Goalimpact (o su antecesor) nació en 2004. Jörg Seidel, el fundador, fue invitado por sus colegas banqueros inversionistas en una antigua empresa para apostar en la Eurocopa de 2004. A Jörg no le interesaba realmente el fútbol (en ese momento, porque ahora apoya al Werder Bremen), pero era bueno creando modelos, principalmente gracias a su formación académica en finanzas y física, además de su aptitud para codificar. Por ende, terminó creando un algoritmo para el torneo que calculaba los resultados probables del juego para completar su hoja de apuestas.
Al principio, el algoritmo se basaba en evaluar la fuerza del equipo, una especie de Elo Chess Rating" target="_blank">Elo Chess Rating para el fútbol. El modelo calificó a Grecia como bastante fuerte, algo que nadie esperaba. Grecia, por supuesto, ganó ese torneo y Jörg ganó su apuesta. Inspirado por este éxito, siguió usando el modelo al apostar en partidos de fútbol. Sin embargo, después de que terminó el período de transferencia de verano, notó que su modelo ya no funcionaba tan bien, principalmente por el hecho de que se habían producido cambios en la plantilla y la calificación del equipo no lo reflejaba. Por lo tanto, cambió el algoritmo para calificar a los jugadores en vez de a los equipos.
Este enfoque funcionó mucho mejor, ya que aún puede estimar la fuerza de un equipo incluso después de que los jugadores cambian de club. Demás está decir que Jörg ganó casi todos los demás torneos en los que apostó.
Así empezó Goalimpact.
¿Cómo funciona Goalimpact?
El algoritmo mide cómo influye un jugador en la diferencia de goles por minuto de su equipo. Solo se enfoca en los puntajes de los jugadores, en vez de las estadísticas. La razón de este enfoque de arriba hacia abajo es que el fútbol es complejo. ¿Qué queremos decir con esto? Los sistemas complejos implican que cada acción está conectada en el campo, creando una especie de red intrincada. Por lo tanto, es difícil sostener qué acciones contribuyen en última instancia al éxito de un equipo, porque todo lo que ocurre en el campo está entrelazado.
La idea es similar al puntaje +/- en el básquetbol.
Sin embargo, un partido de fútbol tiene una finalidad objetiva: se juega para ganar. Como indicó Johan Cruyff: «Para ganar hay que marcar un gol más que el oponente». El objetivo de un partido de fútbol es marcar goles y evitar conceder goles. En esencia, el fútbol se trata de una diferencia de goles positiva.
Por lo tanto, se puede definir a un buen jugador de manera objetiva:
Un jugador es bueno si su equipo marca más goles y concede menos cuando está jugando, sin importar por qué o cómo.
El algoritmo mide la influencia que un solo jugador puede tener en la diferencia de goles. Por lo tanto, Goalimpact tiene una definición objetiva de un «buen jugador» que sustenta su modelo.
La idea es similar a la puntuación +/- en el básquetbol, con la principal diferencia de que con la puntuación +/-, la fuerza del oponente no se tiene en cuenta. En consecuencia, una puntuación alta +/- no significa necesariamente que un jugador sea bueno; en realidad, podría significar que solo ha jugado contra malos equipos o jugadores. Goalimpact resuelve este desafío teniendo en cuenta la fuerza del oponente. Por último, esto le da a Goalimpact un valor relativo, en lugar de una puntuación absoluta, y permite que los usuarios comparen a todos los jugadores del mundo.
¿Cómo aprende el algoritmo?
El algoritmo solo necesita datos del partido, como XI inicial, minutos de gol, intercambios de jugadores y fechas de nacimiento de los jugadores como entradas. Con estas cifras, el algoritmo puede calcular la calidad del jugador, comenzando con 1000 minutos de tiempo de juego. El modelo también tiene en cuenta los niveles de agotamiento, las tarjetas rojas y la ventaja de local. Ya que se puede acceder fácilmente a dichos datos, Goalimpact tiene más de 1 000 000 de jugadores en su base de datos de todo el mundo. Usando la fecha de nacimiento de un jugador, también corrige el sesgo de edad relativo y permite que los usuarios predigan el potencial futuro de un jugador (Goaimpact Peak).
El algoritmo de Goalimpact toma en cuenta la fuerza del equipo.
Un ejemplo
Supongamos que el Manchester City juega contra el Manchester United. El City anota el 1-0 de ventaja en el minuto 30. En el descanso, el United cambia a Casemiro por Donny van de Beek. El United empató en el minuto 60, y el 1-1 sigue siendo el marcador final. Suponiendo la misma fuerza del equipo en este escenario tan simple, solo se adaptarían las calificaciones de dos jugadores, ya que el marcador final fue 1-1 y, por ende, la mayoría de los jugadores tenían una diferencia de goles de cero. La calificación de Casemiro aumentaría y el algoritmo degradaría a van de Beek porque sus puntajes únicos eran 1-0 y 0-1, respectivamente.
Una cosa importante a considerar: esto supone que es el primer juego entre los equipos, y todos los jugadores tienen el mismo rendimiento. En todos los juegos subsiguientes, el algoritmo Goalimpact tendrá en cuenta la fuerza del equipo; es decir, si el Manchester City juega contra el Plymouth Argyle, esperaríamos que el City gane con quizás una diferencia de tres goles. Si el City solo gana 1-0, los jugadores de Plymouth verían aumentar sus calificaciones a pesar de perder porque perdieron por menos goles de lo esperado.
Sin embargo, un juego no es suficiente para determinar la calificación con confianza, ya que un juego puede ser bastante aleatorio después de todo. Con datos adicionales, el algoritmo de Goalimpact puede adaptarse y solo permanecerá la calidad del jugador.
De todos modos, suficiente teoría seca, ¿qué tal un ejemplo?
Estudio de caso: el descubrimiento de Alphonso Davies
Una historia de éxito de Goalimpact fue la calificación de Alphonso Davies. Jugó en Canadá y tenía un valor de mercado de menos de 500 000 € cuando Goalimpact comenzó a calificar su potencial como de clase mundial.
El gráfico Goalimpact de Alphonso Davies. La línea azul detalla la calificación Goalimpact promedio de su carrera a lo largo del tiempo, mientras que la línea de puntos rojos es la calificación prevista de Goalimpact basada en el desarrollo promedio del jugador. En general, una calificación de Goalimpact superior a 140 indica el potencial de las cinco mejores ligas europeas. A modo de comparación, los mejores jugadores del mundo tienen una calificación Goalimpact de más de 170. Los jugadores con la calificación Goalimpact actual más alta son Thomas Müller, Sadio Mané y Dani Carvajal.
Cómo puede Goalimpact ayudar a los apostadores
Con el enfoque objetivo y libre de sesgos de Goalimpact, proporciona un modelo predictivo que se acerca a la realidad.
La suma de las calificaciones Goalimpact de los jugadores en el campo es una estimación de la fuerza total del equipo. Por lo tanto, la diferencia de goles esperada entre dos equipos que compiten se puede derivar de la fuerza de los equipos y, usando la distribución de goles de un juego, se pueden obtener las probabilidades de resultados potenciales.
Por lo tanto, Goalimpact ofrece probabilidades y resultados de los partidos y puede utilizarse como una fuente adicional de información para las apuestas. Los apostadores pueden usar dicha información para comparar las diferencias entre las cuotas de apuestas de Pinnacle y los mercados con las medidas de Goalimpact.
Obtenga las cuotas de fútbol más recientes en todos los partidos de esta temporada de la English Premier League y más en Pinnacle. Puede estar al día con Goalimpact a través de Twitter aquí, y encontrar su base de datos completa aquí.