Os motivos por que apostar no Campeonato do Mundo é um pesadelo de dados

O problema com uma estratégia de apostas no Campeonato do Mundo orientada por dados

Os motivos por que uma abordagem qualitativa também é limitada

Haverá uma solução para o problema do Campeonato do Mundo?

Os motivos por que apostar no Campeonato do Mundo é um pesadelo de dados

O Campeonato do Mundo é, sem dúvida, a maior competição do futebol mundial. Acontecendo de quatro em quatro anos, os adeptos estarão ansiosos para ver os 64 jogos que decorrerão ao longo de um mês na Rússia. No entanto, o torneio pode dar muitas vezes uma dor de cabeça aos apostadores. O que torna as apostas tão difíceis no Campeonato do Mundo? Continue a ler para ter a resposta.

Num artigo anterior, Mark Taylor explicou a sua abordagem ao tentar fazer previsões precisas para o Campeonato do Mundo de Futebol de 2018 (incluindo para o vencedor), salientando ao mesmo tempo as limitações da utilização de uma tal abordagem. Neste artigo, centro-me neste último aspeto. Aqui abordo as limitações das abordagens quantitativa e qualitativa. 

Os resultados do seu modelo são determinados pelo seu processo

A conceção de qualquer modelo é um processo iterativo que inclui a realização de testes e a monitorização dos resultados. Este aspeto foi abordado num artigo anterior no qual foi sugerido um elemento de bom senso e criatividade como um elemento importante em qualquer processo de conceção de um modelo.

A realização de testes e a monitorização dos resultados estão limitadas num cenário do Campeonato do Mundo de Futebol, já que cada torneio se realiza de quatro em quatro anos. As abordagens quantitativas não dizem respeito a obter os perfeitos resultados reais e verdadeiros – é um processo criativo através do qual os resultados reais são simulados ou explicados através de números.

Contudo, qualquer modelo quantitativo baseia-se numa série de pressupostos que, por sua vez, se baseiam em dados anteriores. O problema com o Campeonato do Mundo é que os dados, mesmo que sejam recolhidos durante a fase de qualificação, são de certo modo obsoletos.

Consideremos um caso em que utilizamos o desempenho passado da equipa. Os dados das fases de qualificação não são tão importantes, já que as equipas que se defrontam possuem forças diferentes. Por exemplo, o Panamá pode ter derrotado os EUA para avançar para a ronda do CONCACAF, mas teria a equipa passado num grupo de qualificação da UEFA?

A falta de dados significa que as abordagens muito baseadas em algoritmos (e há mesmo muitas destas por aí) não apresentam a mesma vantagem que as ligas de futebol normais, com jogos todas as semanas.

A intenção não é sugerir que a qualificação europeia é mais difícil – é simplesmente muito diferente do efeito numa fase de grupos. Além disso, os jogos de qualificação ocorrem ao longo de um período de dois anos, durante o qual a equipa poderá flutuar entre os desempenhos bons e os menos bons. A capacidade dos jogadores também pode ter sofrido flutuações durante o ano e podem ter ocorrido algumas lesões.

Pode-se então optar por fazer ajustes quanto a estas flutuações utilizando os rankings de classificação da FIFA, mas sabe-se que estes são muito pouco realistas. Sou de opinião que uma simulação no jogo FIFA 2018 seria um preditor muito melhor.

Alguns modelos avançados procuram utilizar parâmetros específicos dos jogadores. Estes modelos tendem a ser muito complexos, com resultados preditivos possivelmente melhores. Contudo, o desempenho do jogador depende da estrutura de uma equipa; ele pode ser fantástico no tipo de jogadas criadas pelo seu clube, mas não ser assim ao jogar pela seleção nacional.

A pressão sobre o desempenho de Messi durante o Campeonato do Mundo só é agravado pela falta dos colegas do Barcelona na seleção da Argentina. Embora Mohammed Salah tenha sido absolutamente mágico nesta época, isso não fundamenta um desempenho semelhante na seleção do Egito (embora, pessoalmente, espero que esta equipa tenha um bom desempenho).

Utilizar dados anteriores do Campeonato do Mundo para obter os parâmetros específicos da equipa (como a intensidade da marcação de golos) seria desastroso pelo mesmo motivo. As equipas mudam imenso ao longo de quatro anos; temos visto alguns casos de finalistas ou mesmo vencedores do campeonato que têm uma prestação péssima no campeonato seguinte. O selecionador da equipa e o tipo de jogo também mudará provavelmente ao longo do tempo.

Os motivos por que uma abordagem qualitativa também é limitada

Recordações de equipas lendárias como a seleção do Brasil em 1970, os Países Baixos em 1974 (apesar de não terem ganho) e a Espanha em 2010 afetam igualmente outras abordagens, incluindo as previsões qualitativas.

Num artigo académico que apresentei em coautoria há alguns meses (A Public (Mis)interpretation of Brazil’s World Cup Performance [Uma (má) interpretação pública do desempenho do Brasil no Campeonato do Mundo]), avaliámos as probabilidades do Brasil durante o Campeonato do Mundo de 2014. Para lhe poupar o trabalho de ler todo o artigo, posso resumir as nossas conclusões de que as probabilidades para apostas futuras do Brasil no final dos jogos eram mais elevadas do que as probabilidades antes dos jogos.

As equipas mudam imenso ao longo de quatro anos; temos visto alguns casos de finalistas ou mesmo vencedores do campeonato que têm uma prestação péssima no campeonato seguinte.

No artigo de que fui coautor, concluímos que, embora as hipóteses de o Brasil vencer o Campeonato do Mundo fossem de 25% antes do início do torneio, elas eram de apenas 18% depois de terem jogado contra os Camarões e terem passado a fase de grupos. Estavam nos 27% no momento do apito inicial do primeiro jogo de eliminatórias.

Com o benefício da retrospeção, o Brasil que vimos no último Campeonato do Mundo não era a equipa lendária que temos visto em torneios anteriores. Todavia, os apostadores pareciam ter sido vítimas de um viés de fixação ao colocar demasiada ênfase numa impressão inicial.

Este viés foi contestado sempre que o Brasil jogou um jogo (daí, as probabilidades mais elevadas após os jogos), mas era rapidamente esquecido de cada vez que o jogo seguinte começava.

Há outro elemento que pode ter dado origem a estas imprecisões. O termo técnico é o viés do excesso de confiança, mas vamos deixar-nos de rodeios e chamar-lhe presunção. Há um número bastante significativo de apostadores desportivos, tenham sucesso ou não, que têm demasiada confiança nas suas próprias capacidades – provavelmente eu também estou incluído.

O facto de que todos nós já ouvimos demasiadas discussões (e talvez também estivemos envolvidos) que explicavam (com toda a certeza do orador do momento) que “o Leicester não consegue ganhar a liga”, “é uma aposta certa que o Chelsea fique nos primeiros quatro lugares” e “a Juventus vai ganhar a Liga dos Campeões” entre tantos outros disparates é uma prova real deste viés de excesso de confiança.

Haverá uma solução para o problema do Campeonato do Mundo?

Se a abordagem quantitativa é limitada e a abordagem qualitativa é tendenciosa, isso significa que não há uma forma científica de fazer previsões adequadas para o Campeonato do Mundo de Futebol?

O problema com o Campeonato do Mundo é que os dados, mesmo que sejam recolhidos durante a fase de qualificação, são de certo modo obsoletos.

Não, provavelmente é uma vantagem. A falta de dados significa que as abordagens muito baseadas em algoritmos (e há mesmo muitas destas por aí) não apresentam a mesma vantagem que as ligas de futebol normais, com jogos todas as semanas. Além disso, o Campeonato do Mundo abre as portas aos apostadores mais recreativos e emocionais.

O objetivo de qualquer previsão é ser relativamente e não precisamente exato. Por exemplo, num grupo de previsões num escritório (pode utilizar à vontade o ficheiro Excel gratuito disponível em Scoragol.com), sugiro que seja um pouco criativo, mas não demasiado.

Se tem noção de que metade dos participantes colocará a Alemanha como a vencedora, então será melhor não o fazer (no entanto, isso não significa colocar o Panamá como o vencedor). Ao tentar derrotar o mercado, considere os diferentes “e se”. Não utilize apenas um conjunto de parâmetros para o seu resultado, se estiver a utilizar um modelo qualitativo, mas teste a respetiva sensibilidade quanto a uma flutuação nestes.

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