El Error Que Comete La Mayoría
Cuando las personas se acercan por primera vez al modelado de predicciones, tienden a usar números crudos directamente. "Las cuotas son 2.50, así que simplemente pondré 2.50 en mi modelo."
Esto es como darle una receta a alguien que no sabe qué es la harina. El modelo no tiene contexto. No entiende que 2.50 significa aproximadamente 40% de probabilidad, o que la misma probabilidad parecía 45% hace dos horas.
Toda nuestra filosofía de ingeniería de características se basa en un principio: dar contexto al modelo, no solo números.
Lo Que Realmente Construimos
Cada partido que pasa por nuestro sistema atraviesa ocho etapas de transformación.
Etapa 1: Estandarización de Formato
Recibimos datos en formatos decimal, fraccionario y americano. Todo se convierte primero a decimal.Etapa 2: Conversión de Probabilidad
Las cuotas decimales se convierten en probabilidades implícitas. La fórmula es simple: divide 1 entre las cuotas.Etapa 3: Eliminación del Margen (De-vigging)
Eliminamos el margen para obtener probabilidades "justas".Etapa 4: Alineación de Timestamps
Almacenamos snapshots en intervalos consistentes: apertura, mediodía y cierre.Etapa 5: Características de Movimiento
Calculamos Delta, velocidad, volatilidad e intensidad tardía.Etapa 6: Métricas de Consenso
Agregamos a través de múltiples fuentes de datos.Etapa 7: Validación Cruzada de Mercados
Diferentes tipos de mercado deberían contar historias consistentes.Etapa 8: Métricas de Evaluación
Añadimos señales que ayudan a evaluar nuestras propias predicciones.Puntos Clave
- 1Los datos crudos son desordenados; las características son estructuradas
- 2La conversión de probabilidad y de-vigging crean una línea base justa
- 3El movimiento y el consenso añaden contexto temporal y de múltiples fuentes
- 4Las verificaciones cruzadas de mercado detectan inconsistencias
- 5Buenas características hacen modelos más inteligentes
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