Não existe nenhum limiar universal de apostas a partir do qual um histórico se torne fiável. Depende das tuas odds médias, da vantagem suposta, da variância que produzem, da dispersão dos valores apostados, de uma eventual correlação entre apostas e da métrica que acompanhas. Uma pequena vantagem em odds baixas exige muito mais decisões do que uma vantagem clara em odds altas, por vezes várias ordens de grandeza a mais.
A resposta curta
Nenhum número de apostas chega, sozinho, para tornar um histórico fiável. A quantidade de dados de que precisas para separar um método da simples variância depende de parâmetros que consegues identificar. E essa dependência calcula-se.
«Estou positivo depois de 20 apostas, por isso a minha estratégia funciona.»
Vinte decisões raramente chegam para distinguir um método sólido de uma sequência favorável devida ao acaso. O que esse número vale depende das tuas odds e da vantagem suposta. Nenhum limiar genérico muda isso.
Porque é que a pergunta não tem uma resposta única
«Quantas apostas?» pede um número, mas a resposta certa é uma lista de parâmetros. O mesmo número de decisões pode sobrar num caso e ficar muito aquém noutro, consoante o que o compõe.
Esta página não pergunta que perguntas fazer a um histórico, nem como avaliar um tipster. Isso tem páginas próprias. Aqui estuda-se de que depende, matematicamente, a quantidade de dados necessária.
De que depende a resposta
Seis fatores, todos mensuráveis num histórico existente.
- A odd média a que tomas as tuas decisões. Determina diretamente a amplitude da variância.
- A probabilidade de ganho associada. Quanto mais extrema for, num sentido ou noutro, mais os resultados se concentram ou se dispersam.
- O tamanho da vantagem suposta. Uma vantagem de 1 % e uma de 8 % não exigem, nem de longe, o mesmo volume.
- A variância que resulta dos dois pontos anteriores. Odds e probabilidade definem em conjunto até onde podem ir os desvios à volta do valor esperado.
- A dispersão dos valores apostados. Valores desiguais tornam o ROI menos legível do que o mesmo volume com valores fixos, porque um punhado de apostas com valor elevado pode dominar o resultado.
- A métrica que acompanhas. A taxa de acerto, o ROI e a CLV não convergem à mesma velocidade para um valor estável.
Um sétimo fator passa mais facilmente despercebido: a correlação entre apostas. Várias decisões ligadas ao mesmo evento, à mesma competição ou ao mesmo raciocínio contam menos do que o seu número bruto sugere. Trazem menos informação independente do que o mesmo número de decisões verdadeiramente distintas.
Dois perfis, duas necessidades de volume
Uma pequena vantagem em odds baixas e uma vantagem clara em odds altas não precisam do mesmo número de decisões para se tornarem legíveis. Uma vantagem de 1 % a uma odd média de 1,50 fica enterrada durante muito tempo. A variância é modesta, mas chega para tapar um sinal tão pequeno. Uma vantagem de 8 % a uma odd média de 3,00 destaca-se muito mais cedo. A variância por aposta é maior, mas o desvio a detetar é ainda muito maior.
O volume necessário acompanha a distância entre o sinal que procuras e o ruído à volta, não apenas a variância. Um sinal claro passa mais depressa do que um sinal ténue, mesmo com mais ruído.
Dois casos: 10 apostas a +30 %, 2 000 apostas a +3 %
Dois históricos já cruzados na página sobre o ROI mostram o mecanismo. Um ROI de +30 % em 10 apostas cabe quase todo no intervalo que a variância produz numa amostra tão pequena. Alguns resultados diferentes teriam bastado para o inverter. Um ROI de +3 % em 2 000 apostas tem muito menos margem para se explicar só pelo acaso. Isso não garante que se vá repetir.
O segundo número é mais pequeno e, ainda assim, traz mais informação. O volume que o sustenta reduz a parte que a variância pode ocupar.
Quando leio um «+30 %», procuro primeiro quantas apostas há por trás. Com 10, esse número diz-me quase nada. O +3 % das 2 000 prende-me bastante mais a atenção.
O que a amostra não corrige
Uma amostra mais ampla torna um desvio mais legível, mas nunca torna uma estimativa mais correta. Se o processo que produz as decisões estiver enviesado desde o início, mais dados só mostram esse enviesamento com mais clareza. Não o corrigem.
Acumular apostas nunca compensa uma má estimativa. O volume torna um desempenho mais legível, não o fabrica.
Três noções ligadas que convém não misturar. O tamanho da amostra é quantas decisões foram tomadas. A duração é o tempo que cobrem. A significância é o que as duas, em conjunto, permitem de facto concluir.
Como acumular dados utilizáveis
Nada disto se calcula sem um histórico bem mantido, decisão a decisão. O método de acompanhamento (que colunas registar, como evitar falhas) tem uma página própria.
Os dados a registar em cada aposta →
Aplicar isto ao histórico de outra pessoa
As mesmas exigências de volume valem para um tipster ou um prognosticador. Um exemplo já calculado noutro ponto do site mostra por que razão uma taxa de acerto elevada numa amostra de favoritos com odds muito baixas não prova nada. Aqui não o repetimos: está desenvolvido na página sobre a avaliação de um tipster.
Como avaliar o histórico de um tipster →
As perguntas a fazer a qualquer histórico, incluindo o teu →
Nenhum limiar mágico aparece nesta página, nem em nenhuma outra deste site. Ninguém deveria prometer um: o número de decisões necessário calcula-se a partir dos parâmetros acima.
Jogo responsável: acumular dados não reduz o risco de uma aposta. As apostas desportivas envolvem um risco de perda financeira. Define um orçamento, não tentes recuperar as perdas e usa as ferramentas de limites e autoexclusão disponíveis. Saber mais sobre o jogo responsável.
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Ver as perguntasPerguntas frequentes
Existe um número de apostas a partir do qual um histórico se torna fiável?
Não, não existe nenhum limiar universal. A quantidade de dados depende das odds que jogas, da vantagem suposta e da variância que produzem. Nenhum número fixo serve para toda a gente.
Porque é que uma pequena vantagem exige mais apostas do que uma vantagem clara?
Porque a variância esconde um sinal pequeno muito mais tempo do que um sinal claro. Separar uma vantagem de 1 % do ruído exige muito mais decisões do que com uma vantagem de 8 %.
As odds que jogo mudam a quantidade de dados necessária?
Sim, e muito. Com um valor esperado comparável, odds elevadas produzem mais variância do que odds baixas. Precisas de mais decisões para distinguir o teu método do acaso.
Mais apostas tornam uma estimativa mais correta?
Não. Uma amostra mais ampla torna um desvio mais legível, mas nunca corrige um enviesamento da estimativa de partida. Um método torto desde o início continua torto, seja qual for o número de decisões observadas.
A partir de quantas apostas se pode dizer que um método é significativo?
Não há limiar mágico, e nenhuma página deste site promete um. A resposta depende dos parâmetros do teu próprio histórico, não de um número genérico.
Fontes e metodologia
Esta página apoia-se nos mesmos fundamentos matemáticos do dimensionamento das apostas repetidas (a formalização de Kelly, os trabalhos de Thorp sobre sistemas de jogo favoráveis), aplicados aqui à significância estatística de um histórico, e no método de análise de odds da OddScore. Para o regulador e o apoio a jogadores em Portugal, no fim da lista estão as ligações do SRIJ e do ICAD.
- O número de apostas necessárias trata-se como uma função das odds jogadas, da vantagem suposta e da variância que produzem, nunca como um limiar fixo.
- Uma amostra insuficiente distingue-se de um viés na estimativa de partida: o volume corrige a primeira, nunca o segundo.
- Tem-se em conta a correlação entre apostas ligadas ao mesmo evento ou à mesma competição, em vez de contar cada decisão como independente.
- Não se propõe nenhum limiar genérico de apostas, porque não há um valor universal demonstrável.
- Kelly, J. L. (1956). A new interpretation of information rate. Bell System Technical Journal, 35(4), 917-926.
- Thorp, E. O. (1969). Optimal gambling systems for favorable games. Review of the International Statistical Institute, 37(3), 273-293.
- SRIJ, Serviço de Regulação e Inspeção de Jogos
- ICAD, Instituto para os Comportamentos Aditivos e as Dependências