Seis modelos,
un consenso
Cada modelo ve el partido desde un ángulo distinto. El ensemble los combina con pesos aprendidos por el bucle de auto-calibración.
Poisson
Modela los goles de cada equipo como procesos de Poisson a partir de sus fuerzas de ataque y defensa. La columna vertebral de la matriz de marcadores.
Dixon-Coles
Ajusta Poisson en los marcadores bajos (0-0, 1-0, 0-1, 1-1), donde la independencia falla, y aplica decay temporal para pesar más lo reciente.
Elo dinámico
Un rating por equipo que sube o baja tras cada resultado, incorporando la ventaja de localía. Captura forma y jerarquía de manera continua.
Bayesiano
Un modelo Gamma-Poisson con prior conjugado que cuantifica la incertidumbre cuando hay pocos datos (equipos con pocos partidos, inicios de temporada).
Consenso de mercado
De-vig de las cuotas de múltiples casas → la probabilidad implícita "justa". El mercado agrega información que ningún modelo individual tiene.
XGBoost
900 árboles de decisión entrenados sobre 124.000+ partidos históricos reales. Captura interacciones no lineales que los modelos analíticos no ven.
Cómo se combinan
No es un promedio simple. Cada modelo aporta una distribución de probabilidad sobre los marcadores; el ensemble las pondera según qué tan bien ha calibrado cada uno en el histórico reciente. Luego NEMESIS audita el resultado y recalibra la confianza antes de mostrártela.