¿Cómo calcula Footlab AI sus predicciones de fútbol?
Para cada partido, Footlab AI estima un número de goles esperados por equipo y deduce de él la probabilidad de cada resultado con un modelo de Poisson bivariado. Ese número esperado combina seis informaciones: la fuerza reciente de los dos equipos medida en sus 40 últimos partidos (un partido de hace seis meses pesa la mitad que uno reciente), una clasificación Elo mundial anclada por liga, la alineación titular probable, las bajas confirmadas, la ventaja de jugar en casa y el contexto del partido (partido de vuelta, días de descanso). Cuando hay cuotas publicadas para el partido, la probabilidad 1X2 mostrada combina esta estimación con el consenso del mercado, y los goles esperados se reajustan para seguir siendo coherentes con ella. El modelo por sí solo, probado en partidos nunca vistos de las grandes ligas y las copas europeas (16 de julio de 2026), acierta el resultado en el 53,9 % de los casos, cuando un sorteo al azar entre tres resultados daría un 33,3 %; la ficha servida, que lo combina con las cuotas, se sitúa al nivel de las casas de apuestas.
Versión del modelo: 2026-10. Últimos cambios funcionales, el 5 de octubre de 2026: el margen de las casas de apuestas se retira de las cuotas con el llamado «método de potencia», que ya no subestima a los grandes favoritos; las cuotas se recogen una segunda vez poco antes del inicio del partido. Anterior: goles esperados, marcadores y mercados derivados reajustados a la probabilidad 1X2 publicada, el 25 de septiembre de 2026. Backtest de referencia: 16 de julio de 2026, 25.424 partidos.
¿Qué produce exactamente el modelo para un partido?
El modelo produce una probabilidad para cada uno de los tres resultados (victoria local, empate, victoria visitante), el marcador más probable y la probabilidad de algunos mercados derivados, calculados sobre la misma matriz de marcadores.
- Probabilidades 1X2, que suman 100 % por construcción.
- Marcador exacto más probable, leído en una matriz limitada a 8 goles por equipo.
- Probabilidad de más de 2,5 goles y probabilidad de que marquen ambos equipos.
- Probabilidad de un gol antes del descanso, calibrada con una proporción empírica del 44 % de goles marcados en la primera parte.
¿Por qué la probabilidad 1X2 tiene en cuenta las cuotas del mercado?
Porque es lo que ha resultado más preciso. En 19.583 partidos de todas las competiciones con cuotas (medición del 5 de octubre de 2026), el modelo por sí solo acierta el resultado en el 50,5 % de los casos y el favorito de las casas de apuestas en el 52,8 %. La combinación de ambos iguala al mercado (52,7 %, el mismo pronóstico que el favorito en el 98,5 % de los casos) y sigue estando claramente mejor calibrada que el modelo por sí solo (puntuación de Brier de 0,583 frente a 0,602). Footlab AI no supera, por tanto, a las casas de apuestas, sino que se alinea con ellas: la comparación completa, incluido el rendimiento de una apuesta, se publica en la página de precisión.
- Las cuotas 1X2 son las de las casas de apuestas, agregadas por nuestro proveedor de datos y recogidas una primera vez aproximadamente la víspera del partido y de nuevo entre 90 y 10 minutos antes del inicio (la ficha usa la recogida más reciente); después se promedian y se les quita el margen de la casa de apuestas con el llamado «método de potencia»: retira sobre todo el margen de los no favoritos, que es donde las casas lo colocan, de modo que los grandes favoritos ya no se subestiman (en 19.583 partidos, un favorito anunciado al 85 % ganaba el 92 % de las veces con el método anterior; con este, un 88 % para un 87 % anunciado).
- Su peso en la probabilidad mostrada va del 85 % al 95 % según la confianza del modelo: 95 % cuando duda. Ninguna regla obliga a la ficha a quedarse con el ganador de las casas de apuestas: cuando el modelo no está de acuerdo con ellas (18 % de los partidos), esta mezcla decide por sí sola, y el modelo mantiene su ganador cuando está lo bastante seguro.
- Los goles esperados, los marcadores exactos y las probabilidades de goles y de resultado al descanso se reajustan después para corresponder exactamente a esa probabilidad 1X2. Medido en 16.630 partidos: marcadores exactos y descanso mejor predichos, ningún mercado empeorado.
- Sin cuotas publicadas (partido lejano o competición no cubierta), es la predicción del modelo por sí solo. Las cuotas en sí nunca se muestran.
¿Cómo se mide la fuerza de un equipo?
La fuerza de un equipo se estima sobre sus 40 últimos partidos, con una ponderación que divide por dos el peso de un partido cada 180 días, corregida por la calidad de los rivales y por las medias de su competición.
- Los goles marcados y recibidos se mezclan al 80 % con los goles esperados (el xG oficial cuando el proveedor lo da; si no, una estimación a partir de los tiros a puerta, a razón de 0,3192 goles por tiro a puerta, medida en 270.000 partidos).
- Un equipo con pocos partidos recientes se acerca a la media de su competición (regularización a 5 partidos), en lugar de mostrar una fuerza extrema sacada de tres encuentros.
¿Cómo se comparan dos equipos que nunca se enfrentan?
Cada liga nacional es un grupo casi cerrado cuyos partidos internos se compensan: sin corrección, el mejor club de Rumanía y el mejor club de Ucrania obtienen el mismo Elo. Por eso Footlab AI añade al Elo de club un ancla de grupo, que solo se actualiza con los partidos entre grupos.
- La puntuación mundial de un club es su Elo de club más el ancla de su liga.
- El ancla de una liga solo se mueve con las copas europeas y los partidos internacionales, con un coeficiente de 24: la mayor ganancia individual medida del proyecto.
- Los clubes femeninos y los equipos juveniles tienen sus propios grupos: sus resultados no mueven el ancla de la liga masculina.
- La ventaja de jugar en casa vale 60 puntos Elo en la actualización de la clasificación.
¿Se tiene en cuenta la alineación?
Sí: desde el 9 de agosto de 2026, Footlab AI verifica la alineación probable en la web antes de cada partido y corrige su predicción según el once anunciado, su experiencia y las notas individuales de sus jugadores.
- Una alineación confirmada por la prensa tiene prioridad sobre la que se deduce de las rotaciones recientes.
- La experiencia del once y las notas de partido de los jugadores se llevan a la escala de su liga antes de compararse: un 7,2 no vale lo mismo en todas partes.
- Las bajas confirmadas (lesiones, sanciones) reducen la fuerza ofensiva esperada del equipo afectado.
¿Por qué los partidos entre ligas distintas se tratan aparte?
Porque la forma en la propia liga casi no se transfiere: medida en el backtest, solo conserva el 10 % de su peso en un partido entre ligas. Es la lección más costosa del proyecto, y está codificada tal cual.
- En un partido entre grupos, la forma reciente en la propia liga se amortigua al 10 % de su peso habitual.
- En compensación, la diferencia de Elo mundial pesa casi tres veces más que en la liga, porque el anclaje por grupo ha hecho que esa diferencia sea realmente comparable.
- La precisión se mide por separado en este segmento, en continuo, gracias a la columna cross_pool del registro de predicciones.
¿Con qué frecuencia se actualizan los datos del modelo?
Los marcadores se siguen minuto a minuto durante los partidos, las clasificaciones se recalculan cada hora, y las lesiones y las puntuaciones Elo se resincronizan cada día.
- Una predicción se recalcula mientras no haya empezado el partido; la última versión servida es la que se registra y se evalúa.
- El resultado real se compara con la predicción no antes de tres horas después del inicio.
- Un partido aplazado o suspendido nunca cuenta como error: se cierra sin resultado al cabo de catorce días.
¿Cuáles son los parámetros del modelo?
Los nueve parámetros de abajo son los que más pesan en la predicción. Cada uno se fijó mediante un barrido de valores en el backtest y se confirmó después en una muestra posterior que el modelo nunca había visto.
| Parámetro | Valor | Qué hace |
|---|---|---|
| Vida media de la forma | 180 días | Un partido de hace seis meses pesa la mitad que uno reciente. |
| Regularización | 5 partidos | Un equipo poco observado se acerca a la media de su competición. |
| Peso de los goles esperados | 0,8 | La fuerza se estima en un 80 % con los goles esperados y en un 20 % con los goles reales. |
| Coeficiente de anclaje de grupo | 24 | Velocidad a la que una liga entera sube o baja en la clasificación mundial. |
| Ventaja de jugar en casa (Elo) | 60 puntos | Bonificación que recibe el equipo local en la actualización de la clasificación. |
| Amortiguación entre ligas | 0,1 | La forma en la propia liga solo conserva el 10 % de su peso fuera de ella. |
| Amortiguación de los totales | 0,8 | Corrige el exceso de confianza medido en las probabilidades extremas de más de 2,5 goles. |
| Proporción de goles en la primera parte | 0,44 | Base del cálculo de las probabilidades al descanso. |
| Peso del mercado en el 1X2 | 0,85 a 0,95 | Parte del consenso de las cuotas en la probabilidad mostrada, cuando hay cuotas publicadas. Nunca 1: el modelo siempre pesa. |
¿Qué no hace el modelo?
Esta lista importa tanto como la anterior. Contiene dos tipos de elementos: lo que Footlab AI se prohíbe por principio y lo que se implementó, se midió, se consideró inútil y se dejó a cero en el código.
- Ninguna cuota mostrada, ningún enlace de afiliación, ningún operador recomendado. Las cuotas publicadas solo sirven como entrada para el cálculo del 1X2 (ver más arriba): Footlab AI nunca las muestra y no dirige a ninguna casa de apuestas.
- Ningún dato meteorológico. Ni la temperatura, ni la lluvia, ni el viento entran en el cálculo.
- Ninguna estimación de la motivación o de lo que está en juego. La penalización por «partido sin nada en juego» se implementó y se probó de 0,05 a 0,2: rechazada con todos los pesos, se dejó a cero.
- Ningún efecto del árbitro sobre el resultado ni sobre los goles. El árbitro designado solo entra en la probabilidad del número de tarjetas, y solo cuando se conoce antes del partido, es decir, en torno al 3 % de los partidos: para todos los demás, ese mercado se sigue calculando a partir de los dos equipos.
- Ningún efecto aislado del portero, ni ningún efecto aislado de las bajas defensivas. Los dos se probaron en julio de 2026: el primero empeora el resultado de forma monótona, el segundo no se distingue del ruido. Los dos están a cero.
- Ningún efecto de acumulación de partidos más allá de los días de descanso entre dos encuentros. Probado, sin ganancia.
- Ninguna corrección de la tasa de empates por liga. Probada, solo empeora los resultados: las ligas con muchos empates son ligas con pocos goles, algo que las medias de competición ya recogen.
- Ninguna predicción de lesiones, de fichajes ni de decisiones del entrenador.
Análisis estadístico basado en los datos de Footlab AI (modelo de Poisson calibrado con más de 17 000 partidos, combinado con el consenso de las cuotas publicadas cuando existe). No es un consejo de apuestas.
Footlab AI (footlab.ai) es un producto de software independiente. No tiene ninguna relación con FOOTLAB World, la franquicia de centros de fútbol indoor, ni con Footy Labs.