Metodologia

1Recolha de Dados

Obtemos os nossos dados brutos de APIs desportivas de nível empresarial, garantindo informações atualizadas ao minuto sobre tudo, desde as onzes iniciais às condições do campo. Acompanhamos mais de 1.000 pontos de dados distintos por jogo.

2Engenharia de Recursos

Os dados brutos não são suficientes. Projetamos métricas personalizadas para capturar melhor as dinâmicas de desempenho das equipas:

• Momentum xG (Golos Esperados): Como uma equipa está a performar comparativamente ao esperado nos últimos 5 jogos.
• Índice de Fadiga: Calculado com base em distância de viagem, dias de descanso e congestionamento de jogos.
• Compatibilidade Tática: Como a formação típica de uma equipa performa historicamente contra o esquema preferido do adversário.

3Modelos de Machine Learning

Utilizamos uma abordagem ensemble com várias arquiteturas de machine learning. O Gradient Boosting (XGBoost) ajuda-nos a encontrar padrões não lineares, enquanto os modelos de regressão de Poisson simulam distribuições de golos.

4Análise Human-in-the-Loop

Embora as nossas probabilidades de base não sejam afetadas pela emoção humana, os nossos artigos e análises táticas usam LLMs para construir narrativas legíveis e esclarecedoras.