Rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras. Esta máxima del mundo bursátil podría aplicarse perfectamente al SuperManager acb, especialmente cuando hablamos de valoración y nos adentramos en la segunda vuelta de la competición. Y es que todos –yo el primero– caemos cada año en la tentación de mirar los datos de la primera vuelta para decidir nuestros cambios en la segunda: "Birutis le hizo un 37 al Unicaja en la ida y seguro que se vuelve a salir" [luego hizo un 0]; "No me fio de Dubljevic en Tenerife, que en Valencia contra Shermadini ya se quedó en 0" [luego hizo un 27]. Y aunque parezca tener su lógica y quedarás como un experto si lo dices en Twitter, los datos parecen decirnos que es un error.
La nube de puntos de arriba, basada en una muestra de más de 5.000 partidos de la temporada 20/21, nos indica que predecir la valoración de un jugador ante su próximo rival mirando lo que hizo en el partido de la primera vuelta, ante ese mismo rival, es casi imposible. Como en los casos de Birutis o Dubljevic mencionados al principio, vemos a jugadores pasar de un 42 a un 3 o de un -8 a un 26. Pero también vemos casi cualquier otra combinación de valoraciones, sin una clara relación. En definitiva, una lotería. O casi, porque si queremos ver el vaso un poco lleno, también se aprecia una ligera tendencia que dice que un jugador tiene una probabilidad mayor de hacerlo bien si lo hizo ya bien en el partido de la primera vuelta. Veámoslo con probabilidades.
Comparando los extremos, si un jugador hizo un negativo o un cero en la primera vuelta, la probabilidad de que no pase del 5 en la segunda vuelta es muy alta (55%), mientras que si el jugador se salió en la ida (más de 25) esa probabilidad de pinchazo baja hasta el 16%. Por otro lado, un jugador que pinchó (0 ó menos) en la ida tiene apenas un 6% de probabilidades de pasar de 20 en la vuelta, mientras que el que ya se salió en la primera vuelta alcanza el 18%. Así que la información no es del todo inútil, pero los porcentajes tampoco son para tirar cohetes. De hecho, si el jugador se salió en la primera vuelta, hay casi el doble de probabilidades de que no pase de 10 que de que supere los 20 (36% contra 18%).
¿Y si reducimos el análisis a jugadores de un valor mínimo? Digamos, por ejemplo, de 600.000 en adelante. Al fin y al cabo, es difícil que fichemos a un jugador muy barato incluso si se salió en la primera vuelta.
Aquí la cosa mejora un poco más. Fichar a un jugador de más de 600.000 y que además hiciera más de 25 en la ida nos deja casi garantía (90%) de que no hará 5 o menos. Y con cerca de un 50% de probabilidades de que supere los 15 en la vuelta. Sigue siendo tirar una moneda al aire, pero ya no es tan, tan aleatorio como parecía al principio.
Jugadores con más y menos memoria
Para acabar, hemos analizado los datos de la pasada temporada de cada uno de los jugadores, observando que algunos de ellos (como Alex Renfroe, Darío Brizuela o Matt Costello) tuvieron una mayor consistencia, valorando de forma más similar (y por tanto más predecible) en los dos partidos contra el mismo rival. Sin embargo, otros jugadores top (como Clevin Hannah, Dylan Ennis o Bojan Dubljevic) tuvieron mucha menos “memoria” y valoraron de forma más impredecible en el partido de la segunda vuelta. Aunque estas diferencias puedan ser resultado de momentos de forma, dinámicas o incluso cambios relevantes en los equipos (composición, entrenadores, roles, etc.) os dejo aquí al equipo más “predecible” y al menos de la pasada temporada por si os ayuda a tomar decisiones con jugadores concretos.
Lo dicho, utilizar las valoraciones del partido de la primera vuelta para decidir tus cambios tiene su lógica y en algunos casos puede dar información interesante. Pero mucho cuidado, que el nivel de variabilidad es enorme y, adaptando la máxima con la que empezábamos este artículo, "grandes valoraciones pasadas no garantizan grandes valoraciones futuras".
Esperando que sigamos camino de la normalidad en el juego y en nuestro día a día en general, os deseo mucha suerte para la jornada 21.