¿Cómo ganar la polla del Mundial?

Antes de que partiera Qatar, el 18,8% de los partidos del Mundial habían terminado 1-0. Es el resultado más común: se dio 145 veces. Tal vez la técnica para ganar la quiniela de la oficina es pronosticar solo unoceros.

Seguro estarás jugando o te habrán invitado a alguna polla del Mundial. Apuntarle al campeón y al resultado de los 64 partidos. Muchos nos ponemos a pensar en un método, incluso pensamos tirarlas todas al azar.

Pero la pregunta de fondo es otra: ¿qué tan posible es predecir el resultado de un partido? ¿En qué se diferencian estas casas de apuestas online de una escapada al Casino de Viña a perderlo todo en el blackjack?

¿Qué podemos predecir con los datos disponibles?

La verdad, poco. Igual que en el casino o en la bolsa.

Las apuestas deportivas usualmente han estado relacionadas con el análisis de los datos disponibles, y hace ya un buen rato que el fútbol viene siendo objeto de interés académico.  Vemos clubes de talla mundial ofreciendo concursos para generar algoritmos y los premios van desde dinero hasta hacer un PhD en alguna prestigiosa universidad. Uno de los primeros papers académicos sobre el tema lo publicaron Dickson y Cole, dos profesores de la universidad de Lancaster en 1996. A través de una distribución de Poisson modelaron los resultados de partidos de la liga inglesa y estimaron parámetros ofensivos y defensivos por equipo.

Después, ni tontos ni perezosos, armaron una estrategia de retornos contra las casas de apuestas.

Gráfico mostrando el modelo desarrollado contra las casas de apuesta para los partidos de local. Puedes ver una versión online aquí.

¿Pero se le puede ganar de forma consistente al mercado de apuestas? Tal como con las acciones, es una mala idea ir a jugar al clásico local-empate-visita e intentar ganar plata de manera consistente. Es tan aleatorio que incluso un hamster lo puede hacer tan bien como el mejor de los traders.

Por eso las casas de apuestas online crecen como los hongos: son un negocio multimillonario (100 billones de dólares, aprox.). Sus ingresos provienen de los errores sistemáticos que cometemos los usuarios, y ellos, obviamente, están usando todos sus recursos para incentivarlos. Un ejemplo típico es la cantidad de opciones que te ofrecen (lejos quedó el clásico L-E-V de la Polla Gol), y que te termina mareando o provocando un analysis paralysis.

La vieja y querida Polla Gol

Como si esto fuera poco, cobran una comisión por cada apuesta realizada.

Así se ve la parte más básica de una apuesta online hoy en día.

Si apuestas mil pesos a que Brasil gana y ese evento ocurre, entonces ganas en total 1.400 pesos. Si apuestas que gana y no ocurre eso, pierdes todo lo apostado y la casa se lleva el total del pozo. Pero acá solo hablamos del resultado con el evento finalizado, ocurre que previo a eso la casa de apuestas calcula su comisión. Esto lo hacen de la siguiente forma:

La casa de apuestas estima que Brasil ganará con un 71% de posibilidades (1/1.40), que empatan 21%, y que Serbia gana el 12,5%. ¿Algo te pareció raro? ¡Esas probabilidades sumadas dan más de 100%! La diferencia entre esa suma y el 100% es la comisión que calcula la casa de apuestas por ese partido. En este caso la comisión era de 4.5% aprox, pero pueden haber casas de apuestas donde llegue a 20%, todo dependerá del mercado y de lo atractivo que quieran hacerlo para el consumidor.

¿Se le podrá ganar alguna vez? Si es que hay una manera, es muy cara. Para armar modelos capaces de competir en este mercado necesitarías mucha data y esto es carísimo. Dickson y Cole ya alegaban que el mayor problema era conseguir y estructurar los datos.

Obviamente, el asunto ha progresado desde los años 90. Hoy en día existen proveedores de analítica de datos en el fútbol a nivel mundial, como Statsbomb  u Opta. Para que te hagas una idea, los datos  por liga pueden costar entre 3,000 y 5,000 dólares al año.

Para poder recabar esta data y comercializarla, las empresas usan distintos métodos en relación a la importancia de la liga. Por ejemplo, para eventos muy importantes pueden haber personas en el estadio usando verdaderos joysticks. Además, hay personas que hacen lo mismo pero revisando los videos de los partidos. Hay otros métodos que todavía necesitan perfeccionarse: como el de Computer Vision, que  confundió el balón con la calvicie de un árbitro.

Un modelo en acción

Para los amantes del fútbol y la estadística existe un libro imperdible llamado Soccernomics. Escrito por un periodista y un académico, se transformó en un libro de antología que se atrevió a combinar la economía y el fútbol para pensar cómo podríamos modelar el fútbol desde la econometría.

Kuper y Szymanski, los autores, usan variables como el PIB per cápita para explicar por qué algunas selecciones les va mejor que a otras y en dónde deberíamos poner nuestras fichas en el futuro. Proponen que el mayor crecimiento de los países permite que sus habitantes puedan desarrollar de mejor forma actividades no-laborales y dedicarse al deporte. Ponen como ejemplo el gran ascenso de España en las últimas décadas y que coronó con una Copa del Mundo en 2010.

Soccernomics, un librazo

Ya, pero entonces ¿cómo a países con menor PIB per cápita, tipo Brasil, Argentina o Uruguay les va tan bien? Su modelo incluye la cantidad de habitantes y la experiencia futbolística. El primero parece tener bastante lógica, una pequeña isla como San Marino de 34 mil habitantes, bien difícil lo tiene en el panorama internacional. Pero la segunda, la experiencia, es la variable clave y que en mayor parte explica por qué un equipo le gana a otro (o como dice la bajada de este libro “por qué Alemania y Brasil siempre ganan”).

Ocurre que, de acuerdo a este modelo, gran parte del resultado de los partidos se define por esta última variable: cantidad de partidos jugados en mundiales. Si nos remitimos a esto y ubicamos una lista de los países con más partidos jugados en mundiales, 8 de 10 la han ganado, Brasil la lidera y solo México con Suecia no han conseguido ganarla.

Lista de selecciones con más partidos en un mundial

Su fórmula fue actualizada para el mundial de Sudáfrica y se las presentamos a continuación. Está armada para ver quién ganará entre el equipo i y el equipo j. Con el diario del lunes podemos decir que fallaron en aquella ocasión porque dieron de ganador a Brasil, pero no contaban con la arremetida del mismo España que tanto alabaron en su libro.

Como ves, incluso al más elaborado de los modelos le cuesta predecir con certeza quién ganará un partido, y menos el Mundial. Si todavía estas dudando, basta con jugar una “polla” con tu familia –esta página funciona bastante bien y es fácil de entender– para darte cuenta lo difícil que es apuntarle a un simple resultado deportivo.

*al momento de escribir este texto, el autor confiesa que va último en la polla interna de Fintual.

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