Valor Dinâmico do Jogador no Fantasy Basketball
Uma olhada em como o H-scoring muda a forma como os gerentes avaliam os jogadores.
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Índice
- A Necessidade de Cálculo de Valor Dinâmico
- Apresentando o H-scoring
- Componentes Chave do H-scoring
- Como Funciona o H-scoring
- Simulações para Testes
- Estratégia de Punting
- Avaliação da Performance Esperada
- Desafios nos Cálculos de Valor dos Jogadores
- Melhorias Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Fantasy basketball permite que os fãs criem seus próprios times escolhendo jogadores da vida real. Esses jogadores ganham pontos com base no desempenho em jogos reais. Os gerentes precisam fazer escolhas inteligentes baseadas nos valores dos jogadores para ganhar dos adversários. Tradicionalmente, os valores dos jogadores eram calculados de forma estática, o que significa que eles não mudam para refletir as diferentes estratégias que os gerentes podem usar ou a situação atual do draft.
A Necessidade de Cálculo de Valor Dinâmico
Métodos estáticos podem ser fáceis de usar, mas impedem os gerentes de adaptarem suas estratégias durante os drafts. Por exemplo, se um gerente decide ignorar certas categorias para fortalecer outras-uma tática chamada punting-listas estáticas não vão ajudá-lo a tomar as melhores decisões. É necessário um novo método, um que permita aos gerentes ajustarem com base nas condições específicas de seus drafts ou nos jogadores que já escolheram.
Apresentando o H-scoring
H-scoring é uma estrutura para calcular os valores dos jogadores de forma mais dinâmica. Ele permite que os gerentes levem em conta como suas escolhas afetam decisões futuras. Diferente dos rankings estáticos, o H-scoring avalia os jogadores com base na adequação deles à estratégia geral que um gerente tem, dando uma visão melhor de qual jogador escolher a seguir.
Componentes Chave do H-scoring
Estimativa de Diferenças de Categoria: O H-scoring analisa como diferentes jogadores se saem em várias categorias. Ele usa cálculos para avaliar as diferenças nos resultados esperados com base na composição atual do time.
Pesagem de Categorias: Os gerentes frequentemente priorizam certas categorias sobre outras. O H-scoring incorpora isso permitindo que os gerentes definam o quanto cada categoria deve ser valorizada durante os drafts.
Estrutura de Draft: O H-scoring é projetado principalmente para drafts em formato snake, que é um formato popular onde os gerentes se revezam escolhendo jogadores. A abordagem também pode ser adaptada a formatos de leilão, onde os jogadores são comprados em vez de escolhidos.
Como Funciona o H-scoring
O H-scoring baseia-se na avaliação das probabilidades de vencer em várias categorias com base nos jogadores escolhidos. Ele utiliza estatísticas passadas e cenários atuais do draft para estimar qual jogador proporcionaria o maior valor com base em como o draft está se desenrolando.
Distribuição de Desempenho dos Jogadores: O H-scoring assume que os gerentes podem estimar o quão bem os jogadores irão performar com base em dados históricos.
Requisitos de Posição: O fantasy basketball costuma ter regras sobre quantos jogadores de cada posição devem estar em um time. O H-scoring leva essas regras em consideração ao avaliar quais jogadores escolher.
Probabilidades de Vitória nas Categorias: O modelo de H-scoring calcula a probabilidade de vencer em cada categoria com base nas forças e fraquezas do time atual.
Simulações para Testes
Para confirmar a eficácia do H-scoring, simulações de temporadas de fantasy basketball foram realizadas. Nesses testes, times que usaram H-scoring frequentemente superaram aqueles que se basearam em rankings estáticos. Os resultados mostraram que adaptar estratégias com base na situação atual levou a melhores resultados no geral.
Estratégia de Punting
Uma das principais estratégias que o H-scoring considera é o punting. Quando os gerentes decidem ignorar certas categorias de baixo valor, eles podem melhorar sua força geral em outras áreas. O H-scoring ajuda a identificar quais categorias podem ser efetivamente ignoradas com base no elenco de jogadores atual.
Avaliação da Performance Esperada
O H-scoring avalia a performance esperada de um jogador comparando suas estatísticas com a média da sua posição e das categorias em que ele contribui. Com isso, os gerentes conseguem identificar de forma mais eficaz quais jogadores poderiam melhorar as forças do time.
Desafios nos Cálculos de Valor dos Jogadores
Embora o H-scoring tenha mostrado benefícios, ainda existem desafios a serem considerados:
Assumptions sobre o Desempenho dos Jogadores: O H-scoring se baseia em certas suposições sobre como os jogadores se saem. Se um jogador se machucar de repente ou passar por um momento difícil, isso pode comprometer os cálculos.
Tomada de Decisão dos Gerentes: Cada gerente pode ter estratégias diferentes que podem levá-los a escolher jogadores de forma diferente do que o H-scoring sugere. Isso pode afetar o total de jogadores disponíveis durante o draft.
Natureza Dinâmica dos Valores dos Jogadores: Os valores dos jogadores podem mudar rapidamente devido a trocas, lesões ou alterações de desempenho. Um sistema que não se ajuste rapidamente o suficiente pode não ser confiável em situações em tempo real.
Melhorias Futuras
Para tornar o H-scoring ainda mais eficaz, versões futuras poderiam se adaptar a mudanças de desempenho dos jogadores em tempo real e levar em conta as diferentes estratégias que os gerentes podem seguir. Incorporar análises de dados mais complexas e técnicas de aprendizado de máquina poderia aumentar a precisão das previsões de valor dos jogadores.
Conclusão
O H-scoring fornece um método para os gerentes de fantasy basketball tomarem decisões mais informadas, adaptando-se à situação do draft. Ele supera as limitações dos sistemas de ranking estáticos ao permitir o cálculo dinâmico do valor dos jogadores. À medida que o mundo dos esportes de fantasia continua a evoluir, métodos como o H-scoring serão vitais para gerentes que buscam ganhar uma vantagem competitiva em suas ligas.
Título: Dynamic quantification of player value for fantasy basketball
Resumo: Previous work on fantasy basketball quantifies player value for category leagues without taking draft circumstances into account. Quantifying value in this way is convenient, but inherently limited as a strategy, because it precludes the possibility of dynamic adaptation. This work introduces a framework for dynamic algorithms, dubbed "H-scoring", and describes an implementation of the framework for head-to-head formats, dubbed $H_0$. $H_0$ models many of the main aspects of category league strategy including category weighting, positional assignments, and format-specific objectives. Head-to-head simulations provide evidence that $H_0$ outperforms static ranking lists. Category-level results from the simulations reveal that one component of $H_0$'s strategy is punting a subset of categories, which it learns to do implicitly.
Autores: Zach Rosenof
Última atualização: 2024-09-15 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.09884
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.09884
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://ctan.org/pkg/enumitem
- https://math.stackexchange.com/users/484640/jlewk
- https://math.stackexchange.com/q/2942689
- https://arxiv.org/abs/1412.6980
- https://app.podscribe.ai/episode/87459093
- https://arxiv.org/abs/2307.02188
- https://doi.org/10.2307/2347982
- https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linear_sum_assignment.html#rc35ed51944ec-2