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Un'app a file singolo per condurre l'asta del fantacalcio e poi gestirci la stagione. Si apre con un doppio clic su un .html, non ha bisogno di un server, di un account o di una connessione: i dati stanno dentro la pagina e i tuoi restano sul tuo computer. Non è un altro listone con i filtri. La differenza è che quasi ogni numero qui dentro è stato verificato contro qualcosa di reale prima di finire nell'interfaccia, e dove la verifica ha detto "non serve", la funzione non è stata aggiunta. Le prove stanno più in basso, in Da dove vengono i numeri.README 전문 보기 ↗
Un'app a file singolo per condurre l'asta del fantacalcio e poi gestirci la stagione. Si apre con un doppio clic su un .html, non ha bisogno di un server, di un account o di una connessione: i dati stanno dentro la pagina e i tuoi restano sul tuo computer.
Non è un altro listone con i filtri. La differenza è che quasi ogni numero qui dentro è stato verificato contro qualcosa di reale prima di finire nell'interfaccia, e dove la verifica ha detto "non serve", la funzione non è stata aggiunta. Le prove stanno più in basso, in Da dove vengono i numeri.
Nel repo non c'è nessun dato. Il listone, i voti di giornata, le statistiche e il calendario te li procuri tu — sono di chi li pubblica, non miei. Qui trovi il codice e gli strumenti per caricare i tuoi. Vedi I dati te li porti tu.
Durante l'asta
Durante la stagione
Un interruttore "modalità asta" riordina il menu: acceso mette davanti le pagine per comprare, spento quelle per giocare le giornate.
git clone https://github.com/FrancescoIrace/fantaregia.git
cd fantaregia
./build.sh
Ne esce Fantaregia.html: aprilo con un doppio clic. Parte vuota e ti chiede un listone, che puoi importare direttamente da Lega e dati senza toccare la riga di comando.
Per vedere subito l'app in funzione con dati finti:
node tools/dati.mjs listone esempi/listone-esempio.csv
node tools/dati.mjs calendario esempi/calendario-esempio.csv
./build.sh dati/
I giocatori di esempi/listone-esempio.csv sono inventati, generati a sillabe: servono a far vedere come si comporta l'app, non a giocarci.
Per i csv non serve installare niente: basta node. npm install serve solo se il tuo listone o le statistiche sono in .xlsx.
Questo repo contiene solo codice. I file veri li scarichi tu, da dove preferisci, e restano sul tuo computer: nessuno di essi viene mai spedito da nessuna parte, perché l'app non parla con nessun server.
| Cosa serve | Dove si trova di solito | Come entra nell'app |
|---|---|---|
| Listone quotazioni | l'area download del sito di fantacalcio che usi | direttamente da Lega e dati → Listone, oppure node tools/dati.mjs listone <file> |
| Voti di giornata | le pagelle della giornata, in xlsx | da Lega e dati → Voti di giornata, anche più file insieme |
| Calendario di serie A | il calendario ufficiale, o qualsiasi elenco delle partite | node tools/dati.mjs calendario <file.csv> |
| Statistiche della stagione scorsa | l'archivio statistiche del tuo sito | node tools/dati.mjs statistiche <file.xlsx> |
Formato del listone — xlsx o csv con le colonne Id, R, Rm, Nome, Squadra, Qt.A, FVM. Il riconoscimento delle intestazioni è tollerante (accetta Ruolo per R, Quotazione per Qt.A, e così via) e se manca l'Id se lo calcola dal nome. Serve un solo dato per riga: nome, squadra, ruolo e quotazione.
Formato del calendario — un csv con giornata;casa;ospite;data, una riga per partita. La data è facoltativa. Con questo formato puoi usare qualunque fonte: basta che i nomi delle squadre coincidano con quelli del listone.
Formato delle statistiche — le colonne del file ufficiale di fine stagione: Id, R, Rm, Nome, Squadra, Pv, Mv, Fm, Gf, Gs, Rp, Rc, R+, R-, Ass, Amm, Esp, Au. L'aggancio ai giocatori avviene per Id, quindi funziona anche se i nomi sono scritti diversamente.
Tutto ciò che metti in dati/ è escluso dal versionamento, e con esso il file .html costruito, che i dati se li porta dentro.
Questa è la parte che rende il progetto diverso da un foglio di calcolo con i colori.
Le quotazioni non sono prezzi: sommate, quelle dei giocatori che verranno comprati fanno circa metà dei crediti che girano in una lega. Il modello redistribuisce i crediti di ogni reparto fra i giocatori che verranno davvero presi, in proporzione a quanto la quotazione supera quella del giocatore "da un credito".
L'esponente che governa quanto il prezzo si concentra sui primi non è stato scelto a occhio: è stato tarato sui prezzi medi delle aste realmente concluse e pubblicati da fantacalcio-online.com. Con dieci squadre e cinquecento crediti il modello ricostruisce quei prezzi entro il 5%. Prima della taratura il primo attaccante veniva prezzato il 60% sopra il vero.
Nello stesso passaggio è saltato fuori che il piano di spesa consigliato in origine (8/15/27/50) era sbagliato: la mediana di quello che i fantallenatori spendono davvero è 7/19/32/42, meno attacco e più difesa. Ora è quello preimpostato.
Lo script della taratura è in tools/taratura-prezzi.cjs (ha bisogno del tuo dati/data.json).
L'indice calendario stima la forza di ogni squadra dalle quotazioni e la corregge con i risultati veri. La domanda era: conviene pesare di più le partite recenti? La risposta, misurata su serie A 2025/26 — 280 partite, giornate 1-28, dati incrociati fra due fonti e classifica verificata contro Wikipedia — è no, e senza ambiguità:
| Stima | RMSE | contro "non so niente" |
|---|---|---|
| media di lega | 1,161 | — |
| attacco × difesa, tutte le giornate uguali | 1,115 | −3,9% |
| con emivita 10 giornate | 1,124 | −3,2% |
| con emivita 6 giornate | 1,137 | −2,1% |
| con emivita 4 giornate | 1,159 | −0,2% |
| con emivita 2 giornate | 1,252 | +7,8% |
La forza di una squadra è persistente (correlazione fra andata e ritorno 0,58 in attacco, 0,55 in difesa), ma la forma — lo scarto dal proprio livello — non ha memoria: autocorrelazione −0,06 sui gol fatti e −0,09 sui subiti, uguale a due, tre e cinque giornate di distanza. Più peso dai al recente, peggio prevedi. Chi guarda solo le ultime due giornate fa peggio di chi non guarda niente.
Lo smorzamento invece serve eccome: la stima grezza sulle prime giornate sbaglia il 34% più che non sapere niente, e l'ottimo sta intorno a dieci partite di prior. Da qui il peso n/(n+10) con cui i risultati entrano nell'indice.
Lo studio è in tools/studio-forma.cjs e gira sui risultati in esempi/serie-a-2025-26-risultati.txt, che sono risultati di partite — fatti, non un dataset di qualcuno — presi da openfootball e verificati contro football-data.co.uk.
Corollario utile: qui non serve un modello di serie temporali, foundation model compresi. Non c'è struttura temporale da modellare oltre al livello, e il livello lo cattura una media.
src/part1..part6.html i frammenti: stile, markup, motore, viste, eventi
build.sh li assembla in un unico file e controlla la sintassi
tools/dati.mjs prepara i bundle dai tuoi file
tools/*.cjs gli script di analisi che hanno tarato gli indici
esempi/ dati finti per far girare l'app senza dati veri
dati/ i tuoi file — mai versionati
Le modifiche vanno fatte nei frammenti, mai sul file assemblato: build.sh lo rigenera e le sovrascriverebbe. È già successo una volta e gli adattamenti al mobile sono spariti in silenzio.
L'app funziona anche pubblicata come pagina condivisa che riscrive sé stessa a ogni modifica: comodo per far vedere l'asta agli altri in tempo reale, ma va usata con un solo banditore — se due registrano nello stesso istante, la seconda pubblicazione trova un conflitto e quella modifica salta. Per un'asta di una sera va benissimo; non è un database.
Il codice è MIT: fanne quello che vuoi.
I dati non sono coperti da questa licenza perché non sono in questo repo e non sono miei: listoni, voti, statistiche e calendari restano di chi li pubblica, con le loro condizioni d'uso. Prima di ridistribuire un file che hai scaricato, guarda cosa c'è scritto dentro — alcuni lo vietano esplicitamente.