¿Se pueden pronosticar resultados mediante software?


Esta pregunta se la llevan haciendo muchos años muchísimas personas tanto del mundo de la informática en general y del software en particular, como del mundo de las apuestas deportivas o de los mercados financieros, que al fin y al cabo son bastante parecidos. Y parece que todavía no hay una respuesta clara y contundente respecto a esto, ya que hay bastantes matices. Por eso, conviene hacer un repaso de los motivos por lo que no se puede afirmar que se puedan pronosticar, aún, unos resultados en concreto, pero sí que se puede afirmar que, a la larga, se puede acertar más que fallar utilizando un buen software predictivo.

Para ello hemos analizado los diferentes procesos que tienen lugar en los diferentes softwares disponibles, explicando qué son y cómo funcionan.

  • ¿Qué es el análisis predictivo?
  • ¿Cómo se utiliza el big data?
  • Aprendizaje automático
  • Probabilidades

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo permite ofrecer predicciones a partir de unos datos. No se trata de una bola de cristal que aleatoriamente indica por dónde pueden ir los tiros en un evento deportivo o en la bolsa. Es, si lo simplificamos mucho, un análisis de estadísticas pasadas que, a partir del estudio de estas estadísticas, es capaz de predecir un resultado.

Esto lo hacemos inconscientemente todos los seres humanos en nuestro día a día. Realizamos acciones en función de nuestra experiencia, es decir, de los datos recogidos anteriormente. Así, vamos a comprar a unas horas en donde, en nuestra experiencia anterior, no hay mucha gente, elegimos las series que vemos en función de las recomendaciones de varias personas o vamos de vacaciones en unas fechas durante las cuales sabemos que hará buen tiempo. Todo esto se basa en un análisis predictivo.

Y así apostamos también en los eventos deportivos. Antes de elegir un ganador, un perdedor, o cualquier resultado posible, casi sin darnos cuenta hacemos un repaso de todos los datos que hemos ido adquiriendo anteriormente. Por ejemplo, al realizar un pronóstico de un partido, nuestra experiencia nos dice, debido a los datos, que el equipo que juega en casa suele tener más opciones de victoria. Por tanto, le damos también ventaja en nuestra predicción.

¿Cómo se utiliza el big data?

Pero, ¿qué datos son importantes a la hora de pronosticar resultados? Porque obviamente, la utilidad de los datos no depende solo de su cantidad, sino sobre todo de su calidad. Y es aquí donde nos tenemos que fijar en lo que se ha venido a llamar en los últimos años, el big data. Este se ha convertido en el protagonista absoluto de la actualidad, en cuanto a recogida de datos se refiere.

En un mundo donde la información es poder, el tener datos y más datos abre las puertas a múltiples posibilidades, sobre todo en el negocio de la predicción, que se basa en la experiencia y, por tanto, en los datos.

Por eso, el estudio para saber qué es válido, y qué no, para saber qué se tiene que descartar y qué destacar, es lo que ha se venido a llamar big data. Y en eso están trabajando los creadores de este tipo de softwares, en algoritmos que permitan coger los datos necesarios, cuantos más mejor, y así perfeccionar dada vez más la predicción de resultados.

Aprendizaje automático


Fuente: geralt/Pixabay

Sin embargo, para que el análisis predictivo pueda sacar provecho del big data, no puede estar basado en un software que simplemente realice estadísticas. Debe hacer uso de esos datos con técnicas predictivas y con aprendizaje automático. Esta es la única manera de crear modelos predictivos que puedan realmente pronosticar resultados futuros en distintos tipos de eventos.

Porque, aun siendo cierto que nosotros al realizar predicciones tenemos en cuenta nuestra experiencia y, por tanto, tenemos en cuenta los datos que hemos ido acumulando, también es verdad que ningún evento futuro será igual que el del pasado. Por ello solemos cambiar nuestras predicciones gracias a que vamos aprendiendo a utilizar mejor los datos en función del evento que queramos predecir.

En consecuencia es necesario que el software también aprenda. Sí, sin comillas, porque ya es posible que los softwares aprendan de manera literal. La IA, o inteligencia artificial, se ha desarrollado hasta puntos insospechados hace 10 años y está siendo utilizada para muchísimas aplicaciones. Una de ellas, como podréis suponer, para la predicción de resultados.

Pero no solo deportivos, también para predecir el tiempo que va a hacer, para prevenir crímenes y, como hemos dicho antes, para saber cómo se comportarán los mercados financieros.

Probabilidades

Después de lo que hemos analizado, ¿se puede responder a la pregunta con la que iniciamos este artículo? Pues sí. Se puede. Teniendo en cuenta todas y cada una de las variables que tienen lugar en un evento deportivo, y también en los mercados financieros, hay que decir que todavía no es posible pronosticar al 100% un resultado en concreto. Y seguramente no lo sea nunca, ya que el azar sigue teniendo mucho que ver, sobre todo cuando hablamos de competiciones deportivas.

Sin embargo, lo que sí pueden hacer los softwares predictivos son dos cosas esenciales para el pronóstico de resultados.

La primera es que, actualmente, ya se pueden predecir tendencias a largo plazo. Es decir, cada vez se van perfeccionando más las predicciones, no de eventos concretos, sino de varios partidos, carreras o encuentros. Las tendencias son más predecibles y dependen mucho menos del azar, por lo que los softwares predictivos pueden ayudar mucho.

Un ejemplo bastante obvio es el de la predicción del tiempo. Es bastante más fácil para los meteorólogos analizar cambios climáticos a largo plazo que saber si va a llover mañana. Pues en las predicciones deportivas ocurre algo similar.

La segunda cosa esencial para la predicción de resultados que sí pueden hacer los softwares predictivos es el cálculo de probabilidades de que ocurra un resultado concreto. Y gracias a este tipo de cálculos, se puede sacar ventaja a las casas de apuestas.

Para ello, lo mejor es poner un ejemplo fácil de entender. Si en un partido de baloncesto (en donde solo hay dos resultados posibles), la casa de apuestas pone una cuota de 2.0 a cada uno de los equipos, es que cree que las probabilidades de victoria de cada uno de ellos son del 50%. Pero si el software cree que uno de los equipos tiene un 70% de probabilidades de ganar, y el otro un 30% de opciones de llevarse el partido, vemos que la cuota para uno de ellos está por encima de lo que debería, y para el otro está por debajo. ¿Merece la pena apostar? Claro, merece la pena apostar por el que tiene un 70% de probabilidades de victoria, ya que tiene una cuota alta para lo que debería ser y, por tanto, está sobre pagada. Y esas son las cuotas por las que hay que apostar, aunque también hace falta siempre leer e informarse antes  de apostar. Por ejemplo, se recomienda leer una reseña sobre William Hill, que se puede encontrar aquí.

Obviamente, no siempre se va acertar y, por ello, no siempre se va a ganar dinero. Pero haciendo unas apuestas con cabeza (es decir, calculando lo que apostamos en función de su riesgo y posible ganancia) a largo plazo se va a ganar más dinero del que se va a perder. Y todo gracias a los softwares predictivos.

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