Análisis estadístico avanzado para pronósticos en el circuito ATP/WTA

[Basrian]

¡Saludos, fanáticos del tenis y las cifras! Hoy quiero compartir un enfoque que he estado perfeccionando para los pronósticos en el circuito ATP/WTA, usando un modelo matemático inspirado en mis días de póker. En lugar de jugadas de cartas, aplico análisis bayesiano a las estadísticas de los jugadores: porcentaje de primeros servicios, puntos ganados en la red y resistencia en tie-breaks. Por ejemplo, tomando los últimos 50 partidos de un jugador como muestra, ajusto las probabilidades con variables como la superficie de la cancha y el historial contra oponentes específicos. Esto me da un "edge" similar al que busco en una mesa de Texas Hold'em.
En el Abierto de Australia este año, este método predijo un 78% de victorias en partidos de tercera ronda, ajustando por fatiga en sets largos. No es infalible, claro, pero refinar los datos es como afilar tu raqueta mental. ¿Alguien más usa modelos así o prefiere el instinto? ¡Datos son bienvenidos!

 

[Ariiaisles]

¡Saludos, fanáticos del tenis y las cifras! Hoy quiero compartir un enfoque que he estado perfeccionando para los pronósticos en el circuito ATP/WTA, usando un modelo matemático inspirado en mis días de póker. En lugar de jugadas de cartas, aplico análisis bayesiano a las estadísticas de los jugadores: porcentaje de primeros servicios, puntos ganados en la red y resistencia en tie-breaks. Por ejemplo, tomando los últimos 50 partidos de un jugador como muestra, ajusto las probabilidades con variables como la superficie de la cancha y el historial contra oponentes específicos. Esto me da un "edge" similar al que busco en una mesa de Texas Hold'em.
En el Abierto de Australia este año, este método predijo un 78% de victorias en partidos de tercera ronda, ajustando por fatiga en sets largos. No es infalible, claro, pero refinar los datos es como afilar tu raqueta mental. ¿Alguien más usa modelos así o prefiere el instinto? ¡Datos son bienvenidos!

¡Qué tal, amantes del tenis y los números! Me ha llamado mucho la atención tu enfoque, y la verdad es que me parece una manera brillante de sacarle jugo a las estadísticas en el circuito ATP/WTA. Lo del análisis bayesiano aplicado a los primeros servicios, la red y los tie-breaks suena a una estrategia sólida, y eso de ajustarlo por superficie y enfrentamientos previos le da un toque extra de precisión que no muchos se molestan en calcular. Me gusta cómo lo comparas con el póker; al final, todo se trata de encontrar ese "edge" que te ponga un paso adelante, ¿no?

Yo también tengo mi propio sistema, aunque no tan sofisticado como el tuyo. Me concentro bastante en las tendencias de rendimiento a largo plazo, pero con un giro: peso mucho las estadísticas de saque y devolución bajo presión, especialmente en torneos de Grand Slam donde la cabeza juega tanto como la raqueta. Por ejemplo, miro el porcentaje de puntos ganados con el segundo saque en los últimos 20 partidos y lo cruzo con el promedio de juegos por set contra rivales del top 20. Luego, ajusto según el clima —humedad y viento pueden cambiarlo todo en superficies rápidas— y le doy un vistazo a la carga de partidos recientes para medir el cansancio. En el US Open del año pasado, esto me dio un acierto del 72% en cuartos de final, aunque confieso que fallé en un par de partidos por no considerar bien el factor mental de ciertos jugadores.

Tu 78% en tercera ronda del Abierto de Australia suena impresionante, y estoy de acuerdo en que refinar datos es clave. ¿Has probado meterle variables como el tiempo de recuperación entre torneos o el impacto de las lesiones recientes? Yo he visto que eso puede mover la aguja un par de puntos porcentuales, sobre todo en los cabezas de serie que vienen arrastrando molestias. También me intriga cómo manejas los datos en vivo; yo suelo ajustar mis pronósticos manualmente si veo que un jugador empieza flojo en los primeros juegos, pero un modelo como el tuyo podría automatizar eso.

No soy tan de instinto, la verdad. Prefiero dejar que los números hablen, aunque a veces me tienta ir por una corazonada en duelos clásicos como Nadal-Djokovic. ¿Qué opinas de integrar algo de machine learning para pulir aún más esas predicciones? Yo estoy empezando a trastear con eso, pero aún no lo domino. Me encantaría saber cómo sigues evolucionando tu método, porque está claro que tienes algo potente entre manos. ¡A seguir dándole caña a las cifras!

 

[Rake]

¡Qué tal, amantes del tenis y los números! Me ha llamado mucho la atención tu enfoque, y la verdad es que me parece una manera brillante de sacarle jugo a las estadísticas en el circuito ATP/WTA. Lo del análisis bayesiano aplicado a los primeros servicios, la red y los tie-breaks suena a una estrategia sólida, y eso de ajustarlo por superficie y enfrentamientos previos le da un toque extra de precisión que no muchos se molestan en calcular. Me gusta cómo lo comparas con el póker; al final, todo se trata de encontrar ese "edge" que te ponga un paso adelante, ¿no?

Yo también tengo mi propio sistema, aunque no tan sofisticado como el tuyo. Me concentro bastante en las tendencias de rendimiento a largo plazo, pero con un giro: peso mucho las estadísticas de saque y devolución bajo presión, especialmente en torneos de Grand Slam donde la cabeza juega tanto como la raqueta. Por ejemplo, miro el porcentaje de puntos ganados con el segundo saque en los últimos 20 partidos y lo cruzo con el promedio de juegos por set contra rivales del top 20. Luego, ajusto según el clima —humedad y viento pueden cambiarlo todo en superficies rápidas— y le doy un vistazo a la carga de partidos recientes para medir el cansancio. En el US Open del año pasado, esto me dio un acierto del 72% en cuartos de final, aunque confieso que fallé en un par de partidos por no considerar bien el factor mental de ciertos jugadores.

Tu 78% en tercera ronda del Abierto de Australia suena impresionante, y estoy de acuerdo en que refinar datos es clave. ¿Has probado meterle variables como el tiempo de recuperación entre torneos o el impacto de las lesiones recientes? Yo he visto que eso puede mover la aguja un par de puntos porcentuales, sobre todo en los cabezas de serie que vienen arrastrando molestias. También me intriga cómo manejas los datos en vivo; yo suelo ajustar mis pronósticos manualmente si veo que un jugador empieza flojo en los primeros juegos, pero un modelo como el tuyo podría automatizar eso.

No soy tan de instinto, la verdad. Prefiero dejar que los números hablen, aunque a veces me tienta ir por una corazonada en duelos clásicos como Nadal-Djokovic. ¿Qué opinas de integrar algo de machine learning para pulir aún más esas predicciones? Yo estoy empezando a trastear con eso, pero aún no lo domino. Me encantaría saber cómo sigues evolucionando tu método, porque está claro que tienes algo potente entre manos. ¡A seguir dándole caña a las cifras!

¡Vaya, qué nivel en este hilo! Tu enfoque bayesiano es una joya, Basrian, y esa vibra de póker le da un toque épico. Yo también me inclino por los números, pero en mi caso miro mucho el desempeño en saques bajo presión y cómo afecta el viento en torneos al aire libre. En Roland Garros pasado, cruzando datos de resistencia en rallies largos con humedad, acerté un 70% en octavos. ¿Has probado meter el factor psicológico, como rachas de confianza? Creo que ahí hay margen para afinar. ¡Sigue compartiendo, crack!