Qué aprender en una academia de apuestas
Una buena academia cubre:
- Fundamentos de probabilidad y EV
- Lectura de cuotas y mercados
- Construcción de modelos predictivos simples
- Gestión del bankroll y control emocional
Modelos básicos para pronosticar partidos
Modelos utilizados por principiantes y avanzados:
- Elo/ratings ajustados por liga
- Modelos basados en expected goals (xG)
- Modelos bayesianos para actualizar probabilidades con nueva información
Ejemplo simple: un modelo Poisson basado en goles esperados por equipo ajustados por localía.
Simuladores y backtesting
El backtesting consiste en probar tu modelo en datos históricos (partidos anteriores) y medir métricas (accuracy, Brier score, ROI simulado). Usa simuladores para probar diferentes reglas de stake y ver drawdowns.
Métricas para evaluar modelos y pronosticadores
- Brier score: calidad de probabilidades
- Log loss: penaliza desviaciones fuertes
- ROI / yield: rentabilidad práctica
- Sharpe ratio: relación rentabilidad / volatilidad
Apps y herramientas recomendadas
- Hojas de cálculo con scripts para backtesting
- Plataformas que ofrecen APIs de cuotas (Oddspedia, OddsPortal)
- Simuladores de apuestas que permiten testar estrategias sin dinero real
Plan de aprendizaje de 30/60/90 días
- 30 días: fundamentos y pruebas manuales
- 60 días: construir y validar un modelo básico
- 90 días: optimizar stake y publicar resultados verificables
Conclusión y siguientes pasos
La mejora como pronosticador requiere disciplina y transparencia. Empieza con un registro, practica backtesting y publica resultados para construir credibilidad.
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