{"id":21126,"date":"2019-12-30T09:39:59","date_gmt":"2019-12-30T08:39:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.betaminic.com\/?p=21126\/"},"modified":"2026-01-17T11:20:47","modified_gmt":"2026-01-17T10:20:47","slug":"6-sencillos-pasos-para-evitar-el-data-mining-en-sistemas-de-apuestas-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.betaminic.com\/es\/guia-de-apuestas\/6-sencillos-pasos-para-evitar-el-data-mining-en-sistemas-de-apuestas-big-data\/","title":{"rendered":"6 sencillos pasos para evitar el data mining en sistemas de apuestas Big Data"},"content":{"rendered":"

Evitar el data mining<\/strong> (miner\u00eda de datos) es un tema importante cuando se utiliza big data en las estrategias de apuestas. Pero \u00bfqu\u00e9 podemos hacer al respecto? Este art\u00edculo te mostrar\u00e1 todos los pasos a seguir para crear estrategias rentables sin sobre-optimizar<\/strong> los sistemas y resultados.<\/span><\/p>\n

Tom Whitaker, autor de libros como \u00abWinning Sports Betting Strategies with Betaminic\u00bb y \u00abBig Data Betting on Football – The Betaminic Guide 2\u00bb, ha hecho un video de seguimiento (Enlace de video: https:\/\/youtu.be\/ mH0w6IA479g<\/a>) para mostrar su idea de c\u00f3mo evitar la miner\u00eda de datos<\/strong> al crear estrategias rentables. Tambi\u00e9n presenta su nuevo concepto de investigaci\u00f3n de selecci\u00f3n de liga \u00abBig Data High Yield\u00bb (BDHY). El v\u00eddeo muestra c\u00f3mo usar algunas t\u00e9cnicas m\u00e1s avanzadas con la herramienta de an\u00e1lisis de big data Betamin Builder<\/strong><\/a>. Demuestra la divisi\u00f3n de los datos en dos per\u00edodos<\/strong>, un per\u00edodo de investigaci\u00f3n y un per\u00edodo de prueba<\/strong>. Tambi\u00e9n sugiere etiquetas para descripciones de estrategias compartidas para ayudar a explicar c\u00f3mo se hizo una estrategia y c\u00f3mo se filtraron sus ligas.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

*** El video tiene audio en ingl\u00e9s y tambi\u00e9n con subt\u00edtulos disponibles en ingl\u00e9s y espa\u00f1ol.<\/p>\n

El video sugiere estos pasos al investigar una estrategia:<\/p>\n

PASO 1: Dividir Datos<\/strong><\/p>\n

PASO 2: Filtros de los Partidos<\/strong><\/p>\n

PASO 3: Filtros de Ligas<\/strong><\/p>\n

PASO 4: Chequeo por Temporada<\/strong><\/p>\n

PASO 5: Testear la Estrategia<\/strong><\/p>\n

PASO 6: Seguir la Estrategia<\/strong><\/p>\n

Veamos en detalle estos pasos<\/p>\n

PASO 1: Dividir Datos<\/strong><\/span><\/h2>\n

En este paso dividimos nuestros datos en dos per\u00edodos, un per\u00edodo de investigaci\u00f3n y un per\u00edodo de prueba<\/strong>. Solo se utilizan los datos del Per\u00edodo de investigaci\u00f3n para crear la nueva estrategia.<\/strong> Una vez que se ha creado la nueva estrategia y se han finalizado los filtros de partido y de liga, entonces, y solo entonces, se aplica la estrategia a los datos del Per\u00edodo de prueba. Este es el concepto clave a agregar cuando se piensa en c\u00f3mo evitar la miner\u00eda de datos<\/a><\/strong>. Si no dividimos los datos y usamos todos los datos para crear una estrategia, no sabemos si es un patr\u00f3n real o simplemente \u00abselecciona\u00bb las ligas ganadoras y los partidos anteriores. En esa situaci\u00f3n, no sabremos si una estrategia funciona hasta que comencemos a usarla con datos nuevos. Pero si dividimos los datos al principio, entonces ya tendremos algunos \u00abnuevos\u00bb, intactos, nuevos datos listos para ser utilizados para probar la estrategia creada. Esto no eliminar\u00e1 por completo las posibilidades de miner\u00eda de datos, pero contribuir\u00e1 en gran medida a evitar los tipos m\u00e1s simples de miner\u00eda de datos cuando solo seleccionamos las ligas ganadoras y luego nos sorprende que el patr\u00f3n no contin\u00fae. Con un Per\u00edodo de investigaci\u00f3n (RP) y un Per\u00edodo de prueba (TP), podemos ver de inmediato si el patr\u00f3n reci\u00e9n descubierto del Per\u00edodo de investigaci\u00f3n contin\u00faa en el Per\u00edodo de prueba.<\/strong> Entonces podemos tener grandes esperanzas de que el patr\u00f3n contin\u00fae. Tom divide sus datos en 6 temporadas del per\u00edodo de investigaci\u00f3n y 2 temporadas del per\u00edodo de prueba. Pero, en teor\u00eda, tambi\u00e9n podr\u00edas probar 5 temporadas de per\u00edodo de investigaci\u00f3n y 3 temporadas de datos del per\u00edodo de prueba. Es tu decisi\u00f3n. Pero es importante tener al menos una temporada completa de datos del Per\u00edodo de prueba para aplicar una estrategia recientemente investigada.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Despu\u00e9s de dividir los datos en el paso 1, seguimos adelante.<\/p>\n

PASO 2: Filtros de los Partidos<\/strong><\/span><\/h2>\n

Una buena forma de aplicar filtros de partidos es pensar qu\u00e9 m\u00e9todos de selecci\u00f3n manual usaste cuando seleccionaste tus propias apuestas en el pasado<\/strong> al revisar las listas de partidos. \u00bfBuscaste equipos que hab\u00edan ganado x n\u00famero de veces en los \u00faltimos 6 partidos? \u00bfBuscaste equipos que fueron buenos en casa, pero malos fuera? \u00bfBuscaste equipos de renombre con un buen r\u00e9cord local y apostaste ese equipo local para obtener ganancias? Puedes considerar tu m\u00e9todo de selecci\u00f3n y ver si puedes automatizarlo en la herramienta Betamin Builder<\/a>.<\/strong>\u00a0Haz que la herramienta realice el mismo an\u00e1lisis que hiciste t\u00fa y comprueba si tu m\u00e9todo aplicado a 54 ligas en 100,000 partidos pasados \u200b\u200ben los siguientes 8 a\u00f1os habr\u00eda tenido ganancias.<\/strong> Otra forma de seleccionar filtros de partido es mirar cada filtro e imaginar qu\u00e9 esperar\u00eda que sucediese al seleccionar un filtro determinado,<\/strong> por ejemplo, el filtro que selecciona equipos que han concedido un n\u00famero x de goles en partidos anteriores. Podr\u00edas mirar el filtro e imaginar que me gustar\u00eda apostar a m\u00e1s de 2.5 goles en los partidos en casa que juega el equipo cuando son favoritos porque probablemente tengan que ganar 2-1 o m\u00e1s debido a su floja defensa. Entonces podr\u00edas aplicar ese filtro y ver si tu idea genera beneficios. Por lo tanto, puedes aplicar filtros de acuerdo con tu estilo de selecci\u00f3n manual, o mirando cada filtro e imaginando qu\u00e9 resultado esperar\u00edas al aplicarlo.<\/strong><\/p>\n

PASO 3: Filtros de Ligas<\/strong><\/span><\/h2>\n

Aqu\u00ed es donde se sugiere una nueva idea de selecci\u00f3n de liga Big Data High Yield (BDHY) en el video. Al seleccionar ligas, si solo elegimos ligas rentables, o ligas que tienen m\u00e1s del 10% de yield en ellas, existe el peligro de que nuevamente estemos \u00abescogiendo a los ganadores\u00bb. Solo estamos eligiendo las ligas que parecen buenas. Por supuesto, un yield del 47% se ve bien, pero \u00bfen cu\u00e1ntos datos se basa ese n\u00famero? Si solo hubo 4 apuestas que llevaron a ese yield del 47% para esa liga, \u00bfpodemos realmente decir que es un patr\u00f3n verdadero? Son solo 4 apuestas las que ganaron. No hay suficientes datos para decir algo sobre esa liga. El objetivo de Big Data Betting es buscar patrones en los datos para descubrir d\u00f3nde los modelos de la casa de apuestas est\u00e1n constantemente equivocados en ciertas condiciones.<\/strong> Y solo podemos ver esos patrones si tenemos suficientes datos. Entonces, Tom sugiere que solo las ligas con 100 apuestas o m\u00e1s en ellas pueden considerarse que tienen datos suficientes para incluir en una estrategia. Despu\u00e9s de 100 apuestas, si hay un yield positivo, podemos admitir que hay un patr\u00f3n. Si es una racha afortunada, entonces es una racha afortunada muy larga con beneficios despu\u00e9s de 100 apuestas que siguieron un filtro fijo para seleccionarlas. E incluso entonces, un peque\u00f1o yield de 3 o 4% despu\u00e9s de 100 apuestas no es suficiente para considerarlo como un patr\u00f3n a tener en cuenta. Por lo tanto, es mejor tener l\u00edmites de yield objetivo para diferentes cantidades de apuestas en la selecci\u00f3n de liga. La sugerencia en el video es:<\/p>\n

Incluir ligas con 100 apuestas o m\u00e1s en su Per\u00edodo de investigaci\u00f3n con un yield del 10% o m\u00e1s.<\/p>\n

Incluir ligas con 200 apuestas o m\u00e1s en su Per\u00edodo de investigaci\u00f3n con un yield de 5% o m\u00e1s.<\/p>\n

Incluir ligas con 400 apuestas o m\u00e1s en su Per\u00edodo de investigaci\u00f3n con un yield de 4% o m\u00e1s.<\/p>\n

La raz\u00f3n por la cual los yields pueden ser m\u00e1s bajos para n\u00fameros de apuestas m\u00e1s altos es que si tiene un 4% de beneficio despu\u00e9s de 400 apuestas, es una buena se\u00f1al de un patr\u00f3n fuerte, pero un 4% de ganancia despu\u00e9s de 100 apuestas tiene una mayor probabilidad de ser producto del factor suerte. Por lo tanto, los yields pueden ser m\u00e1s bajos para conjuntos de datos m\u00e1s grandes<\/strong>. Por el contrario, si no hay suficientes datos para 100 apuestas en alguna de las ligas, podr\u00eda significar<\/strong> que es mejor evitar esa estrategia hasta que tenga m\u00e1s datos o aumentar el yield requerido para incluir una liga, por ejemplo, incluir ligas con m\u00e1s de 75 apuestas con un yield del 20% o m\u00e1s, y as\u00ed sucesivamente.<\/p>\n

Etiquetas para Descripciones de estrategias para estrategias compartidas<\/strong><\/p>\n

Otra idea en el video es agregar m\u00e1s informaci\u00f3n en el cuadro de descripci\u00f3n de estrategias compartidas<\/a> para que otros usuarios puedan saber c\u00f3mo se investig\u00f3 una estrategia.<\/strong> Una sugerencia es agregar etiquetas simples como \u00abBD100HY10 BD200HY5 RP6TP2\u00bb<\/strong> en el cuadro de descripci\u00f3n para que otros puedan entender que: Se incluyeron ligas con m\u00e1s de 100 apuestas y yields superiores al 10% (BD100HY10), ligas con m\u00e1s de 200 apuestas y rendimientos superiores a 5 % (BD200HY5) se incluyeron, y la estrategia se cre\u00f3 con un per\u00edodo de investigaci\u00f3n de 6 temporadas y un per\u00edodo de investigaci\u00f3n de 2 temporadas (RP6TP2). De esta forma, de manera r\u00e1pida y f\u00e1cil, independientemente del idioma nativo del usuario, podr\u00edas comprender y juzgar si deseas seguir una estrategia o no. Si agregamos m\u00e1s explicaciones a nuestras estrategias, el \u00e1rea de estrategias compartidas puede convertirse en una \u00abuniversidad de apuestas\u00bb para ayudarnos a todos a acercarnos al sistema de apuestas perfecto y aprovechar al m\u00e1ximo esta fant\u00e1stica herramienta. Agregar etiquetas tambi\u00e9n puede ayudarte a ti mismo en tus estrategias privadas, porque cuando vuelves a ver por qu\u00e9 algunas de tus estrategias est\u00e1n funcionando bien y otras mal, entonces puede surgir un patr\u00f3n en la forma en que se crearon las estrategias. Tener etiquetas explicativas puede ayudarte a recordar y comprender qu\u00e9 tipo de estrategia cre\u00f3.<\/strong><\/p>\n

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PASO 4:\u00a0<\/strong>Chequeo por Temporada<\/strong><\/span><\/h2>\n

Este es un paso para descubrir si una estrategia es consistente o no.<\/strong> Incluso si una estrategia genera muchas ganancias, si todas las ganancias vinieron en 2 a\u00f1os buenos y los otros 4 a\u00f1os fueron p\u00e9rdidas, entonces hay muy pocos apostantes que hubieran seguido usando una estrategia con una racha negativa tan larga. Entonces, al verificar los resultados de cada temporada individualmente, podemos ver si el patr\u00f3n es consistente o no. Si una estrategia est\u00e1 dando resultados de 1% de yield en una temporada y 22% en otra y -4% en otra, podemos decir que es inconsistente, pero si sigue dando resultados anuales de entre 4 y 8% de yield, podemos decir que es un patr\u00f3n muy consistente y conf\u00edas en seguirlo. Una vez m\u00e1s, podemos agregar etiquetas al \u00e1rea de descripci\u00f3n para que otros conozcan los yields de cada temporada. Por ejemplo, RP1 = 7%, RP2 = 1%, RP3 = 13%, RP4 = 15%, RP5 = 28%, RP6 = 8%, TP1 = 3%, TP2 = 13%<\/strong> nos dice que esta estrategia tuvo un yield del 7% en su primera temporada del per\u00edodo de investigaci\u00f3n (RP1 = 7%), y las siguientes cinco temporadas del per\u00edodo de investigaci\u00f3n tuvieron rendimientos del 1%, 13%, 15%, 28%, 8%, que es una buena tendencia positiva. Entonces tambi\u00e9n podemos entender que el primer Per\u00edodo de prueba tuvo un yield del 3% (TP1 = 3%) y la segunda temporada del Per\u00edodo de prueba tiene un rendimiento del 13% (TP2 = 13%). Tambi\u00e9n podemos mostrar a los usuarios un resumen r\u00e1pido en el campo de descripci\u00f3n agregando comentarios como \u201cAll 8 seasons in profit\u201d (\u00abLas 8 temporadas con beneficios\u00bb) o \u201cStrong Consistent Pattern\u201d (\u00abPatr\u00f3n consistente fuerte\u00bb) o \u201cWeak Inconsistent Pattern\u201d (\u00abPatr\u00f3n inconsistente d\u00e9bil\u00bb).<\/strong> Por lo tanto, verificar las estrategias por temporada es una buena manera de encontrar patrones consistentes.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

PASO 5: Testear la Estrategia<\/strong><\/span><\/h2>\n

Cuando estemos contentos con nuestra estrategia reci\u00e9n investigada, despu\u00e9s de que hayamos terminado de seleccionar filtros de partidos, filtros de liga y hayamos verificado la consistencia de las temporadas, entonces podemos hacer la verificaci\u00f3n final que aplica la estrategia a los nuevos datos, que es el Per\u00edodo de prueba. Podemos considerar que esto es como ver lo que hubiera sucedido si hubi\u00e9ramos investigado un sistema con todos nuestros datos y lo hubi\u00e9ramos seguido durante 2 temporadas. El per\u00edodo de prueba son datos nuevos, intactos y nuevos. Entonces, si obtiene beneficio, significa que el patr\u00f3n es cierto, pero si produce una p\u00e9rdida, significa que el patr\u00f3n es probablemente el resultado de la extracci\u00f3n de datos y no un patr\u00f3n verdadero en los modelos de probabilidades. Esta es la importancia clave de dividir los datos, para que podamos probarlos sin arriesgar dinero real o perder un tiempo precioso siguiendo patrones falsos.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/strong><\/p>\n

PASO 6: Seguir la Estrategia<\/strong><\/span><\/h2>\n

Una vez que hemos encontrado un patr\u00f3n que se ve fuerte y consistente, entonces podemos seguir la estrategia<\/strong><\/a>. Podemos hacerlo haciendo clic en el icono de correo electr\u00f3nico en la esquina superior derecha de una estrategia y comprando un paquete de picks<\/a> para que podamos recibir nuevos picks por correo electr\u00f3nico a medida que surjan. Una vez que se realiza el arduo trabajo de investigaci\u00f3n, el siguiente paso es asegurarse de obtener las mejores cuotas disponibles al momento de realizar sus apuestas. Tener acceso a las cuotas de\u00a0m\u00faltiples casas de apuestas siempre es beneficioso,<\/strong> pero las casas asi\u00e1ticas y Betfair a menudo tienen las mejores cuotas del mercado, por lo que esos son dos sitios de apuestas importantes a los que puede acceder si se puede. Si crees que una estrategia es lo suficientemente buena como para seguirla, comp\u00e1rtela en la secci\u00f3n de estrategias compartidas.<\/p>\n

En resumen, al dividir los datos en dos per\u00edodos, al usar un m\u00e9todo de filtrado de la liga Big Data High Yield, al verificar los resultados de cada temporada y al agregar etiquetas explicativas en las descripciones de estrategias compartidas, podemos mejorar nuestras posibilidades de obtener datos a\u00fan mejores. estrategias.<\/strong><\/p>\n

PASO 1: Dividir Datos<\/strong><\/span><\/p>\n

Concepto: Periodo de investigaci\u00f3n y Periodo de prueba para evitar la miner\u00eda de datos.<\/p>\n

Etiquetas: RP6TP2<\/p>\n

PASO 2: Filtros de los Partidos<\/strong><\/span><\/p>\n

PASO 3: Filtros de Ligas<\/strong><\/span><\/p>\n

Concepto: Selecciona ligas con grandes conjuntos de datos para apoyar su patr\u00f3n.<\/p>\n

Etiquetas: BD100HY10 BD200HY5 RP6TP2<\/p>\n

PASO 4: Chequeo por Temporada<\/strong><\/span><\/p>\n

Concepto: Busca patrones y ganancias consistentes.<\/p>\n

Etiquetas: RP1=7%, RP2=1%, RP3= 13%, RP4=15%, RP5=28%, RP6=8%<\/p>\n

PASO 5: Testear la Estrategia<\/strong><\/span><\/p>\n

Concepto: aplicar a los datos nuevos para ver si el patr\u00f3n contin\u00faa.<\/p>\n

Etiquetas: TP1=3%, TP2=13%<\/p>\n

Comentarios: \u201cAll 8 seasons in profit. Strong Consistent Pattern\u00bb,\u00a0\u201cLas 8 temporadas en ganancias. Patr\u00f3n fuerte y consistente \u00ab.<\/p>\n

PASO 6: Seguir la Estrategia<\/strong><\/span><\/p>\n

Puedes ver el v\u00eddeo t\u00fa mismo aqu\u00ed. Enlace de v\u00eddeo: https:\/\/youtu.be\/mH0w6IA479g<\/a><\/p>\n

El v\u00eddeo tiene audio en ingl\u00e9s y tambi\u00e9n con subt\u00edtulos disponibles en ingl\u00e9s y espa\u00f1ol.<\/p>\n

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Evitar el data mining (miner\u00eda de datos) es un tema importante cuando se utiliza big data en las estrategias de apuestas. Pero \u00bfqu\u00e9 podemos hacer al respecto? Este art\u00edculo te mostrar\u00e1 todos los pasos a seguir para crear estrategias rentables sin sobre-optimizar los sistemas y resultados. 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