Análisis inteligente para los próximos partidos de élite
Comparalos uno a uno por títulos, palmarés y H2H histórico.
Los mejores del mundo según rating actual.
Resultados de partidos con pronósticos del modelo.
Tendencias, alertas y oportunidades calculadas por el modelo cada 6 horas.
Los mejores del mundo ordenados por rating · Temporada 2024/25
¿Quién es el GOAT histórico del fútbol? Los números mano a mano.
Elegí tu candidato histórico — un voto por persona
| Término | Definición |
|---|---|
| Dixon-Coles | Modelo de regresión de Poisson bivariado (1997) que estima goles esperados por equipo, con corrección para resultados de baja anotación (0-0, 1-0, 0-1, 1-1). |
| Elo | Sistema de rating dinámico que actualiza la fuerza de cada equipo después de cada partido según el resultado y la diferencia de goles. |
| XGBoost | Algoritmo de gradient boosting que combina features de Dixon-Coles, Elo y ratings de jugadores para generar la probabilidad final 1X2. |
| Calibración isotónica | Técnica que ajusta las probabilidades del modelo para que sean más realistas: si el modelo dice 60%, debería ocurrir aproximadamente el 60% de las veces. |
| Log Loss | Métrica de evaluación de probabilidades. Menor es mejor. Un modelo aleatorio obtiene ~1.099. Los bookmakers top rondan 0.95-0.98. FutVS: ~1.015. |
| Brier Score | Error cuadrático medio entre probabilidades predichas y resultados reales. Menor es mejor. Complementa al Log Loss. |
| Término | Definición |
|---|---|
| 1X2 | Mercado de resultado final: 1 = victoria local, X = empate, 2 = victoria visitante. |
| xG (Expected Goals) | Goles esperados basados en la calidad de las ocasiones de gol, no solo en las anotadas. |
| Over/Under 2.5 | Apuesta sobre si el partido tendrá más (Over) o menos (Under) de 2.5 goles totales. |
| BTTS | Both Teams To Score — ambos equipos anotan al menos un gol. |
| Edge | Ventaja estimada del modelo sobre el mercado: diferencia entre la probabilidad del modelo y la implícita en las cuotas del bookmaker. |
| Devig | Proceso de eliminar el margen del bookmaker (overround) para obtener probabilidades implícitas limpias. |
| Fuente | Qué aporta |
|---|---|
| football-data.org | Fixtures, resultados y clasificaciones de las 6 ligas top + Champions League. |
| football-data.co.uk | Histórico de 6 años con odds de hasta 5 bookmakers. |
| Understat / FBref | Estadísticas de jugadores: xG, asistencias, minutos jugados. |
| EA FC 26 | Ratings de jugadores (OVR) usados como proxy de calidad del plantel. |
Actualmente cubrimos las 6 ligas top de Europa más la UEFA Champions League. Las sugerencias más votadas pueden incorporarse en futuras actualizaciones.
Si trabajás en un medio y querés usar nuestros modelos para análisis de partidos, contactanos. Podemos proveer datos y visualizaciones.
Si sos desarrollador o data scientist y querés contribuir al modelo, al frontend o a las fuentes de datos, el proyecto está en GitHub.
Disponibles para aparecer en podcasts o programas de fútbol estadístico para explicar cómo funcionan los modelos predictivos.
Si representás una organización deportiva interesada en análisis estadístico avanzado, escribinos para explorar posibilidades.
Escribinos a proyectos.gerguar@gmail.com con el asunto "Colaboración FutVS".
FutVS es un sistema de análisis estadístico de fútbol que combina el modelo Dixon-Coles, ratings Elo y XGBoost para generar pronósticos 1X2 de los principales campeonatos europeos.
El sistema procesa más de 12.500 partidos históricos y se actualiza automáticamente cada 6 horas.
Para entrevistas, datos o consultas de medios: proyectos.gerguar@gmail.com
Asunto sugerido: "Prensa FutVS"
FutVS es un proyecto personal de análisis estadístico de fútbol. Lo que empezó como un experimento para entender si los modelos de Poisson realmente funcionan en la práctica, terminó en un sistema completo con pipeline automatizado, base de datos, y frontend público.
La motivación es simple: el fútbol tiene demasiado ruido narrativo. Los modelos estadísticos no son perfectos, pero son más honestos que la mayoría de los análisis intuitivos.
Si tenés preguntas, sugerencias o simplemente querés hablar de modelos predictivos: proyectos.gerguar@gmail.com
FutVS parte de una idea simple: un pronóstico útil no debería apoyarse sólo en intuición, racha o nombres propios. Miramos el historial de cada equipo, su rendimiento reciente y el contexto del partido para estimar qué tan probable es cada resultado.
La base combina modelos de goles, ratings de fuerza y aprendizaje automático. El objetivo no es adivinar marcadores exactos, sino ordenar escenarios: victoria local, empate o victoria visitante, con una probabilidad clara para cada uno.
Combinamos resultados históricos, forma de los últimos partidos, diferencia de goles, fuerza relativa del plantel, localía, calendario y, cuando está disponible, información del mercado. Dixon-Coles ayuda a estimar goles, Elo resume fuerza relativa y XGBoost integra las señales en una probabilidad final.
Para el Mundial, además, se le da más peso a selecciones, planteles confirmados, sedes, lesiones claras y partidos recientes de preparación.
Las probabilidades no son certezas. Un equipo con 60% de chances sigue pudiendo perder; lo importante es que el número refleje mejor el equilibrio real del partido que una lectura puramente narrativa.
También mostramos factores de contexto para que el usuario entienda por qué un partido se inclina hacia un lado: forma, plantel, mercado, historial o ventaja de sede.
El modelo se revisa contra partidos ya jugados para detectar si está sobrestimando favoritos, ignorando empates o reaccionando tarde a cambios de forma. Esa revisión ayuda a ajustar el sistema sin perseguir resultados aislados.
Preferimos probabilidades prudentes antes que predicciones espectaculares. En fútbol, la incertidumbre es parte del juego.
Los datos se actualizan automáticamente varias veces por día con procesos en Python y GitHub Actions. Cuando cambian resultados, cuotas, planteles o bajas relevantes, los pronósticos e insights se recalculan para reflejar la información disponible más reciente.
FutVS cubre exclusivamente partidos de las 6 ligas top de Europa (Premier League, La Liga, Serie A, Bundesliga, Ligue 1) más la UEFA Champions League. Estas competiciones tienen suficiente data histórica para que el modelo sea confiable.
No cubrimos ligas de acceso sin suficiente historial, amistosos, ni partidos de categorías inferiores.
Una probabilidad de 65% para victoria local no significa que el equipo local va a ganar. Significa que, en partidos con condiciones similares, el local gana aproximadamente 65 de cada 100 veces.
El fútbol tiene alta varianza. El modelo calibra incertidumbre, no garantiza resultados.
FutVS es una herramienta de análisis estadístico con fines informativos. No recomendamos apostar dinero basándose en nuestros pronósticos. Las probabilidades son estimaciones del modelo, no garantías.
Si identificamos "oportunidades vs mercado" en Insights, es un análisis académico de diferencia entre modelos, no una recomendación de apuesta.
Todos los datos históricos provienen de fuentes públicas: football-data.org, football-data.co.uk, Understat y EA FC 26. Los datos se usan para fines no comerciales, de acuerdo con los términos de cada fuente.
FutVS no recopila datos personales de los usuarios. El sitio no tiene registro, login, ni formularios que almacenen información identificable.
Las sugerencias de partido enviadas a través del formulario se envían por email directamente y no se almacenan en ninguna base de datos del sitio.
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Los datos de partidos y pronósticos se leen de Supabase (base de datos PostgreSQL en la nube). Supabase puede registrar logs de acceso a nivel de infraestructura.
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Última actualización: Junio 2025
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Los pronósticos son estimaciones estadísticas basadas en datos históricos. FutVS no garantiza la exactitud, completitud ni vigencia de la información presentada. Los resultados pasados no garantizan resultados futuros.
Nada en FutVS constituye asesoramiento financiero, de inversión ni de apuestas. Usá los datos bajo tu propia responsabilidad. FutVS no se hace responsable de decisiones tomadas basándose en su contenido.
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Última actualización: Junio 2025
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