Pesquisa

Como as previsões são construídas — e por que você pode confiar nelas

Cada probabilidade é submetida a um backtest walk-forward com um portão de 8×90 dias antes de ser publicada, e depois avaliada ao vivo contra resultados reais enquanto o torneio acontece — metodologia, backtests e limitações totalmente abertos, incluindo os experimentos que falharam.

50 artigos curtos, 22 documentos de metodologia, 25 notas de pesquisa e backtest.

3 modelos independentes, combinados
Portão walk-forward de 8×90 dias
Experimentos fracassados publicados
Construído apenas com dados públicos

Você pode confiar nos números?

Feito para ser verificado

O que determina se as probabilidades publicadas merecem ser levadas a sério: como se sustentam diante de resultados reais, os fracassos publicados junto com os acertos e o registro versionado por trás de cada número.

O argumento completo · gratuito

Why trust these numbers

A probability publication is a credibility game. Anyone can publish numbers; the question is whether those numbers track outcomes once the matches finish. This page collects the d…

Acompanhamento de calibração ao vivo

Os números acompanham os resultados?

Brier score e calibração por nível, avaliados contra resultados reais e atualizados durante o torneio. Um resultado avaliado em 70% deveria acontecer cerca de 70% das vezes — é aqui que você verifica.

Resultados negativos

Os experimentos que falharam

Cada variante do modelo que não passou pelo portão, publicada integralmente com seu veredito. Os não publicados são tão visíveis quanto os acertos.

Registro de alterações do modelo

Cada versão, registrada

O histórico versionado do modelo — cada retreinamento e mudança de arquitetura, com o Brier score no momento da publicação e link para as notas completas. O número em cada página remonta a uma linha datada aqui.

Metodologia essencial

Comece aqui

Os três documentos para ler primeiro se você quer saber como o modelo funciona. Leitura completa e gratuita.

How we make predictions

How our 2026 World Cup prediction model works

Our 2026 FIFA World Cup forecasts come from a statistical prediction model that blends three approaches — an Elo rating system, a Dixon-Coles Poisson goals model, and a hierarchic…

How we make predictions

What we predict and how

For every prediction target — match outcomes, goal totals, scorelines, individual player events — there's a standard modelling approach and a set of input variables. This page cat…

Behind the scenes

Where our data comes from

The quality of any prediction depends on the data behind it. This page maps every data source we use — from free public archives to commercial feeds — and explains what each one p…

Todos os 22 documentos →

O que tentamos

Notas de pesquisa

Registros de decisão da construção do modelo: hipótese, backtest, resultado e veredito de publicar ou não. Os experimentos fracassados permanecem no registro junto com os bem-sucedidos.

Shipped · 29 June 2026

Neural Poisson: a nonlinear extension of Dixon-Coles

The ensemble's three existing models share a structural constraint:

Not shipped · 3 June 2026

A within-match chase layer "passes" the headline gate — and the placebo proves it shouldn't

The feasibility probe found that, after controlling for team strength, only

Shipped · 31 May 2026

Testing our approach on the Champions League final

The `/test/live/<slug>/` route renders the live-tracker pipeline

Todas as 25 notas de pesquisa →

Últimos artigos

O que mudou recentemente

Notas curtas das execuções e descobertas mais recentes do modelo.

1 July 2026 · edwin-chan