O Erro Que a Maioria Comete
Quando as pessoas se aproximam pela primeira vez da modelagem de previsões, tendem a usar números brutos diretamente. "As odds são 2.50, então vou simplesmente colocar 2.50 no meu modelo."
Isso é como entregar uma receita para alguém que não sabe o que é farinha. O modelo não tem contexto. Não entende que 2.50 significa aproximadamente 40% de probabilidade, ou que a mesma probabilidade parecia 45% há duas horas.
Toda a nossa filosofia de engenharia de features é construída em torno de um princípio: dar ao modelo contexto, não apenas números.
O Que Realmente Construímos
Cada partida que passa pelo nosso sistema passa por oito estágios de transformação.
Estágio 1: Padronização de Formato
Recebemos dados em formatos decimal, fracionário e americano. Tudo é convertido primeiro para decimal.Estágio 2: Conversão de Probabilidade
Odds decimais se tornam probabilidades implícitas. A fórmula é simples: divida 1 pelas odds.Estágio 3: Remoção de Margem (De-vigging)
Removemos a margem para obter probabilidades "justas".Estágio 4: Alinhamento de Timestamps
Armazenamos snapshots em intervalos consistentes: abertura, meio-dia e fechamento.Estágio 5: Features de Movimento
Calculamos Delta, velocidade, volatilidade e intensidade tardia.Estágio 6: Métricas de Consenso
Agregamos através de múltiplas fontes de dados.Estágio 7: Validação Cross-Market
Diferentes tipos de mercado devem contar histórias consistentes.Estágio 8: Métricas de Avaliação
Adicionamos sinais que ajudam a avaliar nossas próprias previsões.Pontos-Chave
- 1Dados brutos são bagunçados; features são estruturadas
- 2Conversão de probabilidade e de-vigging criam uma linha base justa
- 3Movimento e consenso adicionam contexto temporal e cross-source
- 4Verificações cross-market capturam inconsistências
- 5Boas features tornam modelos mais inteligentes
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