo, ya hay nuevo DT.

El deporte es un mundo emocionante por la incertidumbre de los resultados, es lo que mantiene a los aficionados en vilo y para muchos apostadores la inteligencia artificial emergió como una herramienta poderosa para mejorar la precisión de los pronósticos deportivos, de anticipar los resultados y evaluar el rendimiento individual de los atletas en el mundo.

La IA es la capacidad de las máquinas para simular procesos cognitivos humanos, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones. Enfocado en los pronósticos deportivos, utiliza ciertos algoritmos para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real.

Le contamos: La camiseta más linda del mundo, según inteligencia artificial: es suramericana. Los datos que analiza abarcan estadísticas de equipos y jugadores, lesiones, tácticas de juego y otros aspectos.

Además, proporciona una base para los pronósticos, identificación de patrones ocultos, aprende y se adapta continuamente a medida que se le proporciona nueva información. Por otro lado, reduce el sesgo humano, se basa en datos y algoritmos que pueden proporcionar una visión imparcial de los resultados probables, aumentando la objetividad.

La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en el mundo de las apuestas deportivas, ya que procesa una gran cantidad de datos y variables, permite a los robots analizar y evaluar la probabilidad de que ocurra un resultado en comparación con otro. Según el portal Tec Sciense, la inteligencia artificial analiza unas variantes en específico para pronosticar los resultados deportivos como el rankeo, modelo y pronóstico.

La forma elegida para equilibrar el puntaje es tomar en cuenta la historia de puntos que traen los equipos veteranos. Además: James Rodríguez, espectacular: en Sao Paulo y Brasil se vive una locura por su fútbol.

La predicción también toma en cuenta la historia que comparten los equipos en disputa. De esta forma, considera un patrón completo para determinar las posibilidades que tiene un juego, si va a ganar un equipo y otro, o si va a terminar en empate.

Por otro lado, explicó que para realizar el pronóstico utiliza una base de datos con aproximadamente mil resultados de juegos de fútbol provenientes de 52 ligas alrededor del mundo.

La base de datos contiene información de temporada, liga, fecha del encuentro, equipo de casa, equipo visitante y resultado del partido. El deporte siempre está sujeto a sorpresas, lo que significa que cualquier predicción conlleva riesgos y las probabilidades matemáticas suelen favorecer a las casas de apuestas.

Lea aquí: Luto: el mundo del ciclismo llora la muerte de figura del lote internacional. Por lo tanto, utilizar la inteligencia artificial para predecir resultados no garantiza ganancias y puede resultar en pérdidas.

Si te interesan estas tecnologías, es recomendable utilizarlas como una forma de diversión y no como una estrategia para obtener beneficios consistentes a través de las apuestas deportivas.

Para calcular la probabilidad de que ocurran ciertos eventos deportivos, las casas de apuestas suelen tener empresas especializadas en la gestión de estadísticas deportivas. Estas compañías calculan probabilidades teniendo en cuenta una amplia gama de variables, desde la capacidad anotadora de un equipo hasta el porcentaje de precisión en tiros, pases y otras jugadas.

Estos datos son procesados por algoritmos que simulan el desarrollo de un partido, considerando todas las variables y obteniendo múltiples resultados para cada mercado de apuestas. A partir de estos datos, se pueden calcular las probabilidades y cuotas de apuestas.

Amigo de Luis Díaz en Liverpool evitó la muerte por segundos: así se salvó Video: una locura, espectacular golazo, a lo Messi o Maradona, ¿para el Puskas? Ineos alista explosivo fichaje, la gran promesa que sería compañero de Egan Bernal. Reciba noticias de EL TIEMPO desde G o o g l e News.

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Nuevo predictor de puntuación AI, ¡exactitud del %!

Journal ISSN. Volume Title. Research Projects. Organizational Units. Journal Issue. Abstract El Proyecto de Fin de Carrera que aquí presentamos nace debido al auge de las apuestas deportivas. Existen muchos deportes sobre los que se puede apostar: carreras de caballos, béisbol, tenis, motociclismo, baloncesto, etc.

Este trabajo está orientado al fútbol. El principal objetivo será el de estimar las probabilidades de los 3 posibles sucesos que se pueden dar en un partido de fútbol: victoria del equipo local, victoria del equipo visitante y empate.

Además de descender, pierden patrocinadores, lo que les supone no poder afrontar los salarios de sus jugadores. Todos los equipos reciben millones de sus patrocinadores; en concreto reciben millones de los derechos de televisión, los cuáles son divididos de forma proporcional de acuerdo a la clasificación final de cada equipo.

Además, a los primeros clasificados se les incluye en las competiciones europeas, por las que también recibirán dinero. El comportamiento de los equipos de fútbol puede ser analizado observando 5 variables: ocasiones de gol, pases, defensa, crossing y disciplina. La recogida de los datos se hace a través de PA Sport-Actim.

De esta forma las 24 variables se reducen a 17 variables independientes. El modelo de regresión múltiple se llevará a cabo sobre ellas. Aunque el modelo es estadísticamente significativo, solo una variable independiente hace una contribución estadísticamente significativa: promedio de goles concedidos por partido.

Con este procedimiento se pueden identificar aquellas variables que pueden no ser estadísticamente significativas, pero son factores que establecen diferencias entre los 3 subgrupos.

En el mundo del fútbol, los penaltis siempre han tenido gran importancia. Son un motivo de excitación, presión y miedo.

Un estudio [3] analiza la posibilidad de crear un perfil de lanzador óptimo. Muchos entrenadores afirman que entrenarlos es una pérdida de tiempo, ya que no es posible crear esa presión de forma artificial.

Tiene en cuenta el comportamiento de los lanzadores y de los porteros que forman parte de las finales de los Mundiales y de la Champions League.

Se analizaron penaltis, de los cuáles se consideró: el tiempo para preparar el disparo, el número de pasos, la salida hacia el balón, etc. El lanzador debe tomar diferentes decisiones, como la superficie con la que golpear el balón, el número de pasos, la fuerza, la dirección.

El mensaje es claro: si los jugadores pudieran perfeccionar su precisión en el golpeo, conseguirían más goles. Desde el punto de vista de la forma de acercarse al balón, se observa que el mayor porcentaje de penaltis acertados se consigue con una velocidad media de aproximación al balón.

El hecho de que un equipo se quede con un jugador menos también ha sido ampliamente estudiado. Este problema ya lo abordó Ridder et al [4] usando datos de tres temporadas de la liga holandesa.

Su estudio concluía que el incremento de goles para el equipo beneficiado por la expulsión era estadísticamente significativo, pero no observó un descenso significativo en los goles marcados por el equipo perjudicado.

Un estudio más reciente es el de Bar-Eli et al [5]. Usaron datos de 41 temporadas de la liga alemana para estudiar el efecto psicológico. Mostraron que la tarjeta roja reducía las ocasiones de gol del equipo penalizado e incrementaba las del equipo beneficiado.

En otro artículo [6] se muestra un descenso significativo del número de goles marcados por el equipo penalizado en contraste con el estudio de Ridder et al [4], pero está en consonancia con el de Bar-Eli et al [5]. También muestra que la tarjeta roja incrementa insignificantemente el número de goles del beneficiado.

Si el equipo más fuerte es penalizado, el marcador total se verá decrementado. Si el equipo débil es penalizado, el marcador total se mantendrá o incrementará. El descenso del ratio total de goles es más acentuado cuando el equipo más fuerte es penalizado cuando se compara con el incremento cuando el débil es penalizado.

También determina cuándo es óptimo obtener una tarjeta roja para prevenir una posible oportunidad de gol. El objetivo es no perder el partido en el tiempo añadido.

Si hay un penalti, el instante óptimo es después del minuto En la gran mayoría de los estudios se utilizan diferentes técnicas estadísticas, las cuáles utilizan principalmente modelos lineales. La utilidad de los modelos no lineales para pronosticar variables ha sido investigada desde hace 20 años.

En [7] se amplía la literatura sobre la eficiencia en los mercados, evaluando el comportamiento estadístico y económico de una nueva clase de modelos de regresión, llamados Support Vector Machines SVM , teniendo en cuenta los resultados de partidos europeos y considerando las odds1 de 5 bookmakers2 del Reino Unido.

Los resultados son comparados mediante una aproximación basada en una regresión de Poisson. Chen et al [8] fue el primero en emplear estas técnicas para predecir los resultados de carreras de galgos. Adoptó un algoritmo de decisión en forma de árbol con una red neuronal artificial ANN y comprobó su comportamiento con las predicciones de especialistas.

Johansson and Sonshod [9] usaron una aproximación ANN similar para las carreras de galgos y eran capaces de conseguir retornos positivos. El modelo de Poisson es una suposición natural. Nos centramos en sucesos que se pueden contar, como el número de goles marcados por un equipo en un partido.

La metodología SVM es similar a la usada en ANN. Como ocurre en el caso del modelo de Poisson, se estiman por separado 2 modelos SVM, uno por cada equipo.

La base de datos contiene resultados de los partidos de la Premier League y , con un total de muestras. Se observa que existe una clara no linealidad entre las odds. Hay 3 agrupaciones de odds: el primer grupo contiene partidos en los que el equipo local es el favorito y contiene altas odds para el equipo visitante; el segundo, partidos donde no hay un claro favorito; el tercer y último grupo contiene partidos donde el visitante es el equipo favorito y las odds del local son altas.

Existe correlación entre las odds de las diferentes casas de apuestas. Conclusiones: este artículo examina la eficiencia de los mercados de apuestas deportivas en el Reino Unido, usando odds de 5 bookmakers.

El análisis descriptivo preliminar demostró que los regresores basados en las odds son probablemente más dependientes no linealmente, no sólo entre ellas sino también con los resultados.

Aunque los tests sugieren que las comprobaciones se realicen mediante modelos de Poisson, estos modelos tienen un comportamiento peor cuando son comparados con SVM.

Sobre los eventos deportivos se aplican multitud de técnicas estadísticas, bien para obtener una estrategia de apuestas o para perfeccionar una ya existente.

A veces, los modelos son desarrollados para probar la imparcialidad de las reglas del juego o las estructuras de las competiciones, tales como ligas y copas. Frecuentemente los eventos deportivos dan una nueva aplicación de los desarrollos estadísticos recientes.

Un artículo [10] propuso desarrollar un conocimiento del proceso de marcar un gol y obtener la estimación de la probabilidad de un resultado, sobre el que se podrá apostar. Se recogen los goles, pero también se anota el minuto en los que se marcaron, la posición de equipo, etc.

Se recolectan goles, de partidos de liga y copa entre y Con el objetivo de desarrollar un modelo que pueda obtener estimaciones para un partido, se requieren varios rasgos. El modelo debería tener en cuenta las habilidades de ambos equipos, además de la ventaja de jugar como equipo local.

La habilidad de un equipo debe ser modelada a partir de su comportamiento más reciente. El modelo debería ser lo suficientemente flexible para que el marcador o la intensidad dentro de un partido puedan variar con el tiempo.

Con todo ello, se pretende perfeccionar el modelo de Maher [11]. Concluyó que existen dos efectos: mayor posibilidad de meter gol, quizás debido a los errores del contrario cansancio acumulado y una variación debida a la dependencia del marcador actual. En un mercado eficiente, los precios reflejan completamente cualquier información relevante.

Las anomalías tienden a desaparecer con el paso del tiempo. Pope and Peel [13] concluyeron que apostar a favoritos sería beneficioso en las temporadas y Forrest, Goddard and Simmons [14] probaron un modelo estadístico para predecir resultados de partidos en , y encontraron que los buenos resultados sólo se dieron en los primero años.

Las apuestas más populares en el mundo son: total de goles mayor de 2 ó por debajo de 3 goles. Los datos utilizados para este estudio se extraen de partidos.

Se observa que el mercado subestima la probabilidad de que en un partido se den menos de 3 goles. Existen diferencias entre países. Es más beneficioso en los primero años. En la mayoría de los estudios no se considera el valor de la interacción del oponente.

Además, usan datos unidimensionales, los cuales son incapaces de describir diferentes dimensiones del desarrollo de un partido. En el presente estudio [15] se tiene en cuenta esta interacción. La interacción del oponente incluye varias dimensiones del desarrollo del partido, tanto temporales como espaciales, cuyas medidas son difíciles de obtener.

La base de datos está formada por vídeos de partidos disputados en la liga noruega en Catorce equipos, mediante Round Robin, dan lugar a 26 partidos por equipo. Un entrenador y un investigador experimentados en análisis de comportamiento y un entrenador y estudiante avanzados realizan el análisis.

Los 2 observadores analizan el ejemplo para probar la fiabilidad inter- observador, y uno de ellos repetirá el análisis 3 semanas después para probar la fiabilidad intra-observador.

La posesión del equipo fue usada como unidad básica de análisis. Se utilizan 22 variables, cada una de ellas con varias categorías entre 3 y 7. Esta estructura caracteriza: posesión de balón, tipo de ataque, zona de ataque, presión defensiva, posición defensiva, etc.

Representa una herramienta potencialmente valiosa para realizar valoraciones fiables del comportamiento de un equipo. Introducción 2. Características generales 2.

Justificación 2. Desarrollo 2. Base de datos 2. Inferencia 2. Probabilidades 2. Odds 2. Kelly 2. Introducción En este capítulo nos vamos a centrar en el desarrollo del modelo elegido, el cuál justificaremos previamente y explicaremos las principales características.

Introducción En el Reino Unido las apuestas deportivas forman parte de una larga tradición. Recientemente, se ha introducido un tipo de apuestas, las apuestas fijas, que están siendo cada vez más populares. Los corredores de apuestas ofrecen probabilidades de resultados de partidos.

Estas probabilidades se basan en ganar en casa, ganar fuera y empatar. Además, existen apuestas más complicadas que se basan en acertar el resultado en el descanso o en el partido completo.

El desafío de hacer apuestas es encontrar apuestas más certeras, en las que consideramos que la probabilidad de que ocurran es más precisa que la determinada por los bookmakers, dando un retorno positivo.

Por lo tanto, un modelo estadístico capaz de predecir probabilidades de que se den ciertos resultados tiene potencial para formar una estrategia de apuestas rentable.

Para una estrategia de apuestas, las probabilidades deben ser estimadas sobre una base específica del equipo; se pueden calcular las probabilidades de varios resultados de partidos entre 2 equipos específicos en una fecha particular.

La resolución se encuadra dentro del Modelo de Maher [11]. Este modelo asume distribuciones independientes de Poisson para el número de goles marcados por el equipo de casa y el visitante. Siempre hay que intentar hacer mejores estimaciones que el bookmaker, por lo que tenemos que modificar y mejorar el modelo base.

Estas modificaciones consideran el rendimiento variante de los equipos a lo largo del tiempo. Una consecuencia de estas modificaciones es que una ecuación simple para estimar la máxima verosimilitud no es suficiente, pero a pesar de la alta dimensionalidad del modelo, el estimador de máxima verosimilitud es numéricamente realizable.

Del modelo ajustado, las probabilidades de los resultados de cada partido son calculadas y comparadas con la del bookmaker. Las estrategias de apuestas, usando datos históricos, deben mostrarnos un retorno positivo. Revisando las distintas propuestas, existen diferentes estudios sobre la metodología estadística a utilizar.

Comparó datos ordenados y dependientes del tiempo. No es difícil predecir resultados a largo plazo, pero sí lo es predecir los resultados de partidos individuales. Pero el único modelo que predice el resultado para cada partido específico es el Modelo de Maher [11]. Este modelo obtiene estimaciones de máxima probabilidad para los resultados de los equipos en casa y fuera con distribuciones independientes de Poisson, basándose en rendimientos previos de los respectivos equipos.

Ésta es una de las principales razones por las que hemos elegido desarrollar este modelo. De esta forma, sus parámetros también variarán en la misma medida, por lo que, a la hora de realizar el estudio para un determinado instante de tiempo, tendremos más en cuenta los resultados más próximos.

Para tener en cuenta este efecto en el estudio, añadiremos un factor, únicamente en los equipos que jueguen en casa, con el fin de incrementar la probabilidad de victoria del equipo local.

Este factor también está sujeto a una evolución temporal, al igual que los parámetros de ataque y defensa. Además, estas variables están determinadas por los factores ofensivo y defensivo. Consideramos estas premisas suficientes para realizar la estimación de las probabilidades.

Desarrollo El modelo se desarrolla de acuerdo al diagrama que presentamos a continuación: Figura 2. Esquema general del modelo 2. Base de datos Existen diferentes variables que podemos tomar como base de datos: minutos en los que se marcan los goles, quiénes los marcan, posición del equipo en la liga cuando juega un determinado partido.

Además, el rendimiento de cada equipo se ve afectado por factores externos, tales como la contratación de jugadores nuevos, despido del entrenador, lesiones, etc.

Este tipo de información es más difícil de conseguir y más subjetiva. Esta liga está constituida por 20 equipos, y la duración de la misma es de 38 jornadas. Cada jornada se juegan 10 partidos, por lo que el total de partidos a lo largo de la temporada asciende a enfrentamientos.

El trabajo lo empezamos a desarrollar a principios de , por lo que a la hora de realizar los cálculos de los beneficios, sólo tendremos en cuenta las jornadas posteriores a la jornada La siguiente tabla recoge los resultados de los encuentros: Tabla 2.

Resultados de la temporada Consideramos esta tabla como la base de datos con la que desarrollaremos el modelo, ya que contiene los goles que cada equipo ha marcado y ha encajado en un determinado partido.

Esto es lo que es realmente interesa, ya que la diferencia de goles no es un factor que nos sea relevante. De modo que separamos los datos en 2 matrices diferentes, cada una de ella asociada a los goles que cada equipo mete en casa y fuera.

Inferencia El objetivo principal de este apartado es el de conseguir, a partir de la base de datos, los parámetros de ataque y defensa de cada equipo.

Para ello, nos basaremos en la consideración fundamental de Maher: el número de goles marcados por el equipo local y el visitante en un partido determinado son variables independientes de Poisson.

Una variable de tipo Poisson cuenta éxitos que ocurren en una región del espacio o del tiempo. Por estas condiciones, la distribución Poisson es la que mejor se asemeja al comportamiento de los goles dentro de un partido.

El parámetro de la distribución Poisson es λ. Tanto la media como la varianza son iguales a λ. Función de distribución Poisson Maher incluye en su modelo una separación entre el factor ataque y el factor defensa.

Ambos factores hacen referencia al potencial que tiene un equipo para meter gol y para evitarlo, respectivamente. Estos parámetros afectan a la inferencia de la siguiente forma: X ij ~ Poisson α i β j γ 2. Por otro lado, α y β identifican los parámetros de ataque y defensa de cada equipo.

Además, podemos ver que el factor de casa, γ, sólo está presente en la variable Poisson del equipo local. A pesar de la alta dimensionalidad del modelo, la ortogonalidad existente en muchas de las combinaciones lo convierten en algo sencillo. Si obtuviésemos en este punto los parámetros de cada equipo, veríamos que son constantes, es decir, que no evolucionan a lo largo del tiempo.

Ésta es una de las limitaciones del modelo y que no se asemeja con la realidad. El comportamiento de un equipo a lo largo de una temporada es dinámico. Además, una característica de este comportamiento es que se asemeja más a momentos recientes que a momentos lejanos. Para obtener adecuadamente las estimaciones debemos tener en cuenta estas variaciones.

En principio, este comportamiento podríamos modelarlo mediante un modelo estocástico, pero en vista de la alta dimensionalidad del modelo tomaremos una aproximación más sencilla de aplicar. Esta aproximación está basada en la distribución exponencial.

Una variable exponencial le da más peso a momentos de tiempo recientes, considerando menos importantes aquellos más alejados de un momento determinado t.

Exponencial Por lo tanto, aprovechamos esta característica de las variables exponenciales para modelar la evolución de nuestros parámetros. La optimización de la elección de ε es problemática, puesto que la ecuación anterior define una secuencia de probabilidades que no son independientes, mientras que requerimos ε tal que la capacidad global de predicción del modelo se maximice.

Por lo tanto, un enfoque pragmático para su elección es el de maximizar la función de verosimilitud. Dixon en sus estudios sobre la Premier League en los años y Por lo tanto, vamos a realizar la maximización de la ecuación 2. Los parámetros obtenidos aparecen en la siguiente tabla.

Tabla 2. Parámetros ataque, defensa y factor casa De una forma visual, observamos que los equipos más fuertes a priori, como son el Real Madrid o el F. Barcelona, tienen los factores de ataque más altos, y a su vez, los factores de defensa más bajos. Por tanto, la probabilidad de meter goles de un determinado equipo es directamente proporcional tanto a su factor de ataque como al factor defensivo de su adversario.

Podemos apreciar, a modo de ejemplo, la evolución de los parámetros a lo largo de las jornadas del Real Madrid: Parámetros Real Madrid 2.

Baste como ejemplo la cantidad de partidos que ganan jugando como equipo local y cuando juegan como equipo visitante. Porcentajes victorias en casa y fuera de casa Por lo tanto, el parámetro γ introduce este efecto, favoreciendo al equipo de casa.

Este parámetro ha de ser mayor que uno, ya que de esta forma incrementará la probabilidad de meter gol del equipo local. Poniendo al Almería como ejemplo, podemos ver que ha conseguido las mismas victorias jugando como equipo local que como equipo visitante.

Además, observamos a través de la siguiente tabla que jugando como local ha conseguido más derrotas que victorias. Resultados del Almería en casa Un caso más claro es el del Valencia, ya que es un equipo que ha ganado más partidos jugando como equipo visitante que como equipo local.

Probabilidades El cálculo de los parámetros realizado en el apartado anterior es fundamental para la obtención de las probabilidades. Como se ve reflejado en la Tabla 2. Como ya indicamos en las ecuaciones 2.

De modo que podemos calcular la probabilidad de que un equipo i le meta x goles al equipo j. Los parámetros de cada equipo los tenemos en cuenta, como se observa en las ecuaciones 2.

Tomamos como ejemplo el partido que enfrentó al Real Madrid y al F. Barcelona en la jornada número Los parámetros son los siguientes: Tabla 2. Siguiendo con el partido del ejemplo anterior, vamos a hallar las probabilidades de que el Real Madrid meta 0, 1, 2, 3,…, n goles.

Para obtener las probabilidades del F. Las probabilidades son las siguientes: Tabla 2. Esto significa que para obtener las probabilidades de los resultados basta con multiplicar las probabilidades de que cada equipo meta un determinado número de goles, es decir: Tabla 2.

Matriz probabilidades I Siendo el valor de cada celda Pij, de modo que es el resultado de multiplicar la probabilidad de que el equipo de casa meta i goles por la probabilidad de que el equipo visitante meta j goles.

Basándonos en el ejemplo, la tabla se rellena de la siguiente forma: Tabla 2. En nuestro caso, lo que nos interesan son 3 sucesos: probabilidad de ganar en casa, probabilidad de ganar fuera y empatar.

La siguiente tabla ilustra el procedimiento: Tabla 2. Matriz probabilidades IV Por lo tanto, las probabilidades asociadas al partido Real Madrid — F. Odds Una vez que hemos estimado la probabilidad de que se dé un determinado resultado, es necesario obtener las probabilidades que ofrece cada casa de apuestas para realizar la comparación.

Por lo tanto, una forma para hallar las probabilidades de las casas de apuestas es a partir de las odds. La odd de un determinado resultado no es más que el retorno que la casa de apuestas nos dará por cada euro apostado sobre dicho resultado.

Para clarificar cualquier duda pondremos un ejemplo: las odds de Betfair correspondientes al partido de la jornada número 32, en el que se enfrentan el Real Madrid contra F. Barcelona, son las siguientes: Tabla 2. Barcelona Si gana el Real Madrid, por cada euro de apuestas recibiríamos 2.

Vamos a explicar el procedimiento para obtener las probabilidades a partir de las odds. En este desarrollo nos vamos a dar cuenta de que la casa de apuestas se queda con un porcentaje de la apuestas.

Este tema lo abordaremos más adelante. Desarrollando, nos queda un sistema de 4 ecuaciones con 4 incógnitas. El factor Q informa del porcentaje de apuestas que se va a repartir entre los acertantes, pudiendo extraer la comisión que se lleva la casa de apuestas en cada resultado.

Lo veremos mejor con el ejemplo anterior. En cambio, hacemos el cálculo para el mismo partido con las odds de Bwin, que son las siguientes: Tabla 2. La diferencia es significativa con respecto a Betfair, ya que Bwin se cubre del riesgo.

Criterio de Kelly El Criterio de Kelly fue ideado en por John L. Kelly [22] Su propósito era maximizar el crecimiento del bankroll3 a largo plazo determinando el stake4 óptimo para cada apuesta. Para su desarrollo se basó en la transmisión de símbolos a través de canales de comunicación.

Si estos símbolos de entrada representan los posibles resultados de un evento, en este caso un partido de fútbol, en el que las apuestas sobre los mismos están disponibles odds , un jugador puede utilizar su conocimiento sobre los símbolos de entrada para incrementar su bankroll. El crecimiento máximo viene determinado por la tasa de transmisión del canal.

Por lo tanto, nos encontramos ante una situación en la que la velocidad de transmisión es importante. El teorema de Shannon le dio importancia, afirmando que con la codificación adecuada, dígitos binarios se podían transmitir a través del canal a esa tasa, con una pequeña probabilidad de error.

Hay que tener en cuenta que el canal tiene asociado un ruido, por lo que la probabilidad de error es arbitraria. El problema surge cuando no se utiliza una codificación adecuada. Es necesario fijar un valor que diga cuán malo es un canal cuando se transmite un par de símbolos.

Este valor se denomina función de costes. De esta forma, se elegirá un sistema u otro en función de su coste promedio, siendo más deseable aquel que sea menor. En general, ésta dependerá de externalidades al sistema, por lo que su valor promedio no podrá ser identificado a través de las probabilidades que describen al sistema tal y como definía Shannon.

Es muy interesante el enfoque de la función de costes, ya que se puede extender a cualquier actividad humana. El rasgo distintivo de un sistema de comunicación es que el receptor final pensado aquí como una persona está en condiciones de beneficiarse de cualquier conocimiento de los símbolos de entrada o incluso de una mejor estimación de sus probabilidades.

Por lo tanto, utilizará una función de costes que refleje esta característica. Si aplicamos esto a nuestro caso, utilizaremos el conocimiento que tenemos sobre los símbolos recibidos en un canal de comunicación probabilidades estimadas con el fin de hacer apuestas rentables en la transmisión de símbolos.

El Criterio de Kelly [22] lo que realmente hace es comparar las probabilidades extraídas de las casas de apuestas y nuestras probabilidades estimadas.

Mediante esta comparación extraeremos el stake óptimo para cada apuesta. Para explicarlo mejor, ilustraremos cada paso con el ejemplo del partido Real Madrid — F. Barcelona, cuyos datos son los siguientes: Tabla 2.

Multiplicación de cada probabilidad estimada por su odd correspondiente. Ordenación de mayor a menor de los resultados del paso 1.

Aplicar la ecuación 2. Obtención del valor b: dicho valor se corresponde con el mínimo entre F1 y F2. Obtención de los stakes. Con este sistema, el máximo de sucesos a apostar por cada partido es igual a 2. Nunca se dará un caso en el que se apuesta a las 3 posibilidades.

Como ya indicamos, el Criterio de Kelly consiste en apostar a aquellos resultados en los que nuestras probabilidades estimadas son mayores que las de las casas de apuestas. Consideraciones 3.

Experimento 1: Betfair sin re-inversión 3. Experimento 2: Bwin sin re-inversión 3. Experimento 3: Betfair con re-inversión 3.

Análisis de la Jornada 35 3. Consideraciones El objetivo de este capítulo es presentar los resultados que hemos obtenido al desarrollar el modelo explicado en el capítulo anterior. La posibles variaciones que haya de unas a otras en partidos determinados no se debe a que hayan sido recogidas en instantes de tiempo diferentes, si no que, como ya se indicó, cada casa de apuestas realiza su propia estimación de las probabilidades de que se dé un resultado u otro al igual que hemos hecho nosotros.

Por lo tanto, es posible que realicemos una apuesta diferente dependiendo de la casa de apuestas. El bankroll para apostar en cada jornada en independiente de las ganancias o pérdidas en jornadas anteriores. Comentar además que para el desarrollo del modelo hemos tenido en cuenta toda la temporada, por lo que el sistema ha sido entrenado desde el primer partido de la temporada.

Experimento 1: Betfair sin re-inversión Expondremos, para cada jornada, las odds correspondientes de Betfair para cada resultado, nuestras probabilidades estimadas y la cantidad apostada para cada caso. A continuación adjuntamos las tablas relativas a este experimento.

Jornada 28 Betfair Tabla 3. Jornada 30 Betfair Tabla 3. Jornada 32 Betfair Tabla 3. Jornada 34 Betfair Tabla 3. Jornada 36 Betfair Tabla 3.

Resumen Betfair Figura 3. Hasta la jornada número 37 obtenemos beneficios, aunque sean poco significativos.

En las dos últimas jornadas obtenemos pérdidas significativas. Tales resultados son achacables a una situación muy particular: los equipos se están jugando los objetivos de la temporada, tales como evitar el descenso o alcanzar puestos europeos, por lo que es posible que se den resultados que no sean coherentes con las probabilidades estimadas.

Asimismo, el análisis de datos requiere de conocimientos técnicos especializados y herramientas adecuadas para su procesamiento.

Esto puede ser una barrera para aquellos que no cuentan con los recursos necesarios. En los últimos años, las técnicas de análisis de datos han experimentado un gran avance en la predicción deportiva. La incorporación de algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos más sofisticados ha permitido obtener resultados más precisos y confiables.

Además, el uso de big data ha ampliado la cantidad y variedad de datos disponibles, lo que ha enriquecido el análisis y las predicciones.

Aunque el análisis de datos puede proporcionar una gran ayuda al predecir resultados deportivos, siempre existen limitaciones en cuanto a la precisión de las predicciones. Los eventos deportivos suelen estar influenciados por numerosos factores imprevistos, como lesiones repentinas, decisiones tácticas sorpresivas o fallos individuales.

Estos imprevistos pueden afectar el resultado final y dificultar la exactitud de las predicciones. En resumen, el uso del análisis de datos en la predicción de eventos deportivos ha revolucionado la forma en que se toman decisiones y se realizan pronósticos.

Aunque conlleva desafíos y limitaciones, su aplicación efectiva puede brindar una ventaja estratégica para equipos, apostadores y aficionados al deporte en general. Y así, concluimos nuestro recorrido por el fascinante mundo del análisis de datos aplicado a la predicción de resultados en eventos deportivos.

A lo largo de este artículo, hemos descubierto cómo la interpretación meticulosa de información estadística puede convertirse en una poderosa herramienta para adelantarnos a lo que sucederá en las canchas, estadios y pistas de cualquier disciplina.

Desde el emocionante fútbol hasta el vertiginoso automovilismo, hemos explorado cómo el análisis de datos nos permite desentrañar patrones, identificar tendencias y establecer predicciones certeras sobre los destinos de nuestros equipos y deportistas favoritos.

Sin embargo, es importante recordar que aunque estos métodos pueden proporcionar una guía valiosa, siempre deben ser vistos como una herramienta complementaria y nunca como una verdad absoluta. El análisis de datos nos invita a ser espectadores más informados, a entender los factores que influyen en el rendimiento de los atletas y a estimar las probabilidades de éxito.

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Author: Akinomuro

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