Una simulación Monte Carlo repite un modelo aleatorio para explorar trayectorias posibles. Ayuda a preparar límites de riesgo. No demuestra que las probabilidades elegidas correspondan al mundo real.
Fijar los parámetros antes de lanzarla
Un ejemplo sencillo usa 1.000€ de bankroll, un importe fijo de 10€, 1.000 apuestas, una cuota de 2,00 y un 52,5 % de acierto. La esperanza es de 10 × (0,525 × 2 − 1) = 0,50€ por apuesta, es decir, 500€ en toda la serie si todas las apuestas pueden realizarse.
Precisa si la simulación detiene una trayectoria cuando el capital queda por debajo del importe. Esa parada cambia los resultados: una trayectoria arruinada no puede seguir produciendo el mismo volumen de apuestas.
Comparar varias hipótesis
| Escenario | Probabilidad a cuota 2,00 | Rendimiento esperado |
|---|---|---|
| Hipótesis favorable | 52,5 % | +5 % |
| Ventaja reducida | 51 % | +2 % |
| Sin ventaja | 50 % | 0 % |
| Hipótesis desfavorable | 49 % | −2 % |
El escenario desfavorable es útil: tu estimación puede ser errónea o haber dejado de corresponder al mercado. Prueba también la concentración de apuestas en un mismo evento.
Leer los resultados
Mira el capital final, el drawdown máximo y la frecuencia con la que se cruza un umbral definido. Un percentil del 5 % del capital final indica que el 5 % de las trayectorias simuladas terminan por debajo de ese valor.
Se trata de un intervalo de resultados según el modelo, no de un intervalo de confianza sobre tu ventaja real. Una trayectoria mediana puede ocultar una caída fuerte por el camino.
Entender las rachas perdedoras
La probabilidad de perder las nueve próximas apuestas independientes al 50 % es 0,5^9 ≈ 0,195 %. La probabilidad de encontrar al menos una racha así en algún momento de 1.000 apuestas es mucho mayor, porque hay muchas posiciones posibles y se solapan. Hace falta un cálculo de rachas o una simulación; multiplicar ingenuamente por el número de posiciones da un resultado erróneo.
Pasar a una decisión
Reduce la exposición si los escenarios plausibles superan tu límite de pérdida. Guarda los parámetros, el número de simulaciones y la semilla usada. No presentes una curva ilustrativa como un rendimiento realizado.
Complétalo con el riesgo de ruina y los límites del p-valor.
Un orden de magnitud sin simular
Para el ejemplo anterior (1.000 apuestas a cuota 2,00, 52,5 % de acierto, 10€ de importe), la desviación típica del beneficio total es 2 × 10 × √(1.000 × 0,525 × 0,475) ≈ 447€. En torno a una esperanza de +500€, unas dos trayectorias de cada tres terminan entre +53€ y +947€, y alrededor del 13 % terminan en pérdidas, según la aproximación normal y sin parada en caso de ruina.
Dicho de otro modo, un método realmente ganador al +5 % termina en negativo aproximadamente una vez de cada ocho tras 1.000 apuestas. La simulación sirve después para añadir lo que este cálculo ignora: cuotas variables, importes proporcionales, umbral de parada.
Las rachas perdedoras, en cifras
En 1.000 apuestas independientes al 50 %, el número esperado de rachas de al menos nueve derrotas ronda 0,97. La aproximación de Poisson da entonces una probabilidad de alrededor del 62 % de encontrar al menos una. Una racha de nueve derrotas no es, por tanto, una señal de alarma en sí misma con ese volumen.
Errores frecuentes
- Simular con el porcentaje de acierto observado como si fuera exacto. Prueba también valores más prudentes.
- Olvidar la correlación: varias apuestas sobre el mismo partido o la misma liga no se compensan.
- Demasiadas pocas trayectorias, o sin semilla: los percentiles cambian de una ejecución a otra.
Ponerlo en práctica con SCANbet
El simulador Monte Carlo de bankroll genera trayectorias a partir de tus hipótesis. Compara después el drawdown real de tu panel de control con la distribución simulada: un drawdown mucho más profundo que los escenarios plausibles merece una revisión. La calculadora de rachas perdedoras y la calculadora de drawdown completan el ejercicio.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas trayectorias hay que simular?
Las suficientes para que los percentiles casi no se muevan cuando relanzas con otra semilla. Varios miles de trayectorias suelen bastar para un modelo sencillo.
¿Tiene en cuenta la simulación las cuotas variables?
Solo si las modelizas. Puedes extraer las cuotas de la distribución de tus propias apuestas en lugar de usar una cuota única.
¿Qué significa un percentil del 5 % negativo?
Que una de cada veinte trayectorias simuladas termina por debajo de ese valor. No es un escenario extremo improbable: es un resultado para el que hay que estar preparado.