Sobre o Flintstat

O Flintstat é um projeto de estatística e pesquisa esportiva. Ele testa se matemática simples aplicada a odds públicas consegue achar odds altas demais. Em cada jogo, nossos modelos leem as odds de dezenas de casas de apostas, definem uma odd justa e mostram onde a melhor odd fica acima dela. Nosso histórico de resultados decide quais modelos, esportes e faixas de odds publicamos

Isto é análise e pesquisa, não aconselhamento de apostas. Nada aqui é promessa de como um jogo vai terminar

O que isto é e o que não é

Um modelo dá uma probabilidade, não uma certeza. Uma chance de 60% de vitória também significa que o time deve perder cerca de quatro vezes em dez

Não usamos informação privilegiada, contatos em clubes ou boatos de jogos combinados. Também não vendemos barbadas. Tudo vem de matemática aplicada a registros que qualquer pessoa pode consultar

O que pesa num jogo

Poucos fatores mensuráveis decidem os resultados, e eles variam por esporte

Futebol

Tênis

Basquete

Beisebol

Do histórico à probabilidade

As ferramentas padrão abaixo calculam a probabilidade de cada resultado a partir de jogos passados. Nossos modelos de palpites tiram essa probabilidade das odds das casas de apostas

Sistemas de rating (Elo). Cada time ou jogador tem um rating, e a diferença entre dois ratings dá a probabilidade de vitória por uma fórmula fixa:

resultado esperado = 1 / (1 + 10^((R_adversário − R_time) / 400))

Uma diferença de 200 pontos dá cerca de 76% de chance, uma de 400 pontos cerca de 91%, e ratings iguais dão 50/50. Depois de cada jogo, o rating muda em K × (real − esperado), então vencer um adversário forte aumenta mais o rating do que vencer um fraco

Modelos de gols (Poisson). Os gols seguem aproximadamente uma distribuição de Poisson. Com os gols esperados de cada time, dá para calcular a chance de cada placar e somar essas chances em vitória do mandante, empate e vitória do visitante. O ajuste de Dixon-Coles corrige o Poisson simples, que subestima um pouco os empates com poucos gols

Modelos de regressão. Para um resultado de sim ou não, a regressão logística recebe muitos dados (ratings, descanso, mando de campo, lesões) e devolve uma única probabilidade entre 0 e 1

Mesmo bons modelos de futebol acertam só cerca de metade das vezes no mercado 1X2. O valor deles está em probabilidades calibradas ao longo de muitos jogos

Da probabilidade à odd justa, e o que significa vantagem

A odd decimal justa é o inverso da probabilidade:

odd justa = 1 / probabilidade

Uma chance de 50% dá odd justa de 2.00, uma de 25% dá 4.00. Qualquer odd se converte de volta do mesmo jeito, probabilidade implícita = 1 / odd decimal

Some as probabilidades implícitas de todos os resultados de um mercado de uma casa de apostas e o total passa de 100%. O excesso é a margem da casa, o vig. Para tirar a margem, divida cada probabilidade implícita pelo total. Assim a soma dá 100%. O resultado é a probabilidade sem margem do mercado, para pôr ao lado da probabilidade do modelo. A vantagem mostra, pelo modelo, quanto a melhor odd fica acima da odd justa

vantagem = probabilidade do modelo × melhor odd − 1

Uma chance de 44% com odd 2.60 dá 0,44 × 2.60 − 1, uma vantagem de 14,4%. A vantagem é positiva sempre que a melhor odd fica acima da odd justa. Como funcionam nossos palpites mostra como cada página de jogo usa esses números

Quem acerta mais

A odd de fechamento, a última odd antes do início do jogo, é a estimativa mais precisa do mercado. Até ali ela já absorveu escalações, lesões e o dinheiro de apostadores bem informados. Um teste justo de um modelo é ver se ele iguala ou supera a odd de fechamento sem margem numa amostra grande

Em poucos jogos um bom modelo pode parecer ruim e um ruim pode parecer bom, então o lucro ou prejuízo diz pouco no curto prazo. A calibração contra a odd de fechamento mostra uma vantagem real bem antes. Desde 9 de outubro de 2026 salvamos as odds logo antes do início de cada jogo e vamos comparar os palpites com a odd de fechamento quando houver palpites suficientes

Limites

Contato

O Flintstat é um projeto pequeno e independente. Se você encontrar um erro nos números ou no método, ou tiver uma dúvida sobre os dados, fale com a gente

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