MyMatchRadar

Metodología

Cómo MyMatchRadar lee el partido

Esta guía explica cómo MyMatchRadar compara el momio disponible con la estimación del modelo y qué contexto ayuda a leer cada análisis. La información es estadística, está sujeta a actualización y no predice el resultado del partido.

Información estadística · no es una recomendación de apuesta.

01La comparación de precios

Momio disponible

Es el momio que el operador muestra para un resultado específico en el momento de la consulta. Cambia a medida que el mercado se actualiza.

Estimación del modelo

Es el momio calculado a partir de la probabilidad que el modelo estima para el mismo resultado. No predice el resultado del partido.

Diferencia de precio

Compara el momio disponible con la estimación del modelo para el mismo resultado. Muestra si el momio está por encima, por debajo o cerca de la estimación.Por encima de la estimaciónPor debajo de la estimaciónCerca de la estimación

02Dinámica del mercado

Lectura del mercado

MyMatchRadar sigue las actualizaciones de los momios y las compara con la estimación del modelo para identificar cuándo las referencias están más cerca o más lejos.

  • Estable: momios cercanos a la estimación del modelo.

  • En actualización: los momios cambian con frecuencia.

  • Diferencia elevada: momios más alejados de la estimación del modelo.

Contexto del partido

Además de la comparación entre momios y estimaciones, MyMatchRadar reúne información pública que puede ayudar a interpretar el partido.

  • Lesiones, ausencias y cambios en el plantel
  • Alineaciones probables publicadas
  • Condiciones del partido, como el clima
  • Contexto de la competición
Este contexto ayuda a interpretar la comparación; no predice el resultado del partido.

03Dimensionamiento y contexto

Criterio de Kelly

Modelo matemático que relaciona el tamaño de una posición con la probabilidad estimada y la variabilidad esperada. Ilustra por qué las posiciones desproporcionadas aumentan la variabilidad de los resultados con el tiempo.

Señal de alta variabilidad: cuando el modelo indica una proporción mayor a ~5%, el sistema marca alta variabilidad. Fracciones menores (1/4, 1/2) reducen la dispersión de los resultados.

Dutching (cubrir varios resultados)

Concepto en el que el retorno se iguala sin importar cuál de los resultados cubiertos ocurra. Ilustra cómo repartir entre precios afecta la exposición — se presenta como herramienta de contexto estadístico.

Combinar eventos

Combinar varios eventos multiplica la incertidumbre: cada evento adicional reduce la probabilidad conjunta y amplía la variabilidad. Se presenta solo como contexto estadístico.