De dónde salen los números
La misma medición para todos los jugadores, con las reglas de tu liga. Incluidas las partes donde falla.
Seis pasos, en palabras normales
En este orden, para cada jugador del board. Ningún paso deshace al anterior.
Jugadas reales de la NFL
Cada juego pasado, calculado con tus reglas
Un promedio por juego, de tres temporadas
Pesos de 60, 28 y 12 por ciento, de la temporada más reciente hacia atrás. Una gran temporada de hace mucho no sostiene sola una proyección.
El rol, amortiguado por la evidencia
El depth chart mueve la proyección, pero el tamaño de ese movimiento se divide entre lo que ya sabemos de él: damp = 1 / (1 + evidencia / 8). Un veterano con cuatro temporadas de snaps casi no se mueve. Uno sin historial se mueve mucho.
La suerte en touchdowns, a la mitad
La tasa de touchdowns casi no se repite: r ≈ 0.11 de un año al otro. Las de oportunidad — targets, acarreos, snaps — van de 0.82 a 0.88. Por eso la mitad de la tasa del año pasado se regresa a lo normal de la posición, y quien anotó arriba de su carga queda más abajo aquí que en otros lados.
20,000 temporadas simuladas por jugador
La proyección es una distribución, no un número. Cada porcentaje del board es una cuenta sobre esas 20,000 temporadas.
Las 20,000 corren fuera de línea, en el pipeline de Python. Cambias una regla dentro de la app y el board se rehace en vivo con 2,000, para contestarte al instante. Comparadas: r = 0.997, y 24 de los 25 primeros son los mismos. La pantalla te dice cuál estás viendo.
Rookies
Es lo menos certero que produce este modelo: una apuesta informada armada con draft capital y rol, no una medición del jugador. Trata el rank de un rookie como un rango.
El backtest: qué tan cerca quedamos, por posición
Ajustado con temporadas hasta 2024, y se le pidió predecir los puntos por juego de 2025. Nada de 2025 estuvo a la vista. Cualquiera puede repetirla.
| Posición | Correlación | Error promedio | Jugadores |
|---|---|---|---|
| RB | 0.79 | 2.85 | 60 |
| WR | 0.74 | 2.78 | 109 |
| TE | 0.71 | 2.33 | 60 |
| QB | 0.49 | 2.50 | 31 |
| K | 0.23 | 1.09 | 28 |
En running backs y receivers es donde esto sirve. Los quarterbacks quedan mucho más flojos. Los kickers casi no se parecen a sí mismos de un año al otro, así que el board los manda al final de tu draft.
Lo que no predecimos, y lo que tiramos
Construimos cada una, la medimos, y la cortamos porque no aportaba nada.
El matchup semanal de WR contra defensa
Probado sobre 14,695 juegos-jugador. La pendiente fue 0.01. El efecto es demasiado chico para ajustarlo.
Un feed comercial de lesiones
Predecir quién se iba a perder juegos quedó en 0.543 de precisión contra un baseline de 0.539. Cuatro milésimas no valen ni el costo del dato ni tu confianza.
Detectar breakouts
Cada señal de breakout que probamos sumó 0.001 al R² una vez que el draft capital ya estaba en el modelo. El draft capital ya lo había dicho.
Las defensas
El scoring fantasy de una defensa correlaciona 0.27 con su propio scoring del año anterior. Nadie predice defensas bien, nosotros incluidos. Toma una tarde y ve rotándola.
Un sesgo que sí conocemos
Al líder simulado de cada posición le calculamos de 10 a 20% de más. La punta de cada posición está inflada. Ya lo medimos y todavía no lo arreglamos.
Dónde ayuda el modelo
Medido contra tu roster final, la ventaja se concentra al principio del draft. Para las rondas tardías estás escogiendo entre jugadores que el modelo no distingue.
- Rondas 1–2
- +69
- Rondas 3–5
- +22
- Rondas 6–9
- −11
- Rondas 10+
- −31
El método completo
Jugadas reales, tus reglas, 20,000 temporadas simuladas por jugador, y la lista de dónde se queda corto.