Predicciones deportivas con simulación Monte Carlo: 100,000+ partidos simulados por pick

Respuesta rápida

Simulaciones:

100,000+ por predicción.

Entradas:

1,000+ factores por partido desde modelos de machine learning por deporte.

Salida:

Distribución completa de resultados y un puntaje de confianza de 70-100%.

Dónde se ve:

Las simulaciones detalladas se muestran en el plan Serious; todos los planes reciben el puntaje de confianza.

Cómo funciona, paso a paso

1. El modelo del deporte estima las probabilidades de cada evento del partido (posesiones, tiros, turnos al bate, jugadas) a partir de 1,000+ factores.
2. El simulador juega el partido completo con resultados aleatorios ponderados por esas probabilidades.
3. Repite el partido 100,000+ veces.
4. Cuenta con qué frecuencia gana cada lado, se supera cada total o se cumple cada prop.
5. Esa frecuencia se convierte en el puntaje de confianza del pick, que queda bloqueado con fecha y hora.

Por qué 100,000+ simulaciones

Con pocas simulaciones, el resultado depende del azar de la muestra. Con cientos de miles, la frecuencia se estabiliza y la diferencia entre un 72% y un 78% de confianza deja de ser ruido. Más simulaciones no hacen al modelo más inteligente; hacen que su estimación sea estable.

Qué produce: distribuciones, no un solo número

• Totales (over/under): si el total proyectado está concentrado o disperso.
• Hándicap y spread: con qué frecuencia el margen supera la línea.
• Props de jugador: puntos, rebotes, tiros o ponches como distribución por jugador.
• Fútbol: 1X2, ambos marcan y marcador exacto a partir de goles simulados.

Monte Carlo por deporte

En vivo hoy: NBA, MLB, NFL y fútbol (Premier League, La Liga, Bundesliga, Ligue 1, Champions League y Serie A). Serie A en vivo desde el 8 de octubre de 2026. Cada deporte usa su propio modelo — ritmo y eficiencia en NBA, duelo lanzador-bateador en MLB, eficiencia por jugada en NFL, xG y forma en fútbol — y el mismo simulador de 100,000+ partidos.

Límites honestos

Monte Carlo no elimina la incertidumbre; la mide. Si las probabilidades de entrada están mal, simularlas muchas veces no las corrige. Por eso cada pick queda bloqueado y se califica en el historial público: es la forma de comprobar si las bandas de confianza están bien calibradas.