O que é o Lion QuantEdge?
O Lion QuantEdge é um sistema de precificação esportiva desenvolvido pela Lion Sports Trading. Ele transforma médias de gols ou expected goals (xG) em probabilidades matemáticas precisas para dezenas de mercados de apostas, usando modelos estatísticos da literatura acadêmica de futebol.
A premissa central é simples: se o seu modelo é melhor que o da casa de apostas, você tem edge. O sistema quantifica esse edge em percentual de Expected Value (EV) e sugere o tamanho de stake ótimo via Critério de Kelly.
Calcula probabilidades justas a partir de xG/médias, exibe odds sem margem, detecta value bets comparando com odds reais do mercado e recomenda gestão de banca.
Não garante lucro. Não raspa odds em tempo real de bookmakers. Não substitui análise qualitativa (lesões, motivação, condições do jogo). Use os modelos como ponto de partida, não como oráculo.
Fluxo de Trabalho Diário
unified_data.json do seu scraper (redscores) e coloque em data/unified_data.json. Reinicie o servidor — o processamento é automático.A Calculadora
Entradas (sidebar esquerda)
λH (xG / Média Casa): expected goals ou média histórica de gols marcados pelo time da casa em seus jogos em casa. Quanto mais recente e específica for essa média, mais preciso o modelo.
λA (xG / Média Fora): idem para o visitante, preferencialmente em jogos fora de casa.
Prefira médias dos últimos 6-10 jogos no mesmo contexto (casa/fora). xG (expected goals) é superior à média simples de gols porque ajusta para qualidade das chances, não apenas volume.
Margem (Overround)
A margem reduz as probabilidades calculadas para simular a vantagem da casa de apostas. 0% = odds justas (sem margem aplicada) — use isso para comparar modelo vs mercado. Para estimar o preço que você verá em uma casa típica, use 5–8%. Para casas de apostas de alto volume, 3–5%.
Seções colapsáveis
As seções Kelly, Scanner de Odds Manual e Notas podem ser expandidas clicando no cabeçalho. As seções de mercado (Matriz, Over/Under, etc.) também são colapsáveis para que você possa focar no que interessa.
Aba Jogos
Lista todas as partidas do arquivo carregado com pré-cálculo rápido (Poisson padrão). Os cards mostram probabilidades 1X2, Over 2.5 e BTTS para comparação rápida.
Filtros disponíveis
- Nível da Liga — separa por divisão (Nível 1 = top profissional até Nível 8 + Copa)
- Favorito — Casa >55%, Equilibrado, Fora >55%
- xG Total mínimo — filtra jogos com volume de gols esperados acima de X
- BTTS mínimo — útil para focar em jogos de alto potencial ofensivo
- Só Value Bets — exibe apenas jogos onde o modelo encontra EV positivo em algum mercado
- Melhor EV (ordenação) — ordena pela maior vantagem detectada
Poisson Padrão
A Distribuição de Poisson modela o número de eventos (gols) que ocorrem em um intervalo de tempo fixo, dado que os eventos são independentes e ocorrem a uma taxa constante λ.
No contexto futebolístico: os gols do time da casa seguem uma Poisson com média λH, e os do visitante com média λA — de forma independente. A probabilidade de qualquer placar (i, j) é:
Quando usar
- Como ponto de partida para qualquer análise
- Jogos onde os times têm histórico volumoso de dados
- Mercados Over/Under e BTTS em ligas com volume de gols médio
- Quando você quer a estimativa mais neutra e transparente
Limitações conhecidas
- Assume independência entre os gols — na prática, um gol pode alterar a dinâmica do jogo
- Subestima levemente a frequência de placares 0-0 e 1-0 em certas ligas
- Não captura overdispersão (variância maior que a média em ligas defensivas)
Dixon-Coles
Publicado por Dixon e Coles em "Modelling Association Football Scores and Inefficiencies in the Football Betting Market", este modelo adiciona uma função de correção τ (tau) aos placares baixos, que são sistematicamente subestimados pelo Poisson padrão.
A função τ corrige especificamente os 4 placares problemáticos:
Parâmetro ρ (rho)
| Parâmetro | Padrão | Intervalo | Efeito |
|---|---|---|---|
| ρ (rho) | −0.13 | −0.30 a 0 | Intensidade da correção. Mais negativo = maior peso nos placares 0-0, 1-0, 0-1, 1-1 |
Como calibrar ρ
O valor −0.13 é o estimado originalmente por Dixon e Coles para a Premier League inglesa. Para calibrar para sua liga específica:
- Ligas defensivas (Serie A, Ligue 1): tente
−0.15a−0.20 - Ligas ofensivas (Bundesliga, Eredivisie):
−0.08a−0.12 - Se 0-0 ocorre mais que o modelo prevê: aumente o módulo (mais negativo)
- Se 0-0 está superestimado: reduza o módulo (mais próximo de 0)
Quando usar
- Mercados de Placar Exato (CS) — especialmente 0-0 e 1-0
- Mercados BTTS — a correção para 0-0 e 1-0 afeta diretamente o BTTS Não
- Jogos defensivos com favorito claro
- Ligas europeias de nível 1 e 2 (mais dados disponíveis)
Zero-Inflated Poisson (ZIP)
O ZIP trata a distribuição de gols como uma mistura entre dois processos: com probabilidade π, o time não marca por razões estruturais (tática ultra-defensiva, jogador chave ausente); com probabilidade (1−π), o time segue uma Poisson normal.
Parâmetros π (pi)
| Parâmetro | Padrão | Intervalo | Interpretação |
|---|---|---|---|
| π Casa | 0.10 | 0 a 0.30 | Prob. do time da casa não marcar por razão estrutural. 0.10 = 10% de chance "travada" |
| π Fora | 0.10 | 0 a 0.30 | Idem para o visitante. Visitantes tendem a ser mais defensivos → use valores maiores |
Como calibrar π
- Time muito defensivo: aumente π para 0.15–0.25
- Time com problemas de finalização: 0.12–0.18
- Visitante em jogo de pressão: π Fora até 0.20
- Partida de alta importância (final, clássico): ambos próximos de 0.15
- Se π = 0 para ambos, o modelo se reduz ao Poisson padrão
Use o ZIP quando você acredita que um time específico tem probabilidade maior de não aparecer ofensivamente do que o xG sugere — por contexto tático, emocional ou de elenco.
Distribuição Binomial Negativa
Na Poisson, a variância é igual à média (Var = λ). Na prática, os dados de futebol frequentemente mostram overdispersão: a variância observada é maior que a média. Times inconsistentes podem marcar 4 em um jogo e 0 no seguinte, gerando uma distribuição mais "espalhada" que a Poisson prevê.
A Binomial Negativa adiciona um parâmetro de dispersão φ (phi) que controla o quanto a distribuição se alarga além da Poisson:
Parâmetro φ (phi) — Dispersão
| φ | Comportamento | Use quando |
|---|---|---|
| 1–3 | Alta dispersão — distribuição muito espalhada | Times extremamente inconsistentes; dados escassos |
| 5 (padrão) | Dispersão moderada | Ponto de partida seguro para maioria dos jogos |
| 10–15 | Baixa dispersão — próximo ao Poisson | Times consistentes com grande volume de dados |
| 20+ | Praticamente equivalente ao Poisson | φ → ∞ converge para a distribuição de Poisson |
Quando usar
- Times com histórico muito irregular de gols (coeficiente de variação alto)
- Jogos de ligas inferiores (menos dados, mais variabilidade)
- Quando o modelo Poisson parece subestimar os extremos (0 gols e muitos gols)
Bivariate Poisson
A Bivariate Poisson (Karlis & Ntzoufras, 2003) relaxa a premissa de independência do Poisson padrão. Ela modela os gols de casa (X) e fora (Y) como tendo uma componente compartilhada λ₃ — eventos que "afetam ambos os times simultaneamente" (ritmo do jogo, condições climáticas, árbitro).
Parâmetro ρ (Covariância)
| Parâmetro | Padrão | Intervalo | Efeito |
|---|---|---|---|
| ρ Cov | 0.15 | 0 a 0.50 | Correlação entre gols dos times. 0 = independente (igual a Poisson). 0.5 = forte correlação. |
Como calibrar ρ
- ρ = 0: Idêntico ao Poisson padrão
- ρ = 0.10–0.20: Correlação fraca — recomendado como padrão
- ρ = 0.25–0.40: Correlação moderada — jogos de estilo aberto, ligas ofensivas
- ρ > 0.40: Usar com cautela — pode distorcer mercados de Placar Exato
Em jogos onde o ritmo afeta ambos os times (clássicos emocionais, finais, condições adversas), uma correlação positiva entre gols faz sentido. A BVP captura isso — o Poisson padrão, não.
Comparação dos Modelos
Use o botão "Comparar Modelos" na calculadora para ver os 5 modelos side-by-side. Como guia rápido:
| Modelo | Parâmetros | Placares baixos | Overdispersão | Correlação | Ideal para |
|---|---|---|---|---|---|
| Poisson | Nenhum | Subestima levemente | Não | Não | Ponto de partida universal |
| Dixon-Coles | ρ | ✓ Corrige 0-0, 1-0, 0-1, 1-1 | Não | Não | Placar Exato e BTTS |
| ZIP | π Casa, π Fora | ✓ Infla o zero estruturalmente | Não | Não | Times ultra-defensivos ou inconsistentes |
| Neg. Binom. | φ Casa, φ Fora | Parcialmente | ✓ Variância extra | Não | Times irregulares, ligas inferiores |
| Biv. Poisson | ρ Cov | Não | Não | ✓ Correlação entre times | Clássicos, jogos emocionais |
Para a maioria dos jogos: Dixon-Coles com ρ = −0.13 é o melhor equilíbrio entre simplicidade e precisão. Use os outros quando o contexto do jogo justificar a calibração extra.
Mercados Calculados
Critério de Kelly
O Critério de Kelly determina o tamanho de stake que maximiza o crescimento logarítmico da banca no longo prazo. É o padrão ouro em gestão de banca para apostadores com edge.
Onde: f* = fração da banca a apostar, b = odd decimal − 1, p = probabilidade do modelo, q = 1 − p.
EXEMPLO PRÁTICO
Por que ¼ Kelly?
O Kelly Pleno é matematicamente ótimo apenas se as probabilidades do modelo estiverem perfeitamente calibradas. Na prática, nenhum modelo é perfeito. O ¼ Kelly (25% do Kelly Pleno) é o padrão recomendado porque:
- Reduz o risco de ruína por erros de estimativa do modelo
- Suaviza a volatilidade da banca no curto prazo
- Ainda captura ~75% da taxa de crescimento do Kelly Pleno
- É o padrão adotado por traders profissionais como ponto de saída conservador
Com estimativas imprecisas de p (que sempre existirão), o Kelly Pleno pode recomendar stakes de 30-50% da banca. Uma sequência de erros pode ser catastrófica. Use ¼ Kelly como máximo.
Scanner de Odds Manual
O Scanner permite colar odds de qualquer casa de apostas — Bet365, Betano, Pinnacle, Sportingbet etc. — e calcular instantaneamente o EV e ¼ Kelly usando o modelo e xG configurados na calculadora.
A coluna "Odd Justa" mostra 1/probabilidade do modelo (sem margem). Se a Odd Real > Odd Justa, o mercado está pagando mais que o modelo acredita ser justo → EV positivo.
Value Bets e Expected Value
O Expected Value representa o retorno esperado por unidade apostada. EV > 0% significa que, se o modelo estiver correto, você espera lucrar no longo prazo.
Interpretação do EV
| EV | Classificação | Ação |
|---|---|---|
| > +5% | Edge forte | Stake completa (¼ Kelly) |
| +1% a +5% | Edge moderado | Stake reduzida ou aguardar linha melhor |
| 0% a +1% | Limítrofe | Aguardar — margem de erro do modelo pode anular |
| < 0% | Sem edge | Não apostar |
Um evento com EV de +15% ainda tem 85% de chance de perder (se a odd é 1.18) ou 60% de chance de perder (se a odd é 2.50). O EV só se realiza estatisticamente em grandes amostras de apostas.
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- Inclui destaque visual dos mercados com EV positivo
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