Metodología

Cómo se calcula la previsión, en lenguaje claro.

Datos

Cada día se descargan los datos públicos de LaLiga Fantasy: valor de mercado diario de cada jugador, puntos y estadísticas por jornada, estado (lesionado, dudoso, sancionado) y calendario de partidos. Solo se usan datos públicos agregados, sin cuentas de usuario.

Variables

Para cada jugador y día se calculan, usando solo información disponible ese día: variaciones de valor de los últimos 1, 3 y 7 días, cuántos días ha subido en la última semana, volatilidad, valor actual, puntos de la última jornada y media de la temporada, posición, estado, días desde el último partido de su equipo y hasta el siguiente, y día de la semana.

Modelo

Un modelo de gradient boosting estima la variación de mañana (en %) y un clasificador decide la dirección: sube, baja o estable (umbral ±0,5 %). Se reentrena cada día con todo el historial conocido. Además, dos modelos de cuantiles dan un rango del 80 %: si está bien calibrado, el valor real cae dentro 8 de cada 10 veces, y esa cobertura se mide y se publica.

Cómo se mide el acierto

Con una validación walk-forward: para cada día del pasado se entrena solo con lo anterior y se predice el día siguiente, igual que en la vida real. Además, desde el miércoles 21 de octubre de 2026 cada previsión se guarda antes del resultado y se publica su acierto real en la página Acierto.

Limitaciones

La variable que más pesa es la variación de hoy: el valor tiene mucha inercia. Los giros de subida a bajada son los más difíciles de anticipar. Las noticias de última hora (lesiones, rotaciones) llegan al modelo con retraso. Úsalo como una ayuda, no como una certeza.

Código

Proyecto en Python (pandas, scikit-learn) con tests automáticos y ejecución diaria con GitHub Actions.