— Glossário

Todos os termos explicados

Definições claras de cada indicador, métrica e conceito usados pela OddSeek. Sem jargão desnecessário — apenas o que importa para interpretar as análises.

OSI Score

OddSeek Statistical Index

Pontuação de 0 a 100 que mede a consistência estatística do modelo para um determinado mercado. Leva em conta mais de 20 fatores: forma recente, confronto direto, qualidade dos dados, dispersão entre casas, EV e mais. Score acima de 70 indica alta consistência.

Exemplo: OSI Score 84 → modelo identificou convergência forte de indicadores; 38 → dados insuficientes ou fatores conflitantes.

Expected Value — Valor Esperado

Retorno matemático esperado por real apostado no longo prazo. EV+ significa que a odd disponível supera a probabilidade real estimada pelo modelo — há vantagem matemática. EV- significa que a casa tem vantagem naquela aposta. Fórmula: EV = (probabilidade_estimada × odd) − 1.

Exemplo: EV de +8% → para cada R$100 apostados nesse tipo de cenário repetido, o retorno esperado seria R$108. Não garante resultado individual.

Probabilidade Estimada

Estimativa do modelo sobre a chance real de um resultado ocorrer, após remoção da margem das casas (devigorize). Expressa em porcentagem. Difere da probabilidade implícita (1/odd) porque elimina o lucro embutido pela casa.

Exemplo: 72% de probabilidade estimada vs. 65% de probabilidade implícita (odd 1.54) → o modelo estima mais chance do que a odd sugere.

Probabilidade Implícita

Conversão direta de uma odd decimal em probabilidade: 1 ÷ odd. Representa o que a casa de apostas implicitamente assume, incluindo sua margem de lucro (vig). Sempre soma mais de 100% quando calculada para todos os resultados de um evento.

Exemplo: Odd 2.00 → probabilidade implícita de 50%; mas a probabilidade real pode ser 55%, gerando EV+.

Devigorize

Remoção da Margem (Vig)

Processo matemático que remove a margem de lucro embutida nas odds pelas casas. O OddSeek usa o Power Method: ajusta as probabilidades implícitas de forma proporcional até que somem 100%, revelando a estimativa "limpa" de cada casa.

Exemplo: Casa com margem de 5%: odds ajustadas para remover esses 5% de cada resultado.

Consensus

Probabilidade de Consensus

Média ponderada das probabilidades devigiorizadas de múltiplas casas. Casas com maior liquidez (como Pinnacle) têm peso maior por refletirem mercados mais eficientes. O consensus é a melhor estimativa disponível da probabilidade real.

Exemplo: Bet365: 68%, Sportingbet: 71%, Pinnacle: 69% → consensus ponderado: ~69%.

Calibração

Medida de quanto as probabilidades previstas correspondem aos resultados reais ao longo do tempo. Um modelo bem calibrado que prevê 70% de probabilidade deve estar certo em ~70% dos casos nesse grupo. Descalibração significa que o modelo é sistematicamente otimista ou pessimista.

Exemplo: Se o modelo prevê 80% e acerta 80% das vezes nesses casos: calibração perfeita.

Volatilidade

Índice de Volatilidade

Indicador do grau de imprevisibilidade de uma partida. Calculado a partir da dispersão de odds entre casas, proximidade das probabilidades dos resultados, histórico de confrontos diretos e fatores contextuais. Alta volatilidade = resultado mais incerto.

Exemplo: Final eliminatória entre equipes equilibradas sem histórico recente → alta volatilidade.

Consistência Estatística

Grau em que múltiplos indicadores independentes apontam na mesma direção. Alta consistência significa que forma recente, confronto direto, odds do mercado e dados contextuais convergem para o mesmo cenário. Baixa consistência indica sinais contraditórios.

Exemplo: OSI Score 85 + iov.contextScore alto + calibração confirmada = alta consistência.

Intervalo de Confiança

Faixa de probabilidades dentro da qual o modelo estima que o valor real deve estar, com determinado grau de certeza. Intervalos mais estreitos indicam maior precisão; mais amplos, maior incerteza nos dados.

Exemplo: Probabilidade 65% com intervalo [58%, 72%] → resultado razoavelmente previsível.

Precisão

Proporção de previsões do modelo que corresponderam ao resultado real em análises liquidadas (jogos encerrados). A precisão deve ser analisada em conjunto com a calibração — alta precisão em apostas de baixa confiança tem valor estatístico limitado.

Exemplo: 72% de precisão em 200 análises liquidadas nos últimos 30 dias.

Critério de Kelly

Kelly Criterion

Fórmula matemática que calcula o tamanho ideal de exposição baseado no EV e na probabilidade estimada, para maximizar o crescimento geométrico da banca no longo prazo. O OddSeek usa half-Kelly (50% da fórmula) para reduzir o risco de ruína.

Exemplo: Kelly = (p × b − (1−p)) / b. Com p=0.60, b=0.80 (odd 1.80): Kelly = (0.48−0.40)/0.80 = 10%. Half-Kelly: 5%.

Brier Score

Métrica de avaliação de modelos probabilísticos. Mede o erro quadrático médio entre a probabilidade prevista e o resultado real (0 ou 1). Quanto menor, melhor. Brier Score de 0 = perfeito; 0.25 = previsão aleatória.

Exemplo: Modelo com Brier Score 0.19 vs. previsão aleatória com 0.25 → modelo tem poder preditivo real.

Log Loss

Logarithmic Loss

Alternativa ao Brier Score para avaliar modelos de classificação. Penaliza mais fortemente previsões muito confiantes que estão erradas. Quanto menor, melhor. Complementa o Brier Score na avaliação de calibração.

Exemplo: Modelo que prevê 99% e erra recebe penalidade Log Loss muito maior do que modelo que prevê 60% e erra.

Simulação

Simulação de Monte Carlo

Técnica que executa milhares de cenários possíveis (simulações) usando distribuições de probabilidade para estimar a distribuição de resultados. O OddSeek usa distribuição de Poisson para gols e simulações para calcular probabilidades de mercados como BTTS, corners e cartões.

Exemplo: 10.000 simulações com λ_home=1.4 e λ_away=0.9 → estimativa de 62% de vitória para o mandante.

Distribuição de Poisson

Modelo matemático que descreve a probabilidade de um número específico de eventos (ex: gols) ocorrer em um período de tempo, dado uma taxa média esperada (lambda). Amplamente usado para modelar gols em futebol.

Exemplo: Se lambda = 1.5 gols esperados, Poisson dá P(0 gols) = 22%, P(1 gol) = 33%, P(2 gols) = 25%, etc.

Vig / Margem

Vigorish / House Edge

Margem de lucro embutida nas odds pela casa de apostas. Sempre presente: por isso as probabilidades implícitas somam mais de 100%. Quanto menor a vig, mais justa é a odd e mais confiável o sinal de mercado. Pinnacle tem margem de ~1-2%; casas populares ~5-10%.

Exemplo: Soma das probabilidades implícitas = 105% → vig de 5%.

Edge

Vantagem Matemática

Diferença entre a probabilidade estimada pelo modelo e a probabilidade implícita da odd. Edge positivo = o modelo estima mais chance do que a casa precificou = cenário com potencial valor matemático.

Exemplo: Modelo: 65% de probabilidade. Odd 2.00 (implica 50%) → edge de 15 pontos percentuais.

Qualidade dos Dados

Data Quality Index

Indicador (Muito Alta / Alta / Média / Baixa) que avalia a confiabilidade dos dados disponíveis para uma análise. Leva em conta: número de casas coletadas, presença de dados de forma e confronto direto, disponibilidade de escalação e dados de arbitragem.

Exemplo: Jogo com 8 casas coletadas + escalação confirmada + histórico H2H = Muito Alta.

Ministério da Fazenda adverte: Apostar pode causar dependência. As definições acima são educativas e não constituem recomendação de aposta.