Si en la Liga MX un equipo encadena tres triunfos, las redes ya lo ven como al futuro campeón; si pierde dos choques seguidos, es el momento de despedir al DT. José Ángel Cruz Morales vive metido en ese ruido, pero con audífonos de estadística. El extrabajador de ESPN, El Universal y FOX Sports es un periodista especializado en apuestas deportivas y juego online, investigador en analítica de iGaming y, hoy en día, modelador de cuotas en BetInsight Labs. Así, cuando habla de rachas, lo hace como un experto en la materia, gracias a su herramienta favorita: Bayes.
De la libreta de apuntes a la tabla de cuotas
En nuestra conversación, José Ángel cuenta que lo suyo nunca fue quedarse con el “ganó porque le echó ganas”. En su pasado en los medios de comunicación, él ya veía cómo el debate iba hacia lo emocional, mientras los datos estaban ahí, gritando bajito: tiros, calidad de ocasiones, calendario…
En su formación, dejó una manía sana: poner números donde otros ponen adjetivos. En la UNAM se llevó el gusto por la probabilidad, del ITAM, el enfoque de riesgo y modelado predictivo, y de la Carlos III, algo que muchos pasan por alto: regulación y juego responsable.
¿Y qué es un modelo bayesiano para rachas?
El modelo bayesiano para José Ángel Cruz Morales es “un compañero que no se casa con la primera impresión, pero tampoco llega en blanco”, afirma. “Este llega con una idea previa, ve lo que pasa en la cancha y ajusta su opinión con cada partido”, desarrollando la idea.
Según cuenta, el gran problema con la palabra “racha” es que la usamos como si fuera magia. Él insiste en que muchas rachas son, en parte, varianza: ruido normal del fútbol. Un balón al poste, un penal, un error del portero, un gol de rebote… y de pronto “el equipo está on fire”. Su modelo, dice, intenta responder algo más frío:
- ¿El equipo está jugando mejor de verdad o solo está cobrando cheques de suerte?
- ¿La racha es sostenible o se va a desinflar?
- ¿Qué tanto cambia nuestra expectativa después de cada nuevo partido?
En su enfoque, la racha no se mide solo por “victorias seguidas”, también por cómo cambian las probabilidades internas del equipo: su capacidad de generar peligro, conceder poco, y convertir lo que genera.
Cómo arma su “termómetro” de rachas en la Liga MX
Aquí José Ángel Cruz Morales se pone más técnico. Cuenta que lo primero es definir qué va a observar. Para él, usar el resultado final es como calificar una película por el póster. Entonces mete variables que, para él, explican mejor el desempeño que el marcador aislado:
- producción ofensiva (tiros, tiros al área, ocasiones claras)
- calidad de ocasiones (cuando hay métricas tipo xG, mejor; si no, proxies)
- solidez defensiva (tiros permitidos, entradas al área, errores)
- contexto (localía, viajes, descanso, calendario, altitud)
- alineaciones y rotación (cuando hay datos confiables)
- disciplina (tarjetas, faltas, ritmo roto)
“Después le asigno un estado de forma al equipo. No un simple ‘está bien o mal’, más bien un parámetro probabilístico que se actualiza semana a semana. Se ve más feo en las redes sociales que un “este equipo va a ganar”, pero es más cercano a la realidad. El modelo bayesiano le permite ser flexible: si un equipo viene fuerte pero de pronto se rompe por las lesiones, el modelo se mueve; si un equipo viene flojo y empieza a tener buen rendimiento en varios partidos seguidos, también se mueve. Y no es algo por capricho, es por evidencia acumulada”, prosigue.
Y su detalle favorito: Cruz Morales comenta que no todas las victorias valen lo mismo. Si ganas jugando mal, tu “forma” no sube igual que si ganas dominando. Y si pierdes pero con buen rendimiento, el modelo no te “castiga” como lo haría una tabla tradicional.
¿Entonces el modelo “mata” la narrativa de la racha?
José Ángel Cruz Morales no vende su modelo como un “aguafiestas”. Más bien, el modelo sirve para ponerle límites a la emoción. “El fútbol necesita historias, pero cuando trabajas con apuestas, una historia mal entendida se puede traducir en malas decisiones”, explica.
Según él, en su modelo hay tres tipos de “rachas”:
- Racha con fundamentos: el equipo cambió algo real (estructura, presión, roles) y los indicadores lo respaldan.
- Racha con calendario de azúcar: rivales en mal momento, localías seguidas, descanso favorable. El resultado se ve enorme, pero la “prueba” es frágil.
- Racha de pura espuma: resultados positivos con números flojos detrás. Él dice que estas son las que más venden… y las que más cobran factura.
En su experiencia, lo útil es que el modelo no te dice “este equipo es bueno” como sentencia, sino “con la evidencia actual, la probabilidad de que mantenga este nivel es X”.
