Un modelo de pronósticos NFL que muestra sus propios errores
Pikstat predice resultados, spreads, totales y props de la NFL con un modelo entrenado en más de 4,000 partidos, y compara esas predicciones en público contra el mercado de apuestas — con los mismos aciertos y errores a la vista de todos, incluyendo cuando el modelo pierde.
¿Qué predice, exactamente?
Para cada partido de la semana, el sistema arma cuatro predicciones separadas, calculadas de forma independiente entre sí.
Quién gana
Probabilidad de 0% a 100% de que gane el local — una estimación, no una promesa, igual que un pronóstico del clima.
Por cuánto margen
Puntos de diferencia esperados, comparado contra el spread del mercado.
Total combinado
Puntos que anotan ambos equipos sumados, comparado contra la línea de over/under.
Props de jugadores
Un rango con piso, valor central y techo — nunca un solo número que finja una precisión que no existe.
Límites y honestidad
La parte más interesante del proyecto no es que gane siempre — es que nunca esconde cuando no gana.
Esto es
- Un experimento personal de datos, con todos sus números y errores a la vista
- Una herramienta para comparar el modelo, el mercado y especialistas humanos
- Backtesting honesto: cada predicción evaluada solo con datos previos a ese partido
- Transparente incluso cuando el modelo pierde
Esto no es
- Una fuente de "tips seguros" para ganar dinero
- Asesoría financiera de ningún tipo
- Un sistema que hoy le gana al mercado en ganador, spread o total
- Un producto comercial — nació como ejercicio personal de análisis de datos
Un recorrido rápido de la app
De la predicción de la semana al historial completo, sin nada escondido detrás de un muro de pago.
Semana actual
Todos los partidos con predicción y línea de mercado lado a lado, con los de mayor edge destacados arriba.
Detalle de partido
Clima, lesiones, historial entre los dos equipos, forma reciente y por qué el modelo predice lo que predice.
Edge vs. mercado
Diferencia entre el modelo y el mercado ya sin el margen de la casa (devig), con umbral mínimo para filtrar ruido.
Niveles de confianza
Alta, media o pareja, explicados en lenguaje simple — "alta confianza" nunca se presenta como "seguro".
Rendimiento del modelo
Métricas históricas completas desde 2010, sin filtrar ni esconder las semanas malas.
Comparación con especialistas
Picks de especialistas humanos medidos con exactamente las mismas reglas que el modelo y el mercado.
Bankroll y Kelly fraccionado
Registro de apuestas propias con resultado automático, y una calculadora que sugiere cero si el edge es dudoso.
Resumen semanal y alertas
Aviso por Slack/Discord o email con el mayor edge de la semana y los movimientos de línea relevantes.
Cómo se actualiza solo, cada semana
Sin intervención manual, y sin corregir retroactivamente una predicción vieja con el modelo nuevo.
Detecta qué semana ya terminó
Si no hay ninguna semana nueva completa, el sistema no hace nada — no se adelanta ni inventa datos.
Descarga los resultados reales
Directo de nflverse, la base de datos pública que mantiene la comunidad de analistas de fútbol americano.
Revisa sus propias predicciones viejas
Anota si acertó o no cada pick de esa semana — y nunca las recalcula con el modelo nuevo, para no maquillar el historial.
Se reentrena con el dato nuevo
El modelo aprende de la semana que acaba de terminar, sumándola a los más de 4,000 partidos históricos.
Genera las predicciones siguientes
Cuatro predicciones independientes por partido: ganador, margen, total y props de jugadores.
Avisa si hay algo llamativo
Resumen semanal por Slack/Discord o email con el mayor edge — cada pick se avisa una sola vez, no todos los días.
Qué tan bueno es el modelo — sin maquillar
Historial completo evaluado, 2010–2025, más de 4,000 partidos.
| Método | Picks evaluados | % de acierto |
|---|---|---|
| Mercado (cierre de Vegas) | 4,345 | 66.4% |
| Modelo Pikstat | 4,035 | 61.7% |
| "El local siempre gana" | — | 55.6% |
El modelo le gana claramente al azar y a la heurística simple. Todavía no le gana al mercado en % de acierto, y en dinero simulado el resultado es pérdida neta en los tres mercados. En props de jugadores sí compara bien: 15–25% más preciso que el promedio histórico de la posición. El objetivo no es vender un sistema infalible — es ser una vara honesta contra la cual medir cualquier mejora futura.
Preguntas Frecuentes
Lo que más nos preguntan sobre este proyecto.
Hoy no, y la app lo dice sin rodeos: 61.7% de acierto contra 66.4% del mercado, sobre más de 4,000 partidos. Le gana claramente al azar y a heurísticas simples, pero medirse contra el mercado — que tiene incentivo económico real en acertar — es un estándar mucho más exigente.
No. Es un experimento de datos con una calculadora de tamaño de apuesta (Kelly fraccionado) para quien quiera usarlo con cabeza fría, no una recomendación de inversión. Apostar dinero real siempre implica riesgo de pérdida.
De nflverse, una base de datos pública y de código abierto que mantiene la comunidad de analistas de fútbol americano — resultados, jugada por jugada y estadísticas por jugador desde 2010, sin información privada ni comprada.
Con backtesting honesto: al evaluar una semana pasada, el cálculo solo usa datos disponibles antes de esa semana. El modelo se reentrena cada semana, pero nunca corrige retroactivamente una predicción vieja con el modelo nuevo.
Porque el objetivo del proyecto no es vender la fantasía de un sistema infalible — es tener una vara honesta contra la cual medir cualquier mejora futura, con los mismos aciertos y errores a la vista de todos.
Sí. Pikstat es un proyecto personal, pero el mismo tipo de trabajo — ingesta de datos, features, modelos de predicción, pipelines que se actualizan solos — aplica a problemas reales de negocio. Cuéntanos el tuyo.
¿Tienes datos que quieres convertir en algo así?
Ingesta de datos, modelos de predicción, pipelines que se actualizan solos — hablemos de tu proyecto.
Hablemos de tu Proyecto de Datos