Por Qué Las Cuotas Brutas No Suman 100%
Este fue uno de esos momentos "ajá" cuando empecé a trabajar con datos de cuotas. Convertía todos los resultados a probabilidades implícitas, los sumaba y obtenía... 104%. Luego 106%. A veces 110%.
Ese porcentaje extra se llama margen (o overround, vig, juice). Entenderlo es crucial para cualquiera que haga análisis serio de datos deportivos.
Las Matemáticas Detrás De Los Márgenes
En un mercado teórico "justo", las probabilidades implícitas sumarían exactamente 100%:
| Resultado | Cuotas Justas | Prob Implícita |
| Victoria Local | 2.50 | 40% |
| Empate | 3.33 | 30% |
| Victoria Visitante | 3.33 | 30% |
| Total | 100% |
| Resultado | Cuotas Reales | Prob Implícita |
| Victoria Local | 2.38 | 42.0% |
| Empate | 3.17 | 31.5% |
| Victoria Visitante | 3.17 | 31.5% |
| Total | 105% |
Por Qué Esto Importa Para Modelos ML
Al construir modelos de predicción, tienes dos opciones para usar cuotas como características:
1. Usar probabilidades implícitas brutas
Simple, pero incluye ruido de márgenes que varían por mercado y fuente.
2. Normalizar para eliminar el margen
``
Probabilidad Real = Prob Implícita Bruta / Suma de Todas las Probs
En OddsFlow, típicamente normalizamos cuando usamos cuotas como objetivos de calibración, pero mantenemos valores brutos cuando rastreamos movimiento del mercado (ya que los cambios de margen mismos pueden ser informativos).
Variaciones de Margen Por Fuente
Diferentes fuentes de datos tienen diferentes márgenes típicos:
| Tipo de Fuente | Margen Típico |
| Mercados sharp (Pinnacle) | 2-3% |
| Operadores principales | 4-6% |
| Operadores pequeños | 7-10%+ |
Usando Márgenes Como Característica
Aquí hay algo que descubrimos: los cambios de margen en el tiempo pueden ser predictivos. Cuando los márgenes se estrechan (se mueven hacia 100%), a menudo indica mayor certeza del mercado. Cuando se amplían, puede haber asimetría de información.
Rastreamos el margen junto con las cuotas brutas en nuestro pipeline de preprocesamiento.
Cálculo Práctico
`python
def calculate_margin(decimal_odds: list) -> float:
implied_probs = [1/odds for odds in decimal_odds]
return sum(implied_probs) - 1
Ejemplo: mercado 1X2
odds = [2.38, 3.17, 3.17] margin = calculate_margin(odds) # Retorna 0.05 (5%) ``📖 Lectura relacionada: Probabilidad Implícita Explicada • Análisis de Movimiento de Cuotas
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