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Cómo diseñar estrategias de apuestas deportivas. Guía Avanzada

Cómo diseñar estrategias de apuestas deportivas. Guía Avanzada

En nuestro artículo anterior, introdujimos tres maneras de validar o diseñar estrategias de apuestas deportivas:

  • Apuestas reales con una banca pequeña
  • Realizar un backtest
  • Usar el valor de cierre

Por cierto, la banca más pequeña con la que se puede apostar es… 0.

Puedes hacer un seguimiento de tus apuestas “virtuales” en una hoja de cálculo y ver si habrías ganado, sin arriesgar un solo euro.

En este artículo, voy a explicar 3 maneras de diseñar estrategias de apuestas con estos tres métodos avanzados:

  • Medir el p-value de tu backtest
  • Realizar un “forward test”
  • Apuestas ciegas

Midiendo el p-value de tu backtest

Un backtest es una manera de comprobar tu método con datos históricos. Para ello necesitarás una base de datos de eventos deportivos que contenga al menos:

  • Fecha, para poder ordenar los eventos
  • Jugadores o equipos
  • Resultados de los eventos
  • Cuotas

Respecto a las cuotas, ¿qué cuotas son necesarias? ¿Las de apertura? ¿Las de cierre? ¿Cuotas de 1h antes del partido? ¿Las cuotas máximas/mínimas entre apertura y cierre? ¿De qué casas de apuestas? Una respuesta sencilla: cuantas más cuotas mejor (cuanto más azúcar, más dulce).

Sólo hay que asegurarse de que las cuotas son precisas, y que existieron durante bastante tiempo como para poder ser apostadas.

Hay varias fuentes gratuitas de este tipo de datos, como por ejemplo betexplorer, oddsportal, football-data y tennis-data, flashscore… Puedes crear tu base de datos a partir de ellas.

Para realizar tu backtest, puedes establecer una serie de “reglas” o condiciones que se deben cumplir para realizar una apuesta.

Podemos hacer unas pruebas rápidamente con Betaminic y su herramienta Betamin Builder. Por ejemplo:

  • Un equipo que no haya ganado en los últimos 3 partidos en casa
  • El equipo de fuera no ha marcado más de 2 goles en sus últimos 3 desplazamientos
  • Partidos entre 2016 y 26/11/2020.
  • Si las condiciones anteriores se cumplen, apostar por el equipo de casa, sin importar la cuota

Podemos evaluar el “backtest” de este método con los resultados y cuotas de la base de datos, para el periodo seleccionado de 5 años (2016 a 2020). Esta estrategia habría obtenido un beneficio de 55 unidades a una cuota media de 2.95, con un yield de 7.66%. Pero estas reglas concretas sólo habrían dado lugar a 719 apuestas (del total de 73009 partidos que había entre 2016 y 2020, es decir, un 1% de los partidos). Puedes ver la estrategia actualizada aquí (Home revenge):

estrategia de apuestas 1

He ido cambiando el número de partidos seguidos sin ganar y número de goles varias veces hasta encontrar una estrategia que gane, de manera que, ¿podría ser la estrategia de apuestas elegida el resultado de una «minería de datos» o de “sobreajuste”? Hay que tener en cuenta estos factores para concluir si la estrategia habría ganado en el periodo seleccionado por simple suerte o varianza, o si has conseguido un método realmente ganador.

Ahora, vamos a analizar si esta estrategia de apuestas obtendría, con bastante seguridad o no, beneficio a largo plazo. Para ello, podemos calcular el p-value con esta calculadora de p-value, que nos dice qué probabilidad hay de haber obtenido ese yield sólo por suerte.

estrategia de apuestas Backtest_01

¡No está mal! Un p-value de 7.427%. Es un buen resultado para una estrategia creada en unos pocos minutos. Pero hay que ser conscientes de que no hemos hecho estimaciones de probabilidades, ni cuál sería la cuota mínima rentable a partir de la que valdría la pena apostar, ni hemos tenido en cuenta las cuotas de la apuesta, para decidir si habríamos apostado o no. Las reglas definidas son muy simples, quizá demasiado.

Un valor de p-value razonable para poder considerar que ya no se gana por suerte, sería obtener un valor por debajo del 1% (@12xpert seguro que diría que mejor valores por debajo de 0.1%). De modo que, ¿cómo podemos mejorar nuestra estrategia?: Necesitamos un yield mayor!

Podemos añadir una regla más para obtener una nueva estrategia más selectiva (Home come back):

  • El equipo de casa no ha concedido más de 1 gol en al menos uno de los tres últimos partidos sin ganar.

estrategia de apuestas 02

¡Eso es! El yield ha mejorado a 15.90%, prácticamente con el mismo beneficio que antes, 44.7 unidades. Pero el número de apuestas se ha reducido a sólo 300 en los últimos 5 años… En consecuencia, el p-value baja pero no es suficientemente pequeño todavía:

estrategia de apuestas Backtest_02

En cualquier caso, estos resultados no necesariamente significan que estas estrategias sean rentables o no a futuro, solo sabemos que la probabilidad de que hayan ganado por suerte es pequeña (pero no muy pequeña). Para verificar si una estrategia de apuestas gana “a futuro”, podemos usar otra forma de ponerla a prueba con un “forward-test”.

El Forward-Test

Un Forward-Test es una evaluación de un método o estrategia sin tener en cuenta ninguna información futura que no deberíamos conocer en el momento de establecer los parámetros o reglas del método, o estimar las probabilidades de cada resultado.

Quizá pienses: Oye, pero si solo hemos hecho backtest con datos históricos, no hemos usado datos futuros. Pero sí, los hemos utilizado. Hemos establecido las reglas para decidir si apostamos o no utilizando las cuotas y los resultados que no deberíamos de haber conocido. Es decir, hemos usado “datos futuros” (cuotas y resultados) para calibrar los parámetros de nuestro método.

Pero ahora, tras haber calibrado el modelo con datos históricos, podemos mantener intacta la estrategia de apuestas, no cambiar nada, y evaluar con datos futuros.

También podemos simular este Forward-Test en Betaminic. Podemos crear una estrategia con datos históricos de un periodo, y ponerla a prueba con un periodo posterior, como el año siguiente, por ejemplo.

He creado una nueva y sencilla estrategia (Away team surprise):

  • El equipo de casa ha ganado dos partidos seguidos en casa
  • El equipo de casa no ha marcado más de dos goles en ninguno de esos partidos
  • Si eso ocurre, apostar al AH+0.5 del equipo de fuera (o lo que es lo mismo, X2)
  • Periodo de calibración de 2014 a 2019

estrategia de apuestas 3

De un total de 84835 partidos posibles en el periodo 2014 a 2019, se ha apostado en 453 partidos, con un beneficio de 12.42 unidades y un yield de 2.74%. El p-value es 28.1%, es decir, hay una probabilidad relativamente alta de haber ganando por suerte en ese periodo. ¿Qué ocurriría en los siguientes años? ¿Hemos tenido suerte en el periodo de calibración? Podemos establecer los mismos parámetros exactamente y evaluar la estrategia de nuevo, realizando el Forward-Test de esta estrategia (Away team surprise Forward-Test):

estrategia de apuestas 4

¡También gana! De hecho, no esperaba ganar en el Forward-Test, pero quizá hayamos encontrado una “mina de oro”. En realidad, ¡creo que he tenido mucha suerte! Pero veremos qué ocurre en el futuro…

Las estadísticas del periodo completo, desde 2014 hasta 26/11/2020 (Away team surprise total) son 591 apuestas a una cuota promedio de 1.8, con un beneficio de 17.01 unidades, y un yield de 2.88%. Eso da como resultado un p-value un poco menor de 23.97%. Desde luego, todavía no me atrevería a arriesgar dinero real con esta estrategia…

estrategia de apuestas 5

Apuestas ciegas

Este método requiere una disciplina extremadamente alta. Apuestas ciegas no son apuestas realizadas con una venda en los ojos. Se trata de intentar estimar las probabilidades independientemente, sin saber nada de las cuotas de las casas. Algunos tipsters expertos, como @SquashPicks, usan este método.

Para poner en práctica las “apuestas ciegas”, necesitas:

  1. Elegir un partido y un mercado de apuestas (Casa/Fuera/Empate, Over/Under, etc), y asegúrate de no ver las cuotas de ninguna casa!
  2. Intenta determinar las probabilidades de cada posible resultado. Recuerda que la suma de todas las probabilidades debe ser 1!
  3. Calcula las cuotas correspondientes a esas probabilidades, utilizando su inversa.
  4. Estima un nivel de error, anotando si estás “muy seguro” o “poco seguro” de las probabilidades que has estimado. Puedes usar varios niveles de incertidumbre.
  5. Dependiendo del nivel de error, incrementa las cuotas multiplicando por un “factor de seguridad” que dependa del nivel de error. Por ejemplo, 1.1 para “muy seguro” y 1.25 para “poco seguro”. Estas serán tus “cuotas mínimas rentables”.
  6. Haz esto y anótalo para todos los partidos antes de comparar con las cuotas de las casas de apuestas
  7. Comprueba las cuotas de las casas de apuestas, y guarda las cuotas disponibles. Si puedes, guarda también las cuotas de cierre. Si quieres comparar tus probabilidades estimadas, con las probabilidades estimadas por la casa de apuestas, recuerda que además de calcular la inversa tienes que quitarles el margen.
  8. Si las cuotas de las casas son superiores a las “cuotas mínimas rentables” calculadas, entonces deberías registrar una apuesta. Puedes utilizar diferentes estrategias para el tamaño de apuesta, tal y como explicamos en este artículo.
  9. Espera a los resultados y evalúa tu método

Siguiendo este procedimiento, estarás entrenando tu estimación de probabilidades y de su error. Si registras tus apuestas y finalmente obtienes beneficio, quizá hayas encontrado un nuevo método de valor esperado positivo! Luego, recomiendo calcular el p-value de tus apuestas, y empezar a apostar de verdad si este p-value es suficientemente pequeño.

Este método de “apuestas ciegas” también puede ser ajustado mediante un backtest, cambiando los “factores de seguridad” o el tamaño de apuesta (nunca deberías estimar de nuevo las probabilidades o el nivel de error después de que el partido haya sido jugado, o ni siquiera si has visto las cuotas, ya que podrías estar influenciado por el “efecto de anclaje”). Sin embargo, cuanto más aumentes tus “factores de seguridad”, menos apuestas habrías hecho. Puede que el yield aumente, pero seguramente el p-value también crecerá.

Conclusión

Hemos visto tres metodologías avanzadas para poner a prueba tus estrategi

as o métodos de apuestas. Todas ellas requieren tiempo para “pensar despacio”. Hay que ser consciente de que es muy difícil encontrar un método rentable con un p-value bajo, que también funcione a futuro en un Forward-Test; o un método de apuestas ciegas que obtenga buenos resultados, incluso tras reajustar los “factores de seguridad”; o una estrategia que gane sistemáticamente a la cuota de cierre.

Sin embargo, lo recomendable es usar las tres metodologías: Evaluar un backtest generado con “apuestas ciegas”, ajustar los factores de seguridad, calcular su p-value, y luego realizar un Forward-Test.

Si utilizas tu intuición, experiencia o inteligencia humana para estimar las probabilidades, será realmente difícil realizar un más de un backtest: “Si pudiera viajar atrás en el tiempo un año, ¿qué probabilidades habría predicho para el partido del día siguiente?” Ya que probablemente conoces el resultado, o las cuotas, o ya has predicho esas probabilidades antes, seguramente te influyan. Esta es una de las desventajas de emplear la experiencia o inteligencia humana en lugar de un algoritmo, tal y como expliqué en el artículo “Tipsters vs Algoritmos”.

La única manera que conozco de hacer muchos backtests es utilizar un algoritmo o un método estadístico como el de los ejemplos anteriores, pero para ello son necesarios muchos datos, y conocimientos de programación, estadística y matemáticas. Por supuesto, si quieres ganar, tienes que invertir un gran esfuerzo y tiempo (y quizá también necesites algo de presupuesto para comprar un potente ordenador!).

Cuéntanos cómo pones a prueba tu estrategia para apostar. ¿Qué método usas? O si tienes cualquier otra manera de testear tu método, compártelo con nosotros en los comentarios!

 

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