Estadistica y Apuestas Deportivas

El poder de las pequeñas cosas

2011-09-15T23:34:00.003+02:00

Son muchas las personas que me han contactado y siguen contactando para pedir ayuda a la hora de calcular las probabilidades de los posibles resultados de un partido. La mayoría de ellos lo hacen después de haber leído la entrada referente a la distribución de Poisson y su aplicación al futbol. Allí explicamos como mediante una simple fórmula se puede realizar una aproximación a la probabilidad real de los resultados de un partido. Esto tiene su parte buena y su parte mala. La buena es que con sólo un par de datos (goles a favor del equipo de casa y del equipo de fuera) se puede calcular una probabilidad, que, debido a lo simple del método, no siempre resultará cierta. Esta es la parte mala.

Si tomamos esta base como único pilar para nuestra estrategia de apuestas, lo tenemos realmente difícil para salir en verde a largo plazo. Estamos intentando crear un modelo de predicción de un evento realmente complejo, como es un partido de fútbol, usando únicamente dos parámetros. En el resultado final del partido intervienen infinidad de variables que nuestro modelo no tiene en cuenta y al que afectarán en mayor o menor medida.

Muchas de estas varibles pueden resultar ridículas a primera vista, y mucha gente no las tendría en cuenta. Existen jugadores de futbol que saltan al terreno de juego pisando siempre con un pie determinado, otros lo hacen justo en la tercera posición, otros tocan el cespéd... también en el tenis se pueden encontrar actuaciones similares, hay algunos tenistas que intentan no pisar las líneas, o sacar siempre el primero, cambian la raqueta al cabo de 8 juegos o botan la pelota 8 veces antes de sacar. Todas estas variables normalmente no se tienen en cuenta en los modelos de predicción pero, por increíble que parezca, pueden llegar a tener influencia en el resultado. Esta influencia puede lleagar a ser demostrada mediante test estadísticos. Aquí hemos usado ya test similares para analizar la influencia de jugadores o entrenadores en la cantidad de partidos ganados o la cantidad de goles marcados.

Este verano en uno de mis devaneos por la red, andaba yo buscando información sobre la MLB y me llevé la sorpresa de que existe un foro en español sobre el tema, en el que además existe un apartado sobre sabermetrics. En este foro se planteó si el rendimiento de un bateador podría estar influenciado por un factor que resulta realmente llamativo: el color de sus ojos.

La historia comenzó cuando Josh Hamilton, bateador de los Texas Rangers, comentó que le resultaba mucho más complicado batear en los partidos jugados durante el día que en los que se jugaban por la noche. Sus números así parecen indicarlo:

De día le han realizado 49 lanzamientos, con los siguientes resultados:

Bateados: 6
HR: 0
RIB's: 4
Walks : 8
SO: 17
OPS: 0.429

Con luz artificial le han realizado 109:

Bateados: 41
HR: 6
RIB's: 28
Walks : 7
SO: 14
OPS: 1.076.

Con estos datos se puede demostrar estadísticamente que para este bateador los efectos de la luz natural tienen efectos negativos en su juego. Todos los test realizados sobre los parámetros anteriores tienen significación estadística, esto quiere decir, que con un 95% de probabilidad podemos rechazar que las diferencias sean debidas al azar.

Usando estas mismas variables se podría ampliar la hipótesis a todos los lanzadores con ojos claros e intentar demostrar que siempre tinen mejores números con luz artificial, que con la luz de día. No sería difícil, si alguien se molesta en recoger los datos lo podemos hacer. Por lo pronto Josh ha decidido jugar los partidos diurnos con unas lentillas de color... rojo!!. ¿Será esto suficiente para ver mejorar su rendimiento?, pronto lo veremos... y nunca mejor dicho.

Pitágoras y la MLB

2011-06-17T18:14:00.005+02:00

Este filósofo, pensador y matemático griego da nombre a uno de los teoremas más conocidos de las matemáticas: El Teorema de Pitágoras, aunque, paradójicamente, no se le puede atribuir ni él ni tampoco a su escuela su descubrimiento. En civilizaciones mucho más antiguas como la babilónica, la hindú o la egipcia, ya eran conocidas las llamadas ternas pitagóricas: tríos de números que cumplen con este teorema.

Una de las más famosas, la terna 3-4-5, era denominada por los egipcios 'el triángulo sagrado' y la pirámide de Kefrén, por ejemplo, fue construida basándose en ella. Su lado mide 412 Codos y su altura estimada en la época de su construcción era 275 Codos. La relación entre la semi-base de la pirámide (412 / 2 = 206) y la altura 275 es de 3/4 (206 / 275 = aprox 0.75 = 3/4).

Por increíble que parezca, también tenemos referencias a esta fórmula en el mundo de las apuestas. Un estudioso de la MLB llamado Bill James, descubrió hace unos 30 años, que había una relación entre las carreras concedidas y anotadas por los equipos de la MLB y su porcentaje de victorias. Esta relación la expresó como:

Debido a la similitud de esta fórmula con el teorema de Pitágoras, en el que todos sus valores también aparecen elevados al cuadrado, la denominó el teorema de Pitágoras para el beisbol.

A partir de aquí otros muchos investigadores han intentado aplicar el mismo concepto de fórmula para otros deportes y así se ha llegado a la misma fórmula en la que los doses se sustituyen por los siguientes factores:

NFL: 2.37

NCAA Basketball:10

NBA: 14

La finalidad de esta fórmula es predecir cual sería el porcentaje teórico de partidos ganados en función de los puntos anotados y recibidos. Esto puede ser de gran interés para el apostante. Este valor teórico se puede comparar con el real y en consecuencia se pueden determinar equipos que sus valores reales están 'desajustados' frente a las predicciones. Si la realidad refleja un valor inferior al teórico se supone que ese equipo debe mejorar en un futuro y el % de victorias debe ser superior al que ha obtenido hasta ese momento, por el contrario si el valor real es superior al teórico, tenemos a un equipo 'sobrevalorado' y sus resultados deberían ser peores en un futuro.

En la temporada 2006-07 los Miami Heats tenían una media por partido de 94.6 puntos anotados frente a 95.5 recibidos. Su porcentaje de victorias esperadas era del 47% frente al 54% (44-38) que llevaban durante la temporada. En los play-offs cayeron estrepitosamente 4-0 frente a Chicago.

Algo similar le sucedió a los Dallas Mavericks, que comenzaron los playoffs con un 74% teórico frente a un 82% real. También fueron eliminados en la primera ronda de los playoffs.
San Antonio Spurs se presentaban a los playoffs con un panorama radicalmente diferente: un 71% de victorias reales frente a las 78% esperadas. Los números parecían indicar que los Spurs, no lo iban a hacer mal en los playoffs, y así fue, resultaron los ganadores de ese año y en los play offs consiguieron un registro de 16 partidos ganados frente a 4 perdidos (80%).

Otros ejemplos como estos se pueden encontrar analizando otras ligas y otras temporadas, y la idea sigue siendo la misma, estimar un nuevo parámetro que nos permita añadir un factor más al análisis de nuestros picks. Ahora es responsabilidad de cada uno ajustar su peso en la decisión final. Tanto si es alto como si es bajo, confío que os sea útil de alguna manera.

Apostando a ciegas

2011-03-22T18:52:00.005+01:00

Recuerdo que hace un par de meses recibí un mail de un visitante del blog que me comentaba que era nuevo en este mundo de las apuestas y que antes de abrir ninguna cuenta y comenzar a arriesgar su dinero había estado leyendo e informándose sobre todo lo concerniente a las apuestas deportivas. Esta es una postura que me parece de lo más razonable y, aunque sé que no es lo habitual, sería lo deseable para todo aquel que decida iniciarse en este mundo.

También me indicaba que, como su experiencia era limitada, se había planteado empezar copiando picks de tipsters con números positivos y estables a largo plazo. Esto tampoco me parecía una mala opción y así se lo comenté en mi mail de contestación.

Al cabo de unas semanas llegó la hora de hacer balance de sus primeros pasos y pese haber seguido religiosamente los picks de los tipsters, su YIELD no era comparable. Esto le llamó poderosamente la atención y me preguntaba intrigado, como podía ser posible, si había hecho exactamente lo que el tipster indicaba.

La respuesta es bien sencilla. Descartando el hecho de que hubiese cometido alguna imprudencia con los stakes, la clave estaba en las cuotas. Apostar ciegamente a los picks que ofrecen ciertas páginas o tipsters no tiene ningún sentido si no consideramos las cuotas y los stakes. Un pick puede pasar de ser un buen value, a ser una apuesta de alto riesgo, simplemente porque la cuota que hemos encontrado es inferior a la que indica el pick. Este cambio en la cuota puede venir provocado bien porque ha bajado desde que el tipster publicó su selección o bien porque nuestra casa tiene cuotas inferiores a la casa en la que el tipster juega habitualmente. Independientemente de uno u otro motivo el resultado final es siempre el mismo.

La demostración matemática de este hecho no resulta complicada.

Apostando una cantidad fija (K) a una cuota fija (C) el YIELD se puede reducir a calcular:

YIELD = C x % medio de aciertos - 1

Jugando un poco con los números, si nuestro tipster estrella tiene un porcentaje de aciertos del 54% en eventos a cuota 1.95 su YIELD será de:

YIELD = 1.95 x 54% - 1 = 5.3%

Si nosotros seguimos ciegamente sus apuestas, tenemos, como es lógico, el mismo % de acierto, 54%, pero para nuestra desgracia la cuota media de nuestros picks se ha visto reducida hasta un pobre 1.85. Con estos números:

YIELD = 1.85 x 54% - 1 = -0.1%

Así pues, mientras el tipster estrella va incrementando su bank constantemente, nosotros, con los mismos picks, aciertos y stakes, nos vamos moviendo en el filo de la navaja y una mala racha del tipster nos empujará hacia el abismo rojo.

Por todo ello, mi consejo es NO APOSTAR si no encontramos cuotas idénticas o superiores a la de los picks de los tipsters a los que nos gusta seguir. Es decir, NO APOSTAR A CIEGAS a algo por el mero hecho de que un gurú de las apuestas así lo indica.

El retorno de las casas

2011-01-19T21:08:00.006+01:00

Ya hablamos en una ocasión sobre el beneficio que tiene el buscar siempre la mejor cuota en nuestras apuestas. Como es absolutamente lógico, cada persona que se inicia en el mundo de las apuestas lo hace con la finalidad de rentabilizar su inversión. Para ello debemos buscar entre toda la oferta aquella que más ganacia nos de para una misma cantidad apostada.

Una manera fácil de hacerlo es calculando el retorno de las casas. El pasado 21 de Marzo para el choque de la premier entre el Manchester Ud. Y el Liverpool Pinnacle ofrecia 1.7 por la victoria del Manchester, 5.62 por la victoria del Liverpool y 3.94 por el empate, mientras que Bwin ofrecía 1.6, 5.5 y 3.6 por los mismos resultados.

En la primera casa si apostásemos la cantidad necesaria a cada opción para obtener el retorno de 1 ud. Deberíamos gastar:

1/1.7 + 1/5.62 + 1/3.94 = 0.588 + 0.178 + 0.254 = 1.02 ud.

Es decir, apostando 0.588 uds @ 1.7 (victoria del Manchester) 0.178 @ 5.62 y 0. 254 @ 3.94 independientemente del resultado que se diese obtendríamos 1 ud. de retorno. En este negocio hemos invertido 1.02 uds y recibimos 1 ud. Esto equivale a 1/1.02 = 98% de retorno de la inversión por parte de la casa. Por cada unidad apostada recibimos 0.98.

Para el segundo caso haciendo los mismos cálculos el retorno de la casa es de tan solo el 92%.

Siguiendo el mismo procedimiento hemos calculado el retorno de otras casas para el mismo partido. El resultado lo podeis ver en la tabla lateral, de la que cabe destacar dos cosas:

No siempre las casas de intercambio de apuestas ofrecen los mejores retornos
Deberíamos pensar en tener cuentas en las casas con mejores retornos, que por norma general son las que mejores cuotas ofrecen para todas las opciones.

Os dejo también una pequeña hoja para que podais hacer vuestros propios cálculos. Espero que os sirva.

EDITO 21-01-11: He añadido una columna más a la hoja de calculo para poder poner la comisión de la casa.

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Predicciones NBA Jueves 13 Enero

2011-01-13T20:19:00.003+01:00

Ultimo dia de predicciones en este blog, a partir de mañana las iré colocando el blog de los retos.

Las cuotas son siempre de Pinnacle:

Victoria de Orlando @ 1.862 frente a Oklahoma
Denver + 2 @ 1.952 frente a Miami

Predicciones NBA 12 Enero

2011-01-12T23:35:00.001+01:00

Hoy hay un partido claro que es la victoria de Boston, no tengo muy buenos recuerdos de las predicciones a partido de Boston, que fue el equipo que me pifiaba los números en el reto de alto porcentaje de acierto, pero creo que esta temporada es diferente.

Para los Spreads, vamos con Lakers -5.5, Miami -7.5 y Boston -13

Feliz 2011

2011-01-11T19:37:00.007+01:00

He de reconocer que desde finales de año he estado de 'huelga de post caidos' así que vamos a intentar romper la racha y aprovecho este día por lo bonito del número 11 - 01 - 11 para colocar el primer post del año y de paso felicitar a todos los visitantes y desearles lo mejor para este año que empieza.

Es gracioso el número del día de hoy porque si lo tomamos como un número binario su equivalente en decimal es el 55, que suele ser el límite de porcentaje de aciertos que tomo en mis estrategias. Parece un buen augurio, :-)

De paso aprovecho el post para agradecer los comentarios del chat a todas mis admiradoras extranjeras, thanks a lot for your comments, I wish all the best to you too. Me pregunto si entenderán algo del blog, porque no recuerdo haber escrito nada en inglés en todo este tiempo.

Así que para comenzar el año con alegria vamos con mis recomendaciones para la NBA de hoy 11 de Enero:

Victorias simples de Los Angeles Lakers sobre Cleveland y de San Antonio sobre Minesota (cuota combinada de 1.4 aprox)
Handicaps: Lakers -15 y Washintong -6.5

Esperemos empezar bien el año

Fabricando Surebets

2010-11-27T12:58:00.008+01:00

Hay veces que las Surebets no son tan evidentes como comparar dos cuotas y hay que 'fabricarselas' uno mismo. Eso es lo que vamos a hacer hoy con las semifinales de la copa masters que se están celebrando en Londres.

Todas las cuotas son de Pinnaclesports.

Para la segunda semifinal las cuotas ofertadas son:

N. Djokovic 3.090
R. Federer 1.437

Además tenemos que Novak está a 7.81 como ganador del torneo. Con estos datos vamos a fabricar la surebet de la siguiente forma:

1. Colocamos 10 uds a ganador del torneo a Djokovic
2. Para la semi apostaremos 23 uds a que gana Federer a cuota 1.437

Aquí tenemos dos posibilidades:

Si gana Federer la semifinal el beneficio final será, lo ganado por la apuesta menos las 10 uds apostadas a Djokovic como ganador final:
Beneficio = 23 x (1.437 - 1) - 10 = 0.05 uds

Si gana Djokovic, en la final tendremos otras dos posibilidades:

Si gana Djokovic la final el beneficio será el de la apuesta a ganador del torneo, menos lo apostado a Federer, menos lo que apostemos al otro jugador de la final:

Beneficio = 10 x (7.81 -1 ) - 23 - 43 = 2.1 uds.

Las 43 uds, las he colocado pensando que el otro jugador de la final (presumiblemente Nadal) tendrá una cuota de 1.8 como ganador del partido de la final.

Con lo que si gana ese partido nuestro beneficio sería lo ganado en esa apuesta, menos lo apostado a Djokovic como ganador de torneo, menos lo apostado a Federer.

Beneficio = 43 x (1.8 - 1) -10 -23 = 1.4 uds.

En resumen, la surebet saldrá siempre que la cuota del finalista con el que se enfrentaría Djokovic en la final sea superior a 1.73. Confiando en que sea Nadal, y viendo que la cuota en su partido de grupo estaba rondando el 1.8, es probable que así sea. Si por el contrario su oponente es Murray, la cuota no debería ser inferior a 1.8 tampoco.

Veremos si hay suerte.

Os dejo la hoja de cálculo para que el que quiera juegue un poco con los números. Creo que no me he equivocado, pero si alguien detecta algún error que me lo diga.

Rellenar SOLO LAS CELDAS EN AMARILLO

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Preparando el reto de la NBA

2010-11-23T20:08:00.007+01:00

Lamentablemente este año me ha sido absolutamente imposible seguir con el reto de la MLB y aunque sigo bastante limitado de tiempo, como habeis podido comprobar por la poca actividad del blog, me he propuesto enmendar el rumbo y hacer un reto de la NBA.

El sistema ya está preparado y durante esta semana estará en fase de prueba. Por ahora los resultados son bastante esperanzadores y espero que se mantengan durante esta semana. El reto será en base a handicaps de partidos de la NBA:

Para hoy uno de los partidos seleccionados por el sistema ha sido:

New Jersey Nets + 3

Durante esta semana iré colocando algún pick más en fase de prueba. Cuando el sistema esté ajustado los picks irán en el blog de los retos, que podeís encontrar pinchando en este enlace.

Edito 26-Nov-2010:
Buen comienzo, aunque como digo seguimos en pruebas, y probando estrategias. Es probable que añada una de Over/Under también, y también intentaré retomar el reto de porcentaje alto de acierto. Veremos si tengo tiempo para todo.

Vamos con un Under para hoy:

TOR - BOS Under 196

Predicciones MotoGp campeon 125 y F1 constructores

2010-10-15T20:57:00.009+02:00

En esta segunda entrada vamos a completar el análisis que comenzamos hace un par de días con las predicciones de la escudería campeona del mundo de F1 y del piloto ganador en 125.

En cuanto a el campeonato de marcas, haciendo la misma gráfica de la evolución de los puntos acumulados vemos que también ajustan bastante bien las predicciones y hay dos escuderías que aparecen como favoritas, Red Bull, en azul y McLaren, en verde.

Usando las ecuaciones de regresión podemos estimar los puntos finales de cada escudería, que para la carrera 19 serían:

RED BULL = 27.381 x 19 - 23.925 => Aprox = 496
McLAREN = 24.907 x 19 + 2.725 => Aprox = 476
FERRARI = 18.634 x 19 + 17.05 => Aprox = 371

Según estos modelos de regresión Red Bull ganaría el campeonato con 20 puntos de ventaja sobre McLaren que sería segundo. Ferrari estaría casi desestimado para la victoria final, ya que las previsiones son de 125 puntos menos que Red Bull, sin embargo las casas de apuestas ofrecen cuotas por su victoria, cosa altamente improbable como comprobamos en los resultados de la simulación:

Red Bull aparece como ganador en el 93.6% de los casos y McLaren en el 6.4% restante. Ferrari no aparece como ganador en NINGUNA de las 1000 simulaciones de las tres carreras restantes realizadas.

Conclusión: Tenemos a un equipo absolutamente favorito para ganar el mundial de marcas pero si observamos las cuotas (1,02 y 12 para Red Bull y Mclaren respectivamente en Bet365) vemos que no hay value en ninguna de ellas, por lo que no haremos ningún pick para este mundial.

Con esto acabamos con la Fórmula 1 y nos pasamos a las 2 ruedas donde el único campeonato que queda por dilucidar es el de 125 en el que 3 españoles se juegan el título, Márquez, Terol y Espargaró.

Según las rectas de regresión parece que Marc (azul) tiene una ligera ventaja sobre Nico (verde) y Pol (Rojo). Las predicciones de puntos finales para los tres son:

MARQUEZ = 18.431 x 17 - 9.6593 => Aprox 303
TEROL = 16.029 x 17 + 12 => Aprox 284
ESPARGARO = 15.864 x 17 + 10.736 => Aprox 280

Utilizando el mismo sistema de simulación que para la F1 obtenemos unos resultados más apretados:

Marc sigue apareciendo como el favorito, ganando en el 53.6% de las simulaciones, mientras que Terol lo hace en el 39%. Traduciendo estos porcentajes a cuotas esperadas tenemos un gran value en la cuota de Nico, ya que las casas ofrecen cuotas superiores a 4 por su victoria en el campeonato y uno ligeramente inferior en la de Pol (cuotas dispares, algunas superiores a 15).

Conclusión:

Nico Terol campeón del mundo de 125 @ 4.2 en Bet365 Pol Espargaró campeón del mundo de 125 @ 19 en PartyBet

En tres semanas volvemos con resultados.

Final temporada 2010 Formula 1

2010-10-13T19:09:00.006+02:00

Estamos en la recta final del campeonato del mundo de F1 y con tres carreras todavía por disputar, todo parece indicar que el título de campeón del mundo es cosa de tres pilotos: Webber, Alonso y Vetel.

Durante todo el campeonato los Red Bull han sido muy competitivos y siempre se han clasificado en los primeros puestos de la parrilla aunque en las carreras sus resultados no han sido tan consistentes, sobretodo Vetel. Alonso, por su parte, comenzó muy bien, ganando en Bahrein pero a mitad de campeonato se produjo un bajón de rendimiento, aunque parece que en las últimas carreras la tendencia ha cambiado.

Haciendo una gráfica de la evolución de los puntos de cada piloto se pueden ver todas estas circunstancias. En azul tenemos la gráfica de Webber, en verde la de Vetel y en rojo la de Alonso. Las líneas continuas representan los puntos acumulados y las discontinuas son los ajustes.

En las cajas de colores vemos las ecuaciones de regresión y el coeficiente de determinación (R2), que es superior al 95% en todos los casos. Este coeficiente es una medida de la bondad de ajuste entre los datos y las estimaciones y en nuestro caso podemos decir que nuestros modelos de regresión se ajustan muy bien a los datos reales.

Así pues, según estos tres modelos las predicciones de puntos para el final del campeonato (carrera número 19) serán:

WEBBER = 14.84 x 19 - 19.575 => Aprox = 218
VETEL = 12.541 x 19 -4.35 => Aprox = 196
ALONSO = 11.446 x 19 + 4.4 => Aprox = 187

Según estos modelos de regresión Webber ganaría el campeonato con más de 20 puntos de ventaja sobre Vetel que sería segundo y 31 sobre Alonso que sería tercero.

Estas diferencias son mucho mayores que lo que reflejan las cuotas ofrecidas por las casas de apuestas. Bet365, por ejemplo ofrece Webber a 2.1, Vetel a 3.4 y Alonso a 3.75

Como ya hemos visto hay una relacción iversa entre cuota y probabilidad, el modelo de regresión no nos indica la probabilidad, nos da un valor aporximado, pero podemos hacer una estimación de la probabilidad mediante una simulación. Para ello lo que vamos a hacer es simular MIL resultados de las tres últimas carreras en función de los resultados que han obtenido los pilotos durante todo el campeonato. El resultado es el siguiente.

Webber nos sigue apareciendo como ganador en más del 75% de los casos, Alonso ha saltado al segundo lugar con casi un 15% y Vetel se queda rozando el 10%. Con estas probabilidades las cuotas esperadas serían de 1.33 para WEBBER, 6.71 para Alonso y 10.10 para Vetel.

Si repetimos la simulación con los resultados de las últimas 6 carreras, en las que Alonso ha conseguido sus mejores resultados. La cosa no cambia demasiado

Webber sigue siendo el ganador en el 62% de los casos y Alonso ha subido hasta más de un 28%, quedándose Vetel en prácticamente el mismo porcentaje.

Conclusión: Tenemos a un muy favorito en los tres analisis y comparando las probabilidades previstas con las cuotas ofrecidas da la impresión de que tenemos un value importante en Webber. Así que nuestro pick será:

WEBBER campeón del mundo de F1 @ 2.3 en Miapuesta

En el segundo análisis veremos lo que sucede con el mundial de constructores y el campeonato del mundo de 125 cc. Pero esto será dentro de un par de días.

Gazapos Estadisticos

2010-10-09T07:57:00.007+02:00

Hay un blog, que probablemente muchos de vostros conozcais, y que a mi me hace mucha gracia. Es el claro ejemplo de como el uso cada vez más masivo de los ordenadores es en ocasiones contraproducente. Me estoy refiriendo a PsD (Photoshop Disasters). En el blog se dedican a resaltar casos en los que los resultados de los retoques distan mucho de ser profesionales. Así nos podemos encontrar piernas olvidadas encima de una roca, cabezas de alien anunciando lencería, o niños con cuatro manos, por citar solo algunos ejemplos.

En el campo de la estadistica sucede algo parecido, los ordenadores ponen al alcance de un clic cálculos, que hace unos años solo podían realizar los más avezados en la materia. Con ello proporcionan un arma terrorífica a personas que la única moda que conocen es la del Corte Inglés.

Así que voy a inaugurar una sección a la que llamaré Gazapos Estadísticos, para resaltar casos de este estilo. Y nuestra primera invitada va a ser Saray Marqués del períodico gratuito ADN.

Hace unos días publicaba en la edición en papel la siguiente noticia:

En la que se puede leer:

Se calcula que un 5% de los estudiantes españoles está por encima de la media

Esto me hirió sobremanera, porque yo no me considero dentro de ese 5%, con lo cual estoy en el 95% restante. Si sólo el 5% de todos los alumnos está por encima de la media, eso quiere decir dos cosas, que la media no sirve para nada (cosa que ya veremos con más detenimiento en otra entrada) y que ese 5% son unos superclase y el resto somos unos tontos de capirote. Mal panorama.

Cuando fui a comprobar la versión electrónica, alguien con un poco más de conocimiento debió advertir el error y propuso una modificación:

Esto es otra cosa, Saray, más vale una rectificación a tiempo a tener que padecer el capirote del 95% toda la vida.

Rabdómeros, rodopsinas y la copa del mundo

2010-08-31T19:48:00.005+02:00

Volvemos a la brecha después de las merecidas vacaciones estivales con uno de los personajes más populares de este verano. Y no me estoy refiriendo a Sara Carbonero o a Iker Casillas sino a un pulpo de nombre Paul que ha desbancado a Bob Esponja como animal marino más famoso.

El bichejo en cuestión empezó a incrementar su popularidad a partir de sus aciertos en las predicciones de los partidos de Alemania en la Eurocopa del 2008 y siguió con su festival de aciertos en el mundial de Sudáfrica de este año, finalizando con un pleno en sus predicciones en este campeonato. ¿Suerte, engaño, farsa...?.

Buscando información sobre el tema, hay suficiente para escribir un libro. Alguna de las explicaciones sobre su capacidad adivinatoria son realmente increíbles y pasan desdes el engaño, hasta el efecto 'Clever Hans' (no os preocupeis si os suena a chino porque yo tampoco lo había oido nunca) o incluso el efecto Pigmalión.

No faltan tampoco aquellas que hablan de los colores de las banderas, la imposibilidad de los pulpos de distinguir colores, debido a los rabdómeros (células fotoreceptoras del ojo del pulpo) y las rodopsinas (pigmento visual que permite distinguir los colores).

La verdad es sea como fuere, lo que es irrefutable es que este simpático 'cabezon', hizo un pleno de aciertos en sus predicciones. Pero bueno, dejando un poco a parte este tipo de análisis lúdico-folclórico nos vamos a centrar lo que me va, los números.

Tomando como base las cuotas de los partidos para calcular la probabilidad de cada uno de los resultados, tenemos que ha predicho el resultado de 8 partidos con estas cuotas.

La probabilidad final acumulada es el producto de todas las probabilidades y es igual a un ínfimo 0.056%, o lo que es lo mismo un caso entre 1773. Con estos porcentajes cualquier test estadístico diría que el resultado no es fruto del azar. ¿Será posible que el dichoso pulpo pueda adivinar resultados de partidos?. Ante la luz fría de estos datos, parece que sí. Pero si hiciésemos este mismo análisis con cualquiera de los acertantes de una combinación de la lotería primitiva obtendríamos el mismo resultado y no creo que ninguno de ellos tenga un método para adivinar los malditos numeritos.

Yo me inclino a una mezcla entre azar y marketing. Me explico. Suponiendo que al principio del mundial hubiesen iniciado su carrera de futurólogos 100 animales de todo tipo, pulpos, caballos, jerbos y hasta, ... yo que sé, escarabajos peloteros. En en el primer partido la mitad de ellos hubieran fallado sus predicciones (suponemos que aleatoriamente eligen un equipo u otro como vencedor). Para el segundo ya solo nos quedarían 25 aspirantes, en el tercero nos quedarían solo 12. Aquí finaliza la fase de grupos y es cuando el pulpo Paul comenzaría a cobrar popularidad. Siguiendo con este razonamiento llegaríamos al partido final en el que solo nuestro protagonista ha pasado todas las pruebas y se jugaría el resultado final a un 60-40 para España (desestimamos el 28% del empate y lo asignamos por igual a los otros dos resultados). De esta forma no lo veo tan raro como se me hacía al principio, aunque no podría decir rotundamente no a cualquier otra explicación que se ha dado sobre el tema. Así que dejo al lector que elija la que sea más apropiada para él.

Un saludo a todos y feliz retorno de vacaciones.

Cálculo de probabilidades de Poisson

2010-07-20T21:26:00.010+02:00

Hace cosa de unos quince días, en una de mis visitas rutinarias al blog, me llevé la sorpresa de que había más de 40 visitantes online. Pensé que sería un error del contador pero resultó ser que no, en dos días recibí más visitas que en todo un mes, y todo ello debido a que Mr. Lucky, un colaborador de Marca, me había enlazado la página en la que hablaba de la distribución de Poisson.

Como agradecimiento había pensado colocar una especie de formulario en el blog para que los visitantes pudiesen calcular de manera sencilla las probabilidades por Poisson de un partido partiendo de la media de goles de los dos equipos.

Al final he conseguido mediante Javascript una especie de formulario que funciona correctamente, pero no se como insertarlo en una entrada. Si alguien lo sabe le agradecería que me dijese como he de hacerlo.

El formulario es bastante sencillote, no me he calentado la cabeza con cosas bonitas porque pensaba meterlo en el blog. Simplemente hay que rellenar las dos casillas de la media de goles de los dos equipos y pulsar sobre calcular.

El formulario te devolverá las probabilidades de cada uno de los resultados y sus cuotas teóricas asociadas.

Lo he conseguido colocar dentro de las mil historias que tiene Google para almacenar páginas y podeis acceder a él a través de este enlace:

EDITO 22/07/10: Como no iba bien el enlace de Google al final he creado una mini hoja Excel que parece ser que puedo añadir al blog.

Aquí os la dejo, espero que os resulte interesante. Solo hay que rellenar las celdas en azul claro y el resto se calcula solo. En el primer cuadrado de la izquierda aparecerán las probabilidades y desplazando la ventana hacia la izquierda aparecen las cuotas teóricas asociadas. Intentaré ir añadiendo más cálculos con forme me sea posible.

Un poco de historia

2010-06-08T21:40:00.003+02:00

Está perfectamente demostrado que el ser humano desde sus más remotos orígenes se ha visto atraído y fascinado por los juegos de azar. Los huesos de astrágalo de oveja y ciervo se utilizaban en las primeras civilizaciones como rudimentarios dados, y se han encontrado en yacimientos con más de 40.000 años de antigüedad. En las tumbas egipcias aparecen pinturas que datan del año 3.500 antes de Cristo en las que también se muestran escenas relacionadas con los juegos de azar, incluso Herodoto hace mención a la popularidad y difusión que tienen este tipo de juego en la antigua Grecia.

En estas civilizaciones antiguas era común recurrir a las voluntades divinas de sus dioses para la explicación del azar. Tanto en Grecia, como en Roma e incluso en civilizaciones como la tibetana o hindú, se han utilizado los dados como una forma de interpretar el futuro y de revelar los designios de sus deidades.

Por aquel entonces, todo lo relacionado con el azar estaba rodeado de un halo de misterio y divinidad, hasta que a finales de la edad media comienzan a aparecer personajes ilustres como Tartaglia e incluso el propio Galileo que trataban de dar una respuesta más racional al sentido del azar. Empieza a forjarse con ellos lo que actualmente conocemos como Estadística y Probabilidad.

Una de las primeras reseñas escritas que hay se encuentra en el poema De Vetula de Richard de Fournival (1200-1250) donde se calcula de manera correcta el número de combinaciones posibles para la suma de puntos obtenida al lanzar tres dados.

Pero dejando a un lado la prehistoria del cálculo de probabilidades, parece que fue Girolamo Cardano (1501-1576). quien en 1526 en su 'Liber de Ludo Aleae' introdujo ideas probabilísticas en el análisis matemático de los juegos de azar. Cardano era un personaje realmente peculiar, médico, matemático y astrólogo, intentó aplicar sus conocimientos astrológicos para vaticinar hechos futuros, la verdad es que sin demasiado éxito. Así predijo que Eduardo VI de Inglaterra tendría una larga vida. El rey murió a los 16 años, al año siguiente del vaticinio. Incluso llegó a predecir su propia muerte, en este caso con acierto porque tres días antes de que se cumpliese el plazo, dejó de comer y murió. Pero fue su faceta de jugador la que le hizo centrarse en el cálculo de probabilidades, eso sí, después de que hubiese apostado y perdido todas las joyas de su esposa en una partida de cartas.

Aunque el libro de Cardano es uno de los primeros publicados sobre esta materia, se acepta generalmente como comienzo de la historia de la probabilidad el año 1654, año en el que comienza la correspondencia entre Pascal y Fermât centrada en resolver los problemas propuestos por el caballero de Méré, un jugador más o menos profesional de la época y un apasionado de todo lo relacionado con el juego de los dados y las cartas.

Este caballero creía que había encontrado una "falsedad" en los números al analizar el juego de los dados. Había observado que el comportamiento de los dados era diferente cuando se utilizaba un dado que cuando se empleaban dos dados. La "falsedad" partía de una comparación errónea entre las probabilidades de sacar un seis con un solo dado a la de sacar un seis con dos dados. Para el caballero debía existir una relación proporcional entre el número de jugadas necesarias para conseguir el efecto deseado en uno y otro caso. El problema está en que el citado caballero no tuvo en cuenta que en el segundo caso estaba analizando una probabilidad compuesta en la que las probabilidades se deben calcular multiplicativamente.

La idea de Pascal y Fermât de dar una explicación científica a este y otros problemas planteados por el caballero de Méré es el origen de la Estadística moderna. Como podemos ver la estadística y probabilidad han estado ligadas desde los orígenes a los juegos de azar y es interesante ver como la inquietud de brillantes pensadores y su intento de dar explicaciones racionales a diferentes problemas planteados por un jugador profesional ha derivado en una ciencia mundialmente reconocida.

Predicciones MLB 14 Mayo 2010

2010-05-14T20:20:00.004+02:00

A partir de mañana las predicciones las iré colocando en el blog de los retos, aunque no contabilizaré los resultados.

Volvemos con la MLB

2010-05-13T20:12:00.006+02:00

Se nota que ya ha comenzado la liga de béisbol porque cada vez son más las visitas que llegan al blog buscando datos y estadísticas de la MLB. Como ya sabrán los más antiguos del lugar, llevo ya unos años con los retos de la MLB y el año pasado, tras unos comienzos no demasiado esperanzadores, tuvimos un final de temporada expectacular, con unos números y porcentajes de acierto realmente altos.

Por ahora estoy actualizando datos en el sistema, y esperando a que las estadísticas de los pitchers se estabilicen, así que para ir abriendo boca y mientras nuestro sistema empieza a funcionar, voy a colocar predicciones de resultados y ratings de otras conocidas y prestigiosas webs, como: VITIBET, MASSEY RATINGS Y THE PREDICTION TRACKER.

Cada una de ellas coloca sus predicciones a 'su manera' así que lo que vamos a hacer es juntarlas todas en una misma tabla para que sea más sencilla su comparación.

Espero poder tener tiempo suficiente para ir colocándolas a diario, pero no me enrollo más y comenzamos:

PREDICCIONES MLB 13 MAYO 2010:

Pulsar sobre la tabla para verla a mayor tamaño.

En la parte de la izquierda de la tabla (zona con lineas color rojo) tenemos los datos de los equipos, EQ2 es el equipo que juega fuera y EQ1 el que lo hace en casa. En la zona azul tenemos las predicciones (EQ2 = anotación prevista para el equipo de fuera, EQ1 = anotación prevista para el equipo de casa) y los ratings (R), cuanto más positivo o negativo es el rating, más confianza en la victoria del equipo de casa/fuera.

Beneficios y apuestas

2010-05-05T20:27:00.003+02:00

Puedo afirmar con casi total seguridad que en cualquier conversación cuyo tema principal sean las apuestas, en algún momento de la misma se hará referencia a los beneficios obtenidos por alguno de los participantes. Para la mayoría de la gente es bastante sencillo entender expresiones como: "La semana pasada he tenido un beneficio de 50 Euros". Y resulta lógico pensar que todos nosotros sabríamos elegir el mejor negocio entre uno que obtiene 50 Euros de beneficio en una semana y otro que obtiene 10.

Evidentemente es preferible ganar 50 Euros a la semana que 10. Pero ¿qué pasaría si dijese que para ganar 50 Euros necesitamos invertir 1000, mientras que para ganar 10 Euros necesito solamente 50?. Si ahora volviésemos a plantear la elección supongo que la mayoría se habrían pasado al segundo negocio.

En esta nueva situación el primer negocio nos devuelve 50/1000 = 5% de nuestra inversión mientras que en el segundo obtenemos un retorno de un 20% del capital invertido (10/50).

Este sería el análisis que cualquier economista podría plantear sobre estas dos inversiones. Pero recordemos que estamos en una conversación sobre apuestas, y por ello, podemos facilitar algo más de información sobre las mismas. En la primera estrategia invertimos 1000 Euros en 5 apuestas realizadas a lo largo de la semana y en el segundo invertimos 50 Euros en 20 apuestas. Con estos nuevos datos, ¿sería correcto seguir manteniendo nuestra inversión en el segundo negocio?. Parece que sí, aunque yo no estaría tan seguro.

Hay muchas maneras de resumir los resultados de un conjunto de apuestas, y una de las más conocidas y utilizadas es el Yield, también llamado retorno de inversión o ROI (return of investment en inglés). El Yield se suele expresar en porcentaje y se define como:

Yield = Beneficios / Cantidad total invertida.

Su interpretación corresponde al porcentaje de beneficios obtenidos por cada unidad apostada.

Para nuestras dos estrategias de apuestas sería:
Yield1 = 50 / (1000 x 5) = 50 / 5000 = 1%
Yield2 = 10 / (50 x 20) = 10 / 1000 = 1%

Según el yield ambas estrategias de apuestas son idénticas. Si nos paramos en este punto y analizamos toda nuestra discusión hemos pasado de preferir el primer negocio, a preferir el segundo, cuando nos han dado algo más de información, para acabar con un resultado idéntico para ambos casos.

Este sencillo ejemplo nos ha servido para ilustrar que no es tan evidente seleccionar o clasificar los resultados de diferentes estrategias de apuestas. Dependiendo de la información de que dispongamos esta clasificación puede variar y la estrategia que en un principio nos parecía la mejor puede pasar a ser la menos favorable y viceversa.

El cálculo del Yield nos permite obtener un valor objetivo con el que poder realizar esta selección o clasificación. Pero como cualquier variable de resumen de datos tiene sus pros y sus contras. La ventaja principal es la ya mencionada: permite comparar entre cualquier estrategia de apuestas. Un sólo número resume los tres factores principales que afectan a las apuestas, la cuota, el porcentaje de aciertos, y la cantidad invertida.

Las desventajas son las relacionadas con el propio resumen. Se pierde información sobre todos los factores que resume: la cantidad de apuestas realizadas, las cuotas, el porcentaje de aciertos, y la cantidad invertida en cada apuesta. A ello habría que añadir que no ofrece ninguna referencia temporal, ¿es lo mismo un Yield del 1% en un año que el mismo yield mensual?. Bajo mi punto de vista no, pero es algo que también se podría debatir.

Todo esto lo iremos tratando y ampliando en posteriores entradas. Hasta entonces, sed felices.

Intercambio de Enlaces

2010-04-22T22:25:00.004+02:00

Son ya bastantes los que me han sugerido un intercambio de enlaces con este modesto blog y la verdad es que soy bastante reticente a ello. Como podéis ver en la parte inferior del blog, solo tengo enlazadas las siete páginas. Tres foros de apuestas, que son en los que suelo participar, ahora en menor medida, la página de escuela de apuestas un proyecto realmente interesante con el que puede que colabore en un futuro, de forma parecida a lo que hago con la revista de winpicks. Y por último dos páginas de apuestas en general.

No me gusta intercambiar enlaces de manera indiscriminada con blogs de picks porque creo que no tiene sentido. La mayoría de estos blogs tienen una vida muy efímera, aparecen y desaparecen de un día para otro y tanto los picks como la gestión que hacen del bank deja bastante que desear. Siempre hay honrosas excepciones, pero son las menos.

A mi me resulta más gratificante recibir mensajes que me agradecen la ayuda que les he facilitado a través del blog, del chat o mail, con sus estrategias, que han pasado de ser un conjunto de datos a algo parecido a una sistema de apuestas. Abrí el blog de los retos para colocar de vez en cuando algún sistema de picks porque también me gusta probar mis sistemas pero la finalidad principal de este blog es enseñar lo poco que se.

No he encontrado muchos blogs con una filosofía similar a este, pero hace unas semanas tuve conocimiento de que alguien proponía algo similar a este, analizar la base psicológica de las apuestas. Como ya le he comentado a su creador le estaba dando un tiempo de prueba para comprobar que no era flor de un día, y felizmente parece que no lo es. Así que tiene el honor de inaugurar la zona de Blogs interesantes. No tendré muchos enlaces bajo ese epígrafe, porque prefiero calidad que cantidad. Máximo habrán 6 enlaces que serán los top 6 blogs de referencia.

Espero que os resulten tan interesantes como a mi.

Podéis sugerir nuevos enlaces en los comentarios de esta entrada, en el chat o a través del correo electrónico.

La ventaja del factor campo: Análisis Primera División Española

2010-04-13T20:14:00.009+02:00

En esta segunda y última entrada vamos a analizar los datos de los últimos 30 años de la primera división del fútbol español para comprobar si existe la ventaja del factor campo y si es cuantificable. Para ello vamos a tomar datos desde la temporada 1978-1979 a la 2008-2009 de la media de goles marcados por temporada por los equipos locales y los visitantes.

Si observamos los datos de la media de goles de los equipos locales por temporada vemos que durante los últimos 30 años la media de goles marcados por los equipos locales ha ido oscilando en torno a 1.57, y se ha mantenido más o menos estable en torno a ese valor, salvo las 6 primeras temporadas en las que la media de goles había sido ligeramente superior.

Analizando los goles por partido de los equipos visitantes observamos algo completamente diferente:

Desde 1978 a 1993 aproximadamente, la media de goles visitantes se mantenía bastante estable por debajo de 1 mientras que rondando el año 1993 se produce un cambio importante y la media pasa a situarse por encima de 1 gol por partido. ¿Qué sucedió en torno al año 93 para que se produzca este cambio?. Algún acontecimiento destacable sucedió en nuestra liga durante esos años y ha originado un cambio importante en la cantidad de goles que anotan los equipos visitantes. Y efectivamente, así es, si dividimos el gráfico en dos períodos, uno hasta el año 94 y otro del 95 en adelante se ve el cambio perfectamente:

Antes del año 95 los equipos visitantes anotaban de media 0.9 goles por partido y a partir de ese año la media se ha incrementado hasta los 1.1 goles por partido. Para los que no lo recuerden en 1995 se produjo el cambio de puntuación por partido ganado de 2 a 3 puntos. Al contrario de lo que cabría suponer, esta modificación no afectó en gran manera al comportamiento de los equipos locales pero sí que lo hizo con los visitantes. Con la condición actual, la diferencia entre empatar y ganar el partido es mayor que antes, y los equipos visitantes tienden ahora a intentar llevarse los tres puntos antes que ‘perder’ dos con un empate.

Este mismo efecto se ha producido también en la Premier League cuando se produjo el mismo cambio de puntuación. En ambos casos la ventaja del factor campo se ha visto afectada con esta decisión de las federaciones y en el caso español se ha pasado de una diferencia media de goles a favor del equipo local de 0.685 en las ligas de 2 puntos a 0.444 en las ligas de 3 puntos. Esta diferencia entre uno y otro período es significativa estadísticamente hablando y está motivada exclusivamente por el cambio que se ha producido en la cantidad de goles anotada por los equipos visitantes.

Así pues, hablando de la liga española podemos decir que, aunque la ventaja del factor campo se ha visto reducida a 0.44 goles por el cambio de puntuación, esta ventaja sigue siendo significativa y concuerda con los resultados de los estudios realizados en otros países. Y además, podríamos añadir a la lista de factores ya mencionados en el anterior artículo, el del criterio de puntuación en la liga, que como hemos visto, afecta negativamente a la ventaja del equipo local.

La ventaja del factor campo

2010-03-09T20:09:00.003+01:00

Se puede definir lo que los ingleses llaman Home Field Advantage (HFA), o como vamos a llamarle nosotros, la ventaja del factor campo, como una diferencia entre los resultados obtenidos por los equipos cuando juegan en casa y cuando juegan fuera. Esta diferencia se puede medir bien en función de la cantidad de puntos obtenidos jugando como local frente a los puntos totales conseguidos durante toda la liga, o bien en función de la cantidad de goles, conseguidos o recibidos, por los equipos cuando juegan de locales y cuando lo hacen como visitantes.

Si se analizan diferentes ligas europeas la ventaja local varía dependiendo del país, según indican Pollard y Pollard en sus estudios. En las ligas Balcánicas, por ejemplo, el porcentaje de victorias de los equipos locales frente al total de victorias conseguidas se acerca al 70%. En el otro extremo se encuentran las ligas Bálticas donde este porcentaje se reduce hasta colocarse cerca del 50%. En una liga en la que la ventaja del equipo local fuese nula los equipos ganarían la misma cantidad de partidos jugando como locales que jugando como visitantes con lo que el porcentaje de victorias locales frente al total de victorias sería muy cercano al 50% como ocurre en las ligas Bálticas.

Esta ventaja también es patente en competiciones europeas como la UEFA Champions League e incluso hay autores, como Dowie, que utilizan este argumento para justificar los triunfos de Uruguay (1930), Italia (1934), Inglaterra (1966), Alemania (1974), Argentina (1978) y Francia (1998) en los mundiales donde los equipos ganadores han sido los anfitriones. Si analizamos los datos de partidos ganados frente a total de partidos jugados de los equipos anfitriones en los mundiales el porcentaje se acerca al 64%.

De los numerosos factores que se utilizan para justificar esta ventaja del equipo local, podemos destacar cuatro principales:

1. El apoyo de la afición
2. El cansancio de los equipos visitantes en sus desplazamientos
3. Disposiciones tácticas
4. Factores psicológicos

El apoyo de la afición:
Es evidente que el aficionado que va a un campo de fútbol suele hacerlo con la intención de ayudar a su equipo a conseguir un resultado positivo. Casi todos coincidiremos en que el apoyo de la afición es un factor importante a la hora de potenciar los resultados del equipo local. Todos hemos oído hablar en más de una ocasión del jugador número 12 haciendo referencia al público asistente en un estadio. Sin embargo este factor es difícilmente cuantificable y su interpretación es cuanto menos dudosa. Aunque hay estudios como el de Ryan Boyko, investigador de la universidad de Harvard, que después de analizar más de 5000 partidos de la Premier afirma que por cada 10.000 aficionados en un campo de futbol la ventaja local aumenta en 0.1 goles. Esto resulta interesante si consideramos que campos como el del Barcelona pueden reunir a más de 100.000 personas en partidos importantes.

Otros autores han relacionado este factor con la posibilidad de influir en las decisiones arbitrales. Aficiones numerosas y muy ruidosas pueden llegar a desnivelar la justa balanza arbitral a favor del equipo local. Y así hay estudios en los que se ha evidenciado un desequilibrio en el número de tarjetas rojas y penaltis recibidos por equipos que juegan como locales y los que lo hacen como visitantes. Estos estudios sugieren que esta parcialidad arbitral, supuestamente inconsciente, puede venir provocada por el ruido ambiental generado por la grada.

El cansancio de los equipos visitantes en sus desplazamientos
Aunque hay autores como Pollard que no han encontrado diferencias en los resultados entre equipos que juegan a distancias menores de 300 Km, hay otros, como Brown et al., que encontraron que la ventaja de jugar como local aumentaba en función de la distancia que recorría el equipo visitante. Este factor podría ser una de las causas de los resultados ya comentados, de los equipos locales en las competiciones europeas o de los mundiales.

Disposiciones tácticas
La mayoría de equipos visitantes, bien sea conscientemente o inconscientemente, adaptan su disposición táctica en función de esa condición de visitante, lo que se traduce en una mentalidad ligeramente más conservadora. Este factor se hace mucho más importante en las eliminatorias a doble partido. Una derrota por un gol hay ocasiones que puede ser un buen resultado para un equipo visitante en el primer partido de la eliminatoria.

Factores psicológicos
Dentro de este grupo se pueden incluir factores relacionados con la territorialidad, el conocimiento del terreno de juego y el entorno, o incluso la propia creencia de los jugadores y entrenadores en esta ventaja de jugar como local.

Como hemos visto, son numerosos los estudios que hay intentando demostrar que existen factores que afectan al rendimiento de un equipo cuando juega en casa, aunque es realmente difícil establecer una relación causa-efecto, debido a la poca ‘potencia’ que tienen los datos utilizados y a las numerosas interrelaciones que tienen estos factores entre sí. A pesar de todo ello, lo que sí parece evidente, es que esta ventaja existe y puede ser cuantificada.

Reto NBA y LNFS

2010-02-18T20:10:00.003+01:00

Como he comentado en el blog de los retos, no he podido sacar nada en claro con los datos del tenis, así que sintiéndolo mucho no voy a hacer ningún reto de este deporte y para no aburrirme he vuelto a mi querida NBA, con un reto de OVER/UNDER que me gusta bastante (ayer empezamos de forma espectacular) y otro que tiene también muy buena pinta el de la LNFS

El de la NBA es un reto diario, mientras que el de futbol sala es semanal. Un poco de todo. Espero que nos vaya bastante mejor que con el último de la NFL.

Manejo de datos en Excel: Ejemplo BetExplorer (2)

2010-02-16T18:28:00.007+01:00

En la anterior entrada ya vimos como podíamos aprovechar los datos de una web como betexplorer y organizarlos para que puedan ser tratados más fácilmente. Al final obtuvimos una tabla de partidos, equipos y resultados similar a esta:

A la izquierda de la tabla pegabamos los datos de Betexplorer y a la derecha los teníamos ordenados. Pero para completar nuestra base de datos nos falta una parte muy importante: las variables de entrada. Estas variables son las que representan al conjunto de datos disponibles ANTES de que el partido se haya jugado, es decir, necesitamos algo así:

Esto lo podíamos haber hecho tomando los datos jornada tras jornada antes de los partidos. Pero también lo podemos hacer partiendo de los datos de betexplorer. No es demasiado complicado, pero debemos ser cuidadosos con las fórmulas. Vamos con ello. Empezaremos por lo más sencillo que es calcular la cantidad de partidos que se han jugado y para ello usaremos la función =contrar.si().

Dos cosas importantes que tengo que destacar, la primera es que en la fórmula tenemos un rango en el que la celda inicial es una referencia absoluta (los valores están entre $) y la final es una referencia relativa. Esto es así para que cuando 'arrastremos' esta fórmula a toda la tabla, el rango de la fórmula SIEMPRE empiece en la primera fila. La segunda es que las fechas o las jornadas deben ir de menor a mayor, es decir, las primeras filas de la tabla serán las primeras jornadas y la tabla se irá rellenando hacia abajo con nuevos partidos y nuevas jornadas.

Una vez dicho esto lo siguiente que debemos hacer es calcular la cantidad de goles anotados y encajados. En este caso vamos a usar la función =sumar.si(), que tiene tres parámetros, el primero es el rango inicial donde se buscan los datos, el segundo es el criterio de búsqueda, y el tercero es el rango que queremos sumar.

Por último vamos a calcular los partidos ganados, perdidos y empatados. Para este cálculo necesitamos hacer un paso intermedio, y crear tres columnas una para cada resultado que llenaremos de unos y ceros en función del resultado del partido. Esto lo haremos con la función =si(condicion; valor si verdadero; valor si falso) de la siguiente forma.

Una vez tenemos estas columnas creadas, utilizaremos otra vez la función =sumar.si() para calcular los tres datos que nos faltan, de la misma manera que hemos hecho con los goles a favor y en contra.

Con esto habremos terminado la tabla para el equipo de casa, para el equipo de fuera se opera de forma similar teniendo en cuenta que los goles a favor son los que mete el equipo de fuera y que los partidos ganados son los que aparecen en la columna con un '2' de encabezado.

Estas funciones de excel son muy potentes y nos pueden ser de gran ayuda, pero tienen una limitación muy importante, y es que son MUY EXTRICTAS. Para estas funciones no es lo mismo Real Madrid que R. Madrid, o incluso peor todavía, diferencian entre cosas como Almería y Almeria (sin acento), incluso un espacio de más entre dos palabras o al principio/final del nombre del equipo hace que para Excel esos datos sean diferentes también. Para evitar, en lo posible, estos problemas aconsejo dos cosas, la primera es tomar los datos SIEMPRE DE LA MISMA PAGINA y segundo usar la función =blancos(), que nos elimina estos fastidiosos espacios innecesarios.

No me quiero extender más en este post, así que si alguien tiene alguna pregunta o necesita alguna explicación más no tiene más que añadir un comentario al post.

Movimiento de cuotas

2010-02-08T19:20:00.007+01:00

Las cuotas que nos ofrecen las diferentes casas de apuestas, evidentemente, no están colocadas a la ligera, porque como ya hemos visto en una entrada anterior existe una relación inversa entre cuota y probabilidad. El bookie, antes de ofrecer las cuotas ha tenido que hacer sus cálculos y simulaciones para estimar la probabilidad de cada uno de los posibles resultados, y en función de esa probabilidad ofrece sus cuotas.

Tomemos por ejemplo el partido del Arsenal contra el Liverpool del próximo dia 10 de Febrero. En Betexplorer tenemos que las cuotas ofertadas son:

Haciendo los cálculos expuestos en el otro artículo podemos estimar que la probabilidad asociadas a estas cuotas son:

Victoria del Arsenal: 45.3%
Empate: 28.6%
Victoria del Liverpool: 26.1%

Si el reparto de dinero por cada uno de los tres resultados fuese idéntico a las probabilidades asociadas, la casa idependientemente del resultado ingresaría 45.3+28.6+26.1 = 100 uds, mientras que repartiría 2.06 x 45.3 = 93.318 uds si vence el Arsenal, 3.58 x 26.1 = 93.438 si lo hace el Liverpoool y 3.26 x 28.6 = 93.236 si el partido queda en tablas. Es decir repartiría unas 93 uds por cada 100 ingresadas. La casa tendría una ganancia del 7%.

El problema aparece cuando el reparto de dinero apostado no corresponde con las probabilidades asociadas. Vamos a suponer que el reparto de dinero corresponde a la distribución de picks que hemos visto en la imagen de betexplorer: 64% para el 1, 18% para la X y 18% para el 2. Si la casa mantiene las cuotas los resultados esperados de pagos serían:

Victoria del Arsenal: 2.06 x 64 = 131.84
Empate: 3.26 x 18 = 58.68
Victoria del Liverpool: 3.58 x 18 = 64.44

Con esta nueva distribución del dinero apostado, por cada 100 uds ingresadas, las devoluciones varían mucho en función del resultado final del partido. Pasan de perder 31.84 uds si el partido lo gana el Arsenal a ganar unas 40 uds en cualquiera de los otros dos resultados. Esta situación no es nada cómoda para la casa porque no suele gustarle demasiado 'jugar' con el dinero, y prefieren situaciones mejor balanceadas. Para conseguirlo lo que harán será mover las cuotas para atraer más dinero a las dos opciones menos favorecidas y reducir las cantidades apostadas en la opción preferida por los apostantes.

Este proceso de ajuste que se hace de forma continua y es común a todos las casas, es muy beneficioso para los apostantes ya que provoca situaciones de 'apuestas seguras' (surebets) y/o apuestas con valor (value bets).

En las apuestas con handicap y en los over unders, en lugar de mover las cuotas se suele optar por otra opción: mover las líneas. Si en un partido de baloncesto se ha colocado un hándicap para el equipo de casa de -5.5 puntos y la distribución de apuestas no es del 50-50 como cabría esperar sino que la mayoría de apostantes han optado por el handicap a favor del visitante (+5.5) lo que hará la casa en esta situación será bajar el handicap del visitante y colocarlo en +4.5 por ejemplo. La finalidad es la misma que la del ejemplo de fúbol pero con la ventaja de que en este caso no se proporcionan surebets a los apostantes, aunque las value bets siguen estando presentes.

Nuevos retos

2010-01-27T21:52:00.003+01:00

Resulta siempre una práctica aconsejable el echar un vistazo atrás y revisar el estado de nuestras apuestas. En algunos casos nos llevaremos más de una sorpresa como me ha pasado a mi. El balance general no es malo, pero resulta que el deporte que más conozco y que suelo seguir con más asiduidad, el tenis, es en el único que tengo pérdidas.

Así que he decidido solucionarlo. La temporada de tenis acaba de comenzar y es bastante larga. Los deportes americanos (NBA, NHL y NFL), mis favoritos para las apuestas, a pesar de las torpezas que cometo a veces en ellos, están acabando las ligas. Hasta que empiece la MLB, allá por Abril, creo que hay tiempo para analizar alguno de los poquísimos datos que hay para el tenis e intentar sacar algún tipo de estrategia.

Por lo pronto no puedo decir nada más porque voy a empezar de cero, pero ya os iré informando del estado y las evoluciones. Como siempre, cualquier opinión o sugerencia sobre esto es absolutamente bienvenida.

La falacia del jugador

2010-01-15T00:01:00.005+01:00

Vamos a ponernos en situación: Casino de Montecarlo, 18 de Agosto de 1913 la bola sale despedida de las manos del crupier empieza su veloz recorrido por el exterior de la ruleta. La gente se agolpa al rededor de la mesa esperando con atención el final de la frenetica carrera de la caprichosa bolita blanca. Al cabo de unos segundos y varios rebotes acaba parándose en una casilla negra. Un sentimiento de estupor generalizado se apodera del ambiente mientras el crupier retira del tapete una pila inmensa de fichas colocadas en el rojo. Solo unos pocos ven doblada su apuesta al negro. Los jugadores doblan y triplican sus stakes de nuevo al rojo, el negro aparece de nuevo con una cantidad de fichas infima comparada con su rival. El 'rien ne va plus' del crupier anunciaba que las apuestas estaban cerradas y daba el pistoletazo de salida a una nueva carrera de la bola blanca que vuelve a tener el mismo final: una casilla negra. Era la vigesimo sexta vez que pasaba esto. El casino ese día se embolsó varios millones de francos y quedará tremendamente agradecido a la Falacia del Jugador. Desde ese día también conocida como la falacia Montecarlo.

Si rebobinamos un poco en el tiempo y nos colocamos en la tirada en la que ya habían salido 20 veces seguidas el negro, no nos sería dificil encontrar a alguien que basándose en las probabilidades nos anunciase que la probabilidad de salir 21 veces seguida negro es prácticamente cero con lo que la apuesta al rojo es absolutamente segura. Un negocio redondo... para el casino, claro. El razonamiento ilustra perfectamente lo que se conoce como la Falacia del Jugador, pensar que un acontecimiento futuro tiene 'memoria' de lo que ha ocurrido anteriormente. La probabilidad de salir 21 veces seguidas un negro es prácticamente 0, eso es verdad, es exactamente 0.5 x 0.5 ... 21 veces. Algo así como una entre 20 millones. Pero es que la probabilidad de que saliesen 20 veces seguidas un negro y en la tirada 21, una rojo, es EXACTAMENTE LA MISMA.

Tanto los lanzamientos de la bola en la ruleta, como los de un dado o los de una moneda, son sucesos INDEPENDIENTES y sus resultados son EQUIPROBABLES, es decir, que tienen todos la misma probabilidad de aparecer y no tiene ninguna influencia sobre ellos todo lo que haya acontecido en el pasado.

Muchas de las maravillosas estrategias que aparecen anunciadas a bombo y platillo por webs y revistas, se basan en explotar este hecho. Así que mi consejo es que no hagaís caso de ellas porque como dijo en su dia Albert Einstein:

"La unica manera de ganar a la ruleta es robar el dinero cuando el crupier no mire"

No se si sabría mucho sobre casinos y ruletas, pero de números algo de idea tenía.

Pero no os preocupeis si alguna vez habeis podido pensar que la bolita tiene memoria, porque incluso los supervisores de los casinos tienen esas ideas. El 14 de Julio del año 2000, exactamente a las 13 horas y 35 minutos en el Caesars Palace el número siete había salido 4 veces seguidas en la ruleta 211. El supervisor de planta en ese momento le dijo al jefe de sala: "te apuesto un millon de dolares a que no sale otra vez...."

¿Quereis saber el final de la historia?. Pues la bolita en la siguiente tirada se paró en la casilla 7, y en la tirada de después LO VOLVIO A HACER!!!!!. La probabilidad de que esto suceda... nada, solo 1 vez de cada 3011 millones. ¿Alguien da mas?.

Reto NFL: ¿Como es posible?

2010-01-05T18:11:00.007+01:00

El titulo del post podría haber sido también, Reto NFL o como meterla hasta el sobaco, tipicas consecuencias de apostar a algo que no conoces. Como podeis comprobar en los picks del reto, los aciertos han brillado por su ausencia, y solo con los Over/Under nos salvamos a medias.

Ya en la primera semana la cosa me llamó la atención, porque si bien habiamos conseguido un nivel de acierto decente, en los partidos había acertado cuotas varias cuotas de 3, e incluso una de 7. Eso me dejó un poco mosca, porque con el nivel de aciertos de los datos de entrenamiento suponía unos porcentajes de beneficios absolutamente increibles. Suerte de principiante, pensé entonces. Efectivametne así había sido. Las dos semanas siguientes vinieron los rojos a pintar los picks. Algo iba mal, realmente mal, porque los porcentajes de acierto en nada se parecían a los que tenía en el entrenamiento. Así que me puse a investigar y después de un rato de comprobaciones he aprendido dos cosas:

1. ODIO LAS WEB AMERICANAS DE ESTADISTICAS Y RESULTADOS: Los datos para las predicciones los saco de www.covers.com. Lo primero es que colocan en primer lugar al equipo que juega fuera, cuando nosotros estamos acostumbrados a que el equipo que va en primer lugar es el que juega en casa. Eso es un problema menor, porque ya me había pasado en otros deportes y es algo que ya conocía. Lo segundo es más gordo, cuando ponen los resultados de un partido finalizado, el Spread lo colocan para el equipo de Fuera, mientras que cuando los datos son de un partido aún por disputar, el Spread lo colocan para el equipo de Casa. Por ejemplo en el partido NYJ-CIN de este fin de semana, los New York Jets juegan en casa de los Cincinati Bengals, hasta aquí todo bien, el Spread ponen -2.5, que corresponde al handicap de los Bengals. Si comprobais este mismo partido dentro de una semana el Spread pondrá +2.5, que es el handicap de los New York Jets. ¿Costaría mucho poner los datos siempre igual?...

Bueno el caso es que en el algoritmo de predicción utilizo este dato para predecir el resultado del partido, el handicap y el Over Under. Casi na!!!.

2. NO APUESTES A ALGO QUE NO CONOCES: Evidentemente todo lo del punto 1 no hubiese tenido ninguna importancia si conociese algo de la NFL, porque al ver un Handicap de -14.5 de un equipo que va primero de su conferencia y juega en casa contra el último de otra conferencia y el sistema predice la victoria del visitante, algo me hubiese llamado la atención. Bueno de todo se aprende.

El resultado de este conjunto de despropósitos ha sido esto:

1 acierto de 6 picks en los handicaps, 9 de 22 en partidos y 8 de 15 en los over under.

¿Hubiese variado el resultado sin cometer este error?, pues bastante

20 aciertos de 23 picks en los handicaps, 21 de 29 en los partidos, y 14 de 17 en los Over/Under.

Ya se que es a toro pasado y es probable que muchos no se lo crean, pero esto es lo que predecia el sistema con los handicaps correctos y es lo que espero que siga prediciendo en el futuro. Siento si alguien ha seguido algún pick, espero remediarlo en las semanas siguientes.

Esto me lo dedico a mi mismo:

El Canto Del Loco - Eres Tonto
Cargado por ConteosDelMundo. - Ver los videos de música recién destacados.

Feliz 2010!!!

2010-01-03T20:00:00.005+01:00

Esperemos que este se cumplan todos nuestros deseos y antes del verano nos vayamos todos de crucero con los beneficios de nuestras apuestas.

FELIZ 2010

El video lo podeis ver en el otro blog, que en este me destartala toda la plantilla.

Nuevo Reto: NFL

2009-12-20T19:09:00.007+01:00

Este año me va a ser muy complicado hacer un reto con picks diarios similar al que hicimos para la MLB, pero voy a ver si puedo mantener uno semanal con la NFL. Aunque primera semana no he podido colocar los picks antes, y se me han pasado ya dos partidos, espero en un futuro poder colocar los picks a finales de semana (jueves o viernes).

Hoy, como primer día, voy a colocar los picks aquí, pero el resto los podreis seguir, como de costumbre, en le blog de los retos de buzjss, que es el que uso para colocar los picks de los retos y los resultados.

Esperemos tener suerte.

PREDICCIONES NFL 20-DICIEMBRE-2009:

VER PICKS Y RESULTADO DEL RETO EN: LOS RETOS DE BUZJSS

Colaboracion en Winpicks

2009-12-18T11:10:00.004+01:00

Como comentaba en el chat, tengo una pequeña sorpresa para compartir con vosotros y es que a partir de enero voy a colaborar en la revista Winpicks con dos artículos mensuales. La revista está dedicada a las apuestas y juegos de azar y actualmente es probable que sea la mejor revista de este género a nivel nacional. En ella voy a compartir páginas con gente como Leo Magrets, los pelayos e incluso el propio Julio Salinas. Eso es todo un honor para mí y para este humilde blog que dista mucho de estar a la altura de ellos. Pero todo se andará, por moral que no sea.

Desde aquí agradecer a Juan la oportunidad que me ha dado y os sugiero a todos los que esteis interesados en este mundo que le dediqueis unos minutos porque la información que aporta es de lo más interesante.

En cuanto al blog, no ufrirá ningún tipo de alteración debido a ello ya que los artículos que publicaré allí los iré colocando en el blog una vez la revista haya salido a la venta.

En los quioscos ya teneis a la venta el número 2, con artículos realmente interesantes, uno de ellos, la falacia del apostante, iba a ser una entrada del blog y me han 'pisado' la idea. En el número 3 que saldrá en Enero publicaré dos articulos uno relacionado con la distribución de Poisson, y en el otro trataremos el tema de la ventaja de campo. Este último tendrá una segunda parte en el número de Febrero. Espero que os guste.

La cristianodependencia del Real Madrid...

2009-12-13T21:54:00.011+01:00

... o saben los periódicos deportivos utilizar las estadísticas?. Hace un par de días el diario MARCA sacó en portada una noticia 'reveladora': Con CR9 el Real Madrid es el doble de bueno. Y subtitulaba: Estadísticamente hay cristianodependencia. La conclusión es demoledora, el Madrid marca de media 2.9 goles por partido con CR9 en el campo, mientras que cuando el portugués no ha jugado la media ha bajado a casi la mitad 1.5 goles por partido. Defensivamente ocurre algo similar, con Cristiano Ronaldo en el campo recibe una media de 0.7 goles por partido, frente a los 1.4 que reciben cuando él no juega.

Las estadísticas de MARCA son muy llamativas, pero con estos datos ¿podemos afirmar lo que dice MARCA con esa contundencia?, ¿son estas diferencias lo suficientemente grandes como para decir que no son debidas al azar?. ¿Habrían utilizado alguna herramienta estadística para confirmar esa afirmación?.

Como no eran demasiados partidos, 11 con CR9 y 10 sin él (descontando el jugado ayer en Valencia). Me puse a buscar los resultados, porque con los datos que proporcionaba MARCA, ES IMPOSIBLE saber si las diferencias son estadisticamente significativas. Así que usando las mismas herramientas que cuando analizamos el cambio de entranador, me puse a verificar si lo que MARCA afirmaba era cierto o no. Y estas son las conclusiones:

Analizando los goles a favor:

En el gráfico podemos ver que las dos 'cajas' que identifican las distribuciones de goles del Real Madrid con CR9 en el campo y sin él, tienen una separación evidente. Esta diferencia visual, que se ve claramente en el gráfico, se traduce en una diferencia estadística real y el 2 Sample T-Test así lo indica.

Analizando los datos de los goles en contra, la cosa cambia:

Aquí la distribución de los dos conjuntos de datos no es tan diferente. Las 'cajas' se solapan y esto hace que, aunque existe una diferencia entre medias, estas no sean lo suficientemente grandes como para que sean estadisticamente significativas.

Así que las diferencias que MARCA indica, son reales, pero sus conclusiones no lo son tanto. El Real Madrid marca menos goles sin Cristiano Ronaldo que con él, esto es cierto y estadisticamente esa diferencia es significativa. Pero en cuanto a los goles recibidos, aunque existe una diferencia también, estas diferencias no son lo suficientemente grandes como para decir que sean debida al factor CR9.

Bueno pues ya vemos que cada uno usa las estadísticas como quiere, y saca las conclusiones que le apetecen, unas con más valor que otras. Por eso yo, como norma general, no me suelo creer ninguna estadística que me llegan con conclusiones tan 'llamativas' como las que hemos visto y con tan pocos datos detrás para corroborarlas.

Series aleatorias en Excel

2009-12-09T18:50:00.004+01:00

No es una práctica demasiado habitual, ni en el mundillo de las apuestas ni fuera de él, el hacer simulaciones de nuestras estrategias antes de llevarlas a la práctica. Resulta más excitante, y 'real', el hacer las pruebas con dinero que con el ordenador, aunque el resultado de estas pruebas sea absolutamente real y, en la mayoría de los casos, no tan excitante. Para intentar minimizar este efecto en nuestro bank, vamos a dar nuestros primeros pasos en la simulaciones y lo primero que debemos dominar es cómo generar numeros aleatorios. Para ello Excel dispone de varias funciones:

La funcion =aleatorio() nos devuelve un número 'pseudoaleatorio' entre [0,1). No me he equivocado con los paréntesis, es la notación matemática para decir que el número es mayor o igual que 0 y menor extricto que 1. Es decir, se acercará todo lo que queramos a 1 pero nunca nos devolverá 1. Esto se puede representar también así [0,1[

Si lo que necesitamos es obtener números aleatorios entre otros dos números diferentes deberemos utilizar la siguiente fórmula:

=aleatorio()*(B-A)+A

Esta fórmula nos va a devolver números aleatorios entre [A, B).

Utilizando la función =aleatorio.entre(A;B) obtenemos también números aleatorios entre [A, B], aunque en este caso los números que nos devuelve la función son enteros en lugar de números reales, que son los que devuelve la función aleatorio().

Estas funciones se pueden utilizar, entre otras muchas cosas, para generar resultados al azar de apuestas. Por ejemplo utilizando =aleatorio.entre(0;1) podríamos generar una columna de ceros y unos tan larga como queramos. El reparto de 0 y 1 será al 50% y se acercará más a este número cuanto mayor sea la cantidad de números generados.

Generando sólo 10 números, con un 1 más o menos podemos pasar del 50% al 60%. Este cambio en 100 números nos haría pasar de 50% a 51%, y en 1000 el cambio sería únicamente de 1 décima porcentual.

Si necesitamos obtener una distribución de 1 y 0 con un porcentaje diferente al 50%, debemos combinar la función =si(condición;resultado si verdadero;resultado si falso) con la función =aleatorio(), de esta forma:

=si(aleatorio()>0.6;1;0)

Con esta función generaremos un conjunto de unos y ceros en los que tendremos un 60% de ceros y 40% de unos. Aquí, igual que hemos comentado en el ejemplo anterior, cuanto mayor sea la cantidad de números generados mayor será la aproximación a estos porcentajes.

Algo similar podemos hacer para generar resultados de partidos de fútbol. La función ahora nos debe devolver tres valores 1, X ó 2 con los porcentajes que le marquemos. En este caso la función se complica un poco más, ya que necesitamos crear una columna para los números aleatorios y otra para la fórmula. La hoja quedaría algo así:

Para comprobar la cantidad de unos, equis y doses que ha generado, utilizaremos la función =contar.si(B2:B101;1). Esta función nos devolvería la cantidad de 1 que hay en el rango B2:B101. El porcentaje lo podemos calcular simplemente dividiendo este valor por la cantidad de números generados, que en este ejemplo son 100. Para saber la cantidad de números que hay en la columna también podemos usar la funcion =contar(A2:A101). OJO, no me he equivocado, cuento la cantidad en la columna A, que es la que contiene los números aleatorios, porque esta función cuenta la cantidad de celdas QUE CONTIENEN UN NUMERO y en la columna B tenemos números (1 y 2) y letras (X). Si queremos contar en la columna B, debemos usar =contara(B2:B101) que cuenta la cantidad de CELDAS NO VACIAS.

No me extiendo más y dejamos esta primera entrada aquí. En las siguentes seguiremos más aplicaciones de las series aleatorias en excel y su uso en simulaciones.

Representaciones gráficas de variables continuas

2009-11-16T22:37:00.007+01:00

Seguimos con la estadística que la tenía un poco abandonada y volvemos con la representaciones gráficas de variables cuantitativas continuas. Para la representación gráfica estas variables podemos elegir una gran cantidad de gráficos. Los más útiles son los diagramas de distribución de frecuencias, frecuencias absolutas o relativas y acumulados o no, los diagramas de tallo y hoja (Steam and leaft plot en inglés) y los diagramas de caja y arbotante (box and whiskers plot). Como estos últimos tienen bastante que ver con el cálculo de valores medios y dispersión de los datos los dejaremos para cuando tratemos estos apartados en un futuro.

En esta primera entrada vamos a tratar exclusivamente de las distribuciones de frecuencia y como podemos realizarlas en Excel. Para ello vamos a utilizar el número de goles anotados por minuto en la primera parte de los partidos de primera división como ejemplo de aplicación. Los datos no son reales, pero para el que quiera y tenga tiempo en Betexplorer podeis encontrar toda la info, eso sí, hay que ir partido a partido.

Bueno supongamos que hemos hecho eso, hemos ido partido a partido copiando y pegando todos los datos de Betexplorer en Excel y al final tenemos algo así:

En la primera columna tenemos los minutos en los que se han marcado los goles y en la segunda tenemos el jugador que ha marcado.

Lo siguiente que debemos hacer es 'agrupar' los datos, pero antes tenemos que determinar el número de grupos o clases que vamos a hacer. Este es un paso realmente importante ya que si los grupos se hacen muy grandes, tendremos pocos grupos y muchos datos en cada grupo, se perderá información sobre la estructura de datos y si se hacen muy pequeños, muchos grupos y pocos datos por grupo, es difícil distinguir la tendencia de la distribución. Existen varias reglas para establecer el número de intervalos/grupos, la más extendida es la de hacer el número de grupos igual a la raiz cuadrada de la cantidad de datos disponibles. Otra regla que podemos también podemos utilizar es la regla de Sturges

Para nuestro ejemplo vamos a usar esta última, porque nos da una cantidad de grupos un poco menor que si utilizamos la de la raiz cuadrada. Para 350 datos que tenemos el número de grupos será N = 1 + 3.3 x log(350) = 9.39, aprox 9 grupos. Estos grupos es conveniente que sean de igual tamaño y mutuamente excluyentes, es decir, si tenemos registrados goles desde el minuto 0 al 45 deberemos tomar grupos de 45 / 9 = 5 Minutos. Y deberían ser 0-4, 5-9 ... Así, ningún intervalo es mayor que otro y no existen grupos que incluyan dos minutos iguales.

Ahora debemos calcular nuestra tabla de frecuencias en Excel. Y esto, como la mayoría de cosas en excel, se puede hacer de varias formas:

1. Usando la función frecuencia
2. Usando la función histograma que se encuentra dentro del complemento 'análisis de datos'
3. Usando tablas dinámicas
4. Usando subtotales
5. Usando la función contar.si

Yo voy a usar esta última, porque es la menos utilizada habitualmente en estos casos y además nos servirá para explicar una función de excel realmente potente, pero ya digo que cualquiera de las otras nos podría valer.

El resultado final es el siguiente.

En la primera columna tenemos los mintos empezando en el 0 y acabando en el 50. OJO esto es importante para el cálculo, no debemos acabar en el minuto 45 aunque en nuestros datos este sea el valor máximo. Veremos el por qué al analizar la fórmula de la columna Frecuencia Acumulada. Para el cálculo de la frecuencia acumulada usamos la función contar.si, que tiene dos parámetros. El primero es el rango de datos, en nuestro caso los datos están en el rango A1:A350. El segundo parámetro es el criterio para contar. Para la primera fila debemos contar todos las veces que aparecen números entre 0 y 4, es decir, número de minuto menor que 5. Esto lo podría haber hecho así directamente =contar.si(A1:A350;"<5"). Si utilizamos esta función obtendremos el mismo resultado, pero, en primer lugar, es más lento de programar, ya que debo ir cambiando el criterio para cada fila de mi tabla y en segundo lugar es mucho menos flexible. De la manera que lo hemos hecho cambiando el valor de las celdas de la columna E nos va a cambiar el criterio y nos acutalizará los datos automáticamente. Además la tabla la rellenamos mucho más rápidamente copiando la fórmula a toda la columna. El valor del minuto 50 lo necesitamos ya que el calculo del último intervalo excluye (el menor es estricto, no es menor o igual) al minuto 45 y muchos de los goles que tenemos contabilizados se han marcado en ese minuto, que incluye también los goles marcados en tiempo añadido.

La última columna es la frecuencia sin acumular y su cálculo es sencillo, como se muestra en la imagen. Con esto tenemos acabada nuestra tabla de frecuencias y podemos representar gráficamente los datos. El resultado final es el siguiente

Para el cálculo de las frecuencias relativas debemos dividir cada uno de los valores de nuestra tabla por el total de datos, en nuestro caso 350. Y las graficas que se obtienen son exactamente iguales lo único que nos cambiaría es la escala del eje Y, que pasaría a ser de 0 a 100%.

Bueno, lo dejamos aquí por hoy y si teneis alguna duda o quereís alguna aclaración ya sabeis como contactar conmigo. Un saludo.

Buscando la mejor cuota: Apuestas similares

2009-11-03T20:05:00.011+01:00

Hace algún tiempo leí, no recuerdo bien donde, algo que me llamó mucho la atención. Las casas de apuestas tienen muchas ventajas sobre los apostadores, manejan más información y normalmente más precisa, tienen muchos datos para analizar y predecir resultados, tienen a mucha gente trabajando para ellos, ofrecen cuotas que por lo general tienen una esperanza de premio negativa..., pero hay una cosa que en la que los apostadores tenemos ventaja sobre las casas: las casas deben sacar cuotas por obligación. No hay elección, si quieren ganar dinero deben ofrecer cuotas, y muchas veces la mentalidad de la casa es ofrecer cuantas más cuotas mejor. Esto es un gran punto a favor del apostante, porque las cuotas no se pueden ofrecer a la ligera ya que algunas están relacionadas entre si. Es lo que yo llamo apuestas similares. Entre ellas distingo dos casos, las idénticas y las 'parecidas'. Vamos empezar con las primeras.

Las apuestas idénticas las podemos encontrar entre distintas casas de apuestas e incluso dentro de la misma casa. Las más evidentes son las que se dan entre apuestas a favor (back) y en contra (lay). Este último tipo de apuestas solo se pueden encontrar en casas de intercambio de apuestas del estilo de Betfair. La manera más sencilla de entender las apuestas en contra es pensar que cuando hacemos un 'lay' estamos apostando a algo que creemos que no va a suceder. Es decir, un lay a Federer @ 2.1 en su partido contra Nadal, significa que creemos que Federer no va a ganar a Nadal, o lo que es lo mismo que Nadal gana el partido (ofrecido @ 1.75). Así las apuestas idénticas en este caso serían:

Lay Federer = Back Nadal

El problema de este tipo de apuestas similares-idénticas es que no podemos comparar las cuotas directamente, como haremos con dos apuestas idénticas a favor (Back). Para poder determinar cual de ellas es más interesante debemos convertir el Lay a Back o viceversa, mediante la siguiente fórmula:

Back = 1 + 1/(Lay -1)

Así en el ejemplo anterior el

Back = 1 + 1/(2.1 - 1) = 1 + 1/1.1 = 1.91

¿Que quiere decir esto?, pues que la apuesta Lay Federer @ 2.1 es más rentable que el Back a Nadal a 1.75

Este tipo de apuestas similares también se pueden dar con apuestas a favor (back) solamente, bien en varias casas o bien en una misma.

Una apuesta a que ambos equipos NO marcan en el partido es idéntica a una apuesta a resultado 0-0.

Una apuesta a que en un partido a 3 sets Fernando Verdasco gana al menos un set es lo mismo que un handicap 1.5 a favor de Verdasco.

Un handicap 1:0 del Spartak sobre el Manchester es una apuesta idéntica a un 1X.

En cualquiera de estos tres casos una comparación directa de las cuotas nos valdrá para identificar la mejor de ellas.

Esta última apuesta también sería idéntica a dos apuestas individuales una al 1 y otra a la X. Pero en estos casos deberemos hacer un cálculo de la cuota equivalente. Veamos como se puede hacer con los datos del partido de Champions League entre el Lyon y el Liverpool:

Una vez tenemos calculadas las probabilidades de cada opción y las hemos transformado en probabilidades unitarias. El calculo de la cuota equivalente es sencillo, simplemente multiplicamos cualquiera de las probabilidades unitarias por su cuota:

Buscamos ahora la cuota para el 1X y la casa nos la da a 1.30, con lo que en este caso deberíamos optar por las apuestas individuales en lugar de jugar la combinada que nos propone la casa. El porcentaje del total apostado que debemos colocar a cada uno de los resultados es el que tenemos en la columna de probabilidad unitaria.

Con el sistema de combinar cuotas podéis sacar otras muchas apuestas idénticas, entre overs, resultado par o impar, o handicaps, y resultados exactos de partidos.

Lo vamos a dejar aquí por hoy porque no quiero hacer la entrada demasiado extensa y en la siguiente veremos las apuestas 'similares', que también su gracia.

Combi 3 o la lotería que siempre toca

2009-10-29T21:18:00.007+01:00

Tenía casi finalizada la entrada para esta semana, pero la voy a aparcar para mañana o el lunes porque esta noticia me ha dejado alucinado.

Esto es un pequeño ejemplo de como buscarle las cosquillas a un bookie, en este caso la loteria de catalunya.

¿Tendrá algo que ver el tio que ideó el juego con el que ha sellado más de un boleto con la misma combinación?.

El resumen es que por cada de 228 Euros tenías un premio garantizado de 3.000 Euracos, nada más y nada menos que una SUREBET de cuota 13!!!!.

Lástima no haberme enterado a tiempo.

Vivir para ver!!!!!

Cuatro consejos más

2009-10-19T19:01:00.007+02:00

Siguiendo con los post de consejos para principiantes y no tan principiantes, en sportsinsights tienen un artículo en el que ofrecen 4 consejos que me han parecido realmente interesantes. Alguno de ellos ya lo hemos tratado aquí en otros post, pero nunca viene mal recordarlos. Este es un pequeño resumen del artículo.

1. Buscar siempre las mejores cuotas:
La explicación de esta estrategia ya la hemos dado en post anteriores. La idea es observar a los bookies como cuando estamos de compras en un supermercado, miramos los precios de los productos que nos interesan y elegimos, por norma general, el sitio que más barato nos los ofrece. En las apuestas la intención es la misma. Escoger el bookie que más rentabilidad me va a dar a mi apuesta.

2. Apuesta en contra de la mayoría:
Esta me ha parecido muy interesante. En la propia página de Sportinsights tienen sus propios datos que corroboran esta estrategia e incluso existen artículos cientificos sobre el resultado de apostar a no favoritos en la MLB que también apuntan a que esta estrategia da resultados positivos a largo plazo.

La explicación es simple. Es evidente que a la mayoría nos gusta apostar a ganadores, los bookies lo saben y para distribuir el dinero en una apuesta suelen ofrecer cuotas atractivas a los no favoritos (dogs o under-dogs en inglés). Como ya hemos visto la cuota está relacionada con la probabilidad del suceso, así que, una cuota que ha subido mucho puede llegar a ser un value importante.

Esta es una estrategia complicada de llevar porque normalmente tendremos más fallos que aciertos, pero, teóricamente, los aciertos, al ser a cuotas relativamente altas, deben compensar las pérdidas de los eventos fallados.

3. Porcentajes de Apuestas:
En Sportsinsights ofrecen datos de las cantidades de dinero apostadas en cada uno de los eventos. Esta información sirve para interpretar como se está moviendo el mercado y puede ayudar a seleccionar mejor nuestras apuestas.

4. Apostar a Favoritos al principio y a No favoritos al final:
Este consejo tiene relación con lo que hemos comentado en el segundo punto. Cuando la casa saca las cuotas al mercado, se supone que ha hecho una estimación correcta de las probabilidades de victoria de cada equipo. Sin embargo las cantidades de dinero asociadas a cada una de las apuestas no se suelen comportar conforme a lo que las casas les interesa, con lo que deben mover las cuotas. Así, al cabo de unas horas las cuotas de los favoritos del público habrán bajado y las de los no favoritos habrán subido.

Esto es lo que comentaba en el chat con Inmortal, es probable que alguna vez siguiendo un pick de algun tipster os hayais encotrado que la cuota que tiene el pick no corresponde con la ofrecida por la casa. Casi siempre la cuota habrá bajado. En estos casos, deberíamos 'aparcar' el pick o incluso ir en contra. Con ello probablemente, consigueremos mejores resultados que siguiendo el pick a una cuota más baja. ¿Como es esto posible, si el tipster tiene rentabilidades positivas?. Vamos a intentar explicarlo con un ejemplo:

Supongamos que una casa nos ofrece la posibilidad de apostar en el lanzamiento de una moneda y nos ofrece:

2.1 Para la cara
1.9 Para la cruz

El tipster nos ofrece como pick Cara @2.1, y también será la opción elegida por la mayoría de gente, con lo que las cantidades de dinero apostadas para este resultado serán mucho mayores que para la cruz. La casa de apuestas cuando detecta esta descompensación intenta regular la situación cambiando las cuotas.:

1.9 Cara
2.1 Cruz

El pick Cara @ 2.1 ofrecido al principio por el tipster era 'rentable' (tenía value), pero al cambiar la cuota a 1.9, el pick ha pasado a no tener value. Y lo contrario ha pasado al resultado Cruz, ha pasado de no ser rentable a ser el value de la apuesta.

En la siguiente entrada veremos otra manera de entender el primer punto: buscar siempre la mejor cuota, analizando apuestas 'similares' ofrecidas incluso por la misma casa.

¿Para qué sirve la Estadistica?

2009-10-05T19:06:00.003+02:00

A pesar de ser esta una cuestión planteada ya en el pasado y sobre la que ya escribimos un post, voy a dedicar alguna que otra entrada más para intentar responder a esta pregunta, cuya búsqueda en google es una de las fuentes de visitas más importantes de este blog. Si haceis la prueba y vais a google y tecleais la pregunta, en primer lugar vais a obtener una página de este blog, y en segundo (la he adelantado en los últimos meses), una página alojada en galeón.

Allí podreis encontrar una buena cantidad de ejemplos de las diferentes aplicaciones de la estadística. Estas probablemente sean las que cualquier buen profesor de universidad os indicaría si le haceis esta pregunta. Pero la estadística, aunque parezca increible, tiene también su parte lúdica.

A través de ella se puede llegar a contestar a preguntas como como:

¿Qué resulta más peligroso: una pistola o una piscina?
¿Qué tienen en común un maestro de escuela y un luchador de sumo?
¿Por qué continúan los traficantes de drogas viviendo con sus madres?
¿En qué se parece el Ku Klux Klan a los agentes inmobiliarios?

No es broma, son las preguntas que se han hecho Steven D. Levitt y Stephen J. Dubner, y a las que han dado respuesta en su libro Freakonomics. Recomendable 100% para todo el mundo, no solo para economistas, o matemáticos, porque no tiene prácticamente ninguna demostración científica y es realmente entretenido de leer. En el libro se muestan una serie de ejemplos prácticos en los se ha utilizado la estadística para responder a preguntas de lo más singulares. Es una especie de pensamiento lateral (thinking outside the box, en ingés) con base matemática. Se trata de estirar y estrujar datos hasta sus límites más insospechados para obtener resultados sorprendentes. Como dicen ellos LAS COSAS A VECES NO SON LO QUE PARECEN.

Algo similar hemos intentado en el blog, en una escala un poco menor, cuando planteabamos la pregunta de si el Real Madrid ha cambiado su estilo de juego. Al final pudimos demostrar con el análisis de unos pocos partidos que los entrenadores que había tenido el Real Madrid era un factor significativo en cuanto a la cantidad de goles que marcaba y recibía el equipo.

La estadistica sirve para esto y para otras muchas cosas, bastantes más de lo que la gente piensa. En futuros post iremos poniendo ejemplos del uso de la estadistica, sus aplicaciones y los resultados que puede proporcionar, en algunos casos realmente sorprendentes.

Consejos para principiantes en las apuestas

2009-09-21T21:13:00.005+02:00

Ya tenía pensada una entrada referente a consejos útiles para principiantes, pero después de ver los comentarios de Inmortal en el chat, he preparado esta, que está más relacionada con sus preguntas y dejaremos la otra para un poco más adelante.

Una buena forma de empezar en las apuestas es utilizar los picks de tipsters reconocidos y con beneficios demostrables a largo plazo. Esto ya se ha comentado en varios retos del foro de iApuestas, también Alber_Industrial hace algo similar en TodoApuestas. Por regla general esta estrategia suele dar buenos resultados. Pero, si funciona en estos casos ¿por qué suele fallar con los principiantes?. Por tres motivos básicamente:

1. La gestión del bank
2. La falta de disciplina y constancia.
3. Las cuotas

1. La gestión del bank:

Casi puedo asegurar sin riesgo a equivocarme, que el 100% de los principiantes apuestan MAYORES CANTIDADES de las que deberían apostar en cada evento, a esto se le llama OVERBETTING en inglés. Esto es algo muy común, por desgracia, en los nuevos apostantes. Las apuestas se ven como un método de generar grandes ganancias a corto plazo. Primer error. NO HAY QUE PENSAR EN DOBLAR EL BANK EN UNA SEMANA, la meta de la mayoría de tipsters es doblar el bank en UNA TEMPORADA (un año normalmente). La finalidad para ellos son los beneficios estables y continuados a largo plazo.

Una estrategia de grandes beneficios a corto plazo hace que apostemos grandes proporciones de nuestro bank en cada apuesta. Como norma general NUNCA APOSTAR MAS DEL 5% del BANK en NINGUNA APUESTA. Y si queremos ser mas restrictivos no superar nunca el 3%. Así evitaremos que las rachas de malos resultados, que suelen ser normales incluso en tipsters de renombre, nos meta en números rojos al instante. Cuando esto sucede, cosa muy común si nuestro objetivo es el corto plazo, lo normal es abandonar, como ha hecho Inmortal. Este es el segundo error.

2. La falta de disciplina y constancia:

Los números del reto de la MLB allá por finales de Junio eran realmente malos, andábamos con unas pérdidas de 15 unidades y un yield rondando el -7%. En esos momentos lo normal era abandonar, como se suele decir cuando pasa esto en los mercados bursátiles, más vale perder que más perder. Pero debemos recapacitar y plantearnos si nuestra estrategia es buena a largo plazo o no. Si no estamos seguros de la respuesta, lo mejor es abandonar. Si la respuesta es SI, como creía yo en el reto de la MLB, debemos SEGUIR. Las malas rachas, como las buenas, son pasajeras. Como se dice vulgarmente no hay mal que cien años dure... ni cuerpo que lo aguante, contestarán otros. Nosotros nos quedamos con la primera parte del dicho, debemos ser constantes y disciplinados, y si queremos abandonar un reto en el que confiamos, lo abandonaremos con GANANCIAS no cuando estemos en pérdidas. Si hubiesemos abandonado en Junio, nos habríamos quedado con ese -15 en nuestro bank. ¿preferís eso o abandonar ahora con un +10, como tenemos actualmente?. No solo hemos recuperado esas 15 uds perdidas sino que además tenemos 10 uds de beneficio. El cambio es sustancial.

Si vosotros habeis elegido seguir a uno o varios tipsters con buenos números lo que debeis hacer es SEGUIR y REVISAR EL PRIMER PUNTO QUE HEMOS TRATADO. Con casi total seguridad se nos ha ido la mano al colocar los stakes en de nuestras apuestas y esto nos ha llevado a una situación 'comprometida'. Hay que aguantar el chaparrón y esperar tiempos mejores. Pero mientras tanto podemos revisar nuestras apuestas, analizar nuestros errores y aprender de ellos para no volver a cometerlos en el futuro.

3. Las cuotas

Para acabar con estos tres puntos, y no porque sea menos importante, volvemos al tema de las cuotas. Objetivo número 1 para principiantes, BUSCAR LA MEJOR CUOTA POSIBLE. Para ello deberemos abrir cuentas en varias casas y apostar SOLO en aquella que tenga la cuota MAS ALTA. Así de simple y así de fácil. Una estrategia así, puede doblar nuestros beneficios en SOLO 10 PICKS.

Por ahora dejamos estos consejos de principiantes aquí, pero retomaremos el tema en unas semanas.

Balance de un año del Blog

2009-09-02T22:56:00.010+02:00

Alla por Abril de año pasado se me ocurrió la "brillante idea" de crear un blog con el propósito de intentar explicar diferentes conceptos estadísticos y su aplicación en las apuestas deportivas. A lo largo de estos 16 meses he ido compaginando post basados en esta idea inicial con otros relacionados también con las apuestas deportivas, incluso he tenido un colaborador, como Baldani, que ha escrito varios post, menos de los que a mi me hubiese gustado. Esta colaboración no está cerrada solo a él, hago extensivo el ofrecimiento a todo aquel que quiera postear algo relacionado con el tema principal del blog, o simplemente que quiera sugerir algún tema a tratar. Esto lo podeis hacer a través del chat, como ha hecho nuestro amigo Inmortal, al que debo una entrada, o bien mediante el correo que uso en el chat.

En terminos generales el resultado ha sido positivo. No se puede decir que sea un blog con una afluencia masiva de visitantes, pero hemos ido incrementando el número de visitas mes a mes, cosa que es de agradecer.

Los visitantes llegan al blog principalmente a través de buscadores, y hemos pasado de los 119 de Agosto del 2008 a 10 veces más (1196) en Junio de 2009.

En estos últimos meses se han multiplicado las vistas provinientes de Venezuela y todo ello por el reto de la MLB. Actualmente la llegada de visitantes más importante se realiza a través de búsquedas en google con la palabra clave MLB. Bien sea buscando predicciones, resultados o estadísticas.

Otra fuente de visitas son las búsquedas sobre probabilidad y sucesos, mientras que el otro grupo importante de visitas vienen a traves colocar en google: para que sirve la estadistica.

Esto último me alegra bastante ya que en la frase de la búsqueda no se ha incluido la palabra c**o. Quiero pensar, que el que llega hasta el blog lo hace con una mentalidad positiva y en busca de aprender algo y no de prenderle fuego a algo. Que aunque suena parecido no es exactamente lo mismo. Para todos ellos prometo alguna que otra entrada interesante relacionada con el tema. Porque tiene fundamento suficiente para ello.

Pues nada más muchas gracias a todos por dedicarme un poco de vuestro tiempo, por visitarme y leer mis aburridos post y espero que sigais visitandome durante algún tiempo más.

Un saludo.

Llegaron las vacaciones

2009-07-30T18:53:00.002+02:00

La verdad he tenido bastante descuidado este blog, basicamente porque he estado liado en el otro con el reto de la MLB. Esperemos que después de las vacaciones podamos seguir adelante en ambos blog con algún reto que me consuma un poco menos de tiempo.

Hasta entonces, que paseis unas felices vacaciones.

¿Que es el trading?

2009-06-24T21:54:00.007+02:00

El trading es una término utilizado en la bolsa para denominar la compra y venta de acciones en un espacio de tiempo relativamente corto. El las apuestas se ha reutilizado y se entiende por trading las apuestas en un mismo evento a varios resultados para obtener una ganancia segura. Es una especie de Surebet, conseguida en base a que las cuotas del evento al que estamos apostando han cambiado con el tiempo.

Existen dos tipos de trading, el trading realizado en casas de apuestas tradicionales y el trading realizado en casas de intercambio de apuestas. En esta primera entrada nos vamos a centrar en el primero de ellos, pero el concepto es similar en ambos casos. Hay que apostar a una de las opciones y esperar que con el tiempo las cuotas cambien para conseguir apostar a otra u otras opciones y salir con beneficios.

Este cambio de cuotas con el tiempo se puede dar de dos formas, una apostando al ganador de un torneo y esperar a que vayan pasando las rondas y la otra es la más habitual, es utilizar las apuestas en LIVE que ofrecen los diferentes bookies. En ambos casos haremos una apuesta y esperaremos a que cambien las cotizaciones para apostar a lo contrario.

Creo que quedará más claro con un ejemplo.

Tomamos el partido de mañana en Wimbledon entre Melzer y Becker. En Bwin encontramos esto:
¿Quién ganará el primer set?
Juergen Melzer (AUT) @ 1.90
Benjamin Becker (GER) @1.80

Supongamos que apostamos a que gana Melzer a cuota 1.9. Comienza el partido y Melzer gana los dos primeros juegos. Automáticamente la cuota de Becker para ganar el set sube, y se coloca a 2.3. En este momento si apostamos a que gana Becker el set tendremos nuestra surebet y saldremos en positivo en nuestro trading. En este momento nos da igual como acabe el set, nosotros terminaremos con beneficios.

Para ayudar a los futuros traders voy a dejar en Google Docs, una hoja de Excel que te facilita la tarea. Veamos como funciona con el mismo ejemplo.

Partimos de la apuesta inicial a Melzer de 10uds. a 1.9. En la zona de encabezado verde vemos que el gasto total es de 10 ud y el beneficio si gana el jugador 1 es de 9 uds. En la zona naranja vemos que el beneficio si gana el jugador 2 es de -10 uds.

En el momento que aparece la cuota de 2.2 lo colocamos en la zona de encabezado naranja y la cosa cambia:

En la casilla con fondo magenta nos aparece 8.6. Estas son las uds que debemos apostar a cuota 2.2 para obtener una surebet con benefico de 0.4 (valor que aparece justo debajo).

Haciendo esto habremos apostado 18.6 uds. si gana el jugador1 obtendremos 0.4 uds de beneficio y si gana el jugador 2 el beneficio será de 0.32uds.

Lo bueno que tiene la hoja es que podemos ir agregando tantas filas como queramos que sempre podremos calcular las uds. necesarias para apostar y conseguir beneficios en los dos resultados, si las cuotas lo permiten. Si la cantidad que aparece debajo de las uds a apostar sale en negativo indica que no hay trading posible con esas cuotas.

Espero que os sirva.

El link de GoogleDocs es el siguiente:

http://spreadsheets.google.com/ccc?key=rEp1SRniHu7T_AW3inBWtrA

Como ya he comentado lo dejo protegido, el que quera que se lo baje y lo utilice como buenamente quiera.

Los Retos de Buzjss

2009-06-21T17:49:00.004+02:00

Para llevar un poco de orden voy a separar en dos blogs lo que son los retos y las entradas de estadística y las dedicadas a apuestas.

En este nuevo blog (Los Retos de Buzjss) colocaré todo lo que son picks y retos, mientras que en este lo dejaré exclusivamente para hablar sobre estadistica y apuestas, como su propio nombre indica.

Ya podeís acceder al otro blog a través de la etiqueta del menú superior. Por ahora he colocado un resumen de todas las entradas con picks y retos que he hecho hasta ahora.

En el nuevo blog también colocaré todo lo relacionado con las predicciones de la MLB, que a partir de mañana espero seguir publicando.

F1: Gp Gran Bretaña 2009

2009-06-19T23:43:00.009+02:00

El GP de Inglaterra de este año vendrá marcado por dos acontecimientos históricos, el primero de ellos es la ruptura entre la FIA y la FOTA que parece que llevará a un mundial de F1 paralelo si las cosas no se enmiendan y el segundo el final de una era en el circuito de Silverstone.

Silverstone es una circuito rápido y complejo a la vez, con una serie de curvas enlazadas de alta velocidad y una zona lenta y técnica. La aerodinamica resulta crucial y hay que dar con el reglaje correcto para que los tiempos salgan.

A ello se une la climatología, tanto la lluvia como el viento son factores muy a tener en cuenta. La lluvia debido al clima muy cambiante de Inglaterra puede hacer acto de presencia en cualquier momento y la situación del ciruito en un antiguo aeródromo hace que el trazado sea muy plano y el viento sople con fuerza en algunas ocasiones.

Vamos con las estadísticas:

ESTADISTICAS DE CARRERAS:

Entre los pilotos con más carreras disputadas en este circuito los que destacan por sus buenos resultados son Rubens, Fisi y Kimi, este último con más del 88% de las veces entre el top 8. En el lado opuesto tenemos a Trulli y a Webber.

ENTRENAMIENTOS Y VUELTAS RAPIDAS:

En este apartado siguen siendo Kimi y Rubens los dos mejores colocados, Kimi con más vueltas rápidas que poles.

CIRCUITO:

El circuito no es demasiado exigente con los monoplazas y eso se nota en el alto porcentaje de coches que acaban la carrera. Si nos fijamos solo hay 2 años en los que acabaron menos del 70% de los coches, 2002 y 2008, ambos años coinciden en que la carrera se disputó en lluvia o con el circuito mojado. Nos fijaremos bien en la previsión meteorológica para ver si se puede sacar partido de esta circunstancia.

Cuotas Bajas ¿si o no?

2009-06-17T11:44:00.003+02:00

No es necesario ser un genio para saber que las apuestas tienen un componente psicológico realmente importante. Si nuestros picks tienen un porcentaje de acierto bajo aunque las cuotas sean altas iremos viendo como nuestro bank va bajando día a día hasta que llegue el pick acertado que nos pega un buen empujón hacia arriba. Ante este panorama, hay que ser bastante consistente y equilibrado para poder aguantar las largas rachas de pérdidas a la espera de un día bueno. Estas cualidades rara vez se dan en un novato en este mundo y este tipo de estrategias son reemplazadas frecuentemente por otras mas 'verdes', las de cuotas bajas.

Si nos damos un paseo por las secciones de estrategias de cualquier foro es normal encontrar retos de cuotas bajas. El primero que me llamó la atención fue el de jorgevcda en iapuestas. Era impresionante ver como uno tras otro los piks se iban pintando de verde y como el bank iba multiplicándose a base de all in's (jugarse todo el bank en cada apuesta). En el último que recuerdo puso 50 picks seguidos sin fallar, el bank paso de 10 uds. a unas 200 uds. ¡Increible!.

Esto, para alguien que empieza en las apuestas, es la llamada de la selva. Tras ver una cosa así es fácil pensar que una estrategia de este estilo siempre da buenos resultados, que las cuotas bajas se aciertan siempre y que nuestro bank no parará de crecer día tras día. ¡Que fácil!.

Pues la cosa no es tan fácil, la consecuencia de apostar a cuotas bajas es que nuestro bank crecerá muy lentamente y si encima tenemos la mala suerte de fallar uno de los picks, recuperarse de esta caída resulta bastante costoso. Tened en cuenta que una cuota de 1.1 significa una ganancia del 10% de lo apostado, con lo que para ganar una unidad deberemos acertar 10 picks.

Con estos beneficios tan exiguos, es fácil encontrar estrategias agresivas para aumentar el bank más rápidamente. Normalmente se suele optar por dos soluciones:

1. Apostar todo el bank en cada apuesta. Lo que antes hemos llamado all in's.
2. Combinar cuotas bajas.

Una gestión de bank a base de todo/nada (all in) suele acabar en el 99% de los casos en nada. Nos estamos jugando todo nuestro capital en cada pick y tarde o temprano saltará la sorpresa y perderemos todo lo apostado. Podeis revisar los foros y los retos de cuotas bajas y comprobar vosotros mismos los resultados.

Para no recurrir a esta gestión tan radical del bank se suele plantear la segunda opción, las combinadas. En las combinadas buscamos una cuota final mayor a base de multiplicar cuotas más pequeñas. De esta forma cuotas de 1.05 - 1.1 pueden transformarse en 2 e incluso 3 dependiendo de la cantidad de eventos que se combinenen. Por ejemplo, combinando 8 cuotas de 1.1 llegamos a una cuota final de 1.1^8 = 2.14

Si optamos por esta segunda opción estoy seguro que ninguna casa de apuestas os cerrará la cuenta. Estamos jugando al juego que más favorece a las casas y, en consecuencia, el menos favorable para nosotros, las combinadas. Un invento en forma de golosina que permite a los apostantes jugar a la lotería en eventos deportivos, pero con unas probabilidades de éxito paupérrimas con respecto a la cuota.

Como no quiero extenderme más, dejaremos para otro post el tema de combinadas ¿si o no?, y contestando a la pregunta inicial, diremos: CUOTAS BAJAS SIEMPRE SI CON LA CONDICION DE QUE TENGAN VALUE, COMO PARA CUALQUIER OTRA CUOTA.

Resultado predicciones MLB: 09/06/09

2009-06-10T18:24:00.007+02:00

Una de cal y una de arena, si ayer deciamos que el día había sido horroroso hoy los resultados no han podido ser mejores. Unos niveles de acierto en los O/U realmente altos, que nos hacen pasar a positivo el global.

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Resultado predicciones MLB: 02/06/09

2009-06-09T20:21:00.006+02:00

Bueno pues después de un paréntesis semanal por causas ajenas a mi voluntad volvemos y actualizamos datos con la última predicción del dia 2, que fue, todo sea dicho un desastre. Esperemos mejorar esta noche

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Resultado predicciones MLB: 01/06/09

2009-06-02T19:33:00.007+02:00

Dia dentro de lo previsto, con buenos resultados en ambos métodos, que nos permite mejorar el global pero no lo suficiente para quedarnos en positivo.

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Resultado predicciones MLB: 31/05/09

2009-06-01T21:57:00.004+02:00

Hoooorroroso dia para despedir junio, salió todo al revés, pero parece que los bookies tampoco lo tuvieron facil. Salvamos los Over Under con un pleno de unders, pero en los partidos solo un acierto.

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Resultado predicciones MLB: 30/05/09

2009-05-31T11:59:00.006+02:00

Resultados dispares para los dos métodos en los partidos de ayer, mientras que el sistema de Over/Unders se pegó el batacazo padre, el de partidos sigue estable con un buen nivel de aciertos.

Esto ya lo había previsto y estoy ajustando las predicciones del O/U en los rangos de predicción con los mejores niveles de acierto. Esperemos mejorar hoy.

Resultados Sabado 30 - 05 -09

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Resultados Predicciones MLB 29/05/09

2009-05-30T10:41:00.008+02:00

Como no se todavia como voy a gestionar esto, voy a colocar aquí el resultado de las predicciones de la MLB

Mejores resultados en las predicciones a partido que en los O/U, en los que seguimos con un porcentaje de acierto muy alto para los unders pero fallan los overs. De todas formas, en positivo los dos sistemas, eso es buena señal.

El Bank para el calculo del yield lo he comenzado en 0 uds.

Esta tarde espero tener un rato y colocar las de hoy.

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Predicciones MLB: Miercoles 10 Junio 2009

2009-05-29T21:49:00.011+02:00

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F1: GP de Monaco 2009

2009-05-21T22:06:00.007+02:00

Llegamos al gran premio por excelencia de la temporada. La carrera de este fin de semana en Montecarlo es la carrera más especial de la temporada, un circuito urbano realmente complicado y estrecho, con curvas muy lentas, en el que los adelantamientos son casi imposibles, por lo que la calificación determinará prácticamente el resultado final de la carrera.

Otra de las particularidades de este Gran Premio es que los primeros libres se disputan los jueves, y los viernes no hay entrenamientos. En las dos primeras sesiones libres de hoy los pilotos se han dedicado a ajustar las suspensiones y la carga aerodinámica del monoplaza. Aunque parezca una incoherencia, Monaco requiere los niveles de apoyo aerodinámico más altos de toda la temporada. Al contrario de lo que pueda parecer el mayor beneficio de la carga aerodinamica en este circuito no son en las curvas, que son la mayoría de baja velocidad, sino que se aprovecha en las frenadas y aceleraciones.

Veamos los resultados de los pilotos en pasadas temporadas:

ESTADISTICAS DE CARRERAS:

De los pilotos que más carreras han disputado en este circuito, el más consistente en cuanto a resultados es Rubens Barrichelo, que ha acabado cerca del 90% de las veces entre los 8 primeros, mientras que Kimi, por ejemplo, solo lo ha hecho el 38% de las veces. Este año, creo que puede ser el año en que Barrichelo suba a lo alto del podium en Montecarlo.

Otro dato interesante es el de Heidfeld, y lo veremos cuando analicemos los datos de las clasificaciones:

ENTRENAMIENTOS Y VUELTAS RAPIDAS:

Como vimos en las carreras, Heidfeld ha acabado el 67% de las veces entre los 8 primeros, mientras que en entrenamientos lo ha hecho bastante peor. Sólo en dos ocasiones ha acabado entre los diez primeros. Así que habrá que estar atentos a las cuotas de si entra en la Q3 y si entra en los puntos en la carrera porque las cuotas deberían ser muy diferentes.

En este circuito deberían estar arriba en calificación, Trulli, Alonso, Hamilton e incluso Raikonen, según los resultados de las pasadas temporadas. De todos ellos el que parece tener el mejor coche es Trulli, así que sería una buena opción para la pole del sábado.

En cuanto a las vueltas rápidas, el que mejores resultados ha obtenido es Kimi.

Todo esto hay que matizarlo este año, debido al gran rendimiento que están teniendo tanto Brawn (Button) como Red Bull (Vetel) en los entrenos. Entre todos ellos estará el poleman y la vuelta rápida en carrera.

CIRCUITO:

Como ya hemos dicho este es un circuito complicado, tanto para pilotos como para las máquinas. En estos últimos años parece que ha aumentado el número de coches que finalizan la carrera, pero aún así, sólo una vez se ha superado el 80% de los coches (16 coches este año). Yo creo que estarán rondando los 6-7 abandonos en la carrera, con una probabilidad de Safety bastante alta. Hay que tener en cuenta que estamos en un circuito urbano y cualquier percance supone un obstaculo en mitad de una pista muy estrecha, lo que fuerza a la salida del coche de seguridad.

Las diferencias entre primero y segundo nunca han superado los 16 segundos y ha estado por debajo de los 10 en la mayoría de las ocasiones.

Esperaremos a mañana a ver si podemos lanzar algún pick y tenemos un poquito más de suerte que en el pasado gran premio.

MLB Primeros pasos

2009-05-15T23:19:00.005+02:00

Pues como comento en el chat, ya tengo casi a punto el reto para este año de la MLB. Falta confirmar que el nivel de acierto se mantiene mas o menos estable para empezar.

Por ahora dejo los primeros datos

Las columnas en verde son las predicciones de las redes neuronales para las carreras de cada uno de los dos equipos y la del total del partido. Las flechas indican las tendencias al Over o al Under y las últimas columnas corresponden a las predicciones estadísticas al partido (positivo significa tendencia a la victoria local) y al Over Under (positivo significa tendencia al Over).

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F1: GP de España

2009-05-08T23:19:00.010+02:00

Primera carrera europea de esta temporada con grandes cambios en la mayoría de monoplazas en busca de los grandes dominadores de este comienzo de la temporada, los Brawn GP. La carrera de este fin de semana va a colocar las cartas boca arriba y en se podrán vislumbrar los pilotos y escuderías que lucharán hasta final de temporada por el título.

Ferrari y Mclaren se presentan en Montmelo con muchas novedades, aunque el resultado de las mismas parece un poco dispar. Mientras en el box de los coches de Maranello las caras eran de suave optimismo, en el equipo del vigente campeon del mundo toca sufrir. Las mejoras incorporadas en los primeros entrenamientos libres no han dado los frutos deseados y el objetivo en los entrenos va a ser tratar de colarse en la Q3.

Renault por su parte ha presentado pequeñas mejoras en el coche, pero el cambio más importante es que van a prescindir del KERS para esta carrera. Pretenden centrarse en el aspecto aerodinámico del coche, factor muy importante en este circuito.

ESTADISTICAS DE CARRERAS:

Analizando los resultados de los últimos 9 años, los pilotos con mejores resultados son Hamilton y Kubica, que aunque solo tienen dos participaciones, en todas han acabado en el top 5, y Hamilton incluso en el top 3. Este año ambos pilotos lo van a tener un poco más complicado ya que sus coches no parece que estén a la altura para seguir manteniendo estos buenos datos.

Otros pilotos que destacan por sus resultados son Massa y Alonso, ambos con un % rondando el 70% en el top 5 y con las mejoras en ambos coches creo que los dos podrían estar en ese top 5.

ENTRENAMIENTOS Y VUELTAS RAPIDAS:

Dos cosas saltan a la vista en este apartado. Rubens Barrichelo cuando ha tenido un coche competitivo (Ferrari) siempre ha estado entre los 5 primeros en entrenamientos. Nick Heidfeld por el contrario no ha clasificado nunca por encima del septimo puesto. Los pilotos de Ferrari muy irregulares en clasificación, mientras que otro gran clasificador como Trulli (ya lo dijimos en Bahrein) siempre ha estado entre los 10 primeros aunque nunca ha podido pasar del cuarto puesto. Pero el que destaca por sus buenas clasificaciones es Fernando siempre ha estado en el top 3 exceptuando un octavo lugar, incluso el año pasado con un coche nada competitivo se coló en el segundo lugar de la parrilla. El piloto asturiano se crece ante su público y creo que este año puede seguir dando la talla en los entrenamientos, en carrera será otra cosa.

CIRCUITO:

Las apareiciones del safety car en carrera no han sido demasiadas, solo en tres grandes premios de los últimos nueve. Sin embargo los abandonos son bastantes, uno de cada 3 coches no finaliza la carrera, con lo que este año con 20 monoplazas cabe esperar unos 7 abandonos. Las diferencias entre primero y segundo suelen ser superiores a los 15 segundos

PICKS para los Entrenamientos (todos en Bwin):

H2H: Hamilton over Kovalainen @ 1.3
H2H: Kubica over Heidfeld @ 1.33
H2H: Tulli over Glock @ 1.3

Para la carrera hay un top 6 de Massa a 2.3 que parece interesante pero lo dejaremos para mañana a ver como acaba el entreno y sobre todo, ver las previsiones del tiempo, que parece que hay probabilidades de lluvia para la carrera, con lo que las opciones de Masa se reducen .

Seguimos con la MLB

2009-05-04T21:12:00.003+02:00

Ya llevo un par de años siguiendo la MLB y el año pasado nos aventuramos con un reto sobre este deporte, que parecía que tenía buena pinta. No se si lo he comentado ya alguna vez, pero la MLB cumple varios requisitos que la hacen interesante para las apuestas. En primer lugar, hay mucha información sobre esta liga, con estadísticas muy buenas. Esto es un buen punto de partida para generar modelos de predicción.

En segundo lugar es una liga que se juega durante todo el verano, cuando la mayoría de deportes que se siguen en Europa han parado. Esto permite seguir apostando de manera mas o menos continua hasta que los deportes 'europeos' vuelven de sus vacaciones estivales.

Y por último, algo que para mí es bastante interesante, los picks los puedes hacer bastante tarde al ser una competición que se desarrolla en Estados Unidos, con lo que la mayoría de partidos comienzan de madrugada.

Ahora estamos en fase de ajustar el método que teníamos el pasado año, para ver si podemos extender los picks no solo a los unders sino también a los overs y a la predicción sobre el partido. Esperaremos unas jornadas más a que los equipos y lanzadores se estabilicen y si los resultados de las pruebas lo permiten seguiremos con el reto del año pasado.

F1: GP de Barhein

2009-04-22T23:27:00.006+02:00

Después del paréntesis vacacional volvemos con la F1 a un circuito de los modernos, en los que solo se han disputado 5 Grandes Premios. En formulaf1 teneis un muy buen análisis de las escuderías y el circuito así que me salto ese paso y vamos directamente con las estadísticas:

CARRERA:

De los pilotos que han corrido las 5 carreras el más consistente en cuanto a resultados es Kimi, con el 80% de las carreras en el podio. Fernando también ha tenido buenos resultados en este circuito, como también los han tenido Massa y Trulli. Ojo con Webber también que ha acabado en los puntos el 80% de las veces y los Red Bull vienen con la moral a tope después del 1-2 de China.

ENTRENAMIENTOS Y VUELTAS RAPIDAS:

Destaca entre todos los resultados los de Massa, que o no entra en la Q3 o clasifica primero o segundo. Trulli también lo ha hecho bien en este circuito y este año los Toyota parten con más ventaja por los test pretemporada que han hecho aquí.

CIRCUITO:

Sólo un año la diferencia entre el primero y segundo ha superado los 3.5 segundos, el % de coches que finalizan la carrera es bastante alto también y no suele ser muy común ver al Safety Car en carrera. Aunque no aparece en las estadísticas la mayoría de las veces el primer abandono se ha producido en la primera vuelta.

Esperaremos a que salgan las cuotas y tener un poco más de información para colocar algún pick.

F1: Gran Premio Malasia

2009-04-03T16:15:00.007+02:00

Después de la apabullante victoria de los Brawn la semana pasada, dejamos Australia y nos trasladamos a Malasia, al circuito de Sepang. Un circuito moderno en el que destaca la calidad tanto del trazado como de la seguridad pasiva. Es un trazado con una gran variedad de curvas: cinco de 1ª o 2ª, y luego otras diez de 3ª o 4ª y dos rectas de 800 metros cada una, para un total de 5.543 Km. En él, el aspecto aerodinámico cobra una gran importancia ya que hay que llegar a una solución de compromiso entre el agarre en las horquillas y curvas lentas y la velocidad punta en las dos rectas. Esto va a perjudicar a las escuderías como McLaren que vienen arrastrando problemas en la aerodinámica del coche desde la pretemporada.

A diferencia de Melbourne, es una pista mucho más amplia, rápida y limpia, además el asfalto está mucho menos bacheado y las rachas de viento no son tan importantes como en el trazado australiano. Estos dos últimos factores hicieron que, según los técnicos de Renault, el coche no fuese lo suficientemente competitivo el pasado fin de semana.

Escuderías que deberían mejorar con respecto a Australia: Renault, por lo ya comentado, Ferrari, poco que decir tras el fiasco de Australia, y Williams, que tienen un coche con gran potencial y tanto Nakajima como Rogsberg se encuentran a gusto en este trazado. Esto parece que se ha confirmado en los primeros entrenos libres.

Neumáticos: Pieza clave en este gran premio. Bridgestone este año va a traer dos compuestos, duro y blando, cuando en años anteriores se optaba por el duro y el medio debido a las altas temperaturas. La durabilidad de el neumático blando será la clave.

KERS: Importante en la salida porque se puede aprovechar el exceso de potencia en la larga recta de meta, aunque habrá que tener cuidado en la horquilla final. Ferrari ha confesado que, si bien puede ser beneficioso en la salida, acelera el desgaste de los neumáticos traseros. Este punto habrá que tenerlo en cuenta cuando se monte el juego de neumáticos blandos.

Climatología: Se preveen lluvias tanto para carrera como para entrenamientos. La carrera se celebra a las 17:00 hora local, con lo que existe la posibilidad de que la visibilidad sea muy baja debido a la lluvia y a la falta de luz. Este factor incrementa las probabilidades de accidente y debería afectar también negativamente a la cantidad de coches que finalicen la carrera.

Pilotos que se crecen en Sepang: Batton, Alonso (es su circuito favorito), Heifield y Nakajima.

Resultados de las últimos 8 años en carrera:

Destaca Alonso que incluso corriendo con Minardi ha llegado a terminar en los puntos.

Resultados Entrenamientos y vueltas rápida en carrera:

Massa y Alonso son los hombres Pole del circuito, y en carrera Kimi parece que mejora sus resultados.

Resultados del circuito:

Circuito exigente para los coches con una media de abandonos del 32%, no ha habido ningún safety car en los últimos años, pero este año dependiendo de la lluvia las cosas pueden cambiar. Las diferencias entre el primero y segundo son muy variables.

Con todo esto vamos con, todo en Paddy Power:

Alonso en los puntos @ 1.8. Los Renault deben mejorar en este circuito, es el circuito preferido de Alonso y siempre ha acabado en los puntos excepto un año con Minardi. Además si aparece la lluvia Alonso es uno de los mejores pilotos en estas circunstancias.

K Nakajima en los puntos @ 3.00 Ya hemos visto que los Williams son rápidos y el piloto japonés ha corrido ya varios años en el circuito cuando era piloto de la GP2 en Japón. Confiamos en él para esta carrera.

Escudería con más puntos: Ferrari @ 3. Barrichelo sale 5 puestos atrás por sustituir la caja de cambios, la fiabilidad de los Brawn está por demostrar y Ferrari no se puede permitir otro fiasco.

Esperemos tener un poco más de suerte que el otro GP.

Llega la Formula1

2009-03-27T20:31:00.003+01:00

Pues ya tenemos aqui de nuevo a la F1, con muchas modificaciones respecto a la temporada pasada, y si no que se lo digan a Hamilton, que le ha tocado vivir lo que vivio Alonso en la temporada pasada.

Los KERS, alerones moviles, neumaticos lisos, una sola marca de gomas... Bueno a lo que voy que esta primera carrera es una lotería. Por lo visto en la pretemporada parece que los Brawn han hecho un gran trabajo, ¡quien lo iba a decir despues de estar casi fuera y que en la pasada temporada no se comian un rosco!. Muchos opinan que han hecho estos tiempos buscando un patrocinador para toda la temporada, se ha hablado de Bwin y de Virgin, aunque parece ser que no se ha concretado nada todavía. Otros equipos que han trabajado bien son Williams, Toyota y Renault.

Para la carrera, llevarán Kers Renault, McLaren, Ferrari y Heifield. Bmw lo decidirá carrera a carrera y en esta Kubica no va a ir con el por el tema del peso. Es uno de los pilotos más altos de la categoría y también con más peso. Según parece para los entrenos no se gana demasiado pero en carrera puede ser una ayuda en adelantamientos aunque el paso por curva, al llevar más peso, puede ser un poco más lento.

En cuanto a estadisticas, este es uno de los deportes que menos páginas de estadísticas buenas he encontrado, solo tengo dos interesantes:

http://www.statsf1.com/
http://www.grandprixstats.com/en/

Tengo la intención de hacer una buena recopilación de estadisticas antes de cada carrera, pero ya empezamos un poco justos para esta, así que a ver si en la siguiente podemos hacerlo un poco mejor.

Pilotos que se crecen en este circuito: Raikonen (8 participaciones, 4 podiums, 4 vueltas rápidas), Alonso (7 participaciones, 4 podiums, 1 vuelta rápida), Hamilton (2 participaciones, 2 podiums), Barrichelo (13 participaciones, 4 podiums, 1 Vuelta rapida) y Rogsber (3 participaciones, 1 podium). Todos ellos deberían estar por delante de sus compañeros de equipo en los H2H tanto en carrera (mucho más probable) como en calificación.

Pilotos que no les va mucho: Massa (6 participaciones, 1 vez en los puntos), Trulli (12-2), Button (9-1, aunque con 1 pole).

Así que para la lotería de la carrera yo voy con (todo en PaddyPower y Stake bajito 1):

Escudería con más puntos: Williams @6 (esperemos que Nakajima no nos gaste una mala pasada)
Vuelta rápida: Raikonen @5

¡¡¡A MADRUGAR TOCAAAAA!!!

Manejo de datos en Excel: Ejemplo BetExplorer

2009-03-11T22:06:00.005+01:00

En esta tercera entrega de la serie relacionada con el manejo de datos en excel, vamos a hacer un ejemplo de como se puede arreglar la información obtenida de una página web como es BetExplorer.

Partiremos de los datos que ofrece la web, que tienen el siguiente aspecto:

Para llegar a esto otro.

Para ello lo primero que debemos hacer es seleccionar todos los datos, copiarlos y hacer un Pegado Especial > Texto en Excel.

Con esto habremos conseguido la primera parte de la tabla (la zona verde). Ahora nos queda rematar la faena y rellenar usando funciones de excel la zona azul.

Las dos primeras columnas son los nombres de los equipos y los vamos a separar utilizando las funciones IZQUIERDA(Texto; Numero de caracteres), ENCONTRAR(Texto buscado; Texto donde busca; Posicion inicial), y EXTRAE(Texto; Posicion inicial; Numero de Caracteres). Esta es la parte más complicada de la hoja, porque lleva varias funciones de texto anidadas, pero una vez la tienes acabada funciona a la perfección.

Lo más importante para poder separar los equipos es ver si hay algún texto que sirva de separardor entre ambos. En este caso se utiliza el guión "-". Esto nos facilita mucho la tarea, porque lo que haremos es decirle a excel que el primer equipo es el texto que hay antes del guion y el segundo es el que hay después. Vamos a ver como traducimos esto a funciones de excel.

La función ENCONTRAR nos devuelve la posición dentro del texto que ocupa el caracter o caracteres que deseamos buscar. Así = ENCONTRAR(Partido;"-") nos va a devolver la posición en la que se encuentra el guión dentro del Partido.

La función IZQUIERDA nos va a devolver los n primeros carácteres del texto. Con esto lo tenemos casi hecho, lo que queremos es pedirle a Excel que nos devuelva los primeros caracteres hasta el guión. Es decir:

Equipo1 = ESPACIOS(IZQUIERDA(Partido;ENCONTRAR("-";Partido)-1))

La función ESPACIOS la coloco para quitar todos los espacios en blanco que sobren y el -1 de después de ENCONTRAR sirve para eliminar el "-" del texto.

Para el Equipo2 es un poco más complicado, porque cambiando la función IZQUIERDA por DERECHA no nos funciona, debido a que necesitamos saber cuantos caracteres hay empezando por la derecha hasta el guión y la función ENCONTRAR nos dice eso pero empezando por la izquierda. Así que tenemos dos alternativas, utilizar la función derecha y calcular el número de caracteres que necesitamos como la longitud total del texto menos la posición del guión, o bien utilizar la función extrae que nos devuelve un trozo de texto desde la posición que nosotros le digamos. Yo voy a utilizar esta última

Equipo2 = ESPACIOS(EXTRAE(Partido;ENCONTRAR("-";Partido)+1;100))

El +1 que hay después de ENCONTRAR, se usa en este caso para que no nos devuelva el guión junto al nombre del segundo equipo, y el 100 del final es para que extraiga 100 caracteres, como no hay tantos, lo que hace es extraer hasta el final del texto.

Ya tenemos hecho lo más difícil y solo nos queda completar la tabla con las columnas finales.

Los goles marcados por el equipo 1 y el equipo 2 los obteníamos con las funciones HORA() y MINUTO(), como vimos en el anterior artículo. Para obtener el resultado del partido, vamos a usar la función SI(condición; accion si verdadero; accion si falso). Esta función se puede anidar hasta un máximo de 7 veces, y para este caso deberemos anidar dos de ellas. Y nos quedaría algo así:

Res = SI (Eq1>Eq2; 1; SI(Eq1=Eq2; "X"; 2))

Con esta función lo que hacemos es comparar si los goles que ha metido el equipo1 son mayores que los que ha metido el equipo2 y si es así nos devuelve 1, si no es así, miramos si los goles del equipo1 son iguales a los del 2, si es así nos devuelve una X, que como es un texto debemos colocarla entre comillas dobles, y si no es así nos devuelve un 2. Como podeis ver la X la debemos de colocar entre comillas porque es un texto.

Para el cálculo del Over2.5 hacemos algo parecido.

O2.5 = SI (Eq1+Eq2>2;1;0)

Si la suma de los goles es mayor que 2, devuelve 1 y si es menor devuelve 0. El 1 y el 0 lo podríamos cambiar por lo que nosotros quisieramos "OVER" y "UNDER", "O" y "U"... pero yo suelo utilizar 1 y 0 porque para saber el % de overs que han salido solo tengo que hacer la media de esta columna. Si utilizamos cualquier otra nomenclatura el cálculo se complica un poco más.

La columna de O1.5, se calcula prácticamente igual que la de O2.5 y no lo voy a hacer. Lo dejo como deberes ;-)

La columna Par se calcula también usando la función Si y la función Es.Par() de la siguiente manera:

Par = SI (ES.PAR(Eq1+Eq2);1;0)

Con estas funciones ya tendríamos completada nuestra tabla.

La hoja de cálculo completa la he subido a GoogleDocs y la podeis encontrar pinchando en este enlace. El funcionamiento es sencillo, copiais los datos de BetExplorer y los pegais en la hoja con CTRL+V. El resto funciona automático. Espero que os sirva.

Manejo de datos en Excel

2009-02-23T16:45:00.006+01:00

Siguiendo con los post relacionados con el manejo de datos en excel, vamos a repasar una serie de funciones avanzadas en Excel que nos van a permitir ajustar a nuestras necesidades, datos copiados desde páginas web.

Las páginas que ofrecen resultados de partidos no suelen seguir un criterio único para mostrar estos datos. Las opciones más comunes son tres: presentar el resultado separado por un guión (1-1), por dos puntos (1:1), o en diferentes columnas (1 1).

El primer paso que debemos dar es copiar los datos y hacer un Pegado Especial > Texto en Excel. Cuando hacemos esto con resultados separados por guiones (1-1), Excel los interpreta como una fecha, siempre que no se presente ninguna incoherencia (días de la supuesta fecha, primer número normalmente, sea menor que 1 o mayor que 31, o cuando los meses sean menor que 1 o mayor que 12). Si Excel advierte una incoherencia en la supuesta fecha, copiará el resultado como una cadena de texto. Para salir de dudas y conocer con que formato ha pegado Excel los datos lo mas apropiado es utilizar la funcion =ESNUMERO(celda). Esta función nos devolvera verdadero o falso segun la celda contenga un valor o no. Hay que tener en cuenta que Excel trata las fechas y las horas como un numero, que representa el numero de días transcurridos desde el 1 de enero de 1990. Así, si el dato que hemos copiado lo ha pegado como una fecha, la funcion nos devolvera verdadero.

Otra manera de detectarlo es viendo la alineación de la celda. Una alineación a la izquierda se usa para cadena de texto y la alineación a la derecha para los números.

Así pues, tenemos 2 opciones, el dato ha sido pegado como fecha o como texto. Si se ha pegado como fecha debemos de utilizar las funciones =DIA(Dato) y MES(Dato). Con la funcion dia obtendremos los goles o puntos anotados por el equipo1 y con la funcion mes los del equipo 2.

Si los datos de partida estan en formato 1:1. Al pegarlos los interpretará como horas, con lo que para separar el marcador utilizaremos las funciones =HORA(Dato) (para obtener los goles del equipo de casa) y =MINUTO(Dato), para el segundo. con este formato segimos teniendo restricciones con respecto a los numeros a pegar y si Excel detecta una incoherencia, hará lo mismo que para el caso de las fechas, pegará los datos como texto.

Para estos casos en que Excel convierte los datos en texto podemos hacer lo siguiente. si los datos siempre tienen el mismo numero de digitos, por ejemplo resultados de futbol el 99% de las vecs los goles seran un solo digito, goles de balonmano 2 digitos (en partido completo). se pueden usar las funciones =DERECHA(Texto; Numero de Caracteres) e =IZQUIERDA(Texto; Numero de Caracteres) combinadas co las funciones =ESPACIOS(Texto) y =VALOR(Texto). las funciones izquierda y derecha son similares y lo que hacen es devolver una cantidad especifica de caracteres empezando por la izquierda o por la derecha del texto selecionado. Estas funciones siempre nos devuelven un texto, que convertiremos en numero con la funcion valor.

La función espacios es muy importante, ya que elimina del texto todos los espacios excepto los que hay entre palabras. nos servira para eliminar espacios sobrantes al comienzo y al final del texto.

El resultado final de todo esto seria algo asi (los datos son de BetExplorer.com)

En la siguiente entada veremos como podemos arreglar nuestros datos cuando tenemos entre los valores pegados textos y numeros, y como se pueden obtener automaticamente los nombres de los equipos.

¿Ha cambiado el Madrid su estilo de juego?

2009-02-11T19:34:00.007+01:00

Desde el día 9 de Diciembre pasado, Juande Ramos se hizo con las riendas del Real Madrid sustituyendo a Bernd Schuster al frente del equipo. Es claro que cada entrenador tiene unas características particulares y le gusta un tipo de juego determinado. Cuando dirigen a un equipo, cambian jugadores, el esquema de juego, la disposición del equipo en el campo, o el tipo de juego. Todo con el fin de imprimir su sello particular en el equipo.

Esto podría ser una buena base para el comienzo de una tertulia después de una buena comida con los amigos, pero, ¿se podrá demostrar estadísticamente?. ¿Será posible demostrar que el Madrid de Juande tiene un estilo de juego diferente al de Schuster utilizando la estadística?. Pues a ello vamos en esta entrada.

Para hacerlo vamos a utilizar dos variables, los goles que ha marcado el Real Madrid y los que ha recibido en los partidos dirigidos por uno y otro técnico.

GOLES A FAVOR:

En el gráfico podemos ver los goles que ha marcado el Real Madrid en los dos períodos. A la izquierda tenemos los goles marcados con Juande como entrenador y a la izquierda los marcados con Schuster. Se puede apreciar que las líneas medias (lineas en verde) son bastante similares, con Schuster habían marcado una media de 2.36 goles por partido y con Juande ese valor baja hasta los 1.57. Hay una diferencia de casi 0.8 goles por partido a favor de Schuster, pero esta diferencia no es lo suficientemente grande como para que sea significativa en un test 2-Sample T test. Dejaremos la explicación de este test para futuras entradas.

GOLES EN CONTRA:

Si analizamos los goles en contra las diferencias se agrandan. Con Schuster el Madrid recibía una media de 1.71 goles por partido, mientras que con Juande el equipo defiende bastante mejor y encaja una media de 0.43. Bastante más de 1 gol menos de media por partido. Esta diferencia, utilizando el mismo test, SI ES SIGNIFICATIVA con un nivel de significación del 95%. Lo que quiere decir que es bastante improbable que esta diferencia entre las medias sea debida al azar, una racha de buena suerte, la disposición de partidos en el calendario, etc.

Con esto se puede concluir que Juande ha cambiado el estilo de juego que tenía el Madrid de Schuster y ahora son un equipo que defiende mejor y al que es más difícil hacerle un gol.

Así que la siguiente vez que alguien os plantee la típica pregunta de ¿para qué sirve la estadistica? podeís decir sin ningún temor a equivocaros, que sirve para comprobar que el Madrid de Juande defiende mejor que el de Schuster. Y quedareis como unos campeones.

Relacion entre cuota y probabilidad

2009-02-05T19:09:00.011+01:00

Como ya hemos comentado en otras entradas existe una relación inversa entre la cuota y la probabilidad. Esto quiere decir que cuanto mayor es la cuota menor es la probabilidad teórica de que aparezca ese resultado.

En un juego justo, donde ninguno de los dos jugadores ganaría usando una estrategia de picks aleatorios a largo plazo, esta relación viene determinada por la siguiente fórmula:

Probabilidad = 1 / Cuota

Sin embargo ante las casas de apuestas tradicionales no estamos jugando a un juego justo. Las casas ofrecen unas cuotas relacionadas con la probabilidad de que aparezca ese resultado pero no podemos calcularla directamente con esta ecuación. Veamos por qué y como se puede calcular la probabilidad estimada de cada evento partiendo de las cuotas ofrecidas.

Tomaremos como ejemplo las cuotas que teníamos para el resultado exacto de sets, en el partido de Nadal contra Verdasco:

Nadal 3-0 @1.7
Nadal 3-1 @2.9
Nadal 3-2 @7
Verdasco 3-0 @25
Verdasco 3-1 @14.1
Verdasco 3-2 @13.5

Aquí tenemos todos los resultados posibles del partido. Si apostasemos la cantidad exacta para ganar 1 ud. a todos los resultado, al final del partido acertaríamos siempre uno de ellos y nuestro retorno sería de 1 ud. Estaríamos ante un suceso cierto o seguro. Pero ¿cuanto nos costaría esta apuesta?. Vamos a calcularlo.

Para el primer resultado si apostamos 1/1.7 = 0.588 uds nos devolverían 1 ud si Nadal gana 3-0, ya que apostaríamos 1/1.7 uds. a una cuota 1.7 con lo que el retorno sería de 1/1.7 x 1.7 = 1

Haciendo la misma operación con todos los resultados posibles tendríamos:

Para cada una de las opciones hemos apostado las unidades necesarias para que nos devuelvan 1 ud si acertamos (Apuesta Ganancia Unitaria). Al final, como ya hemos dicho, acertaremos una de ellas seguro con lo que la casa nos pagará 1 ud, pero hacer todas estas apuestas nos habrá costado un total de 1.26 uds. Es decir perderemos 0.26 uds por cada 1.26 uds. apostadas (un 20.6%). Mal negocio.

Visto desde el punto de vista de la casa, la cosa cambia. Pase lo que pase en el partido la casa va a pagar 1 ud y va a ingresar 1.26. Es decir va a pagar 1/1.26 = 79.31% de lo que ingresa, a esto se le llama fracción de pago. Si paga el 79.31% de lo que ingresa, ofertando estas cuotas, eso quiere decir que va a tener unos beneficios de 100 - 79.31 = 20.69%. ¡Justamente lo que nosotros perdemos!

Evidentemente la ecuación Probabilidad = 1 / Cuota no puede ser correcta en este tipo de juegos. Ya que 1 / Cuota es lo que nosotros hemos llamado Apuesta Ganancia Unitaria y la suma total de todas nuestras apuestas es 1.26 cuando debería ser 1, puesto que estamos ante la suma de las probabilidades de un suceso cierto. Entonces, ¿Cuales son las probabilidades correctas?. El cálculo sigue siendo bastante sencillo, añadiremos el término de la fracción de pago a la ecuación y con ello tendremos las probabilidades estimadas correctas. Así la ecuación quedaría:

Probabilidad = Fracción de pago / Cuota

Todo estos cálculos los he colocado en un nuevo libro de GoogleDocs que podeis encontrar en este enlace, y lo utilizaremos en la siguiente entrada para analizar los resultados esperados de apuestas equivalentes. Pero eso será otro día.

Investigando apuestas

2009-01-29T22:19:00.004+01:00

Vamos a aprovechar el partido de semifinales del Australian Open entre Rafa Nadal y Fernando Verdasco para investigar lo que los bookies tienen guardado. Es una especie de juego, que me recuerda en cierta manera al famoso Cluedo por que nuestra finalidad va a ser descubrir a un resultado, en lugar de a un asesino. Para ello vamos a utlizar las 'pistas' que nos van dejando las diferentes casas sobre el posible resultado del partido. Empecemos.

Bwin nos ofrece para este partido una apuesta sobre la posibilidad de que haya un tie break o no. Las cuotas son de 1.75 para el No y 1.96 para el Si. Bet365 también se decanta por la misma opción 1.61 para el No y 2.2 para el Si. Así que vamos a dar como bueno que no habrá ningún tie break. Ya tenemos la primera pista.

Unibet nos ofrece la apuesta de número de juegos en el primer set menor que 10.5 a 1.4, mientras que bet 365 ofrece una cuota de 1.61 para más de 9.5 juegos para el primer set. Entre ambas se puede extraer que el total de juegos del primer set será de 10 (6-4 ó 4-6)

Ya nos va quedando menos. Si miramos las apuestas por set ambas casas tienen el 3-0 a favor de Nadal a una cuota en torno al 1.7, siendo la segunda cuota menor el 3-1 a casi 3. Así que los bookies apuestan por un 3-0 de Nadal.

Bwin ofrece una cuota de 1.4 a más de 31.5 juegos el partido. Con los datos que tenemos descifrados hasta ahora las únicas posibilidades de que esto así sea es un tanteo de 6-4 el primer set, que lo tenemos ya fijado y 6-4 7-5 (recordemos que hemos seleccionado que no habrá ningún tie break) ó 7-5, 7-5.

Así que el resultado de nuestro partido según las pistas que nos han ido dando los bookies será de 6-4, 6-4, 7-5 ó 6-4, 7-5, 7-5. Cuya suma total de juegos es de 32 ó 34.

¿Qué tiene de interesante esta conclusión?, pues que ambos resultados están de acuerdo con el handicap de juegos que las casas lo han colocado en 6.5 y con el total de juegos jugados en Bet365 que se ha colocado en 33.5 (uno está por encima y otro por debajo, buena señal). Pero lo más importante de todo es que ambos son total de juegos par.

Después de nuestra pequeña investigación tenemos un posible culpable en el punto de mira. TOTAL DE JUEGOS PAR. Este será nuestro pick para esta semifinal. ¿Nos habrán dado los bookies las pistas correctas?. Pronto lo sabremos.

Ficheros Excel para Apuestas

2009-01-20T16:16:00.008+01:00

No me equivocaría mucho si digo que la mayoría de gente de este mundo de las apuestas ha creado algun fichero en excel como ayuda para gestionar sus apuestas. Dependiendo del nivel de conocimiento de cada uno, estos ficheros pueden ser mas o menos sofisticados, pero independientemente de ello son siempre útiles.

Yo, no iba a ser menos, tengo ficheros de todos los colores y tamaños. Uff, como me ha quedado eso, si le añado sabores, a mas de uno le parecerá un anuncio de condones ;-) Bueno a lo que voy, la intención es ir subiendo a GoogleDocs los ficheros más sencillos, que no por ello menos útiles, para que podais hacer uso de ellos. Esto tiene un peligro, tengo que dejar los ficheros como modificables para que sean de utilidad, y en GoogleDocs todavía no han implementado la protección de celdas, con lo que cualquiera puede toquetear las formulas y hacer que el fichero deje de funcionar correctamente. Así que por favor, rogaría encarecidamente que se siguiesen estas instrucciones generales:

1. SOLO MODIFICAR LAS CELDAS SOMBREADAS EN AMARILLO

2. SI POR ALGUNA CIRCUNSTANCIA SE MODIFICA ALGUNA OTRA CELDA, INTENTAD DESACER EL CAMBIO Y SI NO FUNCIONA MANDADME UN MAIL PARA QUE VUELVA A SUBIR EL FICHERO ORIGINAL.

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25/04/09 EDITO: Evidentemente era demasiado confiar en que la gente seguría estos pequeños consejos de utilización, así que los ficheros los voy a dejar como NO MODIFICABLES, si quereis utilizarlos os los bajais y los toqueteais todo lo que querais. Eso si, luego no quiero saber nada de su mal funcionamiento.

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Después de esta pequeña introducción vamos con la explicación del fichero (lo podeis encontrar en este enlace).

Nombre: Sistemas

Para que sirve: Para calcular las ganancias de apuestas en sistema. Se pueden calcular sistemas de apuestas dobles, triples, cuadrúples, quíntuples y séxtuples. Y todas sus variantes, como las apuestas 2/3, 2/4, 3/5 ... todas las combinaciones que querais hasta 6 selecciones. Sumando los resultados de estas combinaciones, se puede obtener también el resultado de la mayoría de sistemas ofrecidos por las casas de apuestas, como Trixie, Patent, Yankee, Super Yankee o Heinz.

Funcionamiento:
El fichero tiene dos zonas, una en la que se introducen los datos (parte superior) y otra en la que se muestran los resultados (parte inferior). En la parte superior tenemos lo siguiente:

Recuerdo que SOLO HAY QUE RELLENAR LAS CELDAS EN AMARILLO. En la primera columna colocaremos la descripción (es opcional) en la segunda se coloca la cuota y la tercera se colocan ceros o unos en función de si el resultado queremos que sea un fallo (0) o un acierto (1). Esta columna es la más importante, ya que dependiendo de la cantidad de fallos o aciertos estimados será rentable un tipo de combinada u otra.

En la zona de resultados (parte inferior) tenemos lo siguiente:

La cantidad de apuestas (15) es el número total de apuestas que podemos hacer con 4 picks, y corresponde a 4 apuestas simples, 6 dobles, 4 triples y 1 cuadrúple. En la casilla precio por apuesta podemos colocar las uds. que apostamos por cada apuesta. Este valor es el mismo para todas las posibles combinaciones.

La columna coste nos muestra el coste de cada una de las apuestas. La columna de ganancias nos muestra la cantidad devuelta para cada apuesta. OJO: Si apostamos 1 ud a una cuota 1,5 y la ponemos como apuesta ganada, la cantidad que mostrará será 1,5 no 0,5. El beneficio de la apuesta lo vemos en la columna %, que nos devuelve el porcentaje sobre la cantidad apostada.

La última columna sirve para seleccionar qué apuestas queremos hacer y sobre esta selección se hace el cálculo mostrado en la última fila (selección). En la imagen se han seleccionado solamente las apuestas sencillas y las dobles, con lo que hacemos un total de 10 apuestas, con unas ganancias de 10.6 uds, que corresponden a un 6%. Si hubiesemos jugado el sistema completo los resultados serían los mostrados en la fila TOTAL, es decir, 15 apuestas, 10.6 uds ganadas y -29.3% de pérdidas.

Espero que os sirva de utilidad y si quereís alguna explicación más o plantear alguna modificación ya sabeis como contactarme.

Copio y pego

2009-01-15T17:39:00.005+01:00

Debe ser por deformación profesional pero me gusta pegarles un vistazo a las estadisticas del blog de vez en cuando para ver como llega la gente a la página y como se coloca el blog en los resultados de los buscadores. Está bien ver como tu página aparece en los primeros lugares de las búsquedas en google. No todas las veces, pero con algunas si que estamos arriba.

Una de las búsquedas más repetidas es la distribucción de Poisson y sus aplicaciones a partidos de fútbol. Si haceis una búsqueda en Google con 'poisson y probabilidades de gol por equipo', no estamos en primera posición por poco, los segundos. Pero lo que más me llamó la atención fue la página que aparece justo a continuación. Una página que habla de la distribución de Poisson y pone un ejemplo con un equipo que se llama Chinchorro. Mucha casualidad, ¿no?.

Pues no, las casualidades en esta vida son mas bien pocas, el artículo en cuestión es un copia + pega del que en su día yo publiqué aquí. No se han molestado ni en cambiar los nombres a los equipos.

La verdad es que tampoco me afectó demasiado, no vivo de las visitas al blog y tampoco cobro royalties por lo publicado, pero que menos que citar de donde has copiado y pegado. Ya se que estamos en crisis, pero citar al autor es gratis, por ahora.

Menos mal que luego te llevas sorpresas cuando ves cosas como estas en uno de los programas de más audiencia de la televisión en EEUU:

Jeessjejeesss, como podeis suponer es guasa, pero queda chulo ¿eh?. Podeis hacer vuestros propios carteles en Atom Smasher. Tienen un montón de opciones.

Reto Primera División: Picks Jornada 22

2009-01-09T17:39:00.011+01:00

Comenzamos esta semana también con otro reto. Este, a diferencia de el de la NHL, haremos dos tipos de gestión de nuestro bank, el primero con un stake plano a partidos individuales y el segundo jugaremos una combinada de todos los partidos seleccionados con una gestión del bank tipo martingale. En concreto usaremos una serie de Fibonacci empezando por 1 ud. Al final de la liga analizaremos los resultados

Picks 07/08-02-09

Resultados:

Reto NHL: Picks 20-01-09

2009-01-08T17:49:00.022+01:00

Picks 20-01-09

Resultados:

Proyectos y retos para este año

2009-01-07T22:24:00.006+01:00

Durante las minivacaciones navideñas, me ha dado tiempo de acabar con las fases de validación de los dos retos y para estos meses vamos a ver si podemos llevar adelante dos retos. Uno diario de la NHL y otro semanal mas cercano de la primera división de fútbol.

El de la NBA lo he abandonado por el momento. Pese a su espectacularidad en los aciertos, cercana al 90%, no resulta tan rentable debido a que la mayoría de los picks son a cuotas bastante bajas. Un fallo con este tipo de cuotas penaliza mucho el resultado final. A esto se añade el tiempo de analisis de los datos, bastante mayor que para la NHL. Todo ello me ha llevado a seleccionar como reto diario el de la NHL en lugar de el de la NBA.

Para este reto utilizaré el Google Docs. Crearé una hoja en la que iré actualizando los picks y los aciertos a diario. Al menos este es el propósito.

Empezaremos con el de la NHL mañana, porque hoy hay solo dos partidos y ninguno de los dos aparece seleccionado por el sistema.

El de la liga lo actualizaré semanalmente, lo más probable será que el lunes lo dejemos para ver resultados y el martes para colocar los picks.

Esperemos tener suerte con ambos.

Análisis Líneas Spread y Over/Under NBA (y 2)

2008-12-30T18:18:00.008+01:00

En el anterior post dejamos por analizar los datos de la temporada 06-07. Habíamos visto en el tramo inicial de la temporada 05-06 alguno de los gráficos con tendencias inestables y en los tramos finales también se detectaron discrepancias. Veamos si podemos confirmar estas conclusiones con el análisis de esta temporada.

Puntos Locales (PL)

El gráfico para los puntos locales durante esta temporada es perfecto, con mínimas desviaciones en los tres períodos y sin signo alguno de inestabilidad.

Puntos Visitantes (PV)

Para los puntos visitantes no ocurre lo mismo. El desajuste más importante se ve al final de la temporada con unas diferencias superiores a los 2.5 puntos entre el valor real y el estimado. Los modelos predecían menos puntos que los que en realidad anotaban los equipos visitantes. Este es el error más grande que hemos encontrado hasta ahora.

Spread (Sp)

Para el Spread tenemos un gráfico muy similar al anterior. Las predicciones fueron bastante buenas durante toda la temporada pero debido a ese fallo en las predicciones para los puntos visitantes en el tramo final tenemos un desajuste de más de 1.5 puntos. Las casas colocaban lineas de spread 1.5 puntos de media más bajas de lo que en realidad eran.

Over/Under (OU)

En este último gráfico se aprecia lo mismo que en los dos anteriores. Buenas predicciones durante toda la temporada pero fallo en el tramo final de más de 3 puntos en media.

Con estos análisis de las dos temporadas podemos concluir que las casas tienen modelos de predicción bastante ajustados. Que además son extrapolables de una temporada a otra porque no se han visto discrepancias repetitivas en los tramos iniciales de las dos temporadas para ninguna de las variables analizadas, pero lo que si hemos notado que en los tramos finales de las dos temporadas algo sucede. Las discrepancias entre los valores previstos por los modelos y los valores reales se hacen mayores y probablemente ahí tengamos, lo que los expertos en márketing llamarían, un nicho de mercado. Esperaremos a final de esta temprada para corroborar los resultados.

FELIZ NAVIDAD!!!

2008-12-26T20:16:00.003+01:00

Me ha costado un pastón, pero la ocasión lo merece y además con los resultados de los últimos retos me lo podía permitir.

Os deseo todo lo mejor para estas fiestas y que continúe el año que viene.

Filosofia en los blogs y foros de apuestas

2008-12-16T23:05:00.003+01:00

Hoy Jsnielfa moderador y uno de los mejores tipsters de forobet, abrió un post que me toca de lleno. ¿A que cojones aspirais?. Creo que no estaría de más pasarse por él y observar como la gente se va quemando debido a la ingratitud de los 'videntes'.

Este post me ha llevado a volverme a plantear la participacion en los foros y el mantenimiento del blog. Yo llevo solo una semana con el inicio de un reto en la NBA y la NHL y desde el primer día me vengo preguntando lo mismo: ¿merece la pena tener la obligación de dia a dia actualizar los dos hilos en los foros y el post en el blog?. Merece la pena estar HORAS haciendo números, calculos, mejorando sistemas, posteando cuando sabes que no vas a recibir nada a cambio?. Creo que la respuesta a todo esto es: NO, NO MERECE LA PENA.

La ley del mínimo esfuerzo es lo que prima, más de 2000 visitas en 8 días en los foros, aquí también se ha subido la cantidad de gente que accede a la página y me busca en google, pero cuento con los dedos de una mano los comentarios y los agradecimientos.

Después de esto he llegado a la conclusión de que para mi no es rentable publicar ningún sistema como estos. Sistemas que me exigen a diario colocar algún dato. NO GANO NADA PUBLICANDO ESTO, mas bien al contrario, pierdo mucho tiempo, cosa que, como a la mayoría de nosotros, no me sobra.

Así que hoy una pregunta me da vueltas por la cabeza, ¿por qué posteamos?. Es probable que buscando la respuesta a esta pregunta encuentre la motivación para seguir presente en foros y blog. Pero hoy por hoy no lo veo nada claro, así que aprovecharé las fiestas navideñas para reflexionar sobre el tema entre polvorón y polvorón.

Preparando nuevos retos

2008-12-10T16:52:00.005+01:00

Creia que ibamos a poder seguir adelante con el reto de la champions league, pero parece ser que Bwin ha decidido eliminar esas apuestas, con lo que acabaremos el reto aqui, por ahora. Me parece demasiado pretencioso suponer que ha sido por nuestro reto, pero la verdad es que podían haber seguido un poco más a ver que pasaba con nuestro sistema.

Pero no pasa nada, estoy en fase de preparación de otros nuevos basados en deportes americanos. No es que controle mucho de este tipo de deportes, pero me resultan bastante interesantes porque entre todos ellos suelen haber partidos durante toda la temporada. Además se juegan por la noche, con lo que las apuestas son como una carta a los Reyes Magos, dejas tus zapatillas colocadas por la noche y al despertarte vas a ver si te han dejado algun regalo. Eso me encanta!!

Ahora estoy en fase de validación de tres estrategias, las más avanzadas las tengo para la NBA y la NHL. Ambos retos son para partidos ganados / perdidos. En otros años he estado investigando sobre los Over Under, pero exigen mucho tiempo de recopilación y procesamiento de datos, así que este año he optado por apuestas al partido, y métodos más sencillos.

En la NBA los resultados eran bastante esperanzadores, en la fase de validacion del método llevaba analizados 38 partidos de los cuales había seleccionado 16 con un 100% de acierto en la predicción. El % de aicierto de la fase de ajuste del método era ya bastante alto, rondaba el 90% pero este nivel de acierto de la fase de validación me parecía exagerado. Así ha sido, en los ultimos 4 partidos ha fallado 3. Entre ellos el de los Lakers de ayer, contra Sacramento que había perdido 11 de los últimos 12 partidos. ¡Cosas de la vida!

En la NHL los resultados son mas estables, rondando el 60% de aciertos, lo que proporciona beneficiós ya que las cuotas al partido suelen estar por encima de 2.

El problema de ambos retos es que son diarios, y eso es algo muy exigente. No se si podré colocar los picks del reto a diario, por lo que también he estado investigando la NFL, aunque en este caso el sistema está mucho más verde. Y lo de verde no es por los beneficios, no penseis.

Por ahora voy a ir colocando las tablas de datos solo de la NHL y NBA, hasta finalizar las validaciones. Cuando termine la fase de validación pondre las tablas de datos con los picks seleccionados solamente. A todo ello podeis acceder directamente pulsando sobre el botón de la parte superior del Blog.

Analisis de Lineas Spread y Over/Under NBA

2008-12-01T18:50:00.008+01:00

En el anterior post sobre la NBA dejamos en el aire el análisis sobre las líneas Over-Under y el Spread colocadas por las casas para los partidos de la NBA. En este post y en los siguientes vamos a realizar un análisis sobre la fiabilidad de estas predicciones dependiendo de la fase de la temporada. Para ello hemos dividido la temporada en tres fases, la primera incluye los 350 primeros partidos (aproximadamente 35 jornadas), la fase intermedia corresponde al grueso de la temporada y la fase final que agrupa los 200 últimos partidos antes de los play-off.

En este primer post veremos los resultados de la temporada 05-06 y en el siguiente comprobaremos si los patrones encontrados en esta temporada se repiten para la 06-07.

Para el análisis vamos a estudiar los errores de las predicciones de 4 variables, la puntuacion local estimada (PL), la puntuacion visitante estimada (PV), el spread para el equipo local estimado (Sp) y la linea Over Under estimada (OU). Las puntuacioines locales y visitantes estimadas las obtenemos a partir de la línea OU y el Sp de la siguiente forma:

PL = ENTERO (OU / 2 - Sp / 2)
PV = OU - PL

Las diferencias se establecen siempre como Valor real - Valor estimado

Los resultados son los siguientes:

Puntos Locales (PL)

La media de las diferencias para el tramo inicial es prácticamente 0 (-0.32), es decir, las predicciones de las casas van bastante ajustadas a las puntuaciones finales, aunque hay un tramo hacia el final de la fase inicial en el que se ven indicios de inestabilidad, con varios puntos por debajo de la media seguidos. Esto se corrige para la zona media de la temporada y al comienzo de la zona final llega un cambio importante. En un primer período las predicciones se van bastante por debajo (diferencias positivas) y luego sucede todo lo contrario.

Las medias de los tres periodos son muy cercanas a 0.

Puntos Visitante (PV)

Aquí sucede algo similar pero en sentido contrario, en el tramo final del período inicial (sombreado en rojo) parece que las predicciones de puntos del equipo visitante fueron algo bajas. Esta falta de precisión en este tramo junto a la observada en las predicciones de los puntos del equipo local hará que el Spread tenga unos valores muy diferentes para la primera parte y la última parte de este periodo inicial. El resto de la temporada se ajusta bastante bien y su media se situa al rededor del 0, y aunque es ligeramente superior, no llega a 1 punto.

Spread (Sp)

Como ya hemos comentado el tramo inicial de las diferenicas para el Spread se ven unos claros signos de inestabilidad (areas sombreadas en rojo y azul). El modelo predecia Spread mucho más altos para el equipo local (zona roja: puntos por debajo de 0 significan que los valores reales son menores que los estimados) y parece que hubo una correccion en el modelo que hizo que las predicciones se fuesen justo al lado contrario (zona azul: valores reales mayores que los previstos). Estas variaciones en las predicciones del modelo pueden venir originadas por lo que comentabamos en la entrada inicial. La temporada estaba comenzando y los datos introducidos en el modelo no eran los suficientes como para tener unas predicciones estables.

Los errores de las medias de las predicciones para esos dos períodos del tramo inicial son de -1.32 puntos para el tramo inicial y de 2.45 para el final. Altísimos si los comparamos con el resto de la temporada, donde la media de los errores de las predicciones sobre el Spread rondan los 0 puntos, y solo se aprecia un ligero ascenso en el tramo final de la temporada.

Over/Under (OU)

Este es el gráfico más estable de todos, las medias de los errores para los tres tramos se distribuyen de manera aleatoria por encima y por debajo de la media y solo en el tramo final se aprecian ligeros desajustes. Las medias de los errores son siempre positivas y solo en el tramo final sube algo más pero no llega nunca a 1 punto.

Como conclusión podríamos decir que los modelos de predicción de las casas para esta temporada han sido realmente buenos, descontando el tramo inicial de la temporada. Veremos si los datos de la temporada 06-07 confirman estas conclusiones.

Retos: Resultados y Picks

2008-11-25T18:24:00.010+01:00

La idea de esta sección es mantener una pequeña estadistica de todos los retos propuestos en el blog para comprobar sus resultados. En la parte superior del blog he colocado también una pestaña que permite acceder directamente a ella de una forma rápida.

Así mantendremos el blog diferenciado en dos zonas. La primera sería la del blog en sí, en la que iremos colocando las entradas normales incluyendo la primera explicación de todos los retos que vayamos planteando y en esta segunda iremos colocando los picks, resultados, estado de los retos... etc.

Por ahora os dejo con las estadisticas de los retos realizados.

RETO CHAMPIONS LEAGUE:

En principio quería seguir con este reto a ver que resultado final obteníamos y de paso comprobar si podíamos pillar alguna cuota de 15, que siempre hace ilusión, pero en Bwin han eliminado estas apuestas para los partidos de hoy. Esperemos que las vuelvan a colocar para poder seguir adelante.

RETO VALUEBETS:

Este reto lo voy a dejar aqui porque para mí es muy exigente en cuanto a tiempo que tengo que dedicarle y de tiempo no voy precisamente sobrado.

RETO GANADOR ROLAND GARROS'08:

Viendo los datos de este reto llama la atención que solo con 1 acierto hayamos acabado en positivo, pero así fue. Arriesgamos en la última apuesta y salio bien.

RESUMEN FINAL:

Resumenes gráficos de variables en escala ordinal

2008-11-24T17:51:00.006+01:00

Los gráficos utilizados en el resumen de datos para variables en escala ordinal son los mismos que para el caso de variables en escala nominal, es decir, histogramas o gráficos de barras y diagramas de sectores. La única diferencia la encontramos en la interpretación del histograma. En los gráficos de escala nominal, la posición de cada una de las categorías era indiferente, mientras que en este caso la posición nos informa sobre el orden en el que se encuentran las categorías.

Veamos un ejemplo. Utilizamos los mismos datos que en la entrada anterior de representaciones gráficas:

Este gráfico

Es exactamente el mismo que este otro:

Lo único que hemos hecho es reordenar las categorías. Sin embargo con datos en escala ordinal, la forma del gráfico si que es importante, ya que las categorías SI estan ordenadas.

Ejemplo posición en parrilla de salida de Alonso y Piquet

Aquí se puede ver que las barras naranja (Alonso) se encuentran agrupadas más a la izquierda (puestos mejores en parrilla) que las barras azules (Piquet).

El objetivo de esta representación gráfica es simplemente mostrar diferencias en las distribuciones. Podemos encontrar diferentes formas de distribuciones a simple vista, pero para confirmar estas diferencias habría que hacer uso de los test de hipótesis, que supongo veremos en posteriores entradas.

Lo único que haremos por ahora es estimar probabilidades y comprobar que se ajustan a las cuotas ofertadas por las casas. Así, recuerdo un pick que puse en Forobet al comienzo de la temporada de F1 sobre un H2H entre Alonso y Piquet. La cuota estaba en torno al 1,15 para la clasificación y a mi me parecía un regalo. Era una 'chiquicuota', como se le suele llamar, pero para mi, esta cuota no debería haber pasado de 1,01 o 1,02. Y los datos al final de la temporada así lo han demostrado. Nelsiño no ha ganado ningún H2H en clasificación a Fernando. Si la cuota hubiese sido correcta, supondría una probabilidad de 1/1,5*Fracción de pago (suponemos un 85%) = 74%

Multiplicando este 74% por el total de carreras (18) supondría un 13-5 a favor de Alonso, cuando ha sido un 18-0. Después de hacer un simple test de hipótesis con estos datos, podemos decir que hay evidencias estadísticas que demuestran que la cuota colocada no era correcta. Es decir, habiamos encontrado un autentico value. Con lo que la apuesta estaba más que justificada.

Páginas recomendables: OLBG

2008-11-11T18:42:00.004+01:00

Entre las muchas páginas que hay relacionadas con las apuestas hay una que me parece muy interesante tanto por la cantidad de información que tiene, como por los servicios que puedes encontrar. El único problema que tiene es que solo está en inglés, como la mayoría de páginas relacionadas con apuestas. En OLBG (Online Betting Guide) podeis encontrar desde competiciones de picks hasta calculadoras de stakes, pasando por los tipicos valuebets o surebets, entre otras muchas opciones. Además tienen una sección en la que analizan los movimientos de las cuotas por horas y en la que hacen una distinción de los bookies en función de como se ha ido produciendo esos movimientos. Ellos han creado tres grupos: los Steamers, los Drifters y los Sleepers. Una traducción bastante libre de estos nombres podría ser: los Favoritos, los Ofertones y los Dormilones.

Steamers

Los Steamers son selecciones que han sido elegidas por una gran cantidad de apostantes a lo largo del día, bien porque la cuota era más alta de lo esperado o bien porque son apuestas consideradas como casi seguras. Seguir esta tendencia puede resultar provechoso pero hay que ser cautelosos y saber a que estamos apostando. Estos movimientos masivos hacia un resultado suelen ser habituales en las carreras de caballos, aunque también pueden aparecer en otros deportes.

La verdad es que siempre resulta agradable apostar a algo con la seguridad de que puede salir, pero no es del todo conveniente apostar sin dar importancia a la cuota a la que estamos apostando. Estos desajustes en el mercado hacen que las apuestas no esten equilibradas para los bookies. Lo interesante para ellos es tener un mercado bien equilibrado, para conseguirlo, moverán las cuotas para ofrecernos a los Drifters (Ofertones) y atraer a otros apostantes hacia esta apuesta para compensar la cantidad de apostantes que han optado por la favorita.

Podeis chequear los Steamers que ofrecen ahora en OLBG siguiendo este enlace:
http://www.valuechecker.co.uk/selection/steamers.php

Drifters

Los difters son generalmente apuestas que no 'gustan' a la gente y a las que los bookies les suben las cuotas durante el día, para hacerlas mas atractivas. .

En un partido de futbol, si se aprecia un drifter para un equipo es probable que haya ocurrido algun cambio de última hora en uno de sus jugadores importantes. Una lesión de ultima hora puede hacer que una cuota varíe drásticamente. Sin embargo la causa más importante para que aparezca un drifter son las fuerzas del mercado. Siempre que aparezca una apuesta desequilibrada el bookie modificará las cuotas para atraer dinero a la opción menos seleccionada, como ya hemos comentado. A pesar de que por norma general un drifter suele acabar como apuesta perdedora, hay que analizar bien nuestros datos porque es probable que encontremos en estos drifters alguna apuesta con value.

Podeis chequear los drifters que ofrece OLBG aqui:
http://www.valuechecker.co.uk/selection/drifters.php

Sleepers

Los Sleepers son aquellos bookies que ofrecen cuotas mucho mayores que el resto. Esto puede venir provocado bien porque el bookie se haya 'dormido' al cambiar las cuotas o bien porque sus estadísticas le indican que el movimiento del mercado es incorrecto. Estas situaciones son especialmente interesantes para los traders.

En el ejemplo que colocan en la web, explican como en una carrera de caballos las cuotas por uno de ellos comenzaron en torno a 4.5 a las 9 de la mañana para descender hasta 3.25 a lo largo del día. La mayoría de bookies bajaron la cuota pero hubo otros que 'se durmieron'. Resultado final: el caballo ganó.

Si quieres ver los sleepers que ofrecen OLBG puedes hacerlo siguiendo este enlace:
http://www.valuechecker.co.uk/selection/sleepers.php

Resultado Picks Liga Campeones

2008-11-06T18:47:00.004+01:00

Ayer me vino justo analizar los tres partidos y colocar los picks antes de que comenzasen, pero mereció la pena, 2 de 3 aciertos a esas cuotas es para estar contento. Para los picks de ayer utilicé los datos de Soccerway que me permiten analizar bastante más partidos que los 6 ofrecidos por Bwin.

Tomé todos los partidos de cada equipo en competiciones oficiales desde el comienzo de la liga. Y fui anotando el primer evento de la primera parte, como ya he explicado. Al final el resultado es una tabla en la que comparamos las cuotas reales con las previstas:

Como se puede ver las cuotas ofrecidas para los goles de los dos partidos acertados eran superiores a las teóricas, por eso las seleccionamos para los picks. En el partido del Mancherster volvía a aparecer la cuota de Sustitución muy por encima de la cuota teórica. De 42 partidos analizados en 9 de ellos el primer evento había sido sustitución, así que la cuota teórica es 42/9 = 4,67 muy inferior al 13 ofrecido. Esta cuota la debemos acertar una de cada 5 veces aproximadamente, si está bien calculada la probabilidad, con lo que el fallo entraba dentro de lo posible. Era una apuesta arriesgada pero con un poquito de suerte, es probable que podamos 'cazar' una de estas cuotas altas en próximos eventos.

Incluso con este fallo nos ponemos en positivo en el reto y seguimos acumulando datos en nuestra base de datos para hacer mas fiables las predicciones.

Nos vemos en próximas rondas de la Champions League.

*********** RESULTADOS DEL RETO ***************
Picks totales: 8
Aciertos: 4 (50%)
Uds apostadas: 43 uds.
Beneficio/ Pérdidas: +10.13 uds.
***********************************************

Picks Liga Campeones

2008-11-05T20:22:00.007+01:00

Siguiendo lo que comentabamos en el otro post de picks vamos a seleccionar para hoy lo siguiente:

Partido Fiorentina - Bayern: Gol 5 uds @ 2.75
Partido R. Madrid - Juve: Gol 5 uds @ 2,65
Partido Celtic - Manchester: Sustitución 5 uds @ 13

No me extiendo más que no hay demasiado tiempo. Mañana comentaremos los picks y los resultados.

Un saludo

NBA: Comienza el show

2008-10-28T22:59:00.006+01:00

Señoras y señores, con todos ustedes, la mejor liga de baloncesto del mundo. La NBA arranca esta noche con 3 partidos y las casas de apuestas han tenido que rescatar del olvido sus sistemas y colocarlos a punto para la nueva temporada. Y esto me ha dado que pensar, ¿de donde sacarán los datos para las predicciones de los OVER/UNDER y los spread?, ¿serán fiables estos datos?.

Después de un largo verano, los equipos han cambiado sus plantillas, se han reforzado, los lesionados se han podido ir recuperando, los viejos son un año mayores y los nuevos se tienen que ir acoplando. Por todo esto, si yo fuese el encargado de colocar estas líneas, no estaría nada tranquilo. Cualquier sistema que se precie necesita datos fiables y cuanto más ceranos a la realidad mejor. Y ahora no estamos en esas condiciones.

El año pasado, comencé a preparar un modelo de predicción para la NBA con datos de la primera parte de la temporada. Además tomaba como base las predicciones de NBAStuffer sobre puntos anotados por partido. Los datos de la web parecían bastante fiables, así que he ido a ver que 'decían' sobre estos tres primeros partidos y me he llevado una sorpresa. No van a publicar datos de predicciones hasta primeros de Diciembre, por una razón completamente lógica: Necesitan datos reales para ajustar su modelo de predicción. Exactamente lo que yo creía.

Todo esto me lleva a enredar y estrujar datos, más aún. Y vamos a ver en las proxímas entradas, si las casas de apuestas colocan las líneas a ojímetro en estos primeros partidos de la temporada o tienen modelos lo suficientemente sofisticados y buenos para dar predicciones ajustadas en estas circunstancias. También veremos si los datos de la pretemporada son extrapolables a la temporada regular o no. Pero no adelantemos acontecimientos, pronto saldremos de dudas.

Yo, por mi parte, me uno a NBAStuffer y prefiero esperarme a tener datos antes de lanzarme con ningún sistema.

Suerte con vuestros picks. ¡QUE COMIENCE EL SHOW!

Resultados Picks Champions League

2008-10-23T18:14:00.008+02:00

Ayer me resulto imposible conectarme, como dicen en la tele, por causas ajenas a mi voluntad, con lo que perdimos la oportunidad de seguir estudiando la estrategia de picks de la Champion League.

El resultado del martes no fue todo lo bueno que hubiese querído basicamente por dos motivos. El primero porque en los partidos que apostamos a la tarjeta como primer evento se dieron goles muy tempraneros, 4' para el Bayern (tarjeta a los 29') y 8' para el Steaua (tarjeta a los 19'). En ambos casos faltó un poquito de suerte, y el segundo fue la selección del stake por el criterio de kelly. Como había comentado en mismo post, 6 partidos es probable que no sean suficientes para estimar las tendencias de cada uno de los eventos y no contento con eso, no solo selecciono picks sino que tambíen asigno stakes tomando las probabilidades calculadas con los datos de los 6 partidos. De esta forma le estoy dando mucho peso a un dato que todavía no se si será correcto. Así que para el resto del reto asignaré un stake plano de 5 uds a cada pick.

Tras los picks del martes el reto queda de la siguiente forma:

Picks totales: 5
Aciertos: 2 (40%)
Uds apostadas: 28 uds.
Beneficio/ Pérdidas: -1.88 uds.

Con el stake plano no hubiesemos tenido pérdidas.

Para los siguientes picks del reto, me guardaré los datos de los 6 partidos que he tomado esta vez y así iremos incrementando la base de datos de partidos analizados, con la esperanza de mejorar en nuestras predicciones. A ver si hay más suerte la próxima vez.

Picks Liga Campeones

2008-10-21T18:35:00.006+02:00

Esta semana vuelve la champions y entre la gran cantidad de apuestas que ofrecen las casas para estos partidos encontramo las apuestas a eventos en escala nominal como los que vimos en el ejemplo de hace un par de post. Así que a modo de repaso y para ver su funcionamiento vamos a utilizar el mismo criterio que empleamos allí para seleccionar posibles apuestas.

Recordemos los pasos:

1. Buscamos los datos de los 6 ultimos partidos para cada equipo que ofrece Bwin
2. Anotamos el primer evento de los ofrecidos para cada uno de los partidos
3. Hacemos un resumen de estos datos
4. Evaluamos la probabilidad de cada evento y calculamos su cuota teórica esperada
5. Comparamos la cuota esperada con la ofrecida por la casa y seleccionamos aquellas apuestas en las que la cuota esperada es menor que la ofrecida.

Con esto tenemos lo siguiente (he seleccionado estos partidos por cuestión de tiempo, no doy para más):

Y seleccionamos como picks:

Partido Bayern - Fiorentina: Tarjeta amarilla 9 uds @ 1.75
Partido Juve - R. Madrid: Gol 5 uds @ 2.75
Partido Manchester - Celtic: Sustitución 2 uds @ 13
Partido Fenerbahce - Arsenal: Gol 4.5 uds @ 2.75
Partido Steaua - Olympique: Tarjeta amarilla 7.5 @ 1.75

El stake lo he hecho siguiendo el criterio de kelly

Los sombreados en amarillo también cumplen ell criterio de ser mayor la cuota ofrecida que la teórica, pero el problema que tienen es que hay muy pocos partidos para confirmar esa discrepancia entre cuotas y los he dejado en 'cuarentena'.

El sistema teoricamente ha de funcionar a largo plazo, así que lo mantendremos para los partidos de la Champion League a ver como evoluciona. El único pero que tiene es que suponemos que los últimos 6 partidos de cada equipo son un buen estimador de las probabilidades de los eventos que estamos analizando, cosa que probablemente no sea del todo cierta. Así que recomiendo no seguir los picks hasta tener datos suficientes para comprobar si el sistema funciona o no.

Por otro lado, después de analizar los partidos de hoy, parece que la casa coloca las cuotas de manera genérica, con muy poca variación de un partido a otro. Esto puede jugar a nuestro favor porque hay partidos en los que las cuotas de un partido standard no se ajustan demasiado bien, como es el caso del partido Juventus - Real Madrid. Para el Madrid en 5 partidos de los 6 analizados, el primer evento ha sido un gol, y solo en 1 ha habido una tarjeta. Sin embargo en los partidos de la Fiorentina, en TODOS el primer evento ha sido una tarjeta.

Veremos lo que pasa hoy y mañana seguiremos.

La distribución de Poisson: Test de ajuste

2008-10-16T18:22:00.009+02:00

En esta segunda entrega sobre el uso de la distribución de Poisson para predecir resultados de partidos de Futbol vamos a exponer como podemos comprobar si nuestros datos se ajustan a este tipo de distribución o no. Esto se conoce en estadística como test de bondad de ajuste o, en inglés, goodness of fit test.

Este proceso que vamos a explicar se puede utilizar con cualquier tipo de variable en escala nominal u ordinal y sirve para cualquier tipo de distribución.

El test está basado en la distribución chi cuadrado () y fue creado por uno de los más reputados estadísticos de los últimos tiempos, Karl Pearson. Su base, como en todos los test de hipótesis, consiste en establecer dos hipótesis, la hipótesis nula que considera que los datos que tenemos se ajustan a una determinada distribución y la hipótesis alternativa que es la negación de la nula, es decir, nuestros datos no se ajustan a la distribución. Dicho así no parece muy claro, pero es como se suele explicar la teoría. Traducido al cristiano sería algo así: Tenemos unos datos que 'parece' que siguen una determinada distribución, pero hay unas diferencias entre los datos que tenemos (observados) y los que deberían de ser (esperados). ¿Son esas diferencias lo suficientemente grandes para que sean provocadas por el azar?. La respuesta a esta pregunta la obtendremos con el test de bondad de ajuste.

Alguno a estas alturas se estará preguntando, ¿pero para que necesito hacer esto, si saco la media y lo meto en la fórmula de Poisson y obtengo el resultado que necesito?. La respuesta es sencilla, si nuestros datos no siguen la distribución de Poisson, todas las predicciones que hagamos utilizando las fórmulas para esta distribución serán erroneos y si nos basamos en ellos para apostar, tenemos muchas posibilidades de ver numeros rojos en nuestro bank a final de temporada.

Después de este pequeño paréntesis económico, vamos a ver como podemos realizar el test de bondad de ajuste a una distribución de Poisson en Excel.

Para ello tomaremos los datos del total de goles marcados por partido en la primera división durante la temporada 2007-2008. Pulsando sobre estadísticas tendremos el resumen de los datos que necesitamos. Estos serían nuestros valores 'Observados'. El siguiente paso que debemos hacer es calcular la media de los goles totales marcados por partido. Al tener los datos resumidos no podemos utilizar la función promedio() si no que debemos hacer una especie de 'desagrupamiento'. Esto, como siempre, se puede hacer de varias formas, yo voy a explicar dos de ellas, las más sencillas.

La primera es crear una nueva columna en la que multiplicaremos el número de goles por la cantidad de partidos (Columna C). Sumaremos todos esos productos y dividiremos este valor por el total de partidos jugados.

La otra es usar la formula sumaproducto(A2:A11;B2:B11) y nos ahorramos el paso de las multiplicaciones, que lo hace excel internamente. El resultado es el mismo para ambos casos, ¡Faltaria más!.

Una vez calculada la media, lo que hacemos es determinar los valores 'Esperados' según una distribución de Poisson con esa media. Esto lo calculamos multiplicando la probabilidad de Poisson para cada resultado, por el total de partidos.

La última columna la utilizaremos para calcular el estádistico con la siguiente fórmula:

Esta columna es importante, porque nos da información de donde se producen las mayores discrepancias. Cuanto mayor sea el valor que obtengamos, mayor es la discrepancia entre el valor observado y el esperado. Más alejado está ese punto de su lugar teórico predicho por la curva de Poisson y más probabilidad tenemos de que el resultado del test nos diga que nuestros datos no se ajustan bien a la curva.

Ya solo nos queda sumar todos estos valores y 'buscar' dentro de la función y comprobar si las diferencias que hemos encontrado son lo suficientemente grandes o no para rechazar o no rechazar la hipótesis nula. Ya veis que he dicho rechazar o no rechazar, en lugar de rechazar o aceptar, porque NUNCA se acepta la hipótesis nula. Este es un error muy común en la interpretación de los resultados de test de este tipo. Pero dejaremos esto para un futuro.

La función tiene dos parámetros, el primero de ellos es el valor de nuestra suma, y el segundo son los grados de libertad para los que vamos a calcular este estadístico.

Los grados de libertad se obtienen con la siguiente fórmula: GL = Nc - Np - 1

Siendo Nc = al número de categorías que tenemos y Np = número de parámetros que estamos estimando. Para nuestro caso tenemos 10 categorías y vamos a estimar un parámetro solo que es la media: GL = 10 - 1 - 1 = 8

El valor que nos devuelve es lo que en estadística se llama P-Value, y corresponde a la probabilidad de equivocarnos si rechazamos la hipótesis nula. Como norma general se suele tomar como valores de corte el 5% ó el 1% dependiendo de lo restrictivos que seamos. Este valor lo debemos de tomar ANTES de la realización del test y será nuestro límite para rechazar o no rechazar la hipótesis nula.

En el ejemplo tenemos un P-Value de 0.54 con lo que debemos decir que las diferencias que hemos encontrados no son lo suficientemente grandes como para decir que nuestros datos no siguen una distribución de Poisson. Como esto es un poco engorroso, hay mucha gente, que viendo este P-Value, adopta una postura más comprometida y llega a decir que nuestros datos siguen una distribución de Poisson. Pero como ya he explicado esto no es del todo cierto, puede que siga una distribución de Poisson o puede que se acerquen más a otro tipo de distribución. El aspecto final de la hoja sería el siguiente:

Como no quiero extenderme más, solo hago una puntualización final. Si os fijais tenemos dos categorías con menos de 5 datos (8 y 9 goles), siendo estrictos deberíamos haber agrupado estas dos categorías y crear una nueva como más de 6 goles, agrupando en ella las categorias 7, 8 y 9 goles. El resultado del test varía poco en este caso, así que para no complicar más la explicación lo he dejado así. Si alguno está interesado en como se haría el test en este caso que lo diga y lo explicaremos.

Un saludo y hasta la próxima

EDITO 22/07/10: Al final he encontrado una forma de añadir hojas de cálculo al blog y he creado una mini hoja Excel para calcular los resultados de un partido de Futbol a partir de la media de goles marcados por cada equipo. La hoja la teneís aqui.

Resumenes gráficos de variables en escala nominal

2008-10-13T19:50:00.018+02:00

Las dos formas más frecuentes de resumir gráficamente variables de escala nominal son los diagramas de barras y los diagramas de sectores. Lo que se representa en ambos casos es la cantidad de eventos que se han dado en cada una de las categorías. Es importante señalar, que el orden en el que se presentan las categorías no tiene ningún significado.

En apuestas deportivas no es fácil encontrar casas que nos ofrezcan apuestas relacionados con variables en escala nominal. Uno de los pocos ejemplos que podemos encontrar son apuestas al primer evento que se puede producir en un partido de futbol. Bwin es una de las pocas casa en las que se pueden encontrar apuestas de este tipo y hace un par de semanas ofrecían lo siguiente para el partido entre el Cluj y el Chelsea (lo he seleccionado en honor a mi compañero Baldani que es un apasionado de la liga Rumana):

Primer evento en la primera parte

1. Tarjeta @ 1.7
2. Gol @2.65
3. Sustitución @15
4. Medio tiempo @8.5

Este es un claro ejemplo de variables en escala nominal. Se ofrecen 4 categorías diferentes con sus cuotas entre las cuales no existe ningún tipo de relación de orden, entendiendo por orden, el que una categoría sea mayor a otra. Evidentemente no se puede decir que tarjeta sea mayor que sustitución o que gol sea menor que medio tiempo.

Para realizar nuestro resumen utilizaremos los datos que ofrecía la propia Bwin. Allí podíamos encontrar los resultados de los dos equipos en sus seis ultimos encuentros y además entrando en cada uno de los partidos podíamos ver los detalles del mismo. Esta será nuestra fuente de datos para este ejemplo.

Iremos partido por partido apuntando el primer evento hasta obtener una columna con 12 datos (6 datos por cada equipo)

Una vez tenemos esto, el siguiente paso es construir un histograma y esto se puede hacer de varias formas en Excel. La que más utilizo, porque creo que es la más rápida y flexible es la tabla dinámica, aunque también se pueden usar otras como los subtotales, la función histograma implementada en el complemento de análisis de datos, la función de excel frecuencia() o la más simple contar.si(). Es esta última la que vamos a explicar en este ejemplo.

El resultado final que vamos a obtener es una hoja como esta:

En la que en la columna D tenemos los datos de los partidos, que hemos ido sacando de Bwin y en las columnas H-I-J-K tenemos los resultados.

Así, partiendo de la tabla de datos, vamos a crear la siguiente:

En la primera columna colocaremos los cuatro tipos de eventos. IMPORTANTE, la función contar.si() no distingue entre mayúsculas y minúsculas, pero si es sensible a los espacios entre palabras o al final de las mismas. Así que, lo que recomiendo, es copiar y pegar los identificadores de cada una de las categorías para no equivocarnos al teclear.

En el resto de la tabla introduciremos la siguientes fórmulas. Los $ supongo que sabeís para que sirven, y se colocan SOLO EN WINDOWS pulsando [F4] repetidas veces, para fijar la celda, la columna o la fila. Volveremos sobre esto en otras entradas.

La columna de frecuencias la obtendremos con la función contar.si() de Excel, que tiene dos argumentos. El primero es el rango donde se encuentran nuestros datos, y el segundo es el criterio, lo que queremos que Excel cuente. Para nuestro ejemplo el rango de datos siempre es el mismo y lo fijamos con los símbolos de $ para que no varíe al arrastrar la función y el segundo es el nombre de la categoría. Con esto conseguiremos que Excel nos cuente la cantidad de veces que aparece el nombre de la categoría en el rango de datos que le hemos dado. A esto habitualmente se le llama frecuencia.

En la siguiente columna hemos calculado un cociente entre la frecuencia de cada categoría y el total de elementos que tenemos. Esto representa la cantidad de elementos que tenemos de cada categoría con respecto al total. A esto se le llama frecuencia relativa y se suele representar en porcentajes, porque también coincide con la probabilidad de que se de un resultado de esa categoría.

Y con esto tenemos ya nuestro resumen gráfico en forma de histograma

Que podríamos representar también en diagrama de sectores:

Como podeis ver en este caso los % coinciden con las frecuencias relativas que hemos calculado en la tabla.

El último paso que nos quedaría sería el de utilizar estos datos para evaluar las cuotas que nos ofrecía Bwin. Si considerasemos como representativos estos seis partidos de cada equipo para evaluar el partido en cuestión, las cuotas que Bwin debería haber ofrecido serían las mostradas en la última columna de la tabla. Para su cálculo simplemente divdiremos 1 por la frecuencia relativa. Comparando estas cuotas teóricas con las ofrecidas por Bwin vemos que existe una discrepancia en la de Sustitución, que Bwin la ofrecía a 15, mientras que en nuestro cálculo habíamos obtenido 6. Esta sería para nosotros una apuesta de valor (value bet) y sería la que deberíamos elegir.

Antes de acabar puntualicemos varias cosas, por si las moscas.

1. Los datos de partida son inventados, pero las cuotas eran las reales
2. No es muy conveniente utilizar solo 6 partidos como un estimador razonable. Cuando se usan tablas de contingencia se habla de que hay que tener como mínimo 5 datos por cada casilla. En nuestro caso sería conveniente tener al menos 5 datos para cada una de las categorías, lo que solo se cumple para una de ellas.
3. Es muy probable que la value bet que obtengamos no sea la que tiene una probabilidad más alta de salir, lo que quiere decir que es probable que no salga. Pero, pero, pero, si seguimos utilizando este método y nuestros análisis son correctos, la frecuencia con la que se irán dando los aciertos hará que se compensen las pérdidas a largo plazo.

Creo que ha sido un pequeño ladrillo para comenzar la semana. Espero que no se haya dormido nadie. Hasta otra

Las dos caras de la verdad

2008-10-04T00:49:00.005+02:00

En relación a la entrada anterior, haremos un comentario sobre la preparación para apostar. Desde luego que no tenemos que hacer una gran marca en el test de Cooper, ni lograr hacer más de 100 dominadas para afrontar el cierre de una apuesta, pero sí que debemos partir de un estado físico y mental mínimamente adecuado para este hecho.

Cuando nos enfrentamos al cierre de una apuesta, suceso que habitualmente hacemos con total naturalidad en la mayor parte de los casos, debemos ser conscientes de que la calma y la frialdad han de anteponerse a cualquier otra sensación del cuerpo. Con la misma predisposición deberemos proceder a la lectura de los infinitos pronósticos que se ven publicado en los diferentes foros, blogs y demás espacios de la red.

Si leyésemos un post de este tipo ¿cuál sería nuestra reacción?

F.C.Barcelona-Atlético de Madrid: el segundo partido más esperado del año para los rojiblancos tras el duelo con su eterno y vecino rival el Real Madrid. Este partido enfrenta al quinto y séptimo clasificados en la liga con un Atlético más que motivado para la victoria final. Comandados por su líder el Kun y reforzados sus planteamientos tras el partido de la Champions League, competición en la que marchan co-líderes empatados a puntos con el todopoderoso Liverpool, llegan a un Camp Nou que esperará a los blaugranas con excepticismo.

Tras la agónica remontada de los culés en campo del débil Shaktar Donest, propiciado por un error colegial del portero, los locales tendrás más dudas que certezas a la hora de plantear su fútbol. Con un Henry que ha pasado de ser el 9 indiscutible de Guardiola a ser el blanco de todas las críticas, un Etoo tan voluntarioso como poco efectivo en su mejor faceta, el gol, y un Messi que parece ser un carro de fuegos de artificio, deberán doblegar a la tercera mejor defensa del campeonato. Esto, sumado a que en los últimos 8 enfrentamientos directos del Barcelona-Atlético sólamente 2 cayeron del lado catalán, podemos arriesgar un stake moderado por la victoria rojiblanca en el colosal estadio del Barcelona a la descabellada cuota de 6,50.

Si por contra leemos para el partido F.C. Barcelona-Atlético de Madrid leemos el siguiente post a favor de la victoria local, ¿cuál sería nuestra inercia?:

F.C.Barcelona-Atlético de Madrid: clásico entre los clásicos en el Camp Nou. El F.C. Barcelona recuperado de las dudas que asaltaron tras la derrota en "Los Pajaritos" ha comenzado su despegue a fuerza de remontadas. Cuando todo parecía en contra de la reacción de los de Pep en el Olímpico de Monjuit, Henry sacó su mejor cara y logró cazar un rechace que supuso el inicio del despegue culé. Un partido destinado al empate, fue salvado por el camerunés Etoo con una acción que terminó en un más que discutido penalty transformado por Messi, el mejor jugador del mundo en estos momentos. Y es que el Barcelona tiene demasiados recursos ofensivos, con Xavi (en la versión más goleadora de su historia), Etoo, Henry, Messi e incluso Gudhjonsen desde el banquillo hacen muy difícil que el Barcelona termine un partido sin hacer gol.

Por si este baño de moral fuese poco, volvió a zambullirse en tan cálidas aguas durante su enfrentamiento en la máxima competición continental. Se perfiló con una nueva remontada como sólido líder de su grupo y ofreciendo un final de partido que nos indican lo fuerte y mentalizado que está el conjunto de Guardiola para exprimir los partidos hasta obtener la victoria.

Por el lado colchonero, muchas serán las bajas que presenten el domingo. Aguirre no podrá contar con la presencia ni de Maniche, ni Simao, Seitaridis, Pablo Ibáñez y Forlán, por lo que ha recurrido a tres hombres del filial, Álvaro Domínguez, Keko y Joshua para completar la convocatoria. Si a esto le añadimos que de los últimos tres enfrentamientos entre los dos, el Barcelona obtuvo la victoria en 2 de ellos y sólo perdió a domicilio el año pasado, que ha marcado un total de 11 goles en esos tres partidos y recibido 4, podremos confiar en la segura victoria blaugrana.

Esto nos indica que además de dejar a un lado nuestros colores futbolísticos o deportivos, deberemos medir muy bien los post, que normalmente nos muestran los datos que más justifican el pronóstico del autor, dejando a veces otros que bajarían algunos puntos la confianza en los mismos.

Precaución amigo apostador. Toda apuesta suele tener dos caras como la película de Richard Gere y Eduard Norton que desde aquí recomiendo ver.