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🧠 Babeth aprende

Un algoritmo que aprende de sus errores, cada noche

Se gana más o menos una apuesta de cada dos hagas lo que hagas: el resultado solo no enseña nada. Babeth aprende de lo que importa, la cuota de cierre, y solo cambia de método si el nuevo lo hace claramente mejor con apuestas que nunca ha visto.

El modelo en servicio

en servicio

Árboles de decisión · salvaguardas aprendidas · desde el 1 de noviembre

Cientos de pequeños árboles de decisión que detectan las combinaciones que baten el cierre (casa × deporte × movimiento de Pinnacle…).

106
apuestas al día en la selección
+4,2 %
valor de cierre medio (CLV)
75 %
baten la cuota de cierre
+44 %
de ganancia esperada al día frente a la regla anterior

Evaluado del 19 de octubre al 1 de noviembre con apuestas que nunca había visto. Ganancia esperada = apuesta sugerida × valor de cierre, la regla del panel.

Cada noche, en tres pasos

1

Repetir el pasado sin hacer trampa

Para cada día de las últimas cinco semanas, cada modelo aprende con las apuestas cuyo partido ya había empezado y luego prevé las de ese día. Nunca ve la respuesta antes de prever.

2

Juzgar por la cuota de cierre

Un error no es una apuesta perdida: es una cuota que el cierre ha batido. Cada candidato se vuelve a simular sobre 14 días con las reglas de selección del motor (salvo la confirmación en dos escaneos, imposible de simular) y se puntúa por lo que habría dado al cierre.

3

Solo cambiar para mejor

El modelo en servicio solo se sustituye por un candidato claramente mejor día tras día (prueba estadística), sin menor valor de cierre ni previsiones demasiado optimistas. Después se reentrena cada 6 horas.

Los candidatos de la última noche

Mismas apuestas, mismos 14 días, misma regla de selección: solo cambia el método.

  • ✅ Árboles de decisión · salvaguardas aprendidas
    106,2 apuestas/día · CLV +4,15 % · 75 % baten el cierre · Ganancia esperada +44 %
  • Árboles + factores del partido · salvaguardas aprendidas
    101,4 apuestas/día · CLV +4,13 % · 74 % baten el cierre · Ganancia esperada +35 %
  • Mezcla aditivo + árboles · salvaguardas aprendidas
    84,1 apuestas/día · CLV +4,50 % · 75 % baten el cierre · Ganancia esperada +33 %
  • Mezcla + factores del partido · salvaguardas aprendidas
    84,6 apuestas/día · CLV +4,47 % · 74 % baten el cierre · Ganancia esperada +29 %
  • Modelo aditivo · salvaguardas aprendidas
    67,2 apuestas/día · CLV +3,93 % · 72 % baten el cierre · Ganancia esperada +11 %
  • Modelo aditivo · salvaguardas fijas
    54,4 apuestas/día · CLV +4,18 % · 73 % baten el cierre · Ganancia esperada 0 %

Ganancia esperada: diferencia con la regla anterior (modelo aditivo, salvaguardas fijas) en los mismos días.

Salvaguardas aprendidas

Algunas reglas descartaban apuestas de entrada: hándicaps, ligas consideradas poco fiables, cuotas altas, poca ventaja mostrada… Babeth las abre deporte por deporte cuando, en 21 días, las apuestas que habría elegido pese a ellas batían claramente el cierre, y las vuelve a cerrar en cuanto deja de ser así. Un deporte que aún no tiene suficientes apuestas para juzgarse solo sigue la prueba de todos los deportes juntos. Nada se abre sin prueba.

La revisión de las apuestas

Cada apuesta liquidada de la selección se revisa. Perder con una buena cuota no es un error: es mala suerte, y se diluye con el tiempo. Una cuota batida por el cierre sí lo es: Babeth busca el porqué.

Últimos 30 días: 2924 apuestas liquidadas

Bien jugada 34 %
buena cuota, ganada
Mala suerte 33 %
buena cuota, perdida
Con suerte 15 %
cuota batida, ganada igualmente
Error 19 %
cuota batida, perdida

El 67 % de estas apuestas tenía una buena cuota (por encima de la cuota justa de cierre). En 7 días: 75 % (719 apuestas).

Por qué el cierre batió la cuota

  • Corrección inmediata: Pinnacle se acercó a la casa en media hora (la casa sabía algo)47
  • Última hora y media: alineaciones, bajas, noticias previas al partido92
  • Deriva progresiva del mercado242
  • Pinnacle no se movió: la referencia de la señal era demasiado optimista40

⚠️ Donde más se equivoca Babeth

  • Fútbol · total · más de 24 h antes147 apuestas · CLV +0,2 %
  • Fútbol · total · de 1 a 6 h antes72 apuestas · CLV +0,5 %
  • Tenis · 1X2 / ganador · de 6 a 24 h antes76 apuestas · CLV +1,1 %

✅ Donde mejor lo hace

  • Hockey sobre hielo · total · más de 24 h antes43 apuestas · CLV +10,3 %
  • Hockey sobre hielo · total · de 6 a 24 h antes50 apuestas · CLV +6,5 %
  • Baloncesto · 1X2 / ganador · más de 24 h antes24 apuestas · CLV +6,4 %

Diario de Babeth

Factores del partido: en recopilación

Desde el 25 de octubre de 2026, cada apuesta se registra con sus factores. Solo cuentan en la selección si un modelo que los usa gana con apuestas nunca vistas: hacen falta unos dos meses de datos para saberlo.

%
BabethSolo me quedo con lo que funciona en apuestas que nunca he visto. Lo demás lo apunto y lo vuelvo a intentar la noche siguiente.

Preguntas frecuentes

¿Puede Babeth predecir los resultados?

No. La probabilidad de ganar mostrada viene del mercado (Pinnacle, Betfair), que ya es muy precisa. Lo que Babeth prevé es el valor de una cuota: ¿seguirá por encima de la cuota justa hasta el inicio? Eso es lo que rinde a largo plazo.

¿Por qué juzgar por la cuota de cierre y no por las ganancias?

Porque más o menos una apuesta de cada dos se pierde, incluso con una cuota excelente: hacen falta miles de apuestas para que las ganancias digan la verdad. La cuota de cierre la dice desde el inicio del partido, apuesta por apuesta.

¿Y las alineaciones, el tiempo, las lesiones?

Pinnacle ya las tiene en cuenta, muy rápido. Babeth las registra con cada apuesta y las prueba cada noche: solo entrarán en la selección si mejoran los resultados con apuestas nunca vistas.

¿Y si un modelo nuevo se equivoca?

Nunca se pone en servicio sin haberlo hecho claramente mejor durante 14 días que nunca había visto. Si el modelo en servicio empeora, Babeth lo pone en pausa y vuelve a la regla anterior, automáticamente.

Fuentes

Cuotas: Pinnacle y unas cuarenta casas (The Odds API), Betfair Exchange. Partidos de fútbol (alineaciones, bajas, clasificaciones): API-Football. Meteorología: MET Norway (Instituto Meteorológico de Noruega), licencia CC BY 4.0. Ciudades de los estadios: © colaboradores de OpenStreetMap.

Las apuestas elegidas por el modelo en servicio

En tu panel, cada apuesta tiene su «¿Por qué esta apuesta?», factor por factor.