Durante décadas, a elección dos gañadores nas carreiras de pura raza de Nova Zelandia baseouse nos mesmos ingredientes: unha guía de forma, un ollo agudo, un pouco de coñecemento da pista e algo máis que sorte. Os mellores apostadores desenvolven unha intuición: unha sensación de cando un cabalo está listo, cando un adestrador atopou a carreira axeitada, cando as condicións da pista son axeitadas.
Pero a intuición ten límites. Un cerebro humano pode conter quizais unha ducia de variables á vez. Unha competición media de galopes neozelandeses implica ducias de cabalos, varios jockeys e adestradores, condicións cambiantes da pista, tempos de sección, estatísticas de barreiras e ciclos de forma que abarcan meses. Mesmo o apostador máis astuto deixa cartos na mesa, non porque estea equivocado, senón porque non pode ver o panorama completo.
Aí é onde entra en escena a IA.
Que achega a IA á análise das carreiras de Nova Zelandia
A aprendizaxe automática non é algo novo nas carreiras de cabalos. Plataformas globais como Horse Racing Nation e Timeform levan anos empregando modelos estatísticos. Pero a maioría deses sistemas baséanse en grandes conxuntos de datos estranxeiros (americanos, británicos e australianos) e adaptáronse para Nova Zelandia como unha idea posterior.
O problema é que as carreiras neozelandesas son realmente diferentes. Parcelas máis pequenas. Menos reunións. Condicións da pista que cambian rapidamente. Patróns de jockeys e adestradores que non reflicten a forma internacional. Un modelo de IA adestrado principalmente con datos do Reino Unido non entende por que un cabalo que correu ben en Riccarton pode ter dificultades en Te Rapa, ou por que unha barreira en particular en Awapuni historicamente tivo un rendemento inferior nun Soft 6.
A solución é un modelo adestrado exclusivamente con datos de Nova Zelandia.
Os datos detrás das predicións
Unha IA de carreiras neozelandesa deseñada especificamente para ela inxire miles de variables por carreira. Non só as obvias (barrera, peso, forma recente), senón tamén os patróns que os hándicap humanos raramente teñen tempo de cuantificar:
Tempos de sección : como rematou un cabalo os seus últimos 200 m e 600 m en relación coa media da carreira, non só coa súa posición final.
Rendemento das barreiras por traxectoria e distancia : se a barreira 3 en Trentham a máis de 1600 m é estatisticamente diferente da barreira 3 en Riccarton durante a mesma viaxe.
Historial das condicións de funcionamento : o rendemento individual dos cabalos en pistas boas, brandas e pesadas, segmentadas por tipo de superficie.
Patróns de adestradores e jockeys en pistas específicas , non só a súa taxa de golpes xeral, senón tamén o seu rendemento en cada lugar.
Transicións de clase : como lles foi historicamente aos cabalos que subiron ou baixaron de categoría en carreiras comparables.
Cambios de peso nas carreiras : a diferenza entre o peso asignado e o peso real transportado, tendo en conta as reclamacións dos aprendices.
O modelo non adiviña. Aprende de decenas de miles de resultados históricos de carreiras neozelandesas (cada corredor, cada posición, cada marxe) e identifica as combinacións de factores que historicamente predixeron o éxito.
Por que as condicións da pista importan máis do que a maioría dos apostadores pensan
Un dos achados máis rechamantes da análise por IA dos datos de carreiras de Nova Zelandia é a influencia que ten o estado da pista nos resultados e a inconsistencia coa que os cabalos individuais o xestionan.
Tomemos como exemplo un cabalo típico de entre semana en Otaki. Cun 4 bo, o favorito podería ter un récord de 3 vitorias en 7 saídas en pistas boas. Pero se investigamos máis a fondo, pode que descubramos que esas tres vitorias se produciron cun 3 bo ou máis firme, e que ese cabalo nunca se clasificou nunha superficie branda ou pesada. Mentres tanto, un cabalo con probabilidades de 15-1 na mesma carreira correu catro das súas cinco mellores carreiras en terreo afectado pola choiva.
A maioría dos apostadores botan unha ollada ao estado da pista e axustan o seu pensamento un ou dous graos. O modelo cuantifica o estado, aprende del e aplica ese coñecemento a miles de cabalos.
E que pasa co valor?
Aquí é onde a IA cambia as regras do xogo para os apostadores neozelandeses.
Unha cousa é escoller gañadores. Outra cousa é escoller gañadores ao prezo axeitado. Un bo sistema de predición non só clasifica os cabalos, senón que estima a probabilidade. Cando o modelo lle dá a un cabalo un 25 % de posibilidades de gañar e as probabilidades fixas do TAB implican un 12 % de posibilidades (aproximadamente 8.00 $ ou máis), iso é unha oportunidade de valor.
Trátase de apostas de valor esperado (EV), o mesmo concepto que empregan os xogadores profesionais de póker e os apostadores deportivos. Non necesitas gañar todas as carreiras. Necesitas facer apostas onde a probabilidade real supere o prezo de mercado.
A IA destaca nisto porque non ten emocións. Non se namora do nome dun cabalo, nin se deixa influenciar por unha vitoria chamativa na última saída, nin corrixe en exceso despois dunha mala carreira. Procesa os datos, estima a probabilidade e deixa que as matemáticas falen.
O elemento humano aínda importa
A IA non substitúe o xuízo do apostador, senón que o aumenta. A mellor estratexia combina as probabilidades xeradas pola IA co teu propio coñecemento do deporte. Pode que saibas que un determinado adestrador se centra nesta competición específica todos os anos ou que un jockey ten un bo catálogo de cabalos hoxe en día. O modelo non o recolle todo.
Pero o que o modelo si captura (os patróns estatísticos de máis de 100 000 execucións históricas) é información que ningún humano pode ter na cabeza. Usa ambos e estarás a xogar cunha vantaxe material.
Comezando coas predicións de carreiras de IA en Nova Zelandia
Varias plataformas ofrecen agora información sobre carreiras neozelandesas baseada en datos. Unha delas deseñada especificamente para os galopes neozelandeses é Winning Post , un motor de predición de IA adestrado exclusivamente con datos de carreiras neozelandesas. Abarca todas as reunións de cabalos de pura raza neozelandeses, xera probabilidades de vitoria e de clasificación e destaca oportunidades de valor baseadas no valor esperado.
O servizo está actualmente en beta privada, cunha proba gratuíta dispoñible para os apostadores que queiran comprobar se a IA pode mellorar as súas vantaxes.
Tanto se usas Winning Post, creas os teus propios modelos ou simplemente prestas máis atención aos tempos das seccións e aos parciais das condicións da pista, a dirección é clara: a análise das carreiras neozelandesas está a experimentar unha revolución nos datos. Os apostadores que se adapten serán os que teñan as entradas na ventanilla de pago.
*(Este artigo é só para fins informativos. As apostas en carreiras de cabalos implican riscos financeiros. Xoga con responsabilidade.)*
