Montoglory

Recomendaciones de apuestas para Premier League, La Liga, Serie A, Bundesliga y Champions League. Solo se publica lo que el modelo da por encima del 65%, y combinadas de 40% a 52% de probabilidad conjunta.

Qué hay acá

Ruta	Qué es
index.html	La app. Lee data/*.json; dentro de un artifact de Claude lee la base del artifact.
data/picks.json	Los picks abiertos y liquidados.
data/parlays.json	Las combinadas.
data/calibracion.json	Acierto real contra predicho, y el umbral vigente.
.github/workflows/refresh.yml	Refresco diario (ver abajo).

Cómo se calcula

Resultado (1X2 y doble oportunidad). Sale del mercado, sin modelo propio. Sobre 7.149 partidos de 2021-2025 medí que las cuotas de cierre dan 0,9693 de pérdida logarítmica contra 0,9833 del mejor modelo que pude construir, y que cualquier peso que se le dé al modelo propio empeora el resultado.

Goles. Superficie Dixon-Coles ajustada para que el total coincida con la media de la liga corregida por desequilibrio (goles = base × (1 + 0,3678 × |pH − pA|), medido sobre 11.567 partidos) y el reparto coincida con el mercado.

Córners, tarjetas, remates y atajadas. Binomial negativa por lado — Poisson para tarjetas, cuya varianza/media medida es 0,956 — con el ajuste por desequilibrio, que es el efecto grande:

Supremacía del local	Córners L/V	Remates L/V	Atajadas L/V	Amarillas L/V
Visitante muy favorito	3,61 / 6,18	9,17 / 15,71	4,04 / 2,32	1,95 / 1,64
Parejo	5,07 / 4,66	12,59 / 11,54	2,85 / 3,09	2,17 / 2,27
Local muy favorito	6,78 / 3,38	16,94 / 8,66	2,20 / 4,27	1,55 / 2,14

Sobre esas probabilidades va una contracción de calibración p' = 0,5 + c(p − 0,5), con c = 0,965 córners, 0,995 tarjetas, 0,980 remates, 0,960 atajadas. Se ajustó sobre la primera mitad de 2021-2025 y se verificó en la segunda: el desvío pasó de −0,93 a −0,32 puntos.

Champions League. La base histórica no tiene partidos de Champions, así que ahí solo se ofrecen resultado y doble oportunidad, que salen del mercado y no dependen de esa base.

Qué dio en la prueba

Sobre 7.229 partidos reales de 2021-2025:

Grupo	Selecciones	Predicho	Real
Resultado y goles	74.391	79,8%	80,5%
Córners, tarjetas, remates, atajadas	213.359	76,3%	75,9%
Combinadas de 40-52%	2.625	47,2%	48,0%

El refresco, y por qué la página liquida sola

.github/workflows/refresh.yml corre en GitHub Actions y commitea los datos en este repo, con lo que Vercel redespliega solo. Tiene dos cadencias: una corrida completa (50 10 * * *), que liquida, mide el acierto, ajusta el umbral y genera los picks de lo que viene, y una de solo liquidar (*/30 13-23 * * *), pensada para cerrar los picks apenas termina el partido.

Esa segunda cadencia no se cumple. Están programados unos 23 turnos por día y GitHub ejecuta entre 3 y 6; los primeros días de noviembre, 3. El 4 de noviembre los partidos de las 20:00 UTC terminaron cerca de las 21:50 y la corrida siguiente recién pasó a las 23:20, a mano: hora y media con el marcador definido y el pick en «Esperando resultado». Es cómo GitHub trata los cron de schedule, y no se arregla subiendo la frecuencia.

Por eso lo que se ve no depende de Actions. api/final.js devuelve los partidos ya terminados (hoy y ayer, en UTC) y la página liquida contra eso los mercados que dependen solo del marcador —resultado y total de goles— y recalcula las combinadas. Es la misma fuente y la misma cuenta que usa el pipeline, así que cuando Actions corre el número ya coincide; el sello lleva un title que aclara que falta confirmarlo. Córners, tarjetas, remates y atajadas sólo los publica football-data.co.uk, así que ésos siguen esperando la corrida completa.

Actions sigue siendo quien liquida de verdad y deja el historial. Si hiciera falta que el repo se actualice al mismo ritmo que la página, el camino es un cron externo (cron-job.org o similar) que dispare el workflow por la API de GitHub; eso pide un token con permiso de Actions guardado como variable de entorno en Vercel, nunca en el repo. Vercel Cron no sirve acá: en el plan Hobby corre una vez al día.

Lo que esto no es

Nada de lo medido produce ganancia esperada positiva apostando a ciegas. El filtro del 65% selecciona cuotas cortas, que es la banda donde el margen de la casa es más chico, pero el margen sigue estando. La cuota justa que muestra cada pick es el precio a partir del cual la apuesta deja de perder valor: si la casa paga menos que eso, la apuesta pierde aunque entre seguido.

Los motores

En scripts/ queda el codigo con el que se midio y se genera todo:

Archivo	Que hace
engine.py	Superficie Dixon-Coles anclada al mercado. fit_lambdas resuelve la supremacia con brentq para que el reparto local/visitante coincida con las cuotas.
stats_engine.py	Corners, tarjetas, remates y atajadas. Binomial negativa por lado con el ajuste por desequilibrio y la contraccion de calibracion.
picks2.py	Genera los picks sobre el umbral y arma las combinadas (una pata por partido, sin equipos repetidos).
fit_stats.py / val_stats.py	Ajuste y verificacion fuera de muestra de la contraccion de calibracion.
backtest.py / validate_picks.py / followup.py	Backtest walk-forward: log loss, Brier, acierto por banda.
factors.py	La exploracion inicial de factores (arbitros, clima, rachas) y por que la mayoria no sobrevivio.

scripts/refresh.py es el refresco diario y corre en GitHub Actions, no en la sesion de Claude: el contenedor de Claude sale a internet por un proxy con lista blanca que rechaza football-data.co.uk, y Actions no tiene esa restriccion. Hace cuatro cosas en orden: baja los partidos jugados de las cuatro ligas, liquida los picks cuyo partido ya termino, mide el acierto y mueve el umbral si el desvio lo justifica, y baja los proximos partidos con cuotas para generar los picks y las combinadas. Si una descarga falla no escribe nada y sale en rojo, asi que un dia caido deja los datos del dia anterior en lugar de datos a medias.

Champions League queda afuera del refresco: football-data.co.uk no publica cuotas ni resultados de Champions, y los picks de Champions salen justamente del mercado. Un pick de Champions pendiente sobrevive 3 dias despues del kickoff y despues se descarta, para que no entre como acierto ni como fallo y no ensucie la medicion.

La ventana de fixtures.csv es corta: publica solo uno o dos dias de partidos, no la jornada completa. Por eso el refresco es aditivo y nunca reconstruye la lista desde cero: cada corrida suma los partidos que entraron en la ventana y arrastra los pendientes que siguen vigentes. Un partido que se vuelve a cotizar se reemplaza completo, porque las cuotas frescas mandan y asi se respeta la regla de un solo pick por partido y por grupo.

El umbral solo se mueve con 60 o mas picks liquidados, y solo hacia arriba: si el modelo viene inflado 3 puntos, el filtro pasa de 65% a 68%. Con menos de 60 el error de muestra es mayor que el ajuste, asi que no se toca.

Las pruebas

python scripts/test_refresh.py corre el refresco entero contra descargas simuladas con la forma real de football-data, sin tocar la red ni los datos del repo. Cubre tres escenarios:

1. Liquidacion de los 26 mercados, verificada a mano contra el partido, incluidas las atajadas (remates al arco del rival menos sus goles), el ajuste de umbral y que una descarga caida aborte sin escribir nada.
2. Un dia con fixtures.csv flaco no borra los pendientes que siguen vigentes.
3. Un pick pasado el kickoff que espera resultado no se borra, y un partido recotizado no deja picks viejos y nuevos mezclados en el mismo grupo.

Los escenarios 2 y 3 son regresiones: las dos cosas pasaron de verdad y estan ahi para que no vuelvan a pasar.