Faz mais de um ano um leitor, o Iago, me enviou um artigo sobre um método astrológico de previsões de futebol usando Midpoints. Midpoints não são tradicionais e têm todos os problemas da pop astrologia das últimas décadas (falta de previsão, sem conhecimento de textos anteriores, falta de coerência com conceitos anteriores, falta de comprovação, ausência de um princípio de prova, excesso de falsos positivos) mas independente do detalhe eu queria fazer uma exposição mais complexa sobre métodos.

Este com certeza vai ser um dos artigos menos lidos porque vamos falar sobre matemática 😀

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Ao contrário das técnicas de Frawley para jogos de futebol, aqui se tenta não acertar quem ganha, mas ganhar uma aposta do tipo Over ou Under. Isso existe para vários esportes, mas para futebol, o mais comum é apostar se o número total de gols vai ser superior ou inferior a um número como 4,5 (é sempre fracionário para evitar ambiguidade = se for 4 eu ganho, se for 5 você ganha).

Então (1) você não precisa dizer quem ganha (geralmente é o favorito) e basicamente você está apostando se o jogo vai ser movimentado ou não. Os números ao lado são as odds expressas em termos de ganho – por exemplo para o “under 0,5” a direita, se você ganhasse, para cada $1 que apostasse, ganharia $14. Para o over 0,5, se apostasse $1, ganharia apenas $1,02, ou seja, 0,02 de lucro, pois é uma aposta muito segura.

No artigo de Massimo Moras sobre o Over Under, ele usa midpoints – não vamos discutir aqui sua eficiência ou validade: é apenas um ponto criado a partir da posição de dois planetas, funcionando como um aspecto extra ou uma espécie de parte arábica por conjunção. A conjunção do MC com o ponto médio do sol e lua é simplificado como: MC = Sol/Lua. Só conjunções com o ponto médio foram usadas e só configurações que se conectam de alguma forma com o ASC e o MC, já que configurações baseadas apenas em planetas seriam iguais para o mundo todo e por vários dias.

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Metodologia

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Geralmente vemos em astrologia “estudos” que são basicamente dois ou três mapas de celebridade. Já vi por exemplo pessoas falando de “na minha experiência com o método de sitiamento de castelo”… o que pra mim imediatamente mostra que a experiência foi de um ou dois jogos no máximo. Isso não funciona. Tem que olhar no mínimo uma temporada inteira de jogos, todos os jogos, para saber quantas vezes o jogo funciona.

Este não é o caso com Massimo, que procurou um método estatístico para a Série Italiana da Premier League de 2011 a 2015. 560 jogos representam o grupo Under e 660 jogos para o grupo Over. Realmente uma amostra extensiva, que raramente vemos em astrologia. A partir daí ele olhou configurações de Midpoints que apareciam mais em Over e configurações que apareciam mais em Under.

Um ponto importante é que ele usou as probabilidades dos bookmakers já que nem todo jogo é igual. Alguns jogos têm baixa expectativa no número de gols, outros se espera goleadas. Um jogo de 1 a 0 com odds de 1,5 não seria considerado como Under pois foi considerado como sendo comum. Ou seja, o método tenta procurar por zebras, que tem um pagamento muito maior. No entanto, ele fala que o “critério foi rígido” mas não diz qual, acredito que foi a partir de odds = 2 ou probabilidade implicita de 50%, mas não achei isso explícito.

Então foi feita a comparação entre o grupo Under e Over em termos de porcentagem: se a porcentagem for 0,8% o aspecto seria 0,8% mais frequente nos Over do que nos Under. Note que a porcentagem em números absolutos não foi dada = poderia ser por exemplo 90% em um grupo e 90,8% no outro.

Após isso, o método simplesmente soma os midpoints que apareceram em um determinado mapa e soma as probabilidades como se fossem pontos (scores). No exemplo abaixo para um jogo, ele encontrou 6 aspectos – 4 favorecem under, e 2 favorecem Over, e ele simplesmente somou como se fossem scores.

Bayes e Inteligência Artificial

Aqui uma loonga digressão…. esteja avisado

Ultimamente imagino que todos ouviram falar de inteligência artificial. O grosso da IA são métodos razoavelmente antigos de classificação, ordenação e comparação. Vários métodos são usados, como Clusters, KNN, etc, criando scores, dividindo por entropia, árvores, etc. Mas eu gosto de Naive Bayes porque lida organicamente com probabilidades.

O algoritmo de Bayes geralmente é usado para selecionar Spam. No exemplo do vídeo no link, vemos que, parecido com o jogo de futebol, dividimos em dois grupos – o azul são emails normais e em vermelho spams.

Olhando as probabilidades vemos que elas são diferentes nos dois grupos… A palavra friend tem 30% de chances no grupo normal e 14% de chances em spam e por isso pode ser usada como diferenciador

No entanto o raciocínio acima está incompleto. Precisamos, por matemática, multiplicar pela quantidade de spams que recebemos – apenas 1% das mensagens são spam? ou 90%?

A maioria das pessoas tem muita dificuldade com este conceito, então deixe eu tentar uma ilustração. Vamos supor que eu faça uma pesquisa e a maioria dos clientes pobres prefere branco, e a maioria dos clientes ricos prefere preto. Qual vai ser o maior número de vendas?

Se você está pensando “bem, depende de quantos clientes pobres e ricos você tem”, então está no caminho certo. Isso afeta muito coisas como diagnósticos e exames, e médicos geralmente não entendem estatística bayesiana.

Além disso há critérios não matemáticos em vigor: a maioria das pessoas não se importa de receber um spam de vez em quando, mas fica muito brava quando um email importante é classificado errado e vai pra caixa de spam.

Para os jogos de futebol também precisamos dessa etapa – por exemplo, em alguns campeonatos europeus que verifiquei, os Over são como 60% ou mais de todos os jogos, exigindo uma correção.

Ou seja, a situação padrão, a nossa melhor escolha, na ausência de astrologia ou de qualquer informação sobre os times e jogos, seria de apostar 60% do tempo em Over e apenas 40% em Under.

Algumas considerações metodológicas

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Eu não uso midpoints por considerações teóricas e epistemológicas em mapas natais – mas isso não impede que alguém ache valor em apostas de futebol – aí vale o ditado de se você acha que funciona ‘coloque seu dinheiro onde sua boca está”.

O estudo tem o que a graaaande maioria dos estudos em astrologia não tem – trabalho duro. Isso sempre tem que ser elogiado. Fazer “um estudo” sobre midpoints ou partes arábicas ou nodos lunares não é pegar 3 mapas de celebridades. O falecido Robert Zoller ensinava para os alunos que para dizer que uma técnica funciona teste em “pelo menos cinquenta mapas”. Quantas pessoas você já viu fazendo isso. Eu já vi muitas que obviamente nunca testaram nem no próprio mapa.

Não esqueça que apostas são uma maneira muito mais rápida de gastar dinheiro do que de ganhar. Especuladores de bolsa frequentemente ganham por gerenciar o risco. Apostadores de cartas profissionais ganham por saber avaliar as emoções dos outros participantes. Raramente é apenas uma questão de adivinhar um resultado.

O problema mais epistemológico com este estudo é partilhado por todo o campo de Inteligência Artificial – descartar o problema do empirismo e acreditar que “os números não mentem” ou seja, o que apareceu é real. E isso não é científico. Um dado empírico só é científico na medida em que dialoga com as teorias, rejeitando ou confirmando-as. Por exemplo, no caso dos midpoints se você não tem como justificar se uma configuração Jupiter = Nodo/sol é Over ou Under você não tem segurança nenhuma que no próximo jogo, na próxima temporada, se esse resultado vai simplesmente desaparecer nas flutuações estatísticas.

Ou, colocando em palavras mais simples, é o velho adágio de que o passado não é garantia de sucesso no futuro. Use por sua própria conta e risco pois nada garante que correlações que sequer são corroboradas pela astrologia não sejam mais do que co-incidências.



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