JetQiao/football-prediction-skill

Predicción Inteligente de Fútbol para Apuestas Deportivas

Utiliza scripts deterministas para la normalización de datos, modelos de probabilidad, cálculo de valor, backtesting y renderizado HTML; solo utiliza el agente para manejar información no estructurada con fuentes verificadas. Siempre genera HTML autocontenido, no pegues tablas completas de partidos en la respuesta.

Selección del Flujo de Trabajo

• Si el usuario quiere analizar todas las apuestas de un día: ejecuta el "Flujo Diario Completo".
• Si el usuario solo necesita una línea base rápida o no tiene capacidad de búsqueda en línea: ejecuta directamente daily, indicando claramente la degradación del mercado/información.
• Si el usuario proporciona un CSV histórico: ejecuta backtest.
• Si el usuario pregunta sobre clasificaciones de grupo o eliminatorias: lee Simulación de Torneo y luego ejecuta tournament.
• Si el usuario proporciona un solo partido que no está en la lista de apuestas del día: construye un JSON de entrada que cumpla con el Contrato de Datos y luego ejecuta daily --input.

Punto de Entrada de Comandos

Prioriza el uso del comando instalado:

football-predict doctor

Si el comando no existe, usa el punto de entrada del repositorio de código abierto:

npx -y github:JetQiao/football-prediction-skill doctor

En adelante, football-predict representa el punto de entrada disponible; mantén el mismo punto de entrada para completar toda la tarea.

Flujo Diario Completo

1. Determina la fecha de venta de apuestas; si no se especifica, usa el día local del usuario, sin confundir el día natural del partido con el día de venta.
2. Crea un directorio de trabajo temporal y obtén la lista de partidos:

football-predict prepare --date YYYY-MM-DD --out /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD

3. Lee matches_*.json e intel_queue_*.json. Para todos los partidos de nivel B, mantén la línea base del modelo; solo realiza búsquedas profundas en línea para los partidos de nivel A en la cola.
4. Busca y escribe intel.json siguiendo el Flujo de Información. Prohíbe el uso de artículos posteriores al partido, resultados o datos solo disponibles después del cierre.
5. Valida la información:

football-predict validate-intel /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD/intel.json

6. Genera el producto final:

football-predict daily \
  --date YYYY-MM-DD \
  --input /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD/matches_YYYY-MM-DD.json \
  --intel /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD/intel.json

7. En la respuesta, solo proporciona la ruta absoluta del HTML, el número de partidos, el número de alta confianza, el número de señales de valor y las advertencias clave de degradación. Recuerda que la probabilidad no es una promesa, no uses frases como "seguro".

Mejora de Mercado y Características

Usa --features features.json para inyectar Elo/xG previos al partido, y --market market.json para inyectar cuotas de mercado/ángulo en el mismo punto de predicción. Lee Fuentes de Datos y Degradación para confirmar la prioridad de las fuentes.

Nunca inyectes cuotas de cierre históricas en predicciones de un momento anterior. Se permite la degradación si faltan cuotas en tiempo real, pero debes mantener la advertencia en el informe.

Backtesting

Obtén archivos CSV de ligas a las que el usuario tenga acceso desde football-data.co.uk, y ejecuta localmente:

football-predict backtest history.csv --min-train 120 --window 600

Compara Brier, log-loss y la línea base de cuotas SP del mercado; también informa el tamaño de la muestra, ROI y drawdown máximo. No selecciones solo ligas o períodos con buen rendimiento.

Reglas de Salida

• Conserva prediction_*.json, report_*.html y manifest_*.json.
• Entrega el HTML como producto principal; debe poder abrirse sin conexión y no realizar solicitudes de red.
• Mantén las fuentes, la hora de generación, el ID de ejecución, la información faltante y las razones de degradación.
• No realices apuestas, no operes en nombre del usuario, no prometas ganancias; indica claramente la necesidad de juego responsable y la prohibición para menores de edad.