Proyecto 19 · Analítica de Fútbol

Predicciones Champions League 2026/27

⚠️ en desarrollodatos:2026

El proyecto desarrolla un modelo probabilístico para seguir la Champions League 2026/27. Combina un modelo de goles con distribución Poisson y simulación de Montecarlo para transformar la fuerza ofensiva y defensiva de los equipos en probabilidades de partido y escenarios de clasificación.

Python
Pandas
Fútbol
Ciencia de datos
Análisis de datos
Simulación

CONTEXTO Y OBJETIVO

El proyecto busca estimar cómo puede evolucionar la Champions League 2026/27 a partir del histórico disponible y de los resultados que se vayan incorporando durante la competición.

El flujo se actualizará a medida que avance el torneo, de modo que el modelo pueda revisar las probabilidades de los partidos y los distintos escenarios de clasificación sin cambiar la estructura general del análisis.

MODELO Y SIMULACIÓN

  • Se preparará información histórica de competiciones UEFA y se controlará su calidad antes de utilizarla en el modelado.
  • El modelo Poisson estimará la fuerza ofensiva y defensiva de cada equipo y convertirá esas diferencias en expectativas de gol para los enfrentamientos.
  • A partir de esas expectativas se calcularán probabilidades para los posibles resultados de los partidos pendientes.
  • Los resultados ya disputados se mantendrán como observados y el resto de la competición se proyectará mediante simulación de Montecarlo.
  • Las simulaciones permitirán construir distribuciones de posiciones, puntos y probabilidades de clasificación que se irán actualizando durante la temporada.

SALIDAS Y PRÓXIMOS PASOS

Las salidas estarán orientadas a comparar equipos, interpretar probabilidades de partido y seguir la evolución de los escenarios de clasificación mediante visualizaciones y resúmenes probabilísticos.

Con nuevas actualizaciones de resultados, el proceso volverá a estimar las fuerzas de los equipos, recalculará probabilidades y ejecutará nuevamente la simulación para observar cómo cambia el panorama de la competición.