Nuestra tecnología de modelado predictivo; le brinda información de gran valor que le ayudará a maximizar sus ingresos al apostar en un evento deportivo.

Forza realiza un procesamiento de los sig. datos:

1. Equipos
   • Posesión
   • Forma
   • Estadísticas ofensivas y defensivas
   • Desempeño local/visitante
2. Jugadores
   • Lesiones recientes
   • Sanciones: Jugadores clave ausentes.
   • Estado anímico (confianza, motivación, situaciones personales.)
   • Fatiga acumulada (por viajes o acumulación de partidos)
   • Rendimiento reciente: Goles, asistencias, errores críticos.
3. Planteamiento táctico
   • Alineaciones
   • Formación (4-4-2, 3-5-2, etc.).
   • Estrategia y estilo de juego (defensivo, ofensivo, presión alta, contragolpes.)
4. Datos históricos
   • Enfrentamientos anteriores
   • Enfrentamientos directos
5. Factores externos
   • Estado del campo de juego (calidad del césped, superficie resbaladiza.)
   • Público y ambiente
   • Arbitraje
   • Condiciones climáticas (lluvia, temperatura, viento.)
6. Experiencia de los fanáticos
   • Historial de aciertos por tipo de partido y categoría.
   • Factores emocionales: Apuestas sesgadas hacia su equipo favorito.
   • Predicciones anómalas: Usuarios que consistentemente predicen resultados inesperados con éxito.

Fuentes

1. Todo por el Fútbol API
2. Sportmonks Football API
3. BeSoccer API
4. FootyStats API
5. FBref.com
6. FootyStats

Advertencia

La información proporcionada tiene fines únicamente informativos y no representa ningún tipo de asesoramiento en materia de inversión.

La predicción exacta es imposible. Aunque los resultados pueden estimarse mediante probabilidades, siempre existirá un margen de incertidumbre debido a la naturaleza compleja y caótica de un partido.

Complejo

Factores como el estado físico y mental de los jugadores, las tácticas del entrenador, el clima, la condición del césped y hasta el apoyo del público afectan el resultado.

Caótico

Cambios pequeños, como un error arbitral, una lesión inesperada o una decisión táctica, pueden alterar drásticamente el resultado final.

Modelos para predecir resultados:

1. Modelos estadísticos: Elo, Poisson, regresión logística.
2. Modelos de Machine Learning: Redes neuronales, Random Forest.
3. Simulaciones Monte Carlo: Para evaluar posibles escenarios.