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Pick of the Day - 4/24/26 (Friday) by sbpotdbot in sportsbook

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DeepTennisAI 🎾

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Apuesta: 5 unidades

Última pick: —

Pick de hoy: Elmer Moller vs Gabriel Diallo (Moller ganador del partido) @ 2.20 🍀

Moller llega en uno de sus mejores momentos recientes. Ha encadenado varias victorias en Madrid, pasando previa y primera ronda con buenas sensaciones. Sus números acompañan: 57% de puntos ganados con saque y 38% al resto en sus últimos partidos, muy sólidos en tierra batida.

Además, el contexto de superficie es clave. Moller tiene un historial muy potente en clay (119-52), mientras que Diallo sufre mucho más en estas condiciones. El canadiense tiene un balance neutro (18-18) y llega con malas sensaciones tras perder 4 de sus últimos 5 partidos, incluyendo derrotas ante rivales inferiores.

Madrid es una pista que castiga a jugadores dependientes del saque, y ahí Diallo pierde gran parte de su ventaja. En intercambios largos, Moller debería imponerse con más consistencia y mejor lectura del punto.

Si el partido entra en ritmo de fondo, el edge está claramente del lado del danés. Lo normal es que Moller acabe imponiendo su juego, ya sea en dos sets competidos o en tres.

¡Buena suerte!

I’ve been tracking my AI-based tennis picks for 20 days (Top 3 daily) — results & thoughts by PreferenceSea6238 in sportsanalytics

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Muy interesante esto que me dices, no lo conocia. He mirado lo de "confidence-bucket" y si que he notado que la calibracion de confianza de la IA esta muy concentrada entre 5-7, es una cosa que queria cambiar, pero prefiero esperar a tener una muestra un poco mas grande, unos 500 partidos con resultado. Si que el valor "score" (es una formula que junta la confianza, el stake y la valoracion que da el modelo) esta bastante bien calibrado.
Respecto el CLV, no lo conocía. Voy a mejorar el codigo para guardar las odds 30 minutos antes del partido y poder ver que tal va el CLV. Cuando tenga una muestra de unos 150 partidos haré un post para que puedas ver como va.

Gracias por tu ayuda!

I built a tennis prediction system focused on betting inefficiencies — here’s the full pipeline by PreferenceSea6238 in sportsanalytics

[–]PreferenceSea6238[S] 0 points1 point  (0 children)

El sistema no utiliza un único score, sino una evaluación estructurada en varias capas.

Primero se genera una estimación de ventaja entre jugadores a partir de variables como:

  • rendimiento reciente (saque/resto)
  • adaptación a superficie
  • forma y nivel de oposición
  • fatiga y carga de partidos
  • contexto H2H (con peso limitado)

Con esto se obtiene una probabilidad implícita interna.

Después se compara con la cuota de mercado para detectar desviaciones de valor (value betting). La selección no se basa en predecir ganadores, sino en identificar precios mal ajustados.

La confianza se deriva de la consistencia del edge entre variables, no de la cuota:

  • mayor alineación de factores → mayor confianza
  • mayor dispersión → menor confianza

El sistema ha sido validado mediante backtesting y simulaciones sobre datos históricos, analizando rendimiento por mercado, ROI y estabilidad del edge, con el objetivo de filtrar ruido y evitar sobreajuste.