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¿Qué son las apuestas laterales en el Blackjack? Las apuestas laterales son apuestas de bonificación realizadas en una ronda de Blackjack sobre los resultados, más allá de si el jugador o el crupier ganará. La mayoría es apostada al comienzo de la ronda, antes de que las cartas se hayan repartido junto con las apuestas regulares, y muchas tienen cuotas fijas que generalmente ofrecen mayores pagos que el simple 2:1 entregado por

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Las apuestas laterales brindan una forma emocionante de hacer que los juegos de Blackjack sean más interesantes al tiempo que le ofrecen una mayor cantidad de formas de ganar. Entonces, ¿qué son las apuestas laterales de Blackjack, qué apuestas paralelas están disponibles y valen realmente la pena? Siga leyendo para averiguarlo.

Explicación de las apuestas laterales en el Blackjack

Encontrar un mercado especializado a la hora de apostar puede ser el camino para encontrar valor. Puede enfocarse en cualquier cosa, desde el conocimiento especializado en apuestas de handbol hasta una amplia experiencia en las apuestas del béisbol japonés. Siempre y cuando sepamos más que la casa de apuestas, podemos ganar dinero. Los tiros de esquina también pueden ser apuestas muy interesantes y rentables, ya que son

Cuotas de fútbol

El tiro de esquina es uno de los eventos más inexplicablemente emocionantes del fútbol. Apenas un 3 % de los tiros de esquina termina en gol, aunque sin dudas los fanáticos del equipo atacante alentarán a los gritos si su equipo patea uno. Continúe leyendo para descubrir cómo puede beneficiarse con las apuestas a los tiros de esquina.

Apuestas a los tiros de esquina en el fútbol: valor en un mercado poco conocido

La distribución de Poisson es un concepto matemático para convertir los promedios en una probabilidad para los resultados variables de una distribución. Por ejemplo, si sabemos que el Manchester City tiene una media de 1,7 goles por partido, la fórmula de la distribución de Poisson nos indica que esta media equivale a que el Manchester City marque 0 goles en el 18,3&nbsp;% de los partidos, 1 gol en el 31&nbsp;%, 2 goles

La distribución de Poisson, junto con los datos históricos, proporciona un método sencillo y fiable para calcular el marcador más probable en un partido de fútbol. Además, este método se puede aplicar a las apuestas. Esta guía sencilla explica cómo calcular los valores necesarios de fuerza atacante/defensiva y ofrece un práctico método simplificado para generar los valores de la distribución de Poisson. Antes de que te des cuenta estarás pronosticando los marcadores de fútbol con la distribución de Poisson.

Distribución de Poisson: pronóstico del resultado en las apuestas de fútbol

  Valor esperado La cantidad que un jugador puede esperar ganar o perder si realiza una apuesta con la misma cuota muchas veces, calculada a través de una ecuación sencilla:&nbsp;multiplicar la probabilidad de ganar por la cantidad que se podría ganar por apuesta, y restar la probabilidad de perder multiplicada por la cantidad perdida por apuesta.  Glosario►   Un ejemplo sencillo de valor esperado

El valor esperado de una apuesta nos muestra cuánto podemos esperar ganar (de media) por apuesta y, como tal, es el cálculo más valioso que un apostante puede hacer cuando compara las cuotas de las casas de apuestas. ¿Cómo puedes calcular el valor esperado en las apuestas deportivas para predecir tus ganancias? Sigue leyendo para averiguarlo.

Cómo calcular el valor esperado

Puede&nbsp;que la carrera profesional de Andrew le haya llevado misteriosamente de obtener una licenciatura en Ciencias de la Información a trabajar en un banco, pero su&nbsp;verdadera pasión siempre ha sido el fútbol. Tras observar cómo&nbsp;han proliferado los datos en el deporte en los últimos años, Andrew&nbsp;estuvo rápido a la hora de ver qué pueden indicar los números a los apostantes&nbsp;acerca del “juego bonito”. Ahora su objetivo es analizar las estadísticas del fútbol y está muy interesado en pronosticar los resultados de los partidos.

Andrew Beasley

Con una media de tan solo 2,73 goles por partido en las cinco últimas temporadas completas de la Premier League, los goles en el fútbol son un acontecimiento relativamente inusual. Como indica el popular libro sobre datos de fútbol The Numbers Game, hasta el 50&nbsp;% de cualquier resultado de un partido puede deberse a la suerte, al bote del balón o a las decisiones del árbitro.<o:p></o:p>
Por tanto,&nbsp;eso hace que resulte imprescindible utilizar una muestra mayor de datos para los pronósticos. Entonces, en lugar de utilizar los 2,73 goles por partido de la Premier League 2015/16 para crear un modelo predictivo, podríamos utilizar los 8,49 disparos a portería, o quizás los 25,7 disparos en total. <o:p></o:p>
Aunque aquí el problema radica en que mientras todos los goles tienen un mismo valor, la probabilidad de que un disparo se convierta en gol puede variar enormemente, y aquí es donde entran en escena los goles esperados (o “xG”, de forma abreviada). De media, un disparo en la máxima división de Inglaterra se convirtió en gol el 9,7&nbsp;% de las veces en las últimas cinco temporadas, pero dividir esos disparos en categorías nos muestra cuánto puede variar la tasa de conversión. <o:p></o:p>
Si consultamos los datos históricos, podemos calcular la probabilidad media de conversión en gol de cada disparo al incluir los factores que deseemos, ya sean muchos o pocos. Algunos modelos exhaustivos incluyen si el gol se marcó con los pies o con la cabeza, la situación que llevó al disparo y otros factores. Esto requiere capacidades avanzadas de recopilación de datos y análisis estadístico,&nbsp;pero aún es posible adquirir conocimientos utilizando un sistema mucho más simple para los goles esperados. A continuación explicaré el que utilizo.
<h3>Calcular el valor de los diferentes tipos de goles</h3>
Comencemos con los penaltis. Entre 2011/12 y 2015/16 se pitaron 443 penaltis en la Premier League y se marcaron 347 de ellos, lo que significa que, de media, el 78,3&nbsp;% de los penaltis&nbsp;resultó en gol. Por tanto, asignamos a un penalti un valor de gol esperado de 0,783.<o:p></o:p>
Opta clasifica lo que considera oportunidades de gran calidad como “grandes ocasiones”, que define como “una situación en la que se puede esperar razonablemente que un jugador marque (normalmente en una situación de uno contra uno o a través de un disparo muy cercano)”. <o:p></o:p>
En las últimas cinco temporadas de la máxima división inglesa, se marcaron 2579 grandes ocasiones de un total de 6213. Aunque debemos recordar que los penaltis están incluidos en estas cifras, por lo que las grandes ocasiones que no incluyen penaltis se han convertido a una tasa de 38,7&nbsp;%, lo que proporciona a estos disparos un valor xG de 0,387.<o:p></o:p>
Si dejamos esto a un lado nos quedamos con el resto de disparos efectuados dentro del área. En los últimos cinco años hubo 22&nbsp;822 ocasiones en el área no consideradas como grandes, de las cuales 1587 acabaron en la red, lo que ofrece una media de valor de gol esperado de 0,070.
Por último, hay que considerar los disparos efectuados desde fuera del área. Hubo 22&nbsp;318 disparos de este tipo en la Premier League entre agosto de 2011 y mayo de 2016, de los cuales se marcaron 809, lo que da una probabilidad media de acabar en gol del 3,6&nbsp;%. Por tanto, esto ofrece a los disparos desde fuera del área un valor de gol esperado de 0,036. Habrá variación en estos resultados ya que las faltas directas se convierten a una tasa aproximada del 5-6&nbsp;%, pero para un sistema sencillo como este la cifra de 3,6&nbsp;% será suficiente.<o:p></o:p>
<h3>Cómo calcular los goles esperados por equipo</h3>
Estos datos sobre disparos están ampliamente disponibles en varios sitios web y aplicaciones de fútbol por lo que, armado con la información anterior, puede establecer rápidamente los valores de xG para cada equipo en un partido. Consultar los partidos de esta temporada (hasta el 12 de marzo de 2017 inclusive) demuestra cómo estos cálculos pueden darte una ventaja respecto a los meros datos de disparos. De los 211 partidos de la Premier League que se “ganaron” (cuando se excluyen los goles en propia meta), el equipo que efectuó más disparos consiguió la victoria en 151 (71,6&nbsp;%) de ellos, mientras que el equipo que tuvo un valor xG más alto ganó en 170 ocasiones (80,6&nbsp;% de las veces).<o:p></o:p>
Utilizando los datos xG de la temporada 2016/17 y la <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution">distribución de Poisson</a>, realicé los siguientes pronósticos para los resultados y cuotas de los partidos de la semana 29 de la Premier League.<o:p></o:p>
Pronósticos de marcadores basados en valores xG <img width="700" height="254" alt="Apuestas de fútbol con un modelo de goles esperados" src="/sites/default/files/media-image/expected-goals-in-article.jpg" loading="lazy">
En la columna “Resultado pronosticado” podemos observar que hubo un marcador correcto y otras cuatro elecciones de resultado (en cuanto a victoria del equipo local, empate o victoria del equipo visitante) que resultaron certeras. Utilizando las cuotas que mi sistema calculó, podemos observar que el favorito “ganó” la apuesta en seis de los diez partidos, pero obviamente deberás comparar tus cuotas con las que Pinnacle ofrece y decidir dónde apostar en consecuencia. Para averiguar cómo poner esto en práctica, comienza leyendo nuestro popular artículo <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-strategy/probability-odds-payouts">¿Qué representan las cuotas de las apuestas?</a><o:p></o:p>
<h3>Las limitaciones del modelo predictivo xG</h3>
Es importante recordar las limitaciones de cualquier modelo. Independientemente de lo bueno que sea tu sistema, no sabrá que el delantero estrella está lesionado, que un equipo parece rejuvenecido tras el cambio de entrenador ni que un equipo puede estar <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/soccer/soccer-betting-myths-debunked-part-one">cansado tras jugar una competición europea</a>. &nbsp;
Un sistema como este también fallará a la hora de pronosticar un partido en el que se marquen muchos goles. Esto es algo que cabe esperar dado que se basa en las medias y en alrededor de la mitad de los partidos se marcan menos de 2,5 goles. <o:p></o:p>
Pero aunque todos los disparos tienen un valor de 0,097 goles de media, utilizar un sistema sencillo como este revela que los disparos del Manchester City en realidad tienen un valor de 0,113, mientras que los del Hull solo tienen un valor de 0,083. <o:p></o:p>
Utilizar datos estadísticos para los goles esperados puede ayudarte a cuantificar con precisión la calidad de la defensa y el ataque de un equipo. Utiliza la información anterior junto con la <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution">distribución de Poisson</a> y habrás dado el primer paso para realizar pronósticos precisos de marcadores en los partidos de fútbol.&nbsp;
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Para pronosticar correctamente el marcador de un partido de fútbol, los apostantes necesitan dos cosas: información y un modelo. ¿Cuántos goles se marcan de media por partido? ¿Con qué frecuencia se convierte un disparo en un gol? Y lo más importante, ¿cómo pueden los apostantes utilizar los datos pasados para pronosticar el número de goles a fin de realizar apuestas ganadoras? Este artículo explica cómo utilizar un modelo de goles esperados para pronosticar el marcador de un partido de fútbol. Sigue leyendo para averiguarlo.