{"id":35300,"date":"2023-08-23T13:12:35","date_gmt":"2023-08-23T11:12:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.betaminic.com\/?p=35300"},"modified":"2026-01-09T11:07:47","modified_gmt":"2026-01-09T10:07:47","slug":"7-formas-de-crear-estrategias-de-apuestas-mas-solidas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.betaminic.com\/es\/estrategias-de-apuestas\/7-formas-de-crear-estrategias-de-apuestas-mas-solidas\/","title":{"rendered":"7 Formas de Crear Estrategias de Apuestas M\u00e1s S\u00f3lidas"},"content":{"rendered":"

Protegerse contra el datamining y el sobreajuste es esencial para garantizar que tus filtros y estrategias de pron\u00f3stico sean robustos y generalicen bien a nuevos datos en el futuro.\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n

Sobreajuste:<\/strong> En la modelizaci\u00f3n matem\u00e1tica, el sobreajuste es \u00abla producci\u00f3n de un an\u00e1lisis que se corresponde demasiado estrecha o exactamente con un conjunto particular de datos y que, por lo tanto, puede no ajustarse a datos adicionales o predecir observaciones futuras de forma fiable\u00bb<\/em>. Wikipedia<\/span> El sobreajuste con las estrategias de Betaminic ocurre cuando jugamos con los filtros y encontramos una tendencia hist\u00f3rica rentable que en realidad no es una tendencia real, sino simplemente el resultado de la suerte y de sobre-optimizar los filtros para recortar las apuestas perdedoras.<\/span> Aqu\u00ed tienes algunos m\u00e9todos s\u00f3lidos que puedes utilizar para mitigar este problema:<\/span><\/p>\n

1. **Divisi\u00f3n adecuada de los datos**: <\/strong><\/span><\/h2>\n

Divide tus datos hist\u00f3ricos en conjuntos de entrenamiento y pruebas. Utiliza el conjunto de entrenamiento para desarrollar y ajustar tus filtros y modelos, y utiliza el conjunto de pruebas para evaluar su rendimiento. Esto te ayudar\u00e1 a obtener una estimaci\u00f3n m\u00e1s realista del rendimiento futuro y evitar\u00e1 que el modelo memorice los datos de entrenamiento.<\/span> Por ejemplo, si tenemos datos de 11 temporadas, de 2012 a 2023, podr\u00edamos dividirlos en 8 temporadas de datos de entrenamiento y 3 temporadas de datos de prueba. De este modo, podr\u00edas investigar tu sistema bas\u00e1ndote en las 8 temporadas de datos de entrenamiento para \u00abentrenar el modelo\u00bb, y luego comprobar si los filtros que has encontrado funcionan con los nuevos datos aplic\u00e1ndolos a las 3 temporadas de prueba. La separaci\u00f3n de 8 + 3 temporadas es s\u00f3lo un ejemplo y deber\u00edas probar cualquier separaci\u00f3n que consideres significativa en funci\u00f3n de los datos de que dispongas. Tambi\u00e9n puedes utilizar los datos m\u00e1s recientes para entrenar el modelo y probarlo con datos m\u00e1s antiguos. O utilizar temporadas o meses alternos como datos de entrenamiento y la otra mitad de las temporadas como datos de prueba. Hay muchas formas de aplicar este m\u00e9todo.<\/span> En el libro de Tom Whitaker \u00abBig Data Betting on Football – The Betaminic Guide 2\u00bb (que se puede descargar gratis aqu\u00ed<\/a>) dividi\u00f3 8 a\u00f1os de datos en 6 a\u00f1os de datos de entrenamiento y 2 a\u00f1os de datos de prueba para crear una serie de estrategias.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

En varias estrategias de Betaminic compartidas p\u00fablicamente<\/strong><\/a>, los usuarios incluyen qu\u00e9 m\u00e9todo de separaci\u00f3n de datos utilizaron en la secci\u00f3n de descripci\u00f3n para recordar c\u00f3mo investigaron la estrategia. A veces llaman a los datos de entrenamiento \u00abPeriodo de investigaci\u00f3n\u00bb (RP – Research Period) y a los datos de prueba \u00abPeriodo de prueba\u00bb (TP – Test Period).<\/span> En la imagen de abajo el usuario escribe \u00abRP 7,7,33,19,14,16 TP 5,22\u00bb en la secci\u00f3n de descripci\u00f3n de la estrategia BDHY Home vs Weak Away<\/a><\/strong> para sugerir que utiliz\u00f3 6 temporadas para los datos de entrenamiento y el rendimiento que encontr\u00f3 en cada una de esas temporadas, y utiliz\u00f3 2 temporadas para los datos de prueba y el rendimiento que encontr\u00f3 en esas 2 temporadas. De esta forma se puede ver c\u00f3mo la tendencia encontrada en los datos de entrenamiento continu\u00f3 en los datos de prueba.<\/span> \u00a0<\/p>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

Los datos Desde su publicaci\u00f3n de la misma estrategia muestran que incluso despu\u00e9s de ser compartida, la tendencia ha continuado con un 8,94% de ROI de 234 apuestas.<\/span> \u00a0<\/p>\n

\"\"<\/strong><\/span><\/h2>\n

2. **Validaci\u00f3n cruzada**: <\/strong><\/span><\/h2>\n

En lugar de una \u00fanica divisi\u00f3n entre datos de entrenamiento y pruebas, considera utilizar t\u00e9cnicas de validaci\u00f3n cruzada, como validaci\u00f3n cruzada k-fold. Esto implica dividir los datos en m\u00faltiples conjuntos de entrenamiento\/prueba y promediar los resultados para obtener una evaluaci\u00f3n m\u00e1s robusta del rendimiento del modelo.<\/span> Por ejemplo, si tienes una metodolog\u00eda de investigaci\u00f3n est\u00e1ndar sobre c\u00f3mo a\u00f1adir filtros, puedes aplicar ese m\u00e9todo al mismo conjunto de datos pero utilizando diferentes conjuntos de entrenamiento y prueba para ver si se producen modelos similares.<\/span> Por ejemplo, si tu estilo habitual es aplicar primero filtros objetivos como la forma reciente o los nombres de los equipos, despu\u00e9s aplicar filtros subjetivos como los filtros de cuotas\u00a0y, por \u00faltimo, filtrar las ligas en funci\u00f3n de su inclusi\u00f3n positiva o negativa. Entonces este proceso de tres pasos podr\u00eda aplicarse a un conjunto de datos pero con diferentes configuraciones de validaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

A) Las primeras 7 temporadas como temporadas de entrenamiento y las 4 m\u00e1s recientes como temporadas de prueba.<\/span><\/p>\n

B) Las \u00faltimas 7 temporadas como temporadas de entrenamiento y las 4 m\u00e1s antiguas como temporadas de pruebas.<\/span><\/p>\n

C) Alternar las temporadas 1,3,5,7,9,11 como temporadas de entrenamiento y las 2,4,6,8,10 como temporadas de prueba.<\/span><\/p>\n

D) Alternar los meses como temporadas de entrenamiento y los dem\u00e1s meses como temporadas de pruebas.<\/span><\/p>\n

Si obtienes resultados muy diferentes con el mismo m\u00e9todo de aplicaci\u00f3n del filtro, puedes cambiar tu forma de ver el m\u00e9todo de investigaci\u00f3n. Tambi\u00e9n puedes probar a aplicar un m\u00e9todo diferente, como dejar el filtrado subjetivo para despu\u00e9s del filtrado de liga, y ver si se obtienen resultados similares o diferentes. Cuando se aplican varios m\u00e9todos de investigaci\u00f3n diferentes y se utiliza la validaci\u00f3n cruzada, entonces se pueden observar los diferentes filtros que se han investigado y elegir un t\u00e9rmino medio que cubra mejor la tendencia de valor encontrada, o incluso centrarse s\u00f3lo en los filtros principales que funcionaron en todas las pruebas.<\/span><\/p>\n

3. **Mant\u00e9n una muestra de datos de validaci\u00f3n independiente**: <\/strong><\/span><\/h2>\n

Aparta una muestra de datos de validaci\u00f3n que no se utilice en el proceso de ajuste de modelos. Esta muestra se utilizar\u00e1 solo para una evaluaci\u00f3n final del rendimiento antes de implementar la estrategia en un entorno de apuestas real. Se trata de dividir los datos en 3 partes. Un conjunto de entrenamiento, un conjunto de prueba y un conjunto de validaci\u00f3n. En el caso de los conjuntos de entrenamiento y de prueba, podemos caer en la tentaci\u00f3n de volver atr\u00e1s tras un mal resultado en la prueba y cambiar los filtros del conjunto de entrenamiento e intentarlo de nuevo. Adem\u00e1s, si estamos haciendo validaci\u00f3n cruzada, acabamos viendo los resultados de algunos de los conjuntos de prueba, lo que puede influir en nuestros pr\u00f3ximos intentos, y a trav\u00e9s de nuestra diligente investigaci\u00f3n acabamos contaminando los datos de prueba hasta cierto punto y sesgando nuestros esfuerzos de investigaci\u00f3n posteriores. Por este motivo, disponer de un conjunto de datos final independiente al que no se le haya aplicado el modelo en ning\u00fan momento puede ser \u00fatil como validaci\u00f3n final del modelo. El equilibrio estriba en determinar el tama\u00f1o de los conjuntos de datos de entrenamiento, prueba y validaci\u00f3n. Un conjunto demasiado peque\u00f1o puede reducir su significado, pero el conjunto de entrenamiento se beneficiar\u00e1 de tantos datos como sea posible para evitar el sobreajuste. Esto es algo que debe juzgar el investigador.<\/span><\/p>\n

4. **Limita el n\u00famero de variables y combinaciones**: <\/strong><\/span><\/h2>\n

Evita utilizar un gran n\u00famero de variables o probar demasiadas combinaciones de filtros. Cuantas m\u00e1s pruebas realices, mayor ser\u00e1 el riesgo de encontrar aparentes patrones solo por azar. Cuantos m\u00e1s filtros se apliquen, m\u00e1s peque\u00f1o ser\u00e1 el conjunto de datos. Cuanto m\u00e1s peque\u00f1o sea el conjunto de datos, m\u00e1s posibilidades hay de que sus resultados se deban s\u00f3lo a la suerte. Por este motivo, es mejor utilizar menos filtros. Adem\u00e1s, no debemos jugar con los filtros para \u00abencontrar\u00bb un patr\u00f3n ganador. Esto tiene una alta probabilidad de filtrar apuestas perdedoras y obtener s\u00f3lo apuestas ganadoras que parecen ser una tendencia pero que en realidad son s\u00f3lo el resultado de borrar resultados perdedores. Esto nos lleva al siguiente punto.<\/span><\/p>\n

5. **Enfoque en fundamentos s\u00f3lidos**: <\/strong><\/span><\/p>\n

En lugar de confiar \u00fanicamente en el datamining, basa tus filtros y modelos en fundamentos s\u00f3lidos y conocimientos de f\u00fatbol. Esto podr\u00eda incluir factores como el rendimiento del equipo en casa y fuera de casa, el estado de los jugadores clave, t\u00e1cticas del entrenador, enfrentamientos hist\u00f3ricos entre equipos, entre otros.<\/span><\/p>\n

Por fundamentos nos referimos a factores objetivamente medibles. Esto incluye la forma de un equipo, los goles marcados, los goles encajados y los partidos jugados esta temporada que se pueden encontrar en la base de datos de Betaminic. Pero tambi\u00e9n noticias del equipo como si el delantero principal est\u00e1 lesionado o el capit\u00e1n suspendido o un nuevo entrenador que se hace cargo de su primer partido, que requieren una r\u00e1pida comprobaci\u00f3n antes de realizar la apuesta real. Las cuotas de un partido pueden considerarse m\u00e1s subjetivas, ya que son decididas por humanos, ya sean las cuotas de apertura y las cuotas de cierre despu\u00e9s de que las fuerzas del mercado p\u00fablico las hayan empujado hacia arriba o hacia abajo. Hay que tener en cuenta los fundamentos s\u00f3lidos, y despu\u00e9s de haber construido un modelo a partir de la base de datos de Betaminic, ya sea a trav\u00e9s de Betamin Builder<\/strong><\/a> o a trav\u00e9s de Betlamp<\/strong><\/a>, a\u00f1adir un poco de visi\u00f3n humana sobre esos grandes datos puede mejorar el ROI de un sistema en gran medida. Si un delantero estrella est\u00e1 lesionado, puede que merezca la pena saltarse esa apuesta. Las estad\u00edsticas no anulan la necesidad de tener conocimientos futbol\u00edsticos. Las estad\u00edsticas nos proporcionan herramientas poderosas para que sepamos qu\u00e9 partidos mirar y analizar para nuestra decisi\u00f3n final. Puede ser dif\u00edcil no apostar por un pron\u00f3stico por el que ya se ha pagado, pero a veces la capacidad de saber cu\u00e1ndo no apostar es tan importante como saber cu\u00e1ndo apostar.<\/span><\/p>\n

6. **Prueba con datos fuera de muestra**: <\/strong><\/span><\/p>\n

Si es posible, obt\u00e9n datos adicionales fuera de la muestra original para probar la efectividad de tus filtros y modelos en datos completamente nuevos antes de implementarlos en apuestas reales. Una forma de hacerlo es probar la estrategia \u00absobre el papel\u00bb llevando un registro en una hoja de c\u00e1lculo de apuestas imaginarias. Si has formulado una estrategia con Betlamp, entonces necesitas mantener un registro de tus posibles apuestas para ver si la estrategia funciona antes de realizar apuestas con dinero real. Si has investigado una estrategia con Betamin Builder, entonces puedes guardar esa estrategia o compartirla en la p\u00e1gina p\u00fablica de estrategias y vigilarla durante un n\u00famero de apuestas sin pagar dinero por picks en ella todav\u00eda. Betamin Builder registra los resultados desde que se cre\u00f3 \/ desde que se comparti\u00f3 y puedes ver si la tendencia contin\u00faa m\u00e1s all\u00e1 de los datos de entrenamiento, prueba y validaci\u00f3n en los nuevos datos.<\/span><\/p>\n

7. **Reevaluaci\u00f3n peri\u00f3dica**: <\/strong><\/span><\/p>\n

Realiza una reevaluaci\u00f3n peri\u00f3dica de tus filtros y estrategias. Los mercados deportivos pueden cambiar con el tiempo, y lo que funcionaba en el pasado podr\u00eda no ser efectivo en el futuro. Mant\u00e9n tus modelos actualizados y adapta tus enfoques seg\u00fan sea necesario. En la secci\u00f3n de estrategias compartidas de Betamin Builder<\/strong> <\/a>se puede ver a menudo \u00ab(Actualizado xx-xx-xxxx)\u00bb en algunos de los nombres de las estrategias que muestran que un usuario ha vuelto atr\u00e1s y ha vuelto a investigar su estrategia incluyendo los datos m\u00e1s recientes. El n\u00famero de ligas disponibles en la base de datos de Betaminic ha crecido y cada a\u00f1o hay m\u00e1s de 30.000 nuevos datos de partidos que se a\u00f1aden a las estrategias.<\/span><\/p>\n

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\"\"<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00a0<\/h3>\n

Haz que las estad\u00edsticas trabajen para ti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Recuerda que ning\u00fan modelo o filtro puede garantizar el \u00e9xito absoluto en las apuestas deportivas, ya que siempre existe un elemento de incertidumbre. Sin embargo, si se siguen pr\u00e1cticas de validaci\u00f3n s\u00f3lidas y se evitan los ajustes excesivos y el an\u00e1lisis de datos demasiado simplista, se puede aumentar la probabilidad de obtener resultados m\u00e1s coherentes y realistas en el futuro.<\/span><\/p>\n

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