Datos de entrada
Cada pronóstico de partido parte de una instantánea estructurada creada en el momento de la generación:
- Metadatos del partido: hora de inicio, pabellón, condición local/visitante, liga y jornada.
- Forma reciente de cada equipo (últimos 5 partidos, ponderados por cercanía).
- Historial directo entre los dos equipos en sus últimos enfrentamientos.
- Forma local/visitante — cómo juega cada equipo en casa y a domicilio.
- Distribuciones de probabilidad sobre el ganador del partido, el total de puntos y los mercados de más/menos.
Para entender esta métrica, consulta Elo rating.
Modelos
Los pronósticos los produce un conjunto de modelos de lenguaje que consumen los datos estructurados anteriores y generan una distribución de probabilidad calibrada junto con un breve párrafo de razonamiento.
Ningún modelo decide por sí solo un pronóstico. El sistema agrega las salidas de varios modelos y recurre a la fuente mejor calibrada si un candidato discrepa más allá de un umbral configurado. Para el modelo probabilístico subyacente, consulta probability theory.
Puntuación en las ligas
Cuando envías pronósticos en las ligas, tu puntuación se calcula de forma determinista:
- 1 punto por acertar el resultado (victoria del equipo local / victoria del equipo visitante).
- 3 puntos por el marcador final exacto.
Calibración
La confianza del pronóstico se calibra frente a resultados históricos, no frente a la certeza interna del modelo. Una probabilidad de victoria del 60% significa que el modelo acierta aproximadamente el 60% de las veces en partidos planteados de forma similar — no que vaya a ganar el favorito. Para el concepto estadístico, consulta Calibration (statistics).
Limitaciones conocidas
El baloncesto tiene una variabilidad irreducible. El modelo no tiene información sobre lesiones, descansos ni noticias de última hora sobre el estado físico, salvo que esas señales estén presentes en sus datos de entrenamiento. Los pronósticos se leen mejor junto con las noticias actuales, no como un reemplazo de estas.