¡Buenos días!

Hoy os traigo algo muy diferente a lo que hemos visto hasta ahora en esta newsletter. No sabría si calificarlo de juguete friki o de herramienta didáctica, eso lo dejo al final del artículo en vuestras manos, literalmente.

Este jueves comienza la Copa del Rey 2025 en Gran Canaria, y me gustaría mostraros paso a paso cómo crear un simulador muy simple para predecir tanto la probabilidad de cada equipo de ganar su eliminatoria de cuartos de final, como su probabilidad de ser campeones de la competición.

¿Vamos al lío, o qué?

Nota: las predicciones del simulador no son ninguna recomendación para realizar apuestas deportivas a menos que queráis perder vuestro dinero o donárselo a algún broker.

LA EFICIENCIA NETA: BASE DEL SIMULADOR

La base del simulador es tan simple que se basa en solamente una métrica, la eficiencia neta (o net rating), que ya explicamos en la primera parte de la guía de estadísticas avanzadas. A modo de recordatorio, la eficiencia neta de un equipo mide la diferencia entre los puntos a favor y en contra por cada 100 posesiones.

El Real Madrid, por ejemplo, lidera la ACB con un impresionante +14.4 de Net Rating, lo que significa que en un partido promedio superan a sus rivales por más de 14 puntos cada 100 posesiones. El Valencia Basket, con +10.2, y el Unicaja, con +6.9, les siguen en esta métrica. En la siguiente tabla se pueden apreciar las eficiencias (ofensiva, defensiva y neta) de los 8 equipos clasificados para la Copa del Rey:

FUNCIONAMIENTO DEL SIMULADOR

Regresión logística

La magia del simulador reside en cómo convierte estas diferencias de Net Rating en probabilidades de victoria. Para ello, utilizamos una función llamada regresión logística, una herramienta matemática que transforma cualquier número en una probabilidad entre 0 y 1. Esta función, aunque simple, tiene propiedades especialmente útiles para predecir resultados deportivos.

Para los amantes de las matemáticas, la función logística se rige por la siguiente fórmula:

Donde k es un factor a elegir y Δr es la diferencia entre los ratings netos de ambos equipos. Para nuestro ejemplo elegimos un valor de k = 0.1, el cual hará que las probabilidades se ajusten a rangos más realistas. En la siguiente gráfica observamos cómo quedaría la función logística (k = 0.1) para distintas diferencias de eficiencia:

Cuando dos equipos se enfrentan, la diferencia en sus Net Ratings nos da una primera aproximación de sus probabilidades. Así, una diferencia de 10 puntos de net rating ofrece alrededor de un 75% de probabilidad de victoria. Diferencias entre 3-5 puntos dan rangos de victoria cercanos al 60%, mientras que equipos con ratings similares tienen probabilidades de ganar muy similares. Por ejemplo, cuando el Real Madrid (+14.4) se enfrenta al BAXI Manresa (+4.6), la diferencia de +9.8 puntos se traduce en aproximadamente un 74% de probabilidad de victoria para los madridistas.

Aleatoriedad

El baloncesto no sería emocionante si el mejor equipo ganara siempre. Por eso, el simulador incorpora un elemento de aleatoriedad. Para cada partido, generamos un número aleatorio entre 0 y 1. Si este número es menor que la probabilidad calculada por la regresión logística, gana el equipo favorito; si es mayor, pierde.

Este sistema permite que equipos con menor probabilidad puedan avanzar en el torneo, reflejando la realidad de la Copa del Rey, donde las sorpresas son parte fundamental de su atractivo. Un equipo con 70% de probabilidad de victoria en una eliminatoria perderá en tres de cada diez simulaciones, manteniendo viva la incertidumbre.

Múltiples Iteraciones

Para obtener resultados significativos, el simulador repite la simulación del torneo completo cientos, miles o millones de veces a nuestra elección. En cada iteración, las predicciones de los cuartos de final dan como resultado a los equipos semifinalistas, la predicción de las semifinales a los finalistas, y así hasta llegar a predecir el equipo campeón.

Así, la probabilidad de victoria en cada partido es decidida por la combinación de probabilidades calculadas y el elemento aleatorio, como hemos explicado anteriormente.

Limitaciones del Simulador

Las limitaciones del simulador son muchas, y su finalidad es puramente didáctica. Se trata de un simulador muy simplificado que utiliza una sola variable (eficiencia neta) para el cálculo de probabilidades, pero aún así veremos como permite obtener resultados bastante realistas. Podría complicarse tanto como queramos añadiendo muchas más variables como el factor cancha, el estado de forma, resultados históricos, la zona horaria (guiño a Canarias)…o se podrían utilizar clasificadores mucho más potentes (Random Forest, SVM…), pero hoy quería mostraros algo fácil de entender para que veáis como con muy poco uno puede empezar a trastear en este mundo.

RESULTADOS

Al producirse múltiples iteraciones aleatorias los resultados variarán de una a otra. Por lo general, a mayor número de iteraciones un simulador bien hecho debería de producir resultados más coherentes.

Recordar que las eliminatorias de cuartos de final son las siguientes:

Unicaja - Joventut Badalona

La Laguna Tenerife - Barça

Real Madrid - BAXI Manresa

Dreamland Gran Canaria - Valencia Basket

En las semifinales se cruzarán los vencedores de las dos primeras eliminatorias de cuartos y de las dos últimas.

Simulación Cuartos de Final

Estas son las probabilidades de victoria en cada eliminatoria de cuartos simulando 1000 iteraciones de cada partido:

De estos resultados se puede deducir que la mayor diferencia de eficiencias ocurre en las eliminatorias Real Madrid-BAXI Manresa y Dreamland Gran Canaria-Valencia Basket, mientras que, a priori, las otras dos eliminatorias parecen bastante igualadas.

Simulación Campeón Copa del Rey 2025

Ahora vamos a simular nuevamente 1000 iteraciones pero del torneo completo para calcular las probabilidades que tiene cada equipo de ser campeón. Esta simulación tiene en cuenta los cruces de semifinales entre los ganadores en los cuartos de final.

Numéricamente, estas son las probabilidades obtenidas:

CONCLUSIONES

Hoy hemos visto una forma de utilizar la analítica de forma práctica con un ejemplo muy sencillo. Si os ha gustado, otro día podemos hacer un simulador más complejo. Os agradezco si lo compartís en vuestras redes y dejáis un me gusta o comentario para saber que de verdad os gusta lo que leéis, y así seguir compartiendo cosas.

Ah, ¡sigue leyendo hasta el final que hay premio!

APP SIMULADOR

¿Os sentís como esos niños a los que les dan un caramelo y luego se lo quitan? 😅

Pues aquí os dejo el simulador para que podáis probarlo y simular el torneo tantas veces como queráis hasta que vuestro equipo gane la ansiada Copa del Rey. Tan sólo tenéis que hacer click en la imagen:

En la barra lateral podéis ajustar el número de iteraciones, y el factor de ajuste. Tenéis información más detallada sobre su funcionamiento en el propio simulador.

Espero que os guste 😉

Actualización: Ahora el simulador permite simular todas las eliminatorias, además de seleccionar el factor de ajuste.