Construí el modelo, la aplicación que lo rodea y el pipeline que lo alimenta. Tres personas pagan por él. Lo que le mostraría a otro ingeniero no está en la página de precios: es el banco que mide un modelo en sombra contra el que está en producción, juego por juego.
Una captura de un boleto ganador no dice nada de los que perdieron. Las 1,882 selecciones están en el tablero. Completo, o no es registro.
Un servicio que necesita que usted juegue todos los días no puede permitirse un tier de descarte. Este lo tiene. Marca los juegos que no quería jugar, y hay 618 en el tablero, calificados igual que el resto.
Una selección hecha antes de confirmar al abridor es una corazonada con un número encima. Cada selección aquí espera alineaciones y abridores confirmados. Salir temprano vale menos que salir bien.
Una quincena con suerte se ve igual que un modelo mejor. Pregúntele al v8. Cada selección que hace lleva número de versión y fecha, y sin esos dos campos nadie puede decir si el v9 mejoró algo o simplemente tuvo una buena semana.
El Strategy Lab filtra las selecciones ya cerradas por mercado, tier, confianza, momio, lado, resultado, fecha y equipo. El filtro de motor tiene cuatro posiciones: v8 en producción, v9 en sombra, los juegos donde coinciden y los juegos donde se separan. Una versión nueva corre contra jornadas reales antes de que se le permita elegir nada. Después se gana el puesto.
Cada selección cae en uno de cuatro tiers y el modelo tiene permiso de decir que no se juegue. El tier alto va 64.2% en 299 juegos. El descarte va 47.6% en 618. Los dos están en la portada con su conteo de juegos al lado. Revise la escalera en vez de creerla.
El acierto por confianza va 74.2% en las jugadas de unidad, y de ahí 64.2%, 62.3%, 55.5% y 47.6% hasta el descarte. La escalera es monótona. Eso es lo que hace que un número de confianza valga la pena imprimirlo, y los conteos de juegos al lado de cada fila son 62, 299, 477, 488 y 618.
La página de temporada lleva una fila por día, separada en alto, medio, bajo y descarte, hasta el 1 de mayo. El total de temporada da 53.5% en 1,418 juegos con una mejor racha de 12. Cada selección se escribe en el momento en que se hace. Ninguna se edita después.
Team Performance ordena cada club por cómo le fue al modelo en los juegos donde lo respaldó. Philadelphia va 49-18 en 87 juegos con +17.6% de ROI. Arizona va 34-20 con +21.4%. Diez respaldos es el piso.
Cada mercado tiene una meta de 67% en sus selecciones de mayor confianza, y el mercado que quede por debajo entra a la cola de reconstrucción. El changelog le pone fecha a cada una: un motor de moneyline v9 en preview, el modelo del Mundial reconstruido a v2, el over/under reconstruido a v4. El seguimiento de línea de cierre también está ahí. No sobrevivió. Se construyó, se corrió, y se sacó cuando resultó que no decía nada útil sobre béisbol.
Los reportes son piezas largas sobre lo que el registro dice de verdad, publicadas sin importar si la respuesta favorece al modelo. Uno se titula Por qué le perdemos a la línea de cierre. La pérdida promedio es 1.66%. Otro mide dónde aparece la ventaja en las primeras cinco entradas.
Con gusto se lo explico pantalla por pantalla, en el orden en que se construyó.