Metodología

Acá está todo lo que hace el modelo, sin cajas negras. Si querés replicar nuestros números, tenés las fórmulas exactas.

1. El rating de cada equipo

Cada equipo tiene un número que resume su fuerza, en escala Elo (aproximadamente entre 1400 y 2050). Se compone de dos partes:

Rating base: deriva del rendimiento de la temporada anterior y, en el caso de los equipos de Champions, del bombo en que quedaron sorteados (que refleja el coeficiente UEFA).
Ajuste por contexto: una corrección de entre -80 y +80 puntos por lesiones, bajas confirmadas, rachas o rotación. Es la parte que se actualiza varias veces al día.

2. La probabilidad de cada resultado

Con los ratings ajustados calculamos la expectativa del local, sumándole la ventaja de jugar en casa:

we = 1 / (1 + 10^(-(R_local + 65 - R_visitante) / 400))

El +65 es la ventaja de localía, que en fútbol de clubes aplica en todos los partidos. El divisor 400 es el estándar del sistema Elo.

Después repartimos esa expectativa entre victoria, empate y derrota:

pd = 0.38 × (1 - 2 × |we - 0.5|)^0.7

pw = we - pd/2 pl = 1 - pw - pd

El techo de 0.38 para el empate no es arbitrario: lo calibramos con datos reales hasta que la tasa de empates que produce el modelo en partidos típicos de Premier League coincidiera con la tasa real de la liga (alrededor del 26%). Gracias a eso el empate puede ser la predicción principal cuando dos equipos están realmente parejos, algo que la mayoría de los modelos no hace nunca.

3. El marcador probable

Convertimos la expectativa en goles esperados para cada equipo y calculamos, con una distribución de Poisson, cuál es el marcador exacto más frecuente compatible con la predicción.

Por qué el perdedor casi siempre aparece con cero goles. El marcador que mostramos es el resultado exacto más repetido, no un promedio. Si un equipo tiene 0,8 goles esperados, la distribución dice: 0 goles en el 45% de los casos, 1 gol en el 37%, 2 goles en el 16%. Marcar al menos un gol es más probable (55%) que no marcar, pero ningún número por separado le gana al cero. Por eso los marcadores 1-0 y 2-0 dominan las predicciones exactas de cualquier modelo serio.

4. Las predicciones se congelan

Cuando un partido termina, guardamos la predicción tal como estaba antes del inicio, junto al resultado real. Los ajustes posteriores de rating no pueden reescribir un pronóstico ya emitido. Esto hace que nuestro porcentaje de acierto sea auditable y no se pueda maquillar hacia atrás.

5. Qué no cuenta para el historial

Los partidos que ya se habían jugado cuando creamos el sitio están cargados para alimentar las tablas de posiciones, pero quedan excluidos del porcentaje de acierto y se muestran marcados como tales. El modelo se calibró conociendo esos resultados; contarlos sería inflar el número.

6. Antecedente: el Mundial 2026

Este mismo motor cubrió los 104 partidos del Mundial 2026. El resultado, medido con el mismo criterio que usamos acá:

Métrica	Resultado
Acierto 1X2	68 de 104 · 65%
Marcadores exactos	14 · 13%
Fase de grupos	63%
Eliminatorias	72%

Y la calibración, que es el dato que más importa: cuando el modelo declaraba poca confianza acertó el 39% de las veces; cuando declaraba mucha confianza, el 90%. Es decir, sus porcentajes significan algo.

7. Lo que el modelo no puede hacer

Ningún modelo predice el fútbol con certeza. Los nuestros son los límites conocidos:

En partidos muy parejos el acierto cae a niveles cercanos al azar. Es inherente al deporte, no un defecto corregible.
No anticipa expulsiones, penales polémicos ni lesiones durante el partido.
El rating base es una estimación fundada, no una medición. Se corrige a medida que llegan resultados.

Esto no es asesoramiento para apostar. Publicamos estimaciones estadísticas con fines informativos y de entretenimiento. Si vas a apostar, hacelo con dinero que puedas perder y sabiendo que un 65% de acierto implica que uno de cada tres pronósticos falla.