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⚽ FÚTBOL
MOTOR LOCAL CONECTADO
A
Football intelligence platform
Centro de análisis
Datos locales, radares y modelos · consultas externas manuales
⚠Datos locales protegidos · los pronósticos del modelo son exploratorios y deben validarse antes de tomar decisiones reales.
Rendimiento de los radares
Historial liquidado · tasa de acierto y rendimiento unitario estimado
| Mercado / selección | Radar | Liquid. | Acierto | ROI 1u* |
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* Estimación teórica con una unidad fija por selección, a partir de las cuotas registradas. No representa una contabilidad real de apuestas.
Estado del sistema
Conectividad, datos y modelo predictivo
⬡
Regla de prudencia
Conserva el pronóstico original y evalúa resultados liquidados. No descartes mercados solo por una muestra pequeña.
Últimos resultados guardados
Actualizados manualmente con Football-Data.org
| Fecha | Competición | Partido | Marcador |
|---|
Selecciones del modelo
Radar de oportunidades
Probabilidad estimada, probabilidad de mercado y ventaja ajustada
ℹLos candidatos son exploratorios. Puedes guardar una jornada en Historial A o B, o simular una selección en el laboratorio compartido de las tres estrategias.
Candidatos actuales
Los datos proceden del motor FootballAI. Las probabilidades se muestran en porcentaje.
| Partido | Mercado / selección | Prob. modelo | Prob. mercado | Cuota | Ventaja ajustada | Laboratorio |
|---|
Se guardará una instantánea de la vista elegida. Los duplicados se omiten. La simulación alimenta la secuencia compartida de las estrategias A, B y C.
Actualizar partidos y cuotas puede consumir consultas externas. Generar pronósticos, guardar candidatos y liquidar el historial son acciones distintas.
Trazabilidad de decisiones
Historial y liquidaciones
Guarda cada jornada, registra marcadores reales y compara el rendimiento de los radares
Historial Radar A
Marca el marcador final del partido para liquidar automáticamente la selección. Puedes corregir un resultado si hace falta.
Los historiales A y B se conservan por separado. El marcador se evalúa según el mercado del candidato. El CSV se genera desde los registros guardados en el VPS, sin consultar proveedores externos.
Evaluación de estrategias
Laboratorio de estrategias
Simulación registrada y comparación de estrategias A, B y C
Eventos del laboratorio
Cada simulación alimenta las tres estrategias con la misma secuencia.
| Fecha | Partido | Mercado / selección | Cuota | Stake A | Stake B | Stake C | Resultado | Acción |
|---|
El motor original permite registrar un pick pendiente a la vez para mantener sincronizada la secuencia de las tres estrategias. Liquida el pick antes de registrar el siguiente.
Fuentes y cobertura
Datos y estadísticas
Histórico, córners, tarjetas y resultados recientes guardados
Estadísticas por competición
Cobertura de partidos y tendencias descriptivas de córners
| Competición | Guardados / objetivo | Media total | Más de 8,5 | Más de 9,5 | Más de 10,5 |
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Resultados recientes
Fuente: Football-Data.org · consulta externa bajo demanda
| Fecha | Competición | Partido | Resultado |
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Operación y seguimiento
Modelo y configuración
Conexiones, consumo de consultas y señales de calidad de datos
Modelo predictivo local
Estado de archivos y datos de entrenamiento
Conexiones y consumo
Las claves nunca se muestran en el panel
Flujo operativo recomendado
Separar consultas externas de generación local
01Registrar y liquidar los picks de la jornada actual.Manual
02Actualizar partidos y cuotas para la fecha elegida.Usa API-Football
03Generar pronósticos usando los datos locales guardados.Local
04Revisar el radar y guardar decisiones en el historial.Evaluación
Próxima fase de desarrollo
Inteligencia IA
Segunda capa de evaluación, independiente del pronóstico original
FootballAI + Intelligence Review
La IA podrá analizar contexto que el motor actual no incorpora directamente —lesiones, bajas, alineaciones, calendario e importancia competitiva— y emitir una recomendación separada. No sustituirá ni borrará el pronóstico original.
Flujo previsto
Auditable y reversible
01Pronóstico original guardado
02Análisis contextual con fuentes y hora
03Recomendación IA y nivel de confianza
04Resultado real y comparación posterior
Indicadores por construir
Se activarán cuando tengamos datos etiquetados
Acierto original vs. revisado por IAPendiente
ROI y yield por decisiónPendiente
Pronósticos rechazados que habrían ganadoPendiente
Fuentes, frescura y trazabilidadPendiente
⚠La IA no se ejecuta desde esta versión. Primero se construirá el registro comparativo y se validará el proceso con los datos actuales.