Método de Monte Carlo nas apostas esportivas: a modelagem de eventos pode te dar uma vantagem?

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A Simulação de Monte Carlo é um método estatístico, uma técnica matemática, que foi criada com um objetivo: traçar uma previsão sólida de resultados incertos. Ela é especialmente útil no longo prazo, sendo usada em várias áreas como investimentos, negócios, física, engenharia e claro, nas apostas esportivas.

Então, se você é um apostador esportivo que gosta de experimentar modelos estatísticos e matemáticos, entender melhor essa técnica pode ser um passo importante na sua jornada. Além disso, o método de Monte Carlo pode se adaptar a diferentes perfis de apostadores. Digamos que você faz pequenas apostas em plataformas com depósito mínimo de 1 ou 2 reais, como as citadas na análise completa da Legalbet, onde os operadores são avaliados e comparados. Você pode aplicar essa estratégia da mesma forma que quem aposta valores mais altos. Mas como decifrá-la rapidamente e começar a utilizá-la nas suas apostas?

O que é a simulação de Monte Carlo?

Primeiramente, você tem que entender o básico desse método. Quando você quer fazer apenas uma aposta, como no vencedor de uma única partida, não vale a pena usar ele. Por outro lado, para apostar no campeão da temporada, a Simulação de Monte Carlo pode ser uma das melhores opções. Isso ajuda a explicar como e para quê ela funciona.

Na verdade, o modelo é útil para situações muito incertas e cheias de variáveis, por isso, no longo prazo, nas quais tudo pode acontecer, ele se torna bem viável. Se você quiser uma explicação grosseira, Monte Carlo é uma forma de tentar achar probabilidade em situações aleatórias. É sobre transformar o aleatório em algo palpável, e claro, sempre a partir de dados concretos.

Muito complexo? Como utilizar esse modelo em apostas?

Se você não é fã de matemática, pense assim: um campeonato ou evento de longo prazo tem milhares de possibilidades e cenários envolvidos. É possível imaginar infinitos cenários se desenrolando, correto? Agora, imagine que você pega vários dados reais que já tem de uma equipe, como xG, gols marcados, gols sofridos e os relaciona com a média da liga.

A partir deles, você pode simular milhares de vezes o desenrolar desse campeonato, com base justamente nas estatísticas. Assim, com essas várias simulações, o computador te entrega a chance de uma equipe ser campeã em porcentagem, por exemplo, 15%. Aqui está o ponto importante: suponha que a odd da casa de apostas seja 12,5, então, você deve dividir 1/12,5 e multiplicar por 100 para encontrar a porcentagem de 8%.

O que aconteceu? Você encontrou uma porcentagem muito maior da equipe ser campeã do que a casa oferece, então, acabou encontrando uma aposta de valor, que pode valer a pena.

Como aplicar na prática?

Aqui, a discussão fica um pouco mais avançada. Na prática, você precisa pegar os dados principais relacionados à sua aposta. Ou seja, se quer prever o campeão, precisa adquirir dados como Gols marcados, xG, fator casa, lesões, suspensões, posse, histórico de títulos e transformá-los em, por exemplo, dois únicos dados (como força de defesa e força de ataque) para aplicar um modelo estatístico como Poisson, que entrega probabilidades numéricas para os resultados possíveis de cada partida, por exemplo. 

Então, é aqui que Monte Carlo começa. Com essas porcentagens, o modelo faz um cálculo de todos os milhares de cenários possíveis, geralmente no Excel, com a função RAND ( ). Assim, você roda essa função para prever cenários entre 0 ou 1, que representam de 0% a 100% de probabilidade.

Em análises mais avançadas, esse mesmo processo pode ser feito em Python, usando bibliotecas como NumPy ou Pandas, que permitem gerar milhares de simulações com mais rapidez e precisão, além de visualizar os resultados em gráficos.

Então, o que acontece aqui é que, com base nos cálculos de porcentagem obtidos a partir dos dados da equipe, o modelo de Monte Carlo coloca essas porcentagens numa prática simulada, entregando, matematicamente, a chance do evento acontecer. Feito isso, é só comparar com a odd da casa e ver se o seu cálculo super elaborado oferece alguma oportunidade diferente.

Prós e contras de utilizar o Monte Carlo

Como você viu, não é nada simples utilizar o Modelo Monte Carlo, ainda mais se você não tiver tanta experiência em apostas. De qualquer forma, você pode recorrer a tabelas do Excel prontas para acelerar o processo, caso contrário, precisará montar sua própria fórmula.

Além disso, é possível facilitar o uso com scripts automáticos em Python ou ferramentas online que executam simulações de forma interativa, sem exigir muito conhecimento técnico. Existem até planilhas integradas com APIs esportivas que atualizam os dados automaticamente.

Sendo assim, fica claro que a principal desvantagem do método, embora ele seja muito eficiente e inteligente, é essa dificuldade de aplicação. De qualquer forma, depois que você tem o modelo pronto, basta replicá-lo quando quiser. É um trabalho de médio ou longo prazo.

Se você realmente estiver interessado, pode ser válido até mesmo consultar especialistas na área, ou quem sabe tentar se arriscar construindo o próprio modelo em inteligência artificial. Não faltam oportunidades no mercado como IAs que criam algoritmos para você, mesmo que não entenda de programação. E aí, será que vale a pena? Como qualquer estratégia, ele não garante resultados exatos. Ainda assim, pode servir como uma ótima base para decisões mais racionais e apostas de valor.