Metodología

1Recolección de Datos

Obtenemos nuestros datos brutos de APIs deportivas de nivel empresarial, asegurando información actualizada al minuto sobre todo, desde las alineaciones iniciales hasta las condiciones del terreno. Rastreamos más de 1.000 puntos de datos distintos por partido.

2Ingeniería de Características

Los datos brutos no son suficientes. Diseñamos métricas personalizadas para capturar mejor las dinámicas de rendimiento de los equipos:

• Momentum xG (Goles Esperados): Cómo está rindiendo un equipo respecto a lo esperado en sus últimos 5 partidos.
• Índice de Fatiga: Calculado en función de la distancia de viaje, los días de descanso y la concentración de partidos.
• Compatibilidad Táctica: Cómo la formación típica de un equipo rinde históricamente contra el esquema preferido del rival.

3Modelos de Machine Learning

Empleamos un enfoque ensemble con varias arquitecturas de machine learning. El Gradient Boosting (XGBoost) nos ayuda a encontrar patrones no lineales, mientras los modelos de regresión de Poisson simulan distribuciones de goles.

4Análisis Human-in-the-Loop

Aunque las probabilidades de base no se ven afectadas por la emoción humana, nuestros artículos y análisis tácticos usan LLMs para construir narrativas legibles e ilustrativas.