Cómo quitar el margen de las cuotas de apuestas

Las cuotas que publica una casa de apuestas llevan un margen dentro, así que las probabilidades implícitas de un mercado suman más del 100%. Cada cuota decimal es una probabilidad disfrazada: 2,10 implica un 47,6% y 1,50 un 66,7%. Quitar ese margen (devig) lo elimina para que las probabilidades ajustadas sumen exactamente 100%, y convierte una cuota en una estimación limpia de la probabilidad real del resultado.

Qué es el vig y por qué hay que quitarlo

El vig (también llamado vigorish, juice, margen u overround) es la ventaja que la casa mete en cada mercado. Le asegura beneficio pase lo que pase. Por su culpa, las probabilidades implícitas de todos los resultados suman más del 100%. Usar esos números brutos para buscar valor es trabajar con cifras infladas que favorecen a la casa.

El devig quita esa inflación. El resultado es una probabilidad sin margen, a veces llamada estimación justa o de cuota real, con el margen eliminado para que las probabilidades vuelvan a sumar exactamente 100%.

Una línea sin margen no es una verdad garantizada. Es la estimación del mercado sobre la probabilidad real del resultado.

En una casa sharp con márgenes del 2-3% es una estimación sólida. En una casa soft con márgenes más altos tiene más ruido. La calidad de la línea sin margen depende de la calidad de la casa que la fija.

Pasar cuotas a probabilidad implícita

Antes de quitar nada, tienes que pasar las cuotas a probabilidades implícitas.

En la práctica hay tres formatos: decimal, fraccionario y americano. Cada uno se convierte en probabilidad con su propia fórmula.

Decimal:
P = 1 / cuota_decimal
2,10 → 1 / 2,10 = 47,6%

Fraccionaria (a/b):
P = b / (a + b)
4/6 → 6 / (4 + 6) = 60%

Americana (moneyline):
Negativa:  P = |cuota| / (|cuota| + 100)
Positiva:  P = 100 / (cuota + 100)

-150 → 150 / 250 = 60%
+150 → 100 / 250 = 40%

Por qué el mercado suma más de 100%

Suma las probabilidades implícitas de todos los resultados de un mercado y el total superará el 100%. El exceso es el margen.

Overround = (suma de probabilidades implícitas) − 100%

Ejemplo de mercado de fútbol de tres resultados:

Local      2,10 → 47,6%
Empate     3,60 → 27,8%
Visitante  3,40 → 29,4%

Suma = 104,8%  →  overround = 4,8%

Una casa de margen bajo trabaja con márgenes de un 2-3% aproximadamente. El resto del mercado suele ir más alto, pero no hay una media del sector precisa y bien establecida.

Cómo funciona el método proporcional

El método proporcional (multiplicativo) es el punto de partida estándar. Divide la probabilidad implícita de cada resultado entre la suma total y reparte el margen en proporción al peso de cada resultado.

prob_sin_margen(i) = prob_implícita(i) / suma_de_todas_las_prob_implícitas

Ejemplo práctico, un mercado de dos resultados, favorito -180 / no favorito +155:

Favorito     -180 → 180 / 280 = 64,3%
No favorito  +155 → 100 / 255 = 39,2%

Suma = 103,5%  →  overround = 3,5%

Favorito sin margen     = 64,3 / 103,5 = 62,1%
No favorito sin margen  = 39,2 / 103,5 = 37,9%

Comprobación: 62,1 + 37,9 = 100%

Cuotas decimales justas:
Favorito     1 / 0,621 ≈ 1,61
No favorito  1 / 0,379 ≈ 2,64

Los favoritos absorben una parte absoluta mayor del margen porque la división se escala con la probabilidad implícita de cada lado. Eso tiene dos caras: es fácil de aplicar, pero suele infravalorar la probabilidad real del no favorito porque ignora el sesgo favorito-no favorito, el patrón bien documentado en el que los apostantes apuestan de más a los favoritos y las casas dan a los no favoritos probabilidades implícitas infladas.

Los métodos aditivo y de Shin

El método aditivo resta la misma cantidad fija a cada resultado en lugar de escalar por peso.

prob_sin_margen(i) = prob_implícita(i) − (overround / número_de_resultados)

Con el mismo mercado -180 / +155:

Overround 3,5%, dos resultados → restar 3,5 / 2 = 1,75 a cada uno

Favorito     64,3 − 1,75 = 62,5%
No favorito  39,2 − 1,75 = 37,5%

Comprobación: 62,5 + 37,5 = 100%

Un 37,5% para el no favorito frente al 37,9% del método proporcional. Restar lo mismo baja más al no favorito en términos relativos y menos al favorito, lo que corrige en parte el sesgo favorito-no favorito, la tendencia de las casas a sobrevalorar a los no favoritos en probabilidad implícita.

El método aditivo tiene un fallo práctico: en mercados con un gran no favorito, restar una cantidad fija puede dejar la probabilidad del no favorito por debajo de cero. Por eso no es fiable como método por defecto. La mayoría de profesionales lo usan como comprobación y no como método principal.

Hyun Song Shin (1993) lo planteó de otra forma. Su método modela el mercado como si tuviera una fracción de apostantes informados (con información privilegiada) y calcula las probabilidades de fondo teniendo en cuenta esa estructura.

La fracción, z, se estima en cada mercado y suele ser pequeña en mercados con liquidez, del orden de un pequeño porcentaje. La expresión cerrada que se usa en la práctica es:

π_i = [ √(z² + 4(1−z) · o_i² / Σo_i) − z ] / [ 2(1−z) ]

donde o_i son las probabilidades implícitas brutas

Esto no se resuelve a mano. El paquete de Python shin (y librerías parecidas) se encarga de la estimación iterativa.

Shin funciona mejor cuando el sesgo favorito-no favorito importa y el objetivo es la precisión. Los estudios dicen que puede mejorar la precisión frente a métodos más simples, aunque no hay una cifra fija de mejora que valga para todo.

Una opción cercana es el método de potencia, que eleva cada probabilidad implícita a un mismo exponente hasta que el total sume 100%. Mantiene todos los resultados entre 0 y 1, evita el problema de las probabilidades negativas del aditivo, y algunos profesionales lo ven como un buen método por defecto cuando no se puede usar Shin.

Qué método elegir en la práctica:

Proporcional  →  por defecto; vale para mercados de dos resultados casi parejos; infravalora a los no favoritos
Aditivo       →  ajuste simple del sesgo o comprobación; falla con grandes no favoritos
Potencia      →  tiene en cuenta el sesgo; resultados entre 0–1; más fácil de calcular que Shin
Shin          →  con base teórica; el mejor cuando el sesgo importa y se busca precisión

De la probabilidad sin margen a encontrar valor

Cuando tengas la probabilidad sin margen de una casa sharp, compárala con la cuota que ofrece una casa soft. Si tu estimación de probabilidad supera la probabilidad implícita de la cuota ofrecida, la apuesta tiene valor esperado positivo.

La fórmula de la ventaja:

Ventaja = (prob_real × cuota_decimal) − 1

Positiva = apuesta de valor

Con el favorito sin margen al 62,1% de antes, supón que una casa soft ofrece a ese equipo a 1,75 (implícita 57,1%):

Ventaja = (0,621 × 1,75) − 1 = 1,087 − 1 = +0,087  →  +8,7%

62,1% > 57,1%  →  apuesta de valor

Lo mismo se puede expresar en dinero:

VE = (P_ganar × beneficio_si_gana) − (P_perder × apuesta)

La línea sin margen de una casa sharp es la referencia. La diferencia entre esa referencia y lo que ofrece la casa soft es la ventaja que intentas aprovechar. Una ventaja positiva significa que la apuesta es +EV en una muestra grande. No convierte ninguna apuesta concreta en un acierto seguro.