Análises de Futebol VAEP: O Guia Completo para Avaliar Cada Ação

Imagine a meia que quase não aparece na folha de estatísticas. Nenhum gol, uns poucos passes decisivos no decorrer da temporada. Mas observe com atenção e ele é o sujeito que toma a decisão correta sob pressão, repetidas vezes: a interceptação que mata o contra-ataque, o passe que rasga a linha de quatro zagueiros, o carrinho na beirada da área que elimina a chance antes mesmo de ela começar.

Os números tradicionais ignoram esse jogador, e o mercado de apostas também, muitas vezes. Porém, o trabalho que ele desempenha é exatamente o tipo de atuação que decide jogos, e vale dinheiro de verdade para apostadores que sabem onde procurar.

É aí que entra o VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities). Em vez de contar gols, assistências ou até mesmo gols esperados, ele atribui um valor a cada ação com a bola, com base em quanto essa ação altera a probabilidade de marcar ou sofrer gol. Se você se interessa por análises de futebol, é uma das maneiras mais elegantes de ver o que o placar esconde.

Abaixo explicamos como funciona, como se compara com xG e xT e onde acreditamos que ele pode afiar suas apostas.

A VAEP foi desenvolvida por pesquisadores da KU Leuven, na Bélgica, em parceria com a SciSports, e apresentada no artigo de 2019 Actions Speak Louder Than Goals. A ideia é lindamente simples: quanto uma única ação mudou o jogo?

Um modelo de aprendizado de máquina analisa cada passe, carrinho, drible, desarme e chute e atribui a cada um um valor construído a partir de duas probabilidades: a chance do time marcar dentro das próximas 10 ações e a chance de sofrer um gol dentro desse mesmo período. A variação em cada uma, antes e depois da ação, é o que sobra.

Esse foco duplo é o que diferencia a VAEP de métricas mais simples de análises de futebol. Ela atribui crédito à contribuição ofensiva (aumentando suas chances de marcar) e à contribuição defensiva (reduzindo suas chances de sofrer) em um único número. Para apostadores, isso significa dar crédito aos jogadores cujo melhor trabalho nunca aparece na ficha técnica do jogo.

Gols e assistências têm um ponto cego do tamanho do campo. Um zagueiro pode dominar uma partida sem aparecer na estatística de gols, e um meio-campista pode comandar o jogo sem ter uma única estatística de destaque no seu nome.

Mesmo os gols esperados, a métrica avançada mais conhecida do esporte, só valoriza finalizações. O zagueiro com cinco interceptações cruciais, o criador de jogadas cujos passes de ruptura quase acertam o alvo, o ponta cuja marcação força erro após erro: nada disso aparece no xG.

O VAEP valoriza tudo que os dados de eventos modernos rastreiam: passes e cruzamentos, dribles e avanços, tackles e interceptações, desarmes e recuperações, faltas e bolas perdidas, além das finalizações e assistências. A pesquisa original argumentou que isso captura informações que as estatísticas convencionais de jogadores não pegam, o que é exatamente por que ele é útil para identificar pontos cegos no mercado. Ainda é um modelo com suas próprias premissas, porém, então se você está trabalhando em um modelo de apostas esportivas, trate o VAEP como uma das várias entradas.

A matemática envolve um bom pedaço de machine learning, mas a ideia é fácil de entender.

Dois classificadores de gradient boosting, treinados com dados históricos de partidas, fazem o trabalho. Um prevê a chance de marcar nos próximos 10 lances; o outro prevê a chance de sofrer gol no mesmo intervalo. O modelo olha para os três lances mais recentes para entender o contexto e usa dezenas de variáveis: o tipo, o resultado e a parte do corpo do lance, onde ele começou e terminou, a distância e o ângulo para o gol, o placar e o tempo restante, se é em casa ou fora, e (quando o provedor de dados fornece) extras como controle de campo e pressão dos defensores.

A soma em si é simples:

V(lance) = mudança na probabilidade de marcar - mudança na probabilidade de sofrer gol

Uma queda na probabilidade de sofrer gol é uma mudança negativa, então ela adiciona valor.

Aqui está um exemplo ilustrativo, com números arredondados para fins didáticos e não de um modelo publicado. Um meia dá um passe progressivo do círculo central até a beirada da área adversária. A chance de marcar em breve era de aproximadamente 0,6% enquanto a bola estava em uma área segura, e agora é de aproximadamente 5% porque está em um lugar perigoso, com pouca mudança na chance de sofrer. Isso é um VAEP de aproximadamente +0,04 para um único passe. Um lance que aumenta a chance de marcar em 0,05 e reduz a chance de sofrer em 0,01 pontua 0,05 - (-0,01) = +0,06.

Saber colocar um número em contribuições que antes eram invisíveis é exatamente o que torna o VAEP útil para identificar ineficiências no mercado.

VAEP não é a única maneira de atribuir valor à posse de bola. Vários frameworks fazem um trabalho semelhante, e saber como eles diferem ajuda você a escolher a ferramenta certa para a pergunta que está fazendo.

Esses frameworks geralmente concordam no quadro geral e diferem em ações individuais e em quanto contexto eles consideram. É por isso que compará-los lado a lado é melhor do que escolher um e ignorar o resto. O cartão de visita do VAEP é que ele recompensa o lado defensivo do jogo, não apenas o progresso para cima no campo.

Para uma análise mais próxima do mais simples do grupo, leia nosso guia sobre Ameaça Esperada (xT) na análise de futebol. Para o tour completo, veja nosso guia sobre modelos de valor de posse na análise de futebol.

O valor prático da VAEP para a análise de apostas esportivas se resume a uma coisa: ela mostra o que as estatísticas padrão não mostram.

Gols e assistências subestimam jogadores cujo trabalho está na construção de jogadas, nas ações defensivas e no pressing, e a VAEP tenta medir exatamente isso. Um jogador com uma VAEP forte por 90 minutos, mas números modestos em gols e assistências, é um candidato para uma análise mais detalhada, especialmente se o mercado estiver precificando-o com base na reputação ou em uma sequência recente de gols. No entanto, verifique os minutos de jogo de uma temporada inteira antes de confiar no número. Um mês bom pode te enganar.

O que a evidência diz? A pesquisa original e trabalhos acadêmicos posteriores relatam que a metodologia identifica jogadores cuja contribuição as estatísticas tradicionais subvalorizam, e que modelos de valor de posse de bola podem adicionar alguma informação preditiva além do xG. O tamanho desse ganho depende dos dados e do teste, então verifique qualquer vantagem alegada no seu próprio conjunto de dados antes de apostar dinheiro nisso.

O pré-assist

Um passe em profundidade rompe a defesa e cria a oportunidade para um companheiro, que ajeita a bola para o gol. As estatísticas tradicionais creditam apenas o último passe. O VAEP também dá sua parte ao passe em profundidade, porque ele moveu a bola para uma área perigosa e aumentou as chances de gol do time. (Isso é uma ilustração da lógica, não um jogo específico.) Para quem está olhando apostas em jogadores, é uma maneira de encontrar os criadores por trás dos criadores.

O passe para trás arriscado

Um defensor dá um passe curto para trás perto do seu próprio gol. O VAEP pode atribuir um valor negativo a isso: a bola se afastou do gol adversário, e a posse de bola em uma área perigosa pode aumentar a chance de sofrer gol. Ao identificar um time que faz isso constantemente, você encontrou um candidato para acompanhar nos mercados de gols e clean sheets.

O crucial carrinho

Um carrinho na linha da área pontua alto, porque ele reduz as chances de gol do oponente e pode recuperar a posse da bola. É assim que você encontra defensores cujo valor vai além do que as estatísticas de clean sheets e carrinhos ganhos podem mostrar.

A ação falha, mas útil

Um cruzamento não encontra o alvo, mas o corte da bola fica com um companheiro em uma posição melhor. Modelos de valor de posse podem dar a essa sequência um pequeno valor positivo, porque a bola terminou em um lugar melhor em um curto intervalo de tempo. É uma lente útil para times que criam muito, mas não finalizam.

Caça por times subavaliados. Procure por equipes com um VAEP agregado alto, mas com uma conversão de gols baixa. Elas podem estar criando mais perigo do que os gols indicam e estar prestes a sofrer uma regressão positiva, o que é crucial em mercados de longo prazo, como totais de pontos e batalhas contra o rebaixamento.

Adicione-o a um modelo de jogo. Insira o VAEP de nível de equipe como uma entrada extra, junto com o xG, e teste se ele melhora as previsões fora da amostra antes de confiar nele. Os ganhos costumam ser modestos e dependem muito do modelo e dos dados.

Trate os sinais ao vivo com cuidado. Um time que encadena posses de alto valor sem marcar pode estar prestes a marcar, mas os sinais durante o jogo são barulhentos e as fontes de dados nem sempre são confiáveis. O Japão liderava a Bélgica por 2-0 na Copa do Mundo de 2018 e perdeu por 3-2, um lembrete justo de como um jogo pode virar rapidamente. Nosso guia completo sobre apostas ao vivo cobre o lado do in-play em mais profundidade.

Olhe para as apostas em jogadores. Jogadores com VAEP alto tendem a se envolver em situações perigosas com mais frequência, o que pode se traduzir em finalizações no gol, toques na área adversária e passes para o último terço do campo. Para mais sobre esses mercados, veja nosso guia sobre mercados de finalizações de jogadores.

Acompanhe transferências. Um clube que contrata um jogador subavaliado com VAEP alto pode superar as expectativas, enquanto um que perde seu líder em VAEP pode cair, mesmo que o jogador que saiu nunca tenha sido um marcador prolífico.

Perfil de risco e estilo. Times cheios de jogadores que tentam ações de alto valor, mas arriscadas, tendem a ser mais voláteis, o que é útil para mercados de over/under e handicap. Equipes que criam a maior parte de seu valor nas alas podem ter dificuldades contra defesas compactas, enquanto aquelas com um VAEP defensivo forte podem ser melhores underdogs do que as estatísticas tradicionais sugerem.

Nenhum indicador é perfeito, e saber onde estão as limitações do VAEP torna a ferramenta mais útil, e não menos.

Ele só enxerga o que acontece com a bola. Movimentos sem a bola, posicionamento, pressão sem contato e a forma defensiva são invisíveis, então o atacante cuja corrida arrasta dois defensores para fora do lugar não recebe crédito pelo espaço que ele cria. Ele também depende de dados de eventos: provedores diferentes podem gerar valores diferentes para o mesmo jogo, e nem toda liga possui cobertura detalhada.

Os valores individuais são difíceis de explicar em linguagem simples, então observe os padrões agregados em vez de ações isoladas. De jogo em jogo, o VAEP é apenas moderadamente estável. Chutes recebem valores altos, mas são raros e barulhentos, o que é a razão pela qual alguns analistas os excluem das avaliações agregadas. E jogadores de times mais fortes tendem a acumular VAEP positivo simplesmente porque seus lados passam mais tempo em estados de jogo favoráveis, então compare coisas semelhantes.

Quando você compara VAEP vs xG, a principal diferença é o escopo. Gols esperados medem a qualidade do chute, a probabilidade de um chute se transformar em gol. VAEP mede o valor da ação: como qualquer ação, não apenas um chute, afeta a probabilidade de marcar ou sofrer gol.

Nossa visão é que você não precisa escolher. xG te diz sobre a qualidade das chances e a finalização, VAEP te diz sobre a contribuição geral, e os dois juntos te dão uma imagem muito mais completa do que qualquer um isolado.

• Use o VAEP por 90 minutos para identificar jogadores subavaliados. Verifique primeiro o tamanho da amostra: minutos de uma temporada completa, não um bom mês.
• Leia o VAEP do time junto com o xG, não no lugar dele. Quando os dois divergem dos resultados, você encontrou um time que merece uma segunda olhada.
• Procure por times com alto VAEP e poucos gols em mercados de longo prazo. Totais de pontos e a briga contra o rebaixamento são onde a regressão positiva tem tempo para aparecer.
• Teste qualquer modelo baseado em VAEP fora da amostra antes de apostar dinheiro real nele.
• Mantenha as apostas ao vivo pequenas. Os sinais in-play são barulhentos e os feeds de dados podem atrasar.
• Conheça os limites: apenas ações com a bola, dependente do provedor de dados e não muito estável de jogo para jogo.

Usado com cuidado, o VAEP ajuda a fazer perguntas melhores sobre jogadores e times, que é onde as estratégias de apostas em futebol que funcionam tendem a começar. Não importa o que você apostar, defina sua stake antes do apito e siga-a.

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• Ameaça Esperada (xT) no Futebol: Guia Completo de Analytics
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