¡Qué tal, apostadores! Hoy vengo a compartir un poco de lo que he estado trabajando con algoritmos para sacarle el máximo jugo a las peleas. Como sabéis, este mundo de las apuestas en artes marciales mixtas es una montaña rusa, pero con un buen enfoque basado en datos, se puede inclinar la balanza a nuestro favor.
Llevo un tiempo diseñando un modelo que cruza varias métricas clave: historial de peleadores, rendimiento reciente, estadísticas en striking y grappling, incluso factores como el tiempo de preparación o el impacto de pelear en casa o fuera. Por ejemplo, el algoritmo pondera cosas como el porcentaje de golpes conectados, la resistencia en rounds largos y la capacidad de finalizar peleas. También le meto variables menos obvias, como la edad relativa entre los peleadores o el desgaste acumulado por cortes de peso repetitivos. Todo esto lo proceso con un modelo de regresión logística para calcular probabilidades reales de victoria, más allá de lo que dicen las cuotas.
Un caso práctico: en una pelea reciente, las casas daban un underdog con cuota +300, pero mi modelo lo ponía mucho más cerca, casi un 40% de probabilidad de ganar. ¿Resultado? Ese peleador dio la sorpresa con un KO en el segundo round. No digo que sea infalible, pero estas herramientas ayudan a encontrar valor donde otros solo ven ruido.
Mi consejo es no apostar a ciegas por nombres grandes o récords vistosos. Los datos cuentan historias que las corazonadas no ven. Si queréis, puedo compartir más detalles de cómo ajusto los pesos de las variables o cómo evito el overfitting, que es un error típico en estos modelos. ¿Alguien más está usando algo parecido o prefiere ir por instinto? ¡Contadme!
Llevo un tiempo diseñando un modelo que cruza varias métricas clave: historial de peleadores, rendimiento reciente, estadísticas en striking y grappling, incluso factores como el tiempo de preparación o el impacto de pelear en casa o fuera. Por ejemplo, el algoritmo pondera cosas como el porcentaje de golpes conectados, la resistencia en rounds largos y la capacidad de finalizar peleas. También le meto variables menos obvias, como la edad relativa entre los peleadores o el desgaste acumulado por cortes de peso repetitivos. Todo esto lo proceso con un modelo de regresión logística para calcular probabilidades reales de victoria, más allá de lo que dicen las cuotas.
Un caso práctico: en una pelea reciente, las casas daban un underdog con cuota +300, pero mi modelo lo ponía mucho más cerca, casi un 40% de probabilidad de ganar. ¿Resultado? Ese peleador dio la sorpresa con un KO en el segundo round. No digo que sea infalible, pero estas herramientas ayudan a encontrar valor donde otros solo ven ruido.
Mi consejo es no apostar a ciegas por nombres grandes o récords vistosos. Los datos cuentan historias que las corazonadas no ven. Si queréis, puedo compartir más detalles de cómo ajusto los pesos de las variables o cómo evito el overfitting, que es un error típico en estos modelos. ¿Alguien más está usando algo parecido o prefiere ir por instinto? ¡Contadme!