Registro abierto · 14.675 partidos · 19.349 apuestas de valor

Medimos la «ventaja matemática» 19.349 veces: −7,02%

Ventaja matemática, apuestas de valor, EV positivo. Es lo que vende casi toda la industria del pronóstico deportivo. Nosotros no lo dimos por bueno: lo medimos en nuestro propio sistema durante meses, guardando cada pick con su cuota antes de cada partido.

El saldo cerró en menos siete por ciento. Y el detalle que importa es este: el modelo estima bien —los números están más abajo—, lo que no funciona es el método. Por eso APEX hoy no funciona así.

Registro prospectivo Cuota congelada antes del partido Sin selección posterior

Cómo se armó este registro

Antes de los resultados, el método. Si el método no se sostiene, los números no valen nada.

1

Se guarda todo, todos los días

Cada día, APEX analiza los partidos de las próximas jornadas y archiva el resultado completo: todos los partidos evaluados y todos los picks generados, con la cuota disponible en ese momento.

2

La cuota queda congelada antes del partido

No se buscó después la cuota que más convenga. Es la que estaba en el momento de la decisión, con el partido sin jugar.

3

No hay selección posterior

El archivo contiene todos los picks, no los que salieron bien. Un historial del que se puede borrar lo que estorba no demuestra nada, y esa posibilidad aquí no existe.

4

Se separan los tramos

Para juzgar cualquier estrategia usamos dos tramos distintos: uno donde la encontramos y otro posterior, con partidos que no habíamos visto al definirla. Solo el segundo cuenta como prueba.

Se sostiene

Hallazgo 1: el modelo estima bien

La primera pregunta es si las probabilidades del modelo se parecen a la realidad. Se parecen, con una salvedad que también publicamos.

0,03
Puntos de desviación en victoria local
0,47
Desviación media de los 10 mercados
3,0
Error medio dentro de cada tramo
8/12
Mercados que superan la referencia base
MercadoDice el modeloOcurreDesviación
Victoria local43,80%43,83%0,03 pts
Empate25,41%25,67%0,26 pts
Victoria visitante30,78%30,50%0,28 pts
Over 1.5 goles75,06%75,42%0,36 pts
Under 1.5 goles24,94%24,58%0,36 pts
Over 2.5 goles51,21%51,72%0,51 pts
Under 2.5 goles48,79%48,28%0,51 pts
Over 3.5 goles30,25%28,86%1,39 pts
Ambos marcan — Sí53,00%53,52%0,52 pts
Ambos marcan — No47,00%46,48%0,52 pts

14.675 partidos por mercado. Over y Under del mismo umbral son la misma predicción expresada al revés, igual que los dos lados de Ambos marcan.

La curva, sin retoques

Cada punto es un tramo de probabilidad; su tamaño indica cuántos partidos contiene. Cuanto más cerca de la diagonal, más exacto es el número.

Victoria local Over 2.5 goles Precisión perfecta
Curva de calibración de APEX Gol 0% 25% 50% 75% 100% 0% 25% 50% 75% 100% Probabilidad que dice el modelo Frecuencia real observada

En el rango del 25% al 55% —donde vive la gran mayoría de nuestras predicciones— los puntos caen prácticamente sobre la diagonal: cuando el modelo dice 44,6%, ocurre el 45,7%. En el extremo alto se separa: cuando dice 95%, ocurre el 86%. El modelo es algo más confiado de la cuenta en los favoritos muy claros, y ahí hay pocos partidos para afinarlo. Lo dejamos a la vista en lugar de recortar el eje.

Promediando todos los tramos y mercados, la desviación típica dentro de un tramo es de 3,0 puntos porcentuales. Es la cifra exigente: comparar solo los promedios globales da 0,47 puntos, pero un promedio puede ocultar errores que se compensan entre sí.

No sobrevivió

Hallazgo 2: buscar valor no funcionó

Con un modelo que estima bien, la conclusión aparentemente lógica es apostar cuando la probabilidad supera a la implicada en la cuota. Lo registramos 19.349 veces.

19.349
Apuestas de valor registradas
−7,02%
Resultado neto
50,46%
Aciertos, con cuota media 1,913
+10,68%
Lo que la teoría anticipaba

Casi dieciocho puntos entre lo que el cálculo prometía y lo que ocurrió. Intentamos corregirlo de tres maneras. Ninguna funcionó, y el patrón de los fallos resultó más informativo que los fallos en sí.

Intento 1: exigir más valor

Si el problema fuera el ruido, subir el listón debería limpiarlo.

FiltroApuestasResultado
Valor mínimo 5%12.631−9,67%
Valor mínimo 10%8.302−10,43%
Valor mínimo 15%5.596−11,13%
Valor mínimo 20%3.811−10,60%

Cuanto más exigente el filtro, peor el saldo. Lo contrario de lo esperado.

Intento 2: quedarse con los mercados buenos

Evaluamos 48 combinaciones de mercado y umbral. Para sobrevivir, una combinación tenía que cerrar en positivo en el tramo donde la encontramos y también en el tramo posterior.

48
Combinaciones evaluadas
0
Sobrevivieron a los dos tramos
13
Estrategias completas evaluadas
0
Sobrevivieron

Intento 3: quedarse con las ligas buenas

APEX cubre 109 ligas. Para este corte usamos las 53 con historial más completo, porque son las únicas con muestra suficiente para partirse en dos tramos independientes.

Conjunto «ligas rentables»Tramo inicialTramo posterior
Resultado+5,49%−14,84%
Ligas en positivo9 de 533 de esas 9
Correlación entre tramos0,12

Una correlación de 0,12 entre un tramo y el siguiente es, en la práctica, azar.

Teníamos nueve ligas en positivo con datos reales y verificables. Podíamos haber publicado esa captura sin mentir. Quien nos hubiera seguido habría terminado bajo cero. Un historial verdadero y un método que funciona no son lo mismo.

Por qué pasa: el margen

Toma las cuotas de cualquier partido, conviértelas a probabilidad y súmalas. No dan 100%: dan alrededor de 105%. Ese excedente es el margen de la casa, y no se cobra al final sino que está dentro de cada cuota que aceptas.

Visto así, el margen es la protección de la casa frente a cualquier ventaja teórica: hay que superarlo antes de empezar a sumar.

Y algo más: el filtro elige los errores

Si el margen fuera la única causa, exigir más valor no debería empeorar el saldo. Lo empeora de forma consistente.

Eso apunta a que las jugadas donde el modelo cree ver más ventaja son, en buena parte, aquellas donde su propia estimación está más desviada. Filtrar por valor alto no selecciona las mejores oportunidades: selecciona los errores más grandes.

En uso, con límites

Hallazgo 3: la concordancia da lecturas más firmes

Dejamos de preguntar dónde se equivoca el mercado y empezamos a preguntar dónde nuestra propia estimación es más confiable.

GrupoPartidosError de calibración
Modelo y evidencia histórica coinciden13.2451,07 pts
Modelo y evidencia histórica discrepan13.2452,25 pts

Cuando dos fuentes independientes apuntan en la misma dirección, el error de la probabilidad se reduce a menos de la mitad.

Lo que obtienes

La probabilidad más precisa que sabemos calcular, contrastada contra la realidad en 14.675 partidos y publicada arriba con sus aciertos y sus límites.

Y junto a cada número, una lectura de qué tan firme es: cuando nuestra estimación y la evidencia histórica concuerdan, el error se reduce a menos de la mitad. Eso es lo que mide el nivel de confianza de cada pick.

Dejas de decidir con una corazonada o con la opinión de alguien, y decides con el mejor número disponible.

Lo que no vendemos

Rentabilidad garantizada. Este registro apunta a que no existe una fórmula para superar el margen de la casa de forma sistemática, y por eso no la prometemos. Cuando alguien te la prometa, pídele los números: esta página es lo que debería poder enseñarte.

Tampoco vendemos certeza. Un pick al 52% falla casi la mitad de las veces, y eso es exactamente lo que dice el número. La decisión, y el riesgo, siguen siendo tuyos.

Nuestro compromiso con estos datos

Actualizaremos esta página cada vez que revalidemos el modelo, con la fecha y las cifras nuevas.

Si los números empeoran, también lo verás aquí. Una página de resultados que solo enseña lo bueno no es una validación, es publicidad.

¿Encontraste un error en la metodología? Escríbenos. Es la única forma de que esto sirva para algo.

Estos números, en tus análisis

APEX analiza los partidos de los próximos días en 109 ligas y te muestra dónde la lectura es más firme. Solo puede elegir dentro de lo que el modelo ya calculó: no inventa partidos ni ajusta probabilidades.

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