Historial de pronósticos

Rendimiento verificable de los pronósticos de fútbol

Elige un tipo de pronóstico, ajusta el umbral y comprueba el impacto en partidos ya finalizados.

Datos actualizados el

Metodología y versiones del motor documentadas Ver método

Estadísticas del filtro actual

Estas cifras dependen del tipo de pronóstico, el umbral, el perfil y las ligas seleccionadas.

Volumen ganador Resultados correctos -- Número de pronósticos acertados en partidos finalizados.
Base analizada Partidos analizados -- Volumen usado para evaluar el mercado y umbral seleccionados.
Señal principal Tasa de acierto -- El primer número a comparar al probar ajustes.

Filtros

Paso 1
Elige el tipo de pronóstico

Empieza por el mercado que quieres evaluar y luego afina el umbral más abajo.

Paso 2
Más alto significa menos pronósticos, pero suele indicar mayor calidad.
55%
Crear perfil

Paso 3
Mantén "Todas las ligas" para una visión amplia.

Historial

Pronósticos acertados acumulados

Curva acumulada: una pendiente más pronunciada indica más pronósticos correctos en el periodo.

Partidos

Rendimiento de pronósticos IA de fútbol: Doble Oportunidad, DNB, BTTS, Over/Under

Foresportia sigue el rendimiento de varios tipos de pronósticos IA (Doble Oportunidad, Draw No Bet, 1X2, BTTS, Over 2.5, Under 2.5), con filtros por umbral de probabilidad y liga, además de verificación partido a partido.

Esta página amplía el historial 1X2 mostrando cómo se comportan las probabilidades de Foresportia en mercados derivados. El objetivo no es acumular pronósticos a ciegas, sino medir cómo reacciona cada mercado a los resultados reales controlando tamaño de muestra, contexto de liga y umbral seleccionado. Una tasa alta sobre una muestra pequeña no equivale a una fiabilidad duradera sobre una muestra grande.

El método de verificación es directo: cada tipo de pronóstico tiene una definición clara, cada umbral es explícito y cada resultado mostrado proviene de partidos finalizados. Esto permite comparar Doble Oportunidad, DNB, BTTS y Over/Under sobre una base coherente, y conectar cada configuración con partidos verificables. En la práctica, esta página actúa como capa de prueba para la lectura por mercado, no como página de promesas.