Método y balance del modelo
Cómo calcula getSmartBet sus pronósticos y qué han dado en todos los partidos jugados, sin descartar ninguno.
El balance
Las cifras del mes en curso, que se reinician el día 1. Se cuenta cada pronóstico publicado antes del inicio, acertado o fallado: ninguno se retira ni se corrige después.
- de pronósticos acertados842 partidos jugados en octubre de 2026
- 54,3 %
- de aciertos cuando el modelo tiene una confianza de al menos 65 %133 partidos en octubre de 2026
- 75,9 %
Aciertos según la confianza
Un modelo bien calibrado acierta más o menos tan a menudo como anuncia: cuando da un 70 % a un resultado, este debería darse unas siete veces de cada diez. Aquí están, franja por franja, la confianza anunciada y el acierto observado.
| Confianza anunciada | Partidos | Confianza media | Acierto observado |
|---|---|---|---|
| Menos del 45 % | 516 | 40 % | 41 % |
| Del 45 % al 55 % | 452 | 50 % | 51 % |
| Del 55 % al 65 % | 254 | 60 % | 65 % |
| 65 % o más | 227 | 74 % | 80 % |
Últimos pronósticos resueltos
Los 12 últimos partidos jugados, con el pronóstico publicado antes del inicio. Cada fila lleva a su ficha.
| Partido | Pronóstico | Resultado | Veredicto |
|---|---|---|---|
| Toluca – Tijuana22 oct | 164 % | 2-2 | Pronóstico fallado |
| Puebla – Monterrey22 oct | 246 % | 1-4 | Pronóstico acertado |
| Atlas – América22 oct | 247 % | 2-5 | Pronóstico acertado |
| Palmeiras – Fluminense22 oct | 166 % | 0-1 | Pronóstico fallado |
| FC Cincinnati – D.C. United22 oct | 162 % | 2-1 | Pronóstico acertado |
| Montevideo City Torque – Atlético-MG22 oct | 239 % | 2-0 | Pronóstico fallado |
| Sporting CP – LASK Linz21 oct | 180 % | 2-3 | Pronóstico fallado |
| Real Madrid – RB Leipzig21 oct | 168 % | 4-1 | Pronóstico acertado |
| Real Betis – Feyenoord Rotterdam21 oct | 160 % | 1-0 | Pronóstico acertado |
| Internazionale – Shakhtar Donetsk21 oct | 182 % | 1-0 | Pronóstico acertado |
| Club Brugge – Lens21 oct | 154 % | 3-0 | Pronóstico acertado |
| Bayern Munich – Arsenal21 oct | 158 % | 2-2 | Pronóstico fallado |
Cómo funciona el modelo
Los datos
Los resultados y las estadísticas de los partidos (goles, tiros, tiros a puerta, córners, posesión) proceden de la API pública de ESPN, a lo largo de varias temporadas de cada competición cubierta. Todo el historial se reproduce en orden cronológico: cada partido se describe solo con lo que se sabía antes de él.
Qué mira el modelo
El nivel de los equipos (clasificaciones Elo y pi-ratings, actualizadas tras cada partido), su forma reciente, sus medias de goles y de tiros corregidas por el nivel de los rivales, sus resultados en casa y fuera, los enfrentamientos directos, los días de descanso y el perfil de la competición: ventaja de jugar en casa, frecuencia de empates, número de goles.
Cómo calcula
Se combinan tres modelos estadísticos: una regresión logística, un gradient boosting y dos regresiones de Poisson con la corrección de Dixon-Coles, que dan los goles esperados y la probabilidad de cada marcador. De ahí salen las probabilidades 1X2, el resultado más probable, el «más de 2,5 goles» y el «ambos marcan». Su media ponderada supera a cada uno por separado, porque no fallan en los mismos partidos.
Ninguna cuota como entrada
El modelo nunca usa las cuotas de las casas de apuestas ni nada derivado de ellas. Solo sirven para compararlo con el mercado, en la ficha de cada partido. Un modelo alimentado con cuotas se limitaría a copiarlas.
Probado en orden cronológico
El modelo se evalúa tal y como se usa: cada periodo lo predice una versión entrenada únicamente con los partidos anteriores. La medición final se hace sobre los últimos meses de datos, nunca utilizados para ajustarlo: es la estimación más cercana a su rendimiento en condiciones reales.
Congelado al inicio del partido
Los pronósticos se publican la víspera o la mañana del partido y no se modifican nunca una vez empezado. Ese es el pronóstico que se juzga, y el que se muestra completo en la ficha cuando termina el partido, incluso en un partido reservado a los miembros.
Sus límites
El fútbol sigue siendo imprevisible: incluso cuando el modelo tiene mucha confianza, se equivoca con regularidad. No conoce las alineaciones ni las lesiones de última hora, que las cuotas del día suelen reflejar. Sus probabilidades son estimaciones estadísticas, no certezas ni consejos de apuesta.
Quién publica getSmartBet
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