Metodologia
O 11Stat é uma plataforma de análise de dados de futebol que modela cada partida com três motores de probabilidade independentes (Poisson + Dixon-Coles, Elo + forma e Poisson bivariado), fontes de dados transparentes e verificações de calibração. Tudo o que produzimos é um sinal analítico de modelo — análise de dados de futebol, não um serviço de apostas: não aceitamos apostas, não vendemos bilhetes e não garantimos nenhum resultado.
Quais modelos e motores o 11Stat usa
Em vez de uma única 'fórmula mágica', o 11Stat roda três motores independentes que se fiscalizam mutuamente. Para nós, o fato de esses motores concordarem ou não em um mesmo mercado é um sinal tão importante quanto a própria probabilidade — chamamos isso de concordância entre modelos (model agreement).
- Motor SHARP (Poisson + Dixon-Coles): deriva os gols esperados (xG) como uma combinação ponderada de desempenho na temporada, forma recente e forma específica como mandante/visitante (aproximadamente 40% temporada, 40% forma geral, 20% forma específica), monta uma matriz de placares de Poisson e aplica a correção de Dixon-Coles para que placares baixos reflitam sua frequência real.
- Motor 888 (Elo + forma): modela a força de cada equipe com um rating Elo e o momento com uma média de pontos por jogo (PPG) que dá mais peso às partidas mais recentes.
- Motor avançado (Poisson bivariado): usa uma distribuição de Poisson de duas variáveis com um parâmetro de dependência compartilhado (rho) e ajuste para placares baixos, de modo que os gols do mandante e do visitante não sejam tratados como totalmente independentes.
A saída de cada motor é convertida em probabilidades por mercado analítico: resultado da partida (1X2), linhas de gols (acima/abaixo de 1,5/2,5/3,5), ambas as equipes marcam, intervalo/final de jogo e faixas de total de gols. Os três motores são comparados mercado a mercado, e quantos apontam na mesma direção alimenta diretamente o rótulo de confiança do resultado.
Fontes de dados e atualização
As entradas do modelo vêm de um provedor de dados esportivos em tempo real: calendário de jogos, resultados de partidas encerradas e cotações reais de mercado. Não usamos cotações sintéticas nem inventadas manualmente; se não existe um preço real de mercado para uma partida, aquele mercado fica fora de qualquer cálculo de valor.
- Histórico de partidas: para cada equipe usamos os jogos recentes (tipicamente as últimas ~12 partidas).
- Desenho point-in-time, sem vazamento de dados: ao modelar uma partida, consideramos apenas jogos disputados antes do horário de início daquela partida. Isso evita o vazamento de informação futura (look-ahead bias).
- Cotações reais: os cálculos de valor e de edge (diferença entre a probabilidade do modelo e o preço de mercado) são feitos, sempre que possível, contra cotações reais publicadas pelo mercado. Em mercados cuja cotação nem sempre pode ser obtida (por exemplo intervalo/final e faixas de total de gols), o preço usado é uma estimativa, claramente sinalizada na saída, e o 'valor' desses mercados é tratado como meramente indicativo.
Quando uma partida não tem histórico suficiente (por exemplo, menos de 3 jogos anteriores) ou não tem cotação disponível, o sistema deliberadamente responde 'sem sinal'. Não preenchemos lacunas de dados para fabricar uma previsão forçada.
Calibração: aproximando as probabilidades da realidade
Probabilidades brutas de modelo costumam ser excessivamente confiantes. A calibração é a etapa que as corrige, com um objetivo simples: 'quando dizemos 70%, isso deve acontecer de fato em cerca de 70% das vezes no longo prazo'.
- Encolhimento no espaço logit: para cada mercado, as probabilidades são suavemente puxadas em direção a 0,5 no espaço logit, usando uma transformação do tipo Platt com inclinação um pouco abaixo de 1. Isso reduz o excesso de confiança sem alterar o ordenamento.
- Fator de mercado aprendido (encolhimento bayesiano): a diferença entre a taxa de acerto observada e a probabilidade prevista constrói, ao longo do tempo, um fator de correção. Com amostra pequena, o fator é puxado para o neutro (1,0); conforme os dados se acumulam, ele se aproxima da taxa observada. O fator é limitado por uma banda simétrica (≈0,85–1,15), então corrige tanto o excesso quanto a falta de confiança.
Esse desenho substituiu uma implementação antiga e falha que cortava silenciosamente ~5% de todas as probabilidades. O objetivo é probabilidade honesta, não manipulação.
Backtest e ROI simulado (não é lucro real)
Medimos a qualidade do modelo com um backtest sem vazamento de dados sobre partidas históricas. O ROI e a taxa de acerto exibidos aqui são métricas de qualidade simuladas, apenas 'no papel' — não representam retorno em dinheiro real e não garantem desempenho futuro.
- Escore de Brier: mede a calibração das probabilidades (0 = perfeito, 0,25 = não informativo). Um valor acima de 0,25 dispara um alerta de calibração.
- Limite de amostra: um mercado precisa de pelo menos 20 sinais selecionados antes que seu ROI/taxa de acerto seja considerado confiável; amostras totais abaixo de 80 são marcadas como 'ainda não confiáveis'.
- Verificação de concentração: se um único mercado responde por mais de 55% das seleções, isso é sinalizado como risco de sobreajuste (overfitting).
- Saúde de mercado: mercados com ROI simulado negativo em dois backtests consecutivos, ou com erro de calibração alto, são automaticamente desativados na execução seguinte (o mercado de total de gols, por exemplo, fica desligado por padrão até provar valor).
Todas essas verificações existem para expor as fraquezas do modelo — não para fazer os resultados parecerem melhores do que são.
Limitações conhecidas e incerteza
Nenhum modelo de futebol conhece o futuro. Estas são as limitações que o 11Stat mantém deliberadamente transparentes:
- O futebol tem variância alta por natureza; em amostras pequenas, a sorte pode pesar mais do que o modelo.
- Variáveis de contexto como lesões, rodízio de elenco, clima, arbitragem e motivação nem sempre podem ser capturadas por completo.
- Como as cotações de alguns mercados (intervalo/final, total de gols) não estão disponíveis em todas as partidas, os cálculos de valor desses mercados são apenas indicativos.
- O mercado costuma precificar as partidas com eficiência; uma vantagem analítica real de longo prazo é rara e não deve ser alegada sem ser medida contra o preço de fechamento.
Por isso, cada saída acompanha um nível de risco e um rótulo de confiança — mostramos a incerteza em vez de escondê-la.
Limite do produto: análise de dados, não apostas
O 11Stat é uma plataforma de análise de dados de futebol e avaliação de modelos; não é uma casa de apostas, não vende bilhetes e não oferece automação de jogos de azar. É exatamente aqui que a diferença entre 'palpite de futebol' e 'análise orientada por dados' fica concreta.
- Nossos resultados são sinais analíticos — modelos de probabilidade, gols esperados (xG), concordância entre modelos e nível de risco — e não instruções para arriscar dinheiro.
- Nunca apresentamos nenhum resultado como 'garantido', 'certo' ou 'imperdível', porque probabilidade, por definição, carrega incerteza.
- ROI e taxa de acerto são métricas de qualidade de simulação, não uma promessa de ganho em dinheiro real.
Em resumo: não dizemos o que você deve fazer. Mostramos, com transparência, o que os dados indicam, quão confiante o modelo está e qual foi a precisão histórica dele. A decisão — e a responsabilidade — são inteiramente do usuário. Análise de dados de futebol — não é um serviço de apostas; não aceita apostas, não vende bilhetes e não garante nenhum resultado.
Frequently Asked Questions
O 11Stat é um site de apostas?
Não. O 11Stat é uma plataforma de análise de dados de futebol e avaliação de modelos. Não aceita apostas, não vende bilhetes e não oferece automação de jogos de azar; produz apenas modelos de probabilidade e sinais analíticos.
O ROI exibido é lucro real?
Não. O ROI e a taxa de acerto são métricas de qualidade simuladas ('no papel'), geradas por backtests sobre partidas históricas. Não representam retorno em dinheiro real e não garantem desempenho futuro.
Quais modelos vocês usam?
Três motores independentes: o motor SHARP, baseado em Poisson + Dixon-Coles; o motor 888, baseado em Elo + forma; e o motor avançado, baseado em uma distribuição de Poisson bivariada. As saídas são comparadas mercado a mercado.
Como vocês calibram as probabilidades?
As probabilidades passam por um encolhimento suave no espaço logit e são ajustadas por um fator de mercado aprendido, que reflete a taxa de acerto observada e é puxado para o neutro quando a amostra é pequena. Medimos a calibração com o escore de Brier.
Os dados são atualizados e livres de vazamento?
Os dados vêm de um provedor de dados esportivos em tempo real, e cada partida é modelada usando apenas jogos disputados antes do seu horário de início (point-in-time). Isso evita o vazamento de informação futura.