¿Qué precisión tienen las predicciones de fútbol? Análisis con datos reales
¿Qué precisión tienen las predicciones de fútbol y qué debería conseguir un modelo de IA para considerar fiables sus pronósticos? Footiqo analizó 1.751 partidos registrados de la Premier League, LaLiga, Bundesliga, Serie A y Ligue 1 en la temporada 2025/26. Comparamos los resultados con los desenlaces más probables según las cuotas de apertura y cierre, y examinamos la calibración de probabilidades y los pronósticos de Ambos equipos marcan (BTTS).
Este estudio ofrece una referencia para evaluar predicciones de IA, pero no es una prueba de un modelo de inteligencia artificial. Utilizamos las cuotas históricas de las casas de apuestas como referencia prepartido cuantificable. Los resultados muestran por qué un único porcentaje de aciertos no basta para evaluar un sistema de pronósticos.
Principales conclusiones
- Seleccionar el resultado 1X2 con la cuota de cierre más baja superó en 9.09 puntos porcentuales al método de pronosticar siempre una victoria local, sobre los mismos 1.727 partidos (53.21% frente a 44.12%).
- La Bundesliga registró la mayor precisión 1X2 según las cuotas de cierre (57.19%) y la Premier League la menor (48.53%).
- Las cuotas de apertura y cierre ofrecieron porcentajes de acierto casi idénticos en el mercado 1X2 (53.27% frente a 53.21%). Esto no demuestra que las cuotas de apertura sean mejores pronósticos probabilísticos.
- Los empates representaron el 25.42% de los encuentros de la muestra 1X2, pero la cuota de cierre más baja correspondió al empate en solo cinco partidos (0.29%).
- En la muestra BTTS, la selección basada en las cuotas de cierre superó al método de pronosticar siempre «Sí» por 2.64 puntos porcentuales.
Por qué la precisión necesita un punto de comparación
«¿Acertó el pronóstico quién ganaría?» parece una pregunta sencilla, pero la respuesta depende de lo que se haya pronosticado. Una selección 1X2 (local/empate/visitante), una predicción de Ambos equipos marcan y una estimación de goles esperados (xG) se refieren a sucesos distintos. No deben evaluarse como si fueran el mismo pronóstico.
El porcentaje de aciertos es el número de selecciones correctas dividido entre el total de selecciones válidas. Un modelo que acierta 60 de cada 100 pronósticos obtiene un 60%, pero esa cifra dice poco si una regla más sencilla habría acertado 62 en esos mismos partidos. Para una comparación justa es necesario utilizar la misma lista de encuentros, reglas de selección definidas y una fecha límite de información anterior al comienzo del partido.
En nuestro estudio, la referencia es sencilla: seleccionar el resultado con la cuota 1X2 más baja disponible antes del partido. Lo comparamos con un método básico que siempre pronostica una victoria local. Así podemos evaluar el nivel de acierto del mercado sin afirmar que hemos analizado un modelo concreto de IA.
Precisión de las predicciones 1X2 por liga
De los 1.751 partidos registrados en nuestra base de datos de las cinco grandes ligas, 1.727 presentaron una única cuota mínima tanto en apertura como en cierre. Sobre esta muestra idéntica, la regla basada en cuotas de apertura acertó 920 resultados (53.27%) y la basada en las de cierre, 919 (53.21%). Pronosticar siempre la victoria local habría acertado el 44.12%.
| Liga | Partidos | 1X2 apertura | 1X2 cierre | Siempre local |
|---|---|---|---|---|
| Premier League | 375 | 49.07% | 48.53% | 42.40% |
| LaLiga | 375 | 53.87% | 53.60% | 49.07% |
| Bundesliga | 299 | 55.52% | 57.19% | 44.15% |
| Serie A | 375 | 54.40% | 54.13% | 39.20% |
| Ligue 1 | 303 | 54.13% | 53.47% | 46.20% |
| Cinco grandes ligas | 1727 | 53.27% | 53.21% | 44.12% |
Fuente: resultados históricos de Footiqo y cuotas 1X2 de apertura y cierre de 1xBet, temporada 2025/26. Todos los métodos utilizan los mismos encuentros. Se excluyeron 24 partidos con empate entre las cuotas mínimas en apertura o cierre; no aplicamos ningún desempate arbitrario.
¿En qué liga fue más fácil acertar?
La Bundesliga encabezó esta prueba con un 57.19% de precisión según las cuotas de cierre, frente al 48.53% de la Premier League: una diferencia de 8.66 puntos porcentuales. Esto indica con qué frecuencia se produjo el resultado individual más probable según el mercado, no que apostar por los favoritos de la Bundesliga fuera rentable ni que una IA alcanzara ese porcentaje.
¿Superaron las cuotas de cierre a las de apertura?
No, al menos en el porcentaje simple de aciertos: las cuotas de cierre permitieron acertar un resultado menos en 1.727 partidos. La diferencia fue de solo 0.06 puntos porcentuales. Sin embargo, las cuotas más recientes pueden ofrecer probabilidades mejor estimadas aunque no cambie el resultado más probable. Para medirlo correctamente habría que usar métricas como la pérdida logarítmica (log loss) o la puntuación Brier para las tres opciones, no solo el porcentaje de aciertos.
El problema de los empates: 439 empates reales frente a cinco selecciones
En la muestra analizada de 1X2, 439 partidos terminaron en empate. Sin embargo, el empate tuvo la cuota de cierre más baja en tan solo cinco. Por tanto, una regla que siempre elige la opción con la mayor probabilidad implícita entre victoria local, empate y victoria visitante casi nunca selecciona un empate.
Esto no demuestra que las cuotas infravaloraran los empates. Una probabilidad de empate del 27% puede ser perfectamente razonable aunque la victoria local sea más probable, por ejemplo con un 45%. Lo que evidencia es que seleccionar un único resultado y evaluar la distribución completa de probabilidades son dos formas diferentes de juzgar un pronóstico.
Calibración de probabilidades: ¿ganaron los favoritos con la frecuencia esperada?
La precisión mide si ocurrió el resultado seleccionado. La calibración estudia si los sucesos a los que se asignaron probabilidades similares se produjeron con frecuencias parecidas. Por ejemplo, si un sistema asigna un 70% de probabilidad a un determinado resultado en numerosos encuentros, ese resultado debería ocurrir aproximadamente en un 70% de ellos si está bien calibrado.
Convertimos las tres cuotas 1X2 de cierre en probabilidades implícitas y las normalizamos para que sumaran 100%, eliminando así el margen de la casa de apuestas. En cada encuentro conservamos la probabilidad del resultado más probable y agrupamos estas probabilidades en intervalos de diez puntos porcentuales.
| Rango de probabilidad | Partidos | Probabilidad media | Aciertos reales | Diferencia |
|---|---|---|---|---|
| 30-39% | 279 | 37.64% | 37.63% | -0.01 pp |
| 40-49% | 591 | 44.90% | 46.19% | +1.29 pp |
| 50-59% | 424 | 54.65% | 53.30% | -1.34 pp |
| 60-69% | 266 | 64.46% | 67.67% | +3.21 pp |
| 70-79% | 134 | 74.62% | 78.36% | +3.74 pp |
| 80-89% | 32 | 84.31% | 90.63% | +6.32 pp |
| 90-99% | 1 | 90.77% | 100.00% | +9.23 pp |
El intervalo del 90–99% contiene un único partido; su tasa observada del 100% no constituye una estimación significativa por sí sola. El intervalo del 80–89% contiene 32 partidos, por lo que su resultado también presenta una incertidumbre considerable.
En los 1.727 encuentros seleccionados, la probabilidad media estimada fue aproximadamente del 52.20% y el porcentaje observado de aciertos, del 53.21%. En el intervalo 30–39% las cifras fueron casi idénticas (37.64% previsto y 37.63% observado, en 279 partidos). En el intervalo 70–79%, la frecuencia real alcanzó el 78.36%, frente al 74.62% estimado, aunque la muestra era menor (134 partidos).
Estos datos sugieren que las frecuencias previstas y observadas se aproximaron bastante en varios intervalos. Sin embargo, no constituyen una evaluación completa de la calibración del mercado 1X2, ya que el gráfico solo incluye el resultado más probable. Además, las diferencias observadas en una temporada pueden deberse a variaciones normales.
Las estadísticas de goles esperados (xG) de Footiqo también aportan contexto al explicar resultados sorprendentes después de un partido. Sin embargo, el xG calculado a partir de las ocasiones del encuentro no puede utilizarse como si hubiera estado disponible antes de que comenzara el partido.
¿Qué precisión tienen las predicciones de Ambos equipos marcan (BTTS)?
BTTS plantea una pregunta binaria: ¿marcarán ambos equipos al menos un gol? Acertar una selección 1X2 no implica acertar una predicción BTTS. Por ello, este mercado necesita su propio análisis de precisión y su propia referencia de comparación.
Seleccionamos «Sí» cuando su cuota BTTS era inferior a la de «No», y viceversa. Entre 1.554 partidos comparables, las cuotas BTTS de apertura generaron 891 pronósticos correctos (57.34%) y las de cierre, 887 (57.08%). Pronosticar siempre «Sí» habría alcanzado el 54.44% sobre los mismos encuentros.
| Liga | Partidos | BTTS apertura | BTTS cierre | Siempre Sí |
|---|---|---|---|---|
| Premier League | 353 | 60.34% | 58.92% | 56.94% |
| LaLiga | 321 | 57.63% | 58.88% | 56.70% |
| Bundesliga | 293 | 59.73% | 60.41% | 61.77% |
| Serie A | 325 | 54.77% | 51.38% | 44.62% |
| Ligue 1 | 262 | 53.44% | 55.73% | 52.29% |
| Cinco grandes ligas | 1554 | 57.34% | 57.08% | 54.44% |
Fuente: Footiqo y cuotas BTTS de apertura y cierre de 1xBet, temporada 2025/26. Excluimos 197 de los 1.751 partidos porque las cuotas de «Sí» y «No» coincidían en el mínimo al abrir o cerrar el mercado. Esta muestra de 1.554 partidos es distinta de la muestra 1X2 de 1.727; sus porcentajes no deben compararse como si midieran el mismo suceso o exactamente los mismos partidos.
Por qué importa el punto de referencia de cada liga
En la Bundesliga, pronosticar siempre «Sí» habría acertado el 61.77% de los encuentros de la muestra BTTS, ligeramente por encima del 60.41% de la regla basada en la cuota de cierre más baja. En la Serie A sucedió lo contrario: pronosticar siempre «No» habría acertado el 55.38%, frente al 51.38% de la selección por cuotas de cierre. Ninguna observación demuestra una ventaja rentable y duradera al apostar, especialmente al considerar las cuotas y el importe de las apuestas.
Puedes explorar otros patrones por liga y equipo en las estadísticas gratuitas de Ambos equipos marcan (BTTS) de Footiqo, con información de partidos en casa y fuera.
¿Qué debería superar un modelo de IA que pronostica partidos de fútbol?
Nuestro análisis proporciona un punto de comparación basado en resultados reales, no una clasificación de herramientas de IA. Un modelo debería evaluarse frente a la referencia del mercado correspondiente, utilizando exactamente los mismos partidos y los mismos plazos de información. También debería aclarar si pronostica únicamente un resultado o asigna probabilidades a todas las opciones.
- Registrar cada pronóstico antes del partido: guardar la predicción original, la probabilidad, la versión del modelo y la fecha y hora, sin sobrescribir discretamente predicciones anteriores.
- Utilizar la misma lista de partidos: diferenciar entre cubrir todos los encuentros y seleccionar solo algunos, contabilizando expresamente las abstenciones.
- Separar los mercados: 1X2, BTTS, totales de goles y estimaciones basadas en xG no deben mezclarse en un único porcentaje de aciertos sin explicación.
- Comparar elementos equivalentes: utilizar tanto un método sencillo como las cuotas prepartido correspondientes, indicando las exclusiones.
- Medir la calidad de las probabilidades: analizar la calibración, una métrica probabilística adecuada y el tamaño de las muestras, además del porcentaje de aciertos.
- Mostrar los errores: publicar un registro completo de las predicciones y explicar las correcciones posteriores.
Un registro público resulta útil porque permite comprobar lo que se pronosticó en lugar de confiar únicamente en ejemplos de aciertos. La clasificación de predicciones de Scoredium muestra un formato de seguimiento público; antes de comparar sistemas, hay que verificar que sus pronósticos, mercados y criterios de evaluación sean equivalentes a los utilizados en este estudio.
Un seguimiento de toda la temporada ofrece información sobre partidos y tipos de pronóstico concretos, pero no demuestra que un modelo sea el mejor para siempre. Los equipos, las alineaciones, las competiciones y las versiones de los modelos cambian. Las comparaciones entre IA y pronosticadores humanos también requieren plazos de información y criterios de evaluación coherentes.
Metodología, muestra y limitaciones
- Fuente: base de datos histórica de Footiqo, resultados finales de partidos y cuotas prepartido de apertura y cierre registradas de 1xBet.
- Temporada: 2025/26, cinco grandes ligas europeas. Los registros disponibles fueron 380 de Premier League, 380 de LaLiga, 306 de Bundesliga, 380 de Serie A y 305 de Ligue 1: 1.751 partidos con resultados y cuotas disponibles.
- Selección 1X2: resultados finales completos y cuotas válidas de apertura y cierre para local/empate/visitante. Exigimos una única cuota mínima en ambos momentos: se excluyeron 24 empates entre cuotas mínimas y quedaron 1.727 partidos.
- Selección BTTS: resultados completos y cuotas válidas de apertura y cierre para «Sí» y «No»: se excluyeron 197 empates entre cuotas mínimas y quedaron 1.554 partidos. BTTS «Sí» significa que ambos equipos marcaron al menos un gol en el tiempo reglamentario.
- Regla de acierto: se selecciona el resultado con la cuota decimal más baja y cada acierto cuenta una vez. Las referencias «siempre local», «siempre Sí» y «siempre No» se aplican a los mismos partidos válidos que sus comparaciones de mercado.
- Calibración: probabilidades 1X2 normalizadas a partir de las tres cuotas de cierre, evaluadas únicamente para el resultado con cuota más baja. Se utilizaron intervalos de diez puntos porcentuales sin ajustes posteriores.
- Limitación de cobertura: el dataset extraído de Ligue 1 contiene 305 partidos registrados, por lo que presentamos la muestra observada sin afirmar que están incluidos todos los encuentros de esa liga.
- Limitación de las cuotas: apertura y cierre representan el primer y el último precio prepartido registrado por Footiqo. Este estudio no verifica de manera independiente una marca temporal exacta para cada cuota del operador.
- Interpretación: un mayor porcentaje de aciertos no demuestra rentabilidad, valor esperado positivo ni superioridad estadísticamente significativa. Excluir cuotas empatadas puede afectar a la representatividad de la muestra, especialmente en BTTS.
Quienes quieran reproducir o ampliar este estudio pueden consultar los datasets de fútbol gratuitos de Footiqo y la base de datos histórica de fútbol, que incluye resultados, estadísticas y cuotas registradas.
Conclusión: la precisión de los pronósticos es más que un porcentaje
En la temporada 2025/26, el resultado 1X2 con la cuota de cierre más baja coincidió con el marcador final en el 53.21% de 1.727 partidos comparables de las cinco grandes ligas. Las selecciones BTTS de cierre acertaron el 57.08% de una muestra independiente de 1.554 encuentros. Son referencias útiles, pero no demuestran que un modelo de IA concreto alcance, supere o quede por debajo de esos porcentajes.
La enseñanza principal es metodológica: definir qué se pronostica, utilizar los mismos partidos, compararse con una referencia, analizar las probabilidades y mostrar también los errores. Los registros públicos de pronósticos ayudan a hacer más transparente la evaluación; los datos históricos de Footiqo proporcionan una referencia independiente con la que contrastar predicciones debidamente archivadas.
Preguntas frecuentes
¿Qué porcentaje de acierto es bueno para las predicciones de fútbol con IA?
Depende del mercado, de los partidos analizados y de la referencia utilizada. En nuestra muestra de 2025/26, el resultado 1X2 más probable según las cuotas de cierre acertó el 53.21%. Para que una comparación con un modelo de IA tenga sentido, habría que evaluarlo en los mismos encuentros y con los mismos criterios.
¿Es bueno acertar el 60% de los pronósticos de fútbol?
Puede serlo, pero esa cifra aislada no basta. Un 60% en una muestra dominada por grandes favoritos puede resultar menos impresionante de lo que parece. Hay que comprobar el número de partidos, el tipo de pronóstico, su dificultad y el método de referencia.
¿Por qué las casas de apuestas casi nunca señalan el empate como resultado más probable?
El empate puede tener una probabilidad considerable sin ser el desenlace individual más probable. En nuestra muestra 1X2 hubo 439 empates, aunque el empate solo fue la opción con cuota de cierre más baja en cinco encuentros. Esto no demuestra, por sí solo, que las probabilidades de empate estuvieran mal estimadas.
¿Son más precisas las cuotas de cierre que las de apertura?
No necesariamente si medimos solo el porcentaje de aciertos de una selección categórica. En esta muestra de 2025/26, las cuotas 1X2 de apertura permitieron acertar 920 resultados y las de cierre, 919. Para comparar la calidad de todas las probabilidades también se necesitarían métricas como la pérdida logarítmica o la puntuación Brier.
¿Un porcentaje de aciertos más alto significa que las apuestas son rentables?
No. La rentabilidad también depende de las cuotas obtenidas, del margen de la casa de apuestas, del tamaño de la apuesta y de si esos precios estaban disponibles en el momento de apostar. Este estudio mide la precisión al seleccionar resultados, no la rentabilidad.
Uso y cita de esta investigación
Los medios de comunicación, periodistas e investigadores pueden citar las estadísticas y los gráficos de este estudio. Rogamos mencionar a Footiqo y enlazar esta página como fuente original del análisis de la temporada 2025/26.
Investigación: Footiqo.com. Estadísticas calculadas a partir de resultados históricos y cuotas prepartido registradas. Las cifras están redondeadas a dos decimales; pueden aparecer pequeñas diferencias debidas al redondeo.
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