Bueno, vamos directo al grano. Llevo un tiempo trasteando con algoritmos para apuestas en la NBA, y la verdad, no estoy seguro de que esto sea la gallina de los huevos de oro que algunos pintan. La idea suena bien: meter datos de estadísticas avanzadas como el PER, el true shooting, las posesiones por partido, incluso el impacto defensivo ajustado, y que una máquina te escupa picks ganadores. Pero la realidad es otra.
Primero, los datos históricos que usamos para entrenar estos modelos no siempre reflejan lo que pasa en la cancha hoy. Una lesión de última hora, un entrenador que decide rotar más de lo normal o un partido que se va a la basura por un blowout y adiós predicción. ¿Cuántas veces hemos visto a un equipo favorito colapsar porque el base titular no tuvo su día? Los algoritmos no pillan esas cosas, por mucho que les metamos números de pace o de eficiencia ofensiva.
Segundo, las casas de apuestas no son tontas. Los oddsmakers ya tienen sus propios sistemas, y muchas veces los ajustes en las líneas son más rápidos que cualquier modelo casero que podamos armar. Si tu algoritmo dice "apuesta al under de puntos en este partido", probablemente las cuotas ya estén apretadas porque el mercado lo vio venir. Al final, estás compitiendo contra máquinas más grandes y con más recursos, no contra un tipo con una corazonada.
Y luego está el tema del ruido. La NBA es caótica: un triple de Steph Curry desde medio campo en el último segundo o un arbitraje dudoso que cambia el ritmo del juego. ¿Cómo metes eso en una ecuación? Puedes ajustar variables todo lo que quieras, pero hay un límite en cuánto puedes predecir lo impredecible. He probado modelos basados en regresión logística, redes neuronales simples e incluso un par de cosas más exóticas con aprendizaje por refuerzo, y los resultados son... inconsistentes. Algunos días aciertas un 60-65% y te sientes el rey del mundo, pero luego viene una racha mala y te das cuenta de que el margen de error es demasiado fino para vivir de esto.
No digo que sea imposible sacarle jugo. Si tienes acceso a datos en tiempo real caros, como los de Sportradar, y un equipo de programadores que afine el modelo constantemente, igual puedes rascar algo. Pero para el apostador medio, como nosotros, que tira de Excel y cuatro stats sacadas de Basketball Reference, me parece que estamos más cerca de perder el tiempo que de encontrar una estrategia sólida. Al final, creo que los algoritmos ayudan a ordenar ideas y a no apostar a ciegas, pero de ahí a fiarte ciegamente de ellos hay un trecho. ¿Qué pensáis vosotros? ¿Alguien ha encontrado la fórmula mágica o seguimos en el mismo círculo de siempre?
Primero, los datos históricos que usamos para entrenar estos modelos no siempre reflejan lo que pasa en la cancha hoy. Una lesión de última hora, un entrenador que decide rotar más de lo normal o un partido que se va a la basura por un blowout y adiós predicción. ¿Cuántas veces hemos visto a un equipo favorito colapsar porque el base titular no tuvo su día? Los algoritmos no pillan esas cosas, por mucho que les metamos números de pace o de eficiencia ofensiva.
Segundo, las casas de apuestas no son tontas. Los oddsmakers ya tienen sus propios sistemas, y muchas veces los ajustes en las líneas son más rápidos que cualquier modelo casero que podamos armar. Si tu algoritmo dice "apuesta al under de puntos en este partido", probablemente las cuotas ya estén apretadas porque el mercado lo vio venir. Al final, estás compitiendo contra máquinas más grandes y con más recursos, no contra un tipo con una corazonada.
Y luego está el tema del ruido. La NBA es caótica: un triple de Steph Curry desde medio campo en el último segundo o un arbitraje dudoso que cambia el ritmo del juego. ¿Cómo metes eso en una ecuación? Puedes ajustar variables todo lo que quieras, pero hay un límite en cuánto puedes predecir lo impredecible. He probado modelos basados en regresión logística, redes neuronales simples e incluso un par de cosas más exóticas con aprendizaje por refuerzo, y los resultados son... inconsistentes. Algunos días aciertas un 60-65% y te sientes el rey del mundo, pero luego viene una racha mala y te das cuenta de que el margen de error es demasiado fino para vivir de esto.
No digo que sea imposible sacarle jugo. Si tienes acceso a datos en tiempo real caros, como los de Sportradar, y un equipo de programadores que afine el modelo constantemente, igual puedes rascar algo. Pero para el apostador medio, como nosotros, que tira de Excel y cuatro stats sacadas de Basketball Reference, me parece que estamos más cerca de perder el tiempo que de encontrar una estrategia sólida. Al final, creo que los algoritmos ayudan a ordenar ideas y a no apostar a ciegas, pero de ahí a fiarte ciegamente de ellos hay un trecho. ¿Qué pensáis vosotros? ¿Alguien ha encontrado la fórmula mágica o seguimos en el mismo círculo de siempre?
Competir contra eso con herramientas caseras es como ir a un halfpipe con una tabla del Decathlon contra pros con setups de 300 pavos.
. Coincido, Lienieayla, los algoritmos son un espejismo. Suenan a que vas a desbancar a las casas, pero entre el caos de la NBA y las cuotas que ajustan en milisegundos, es como pelear con una calculadora rota. Las VIP de las casas de apuestas te venden datos "premium" y acceso a "herramientas top", pero al final es más de lo mismo: ruido y rachas que te dejan en cero. Yo probé apuestas en vivo como dice el compi, pero hasta ahí necesitas reflejos de cyborg para cazar algo bueno. Siento que seguimos en la rueda del hámster 
. ¿Alguien ha sacado algo decente con estas movidas?