Conozca las mejores selecciones y consejos de cientos cada semana:
Muchos sitios de selecciones y consejos de fútbol (fútbol para nuestros amigos estadounidenses) brindan solo unas pocas selecciones/consejos a la semana, algunos solo uno, y muchos cobran grandes cantidades por el privilegio. En este artículo, le mostraré cómo obtener lo mejor de cientos de selecciones y consejos gratuitos y de bajo costo cada semana respondiendo estas cuatro preguntas.
¿Qué pasaría si pudiera elegir las mejores selecciones absolutas de cientos de selecciones/consejos semanales que aumentaran en gran medida sus posibilidades de éxito?
¿Qué pasa si esas selecciones/consejos se eligen en función del rendimiento anterior de selecciones/consejos similares y todos esos pronósticos/pronósticos se crean mediante una combinación de varios métodos estadísticos probados?
¿Qué pasaría si pudiera saber si las predicciones del sorteo, las predicciones en casa o las predicciones fuera son más exitosas para la Premier League inglesa, la Serie A italiana, la Bundesliga alemana o muchas otras ligas en toda Europa?
¿Qué pasaría si pudiera hacerlo todo GRATIS oa un costo muy bajo?
Bueno, ahora puedes. Si estás interesado, sigue leyendo.
Algunos consejos son mejores que otros:
Usando métodos estadísticos bien establecidos junto con software automatizado, es posible generar cientos de pronósticos de fútbol cada semana para muchas ligas; en teoría, podría cubrir todas las ligas principales del mundo. Entonces, ¿por qué querrías hacer eso? Seguramente muchos de los consejos serán muy inexactos pero, por otro lado, muchos serán correctos, entonces, ¿cómo puede determinar cuál tendrá éxito y cuál no? Sería mucho mejor concentrarse en uno o dos partidos y predecir su resultado mediante un análisis intensivo y cuidadoso.
A primera vista, las respuestas anteriores que he visto a lo largo de los años tienen algún mérito y merecen una consideración cuidadosa, hay un buen argumento para el análisis enfocado de un solo partido con el objetivo de intentar predecir su resultado. Sin embargo, considere esto, cuando un científico realiza un análisis estadístico, ¿cuántos elementos de datos seleccionan como muestra representativa? ¿Uno, dos… o más? Al realizar un análisis estadístico, cuantos más datos tenga para trabajar, mejor será el resultado. Por ejemplo, si desea calcular la estatura promedio de una clase de niños en edad escolar, puede tomar los dos o tres primeros como muestra. Pero si todos tienen seis pies de altura, van a ser muy poco representativos, por lo que obviamente obtendría todas sus alturas y calcularía el promedio a partir de ellas, el resultado es una respuesta mucho más precisa. Es un ejemplo simplista, pero espero que entiendas mi punto. Obviamente, puede aplicar ese argumento a un solo partido al recopilar los resultados anteriores de cada lado y llevar a cabo técnicas de análisis estadístico utilizando esos datos, pero ¿por qué restringir su análisis a ese partido?
Sabemos que si hacemos cientos de sugerencias automatizadas, basadas en métodos estadísticos probados y probados, algunos tendrán éxito y otros no. Entonces, ¿cómo nos enfocamos en los mejores consejos, los que tienen más probabilidades de ser correctos, y cómo lo hacemos semana tras semana? Bueno, la respuesta es llevar un registro del rendimiento de todos y cada uno de los consejos, algunos consejos son mejores que otros y queremos saber cuáles. En esta etapa, si está pensando cómo puedo calcular toda esa información para cada juego, en cada liga que quiero cubrir, y hacerlo todas las semanas, entonces no se preocupe, le mostraré cómo se hace todo por usted. al final del artículo.
Los resultados no son siempre los mismos:
Simplemente mantener un registro de cómo cada uno de los cientos de consejos que hacemos realmente se comportan frente al resultado final no es suficiente, lo que necesitamos ahora es una forma de analizar esos datos y agruparlos lógicamente para obtener lo mejor de ellos. Los resultados no siempre son los mismos, en otras palabras, un pronóstico que muestra un resultado posible para el partido A y el mismo resultado posible para el partido B no producirá necesariamente el mismo resultado (es decir, una predicción correcta o una predicción incorrecta). ¿Por qué es esto? Bueno, hay cientos de razones por las que nunca podrás explicarlas todas, si pudieras, sin duda serías millonario. Al tratar de predecir el resultado de un partido, puede mirar cosas cualitativas como la lista actual de lesiones de cada equipo, la hoja del equipo, la moral de los jugadores, etc. También podemos mirar factores cuantitativos usando nuestros métodos estadísticos para predecir el resultado del partido, por lo que podemos ver cosas como el rendimiento anterior, la posición en la liga o métodos estadísticos más probados y comprobados, como el método Rateform. Podemos usar toda esta información para predecir el resultado del partido A y el resultado del partido B y aun así no tener el mismo resultado, parte de la razón de esto es, como se explicó antes, que no podemos tener en cuenta todos los factores en un partido, es imposible. Pero hay algo más, algo que podemos explicar y en lo que aún no hemos pensado.
Cuando observamos un partido de forma aislada, solo observamos los factores relacionados con cada uno de los dos equipos en el partido, pero ¿por qué no ampliar esto para ver cómo se están desempeñando los otros equipos contra los que han jugado? ‘¿Por qué querríamos hacer eso?’ Escucho a algunos de ustedes decir. Porque los resultados no siempre son los mismos. Digamos que nuestra predicción para el partido A y el partido B es una victoria en casa (olvidando el marcador previsto por el momento). ¿Qué más podemos tener en cuenta para mejorar el pronóstico de una victoria en casa? Podemos ver el rendimiento de todos los pronósticos de victorias en casa hechos para la misma competencia en la que se está jugando el partido y luego emitir un juicio basado en esa nueva información. Esto es genial ya que nos da un nivel de factoring extra a tener en cuenta que antes no teníamos.
Revisar todas las predicciones de victorias en casa en una sola liga nos dará una tasa de éxito porcentual para las victorias en casa para esa liga en particular, pero podemos mejorar esto aún más. Podemos hacer esto haciendo exactamente el mismo ejercicio en muchas ligas diferentes y obteniendo un porcentaje de éxito para cada liga. Esto significa que ahora podemos buscar la liga que produce la mejor tasa general de éxito en la predicción de victorias en casa y buscar predicciones de victorias en casa para los próximos partidos. De manera predeterminada, sabemos que es más probable que esa liga produzca un resultado exitoso para una predicción en casa que cualquier otra. Por supuesto, también podemos emplear esta técnica para predecir victorias fuera de casa y empates.
¿Qué tan apretada es la liga?:
¿Por qué se produce esta diferencia entre las ligas? Al igual que cuando se trata de predecir el resultado de un solo partido, hay muchos factores que conforman este fenómeno, pero solo hay algunos factores importantes que influyen en por qué una liga debe producir más victorias en casa durante una temporada que otra. El más obvio de estos podría describirse como la ‘estrechez’ de la liga. ¿Qué quiero decir con ‘estrechez’? En cualquier liga, a menudo hay una brecha en las destrezas y habilidades de los equipos que están en la parte superior de la liga y los que están en la parte inferior, esto a menudo se expresa como una ‘diferencia en clase’. Esta diferencia de clase varía notablemente entre las diferentes ligas, siendo algunas ligas mucho más competitivas que otras debido a un nivel más cercano de habilidades en toda la liga, «una liga apretada». En el caso de una liga reñida, los casos de juegos empatados serán más notorios que con una ‘liga no tan reñida’ y las victorias en casa probablemente serán de menor frecuencia.
Entonces, supongamos que estamos interesados en predecir una victoria en casa, armados con nuestra nueva información sobre la ‘resistencia’ de las ligas, podemos hacer predicciones para los partidos a lo largo de una temporada para tantas ligas como podamos administrar, y ver cómo funcionan esas predicciones en cada liga. Descubrirá que el éxito de las predicciones coincidirá estrechamente con el «ajuste» de una liga en particular, por lo que cuando una liga en particular produzca más victorias en casa, tendremos más éxito con nuestras predicciones en casa. No se deje engañar, esto no significa que solo porque hay más victorias en casa estemos obligados a ser más precisos, lo que estoy hablando es una tasa de éxito en términos porcentuales de la cantidad de predicciones en casa realizadas que no tiene nada que ver directamente con ver con cuántas victorias reales en casa hay. Por ejemplo, digamos que hacemos cien pronósticos en casa en la liga A y cien en la liga B, y digamos que el setenta y cinco por ciento son correctos en la liga A pero solo el sesenta por ciento en la liga B. Hemos hecho la misma cantidad de pronósticos en cada liga con diferentes resultados, y esas diferencias probablemente se deban a la ‘estrechez’ de cada liga. La liga B será una liga ‘restringida’ con más equipos con niveles similares de ‘clase’, mientras que la liga A tiene un margen más amplio de clase en lo que respecta a los equipos dentro de ella. Por lo tanto, debemos elegir la liga con mejor desempeño en cuanto a victorias en casa y hacer nuestras selecciones de victorias en casa de esa liga.
Tenemos que ser consistentes:
Por supuesto que hay más que eso. No es bueno simplemente tomar cada sugerencia y registrar cómo se desempeñó, tenemos que aplicar las mismas reglas a todas y cada una de las sugerencias hechas. Debe asegurarse de que los parámetros que establezca para cada método predictivo que utilice (p. ej., Rateform, Score Prediction, etc.) permanezcan constantes. Así que elige tu mejor configuración para cada método y apégate a ella para todas y cada una de las predicciones, para cada liga y para toda la temporada. Debe hacer esto para mantener la consistencia de las predicciones dentro de las ligas, entre ligas y a lo largo del tiempo. No hay nada que le impida usar varios conjuntos diferentes de parámetros, siempre y cuando mantenga los datos producidos por cada uno por separado.
Si se pregunta cuáles son los parámetros, tome el método Rateform como ejemplo. Usando este método, producimos un número entero que representa el posible resultado de una coincidencia (no voy a entrar en detalles sobre el método Rateform aquí, ya que ese es el tema de otro de mis artículos). Puede establecer puntos de quiebre que representen una victoria en casa y una victoria fuera de casa, por lo que si la salida de la forma de tasa resultante para un partido es más alta que el punto de quiebre superior, ese partido podría considerarse una victoria en casa. Del mismo modo, si la salida de forma de tasa resultante para un partido es más baja que el punto de corte inferior, entonces ese partido podría considerarse como una victoria fuera de casa. Cualquier cosa que caiga en el medio se considera un empate.
Footyforecast.com (ahora 1X2Monster.com) ha brindado este tipo de información, semana tras semana, en su sitio web desde 1999. Cubre dieciocho ligas en toda Europa, incluidas; Premiership inglesa, Premiership escocesa, Serie A italiana, Bundesliga alemana, Eredivisie holandesa, España, Francia, por nombrar solo algunas. Se utilizan un total de siete métodos estadísticos diferentes para determinar el resultado de cada partido jugado en cada liga, y se lleva un registro completo de cómo se lleva a cabo cada método en cada partido. Además de cómo se desempeñó cada pronóstico dentro de su liga respectiva, Footyforecast también proporciona las tablas de clasificación de cómo se ha desempeñado cada liga en la predicción exitosa de los resultados de los juegos. Las tablas de liga de rendimiento de predicción se producen para predicciones de victorias en casa, predicciones de sorteos, predicciones de victorias fuera de casa y para predicciones generales, y son herramientas invaluables para los apostadores de fútbol cuando deciden dónde orientar sus predicciones de fútbol europeo.
Así que ahí lo tienes. Espero haberte mostrado cómo apuntar a las mejores ligas para aumentar tus posibilidades de éxito al predecir resultados 1X2 y, aunque no ofrezco garantías, estoy bastante seguro de que este método mejorará tus ganancias.
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