538: Come funzionano le nostre previsioni per la stagione NBA 2015-2016

Ecco la prima traduzione di un nuovo ciclo di articoli sulla NBA tratti da FiveThirtyEight. FiveThirtyEight è un sito di analisi e previsioni creato nel 2008 dalla mente geniale di Nate Silver. Dopo essere stato ospitato dal New York Times, nel 2014 è passato a far parte di ESPN. Il pezzo di oggi è stato scritto da Jay Boice ed è stato pubblicato il 7 dicembre con il titolo How Our 2015-16 NBA Predictions Work. Per capire la filosofia dietro all’articolo e al sito in generale (che si occupa di sport, politica, economia e non solo), prendiamo le parole dello stesso Silver dal suo libro, Il segnale e il rumore. Arte e scienza della previsione (Fandango, 2013): «La filosofia di questo libro è che una previsione è tanto un mezzo quanto un fine. E la previsione gioca un ruolo centrale nella dimostrazione delle ipotesi, per esempio, e di riflesso nella scienza in generale. Come ha scritto lo statistico George P.E. Box: “Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni modelli sono utili”. […] La chiave è ricordare che un modello è uno strumento che ci aiuta a capire la complessità dell’universo, e mai un sostituto di esso».

Durante gli scorsi playoff NBA abbiamo inaugurato i nostri NBA Elo ratings e li abbiamo usati per individuare la migliore squadra NBA di sempre, per rappresentare la storia completa della NBA e per provare a capire bene quanto effettivamente forti fossero gli Warriors. Questa stagione abbiamo ampliato questo modello per integrare il nostro sistema di rating dei giocatori, chiamato CARMELO (Career-Arc Regression Model Estimator with Local Optimization). Abbiamo così costruito un sistema di previsioni interattivo sulla NBA che stima le percentuali di vittoria per ogni partita e mostra la proiezione del record ipotetico per ciascuna squadra, oltre alle probabilità che ciascuna squadra arrivi ai playoff o vinca le finali.

Infatti prima dell’inizio di questa stagione NBA, FiveThirtyEight aveva creato CARMELO, un sistema che traccia la carriera futura di ogni giocatore NBA attuale basandosi sulla comparazione con giocatori simili della storia passata della lega. Abbiamo quindi pubblicato uno strumento interattivo per navigare tra queste proiezioni, oltre alle anticipazioni stimate di ogni squadra NBA e una previsione per la stagione 2015-2016. Siamo sempre stati grandi fan degli Elo ratings, un sistema semplice creato da Arpad Elo per calcolare il valore degli scacchisti, e li abbiamo già applicati al tennis, al football e al baseball. Quindi, per quanto riguarda le nostre previsioni per la stagione NBA 2015-2016, abbiamo combinato i due sistemi per dare vita a quelli che abbiamo chiamato CARM-Elo ratings, che possiamo usare per calcolare il vincitore probabile e il divario in punti di ogni partita NBA e per determinare quali squadre sono destinate ad arrivare ai playoff o a vincere il titolo.

Perché scomodarsi a creare questo nuovo modello se già esisteva Elo? Un motivo non trascurabile: sebbene gli Elo ratings abbiano alcuni vantaggi (per funzionare hanno bisogno per ogni partita solo del risultato finale e del luogo in cui si è giocato, ossia dati disponibili per quasi tutte le partite del passato; sono facilmente personalizzabili; sono rapidi da calcolare), hanno il grande problema che, se usati per gli sport di squadra, non tengono conto dei cambi nel parco giocatori. In particolare non vengono considerati i trasferimenti o gli ingaggi nel periodo tra una stagione e l’altra; cambiamenti di rosa che possono avere un impatto enorme su una squadra. In passato ci limitavamo a riportare gli Elo ratings della stagione precedente verso un valore medio per i nostri rating in preseason, ma con le proiezioni CARMELO abbiamo strumenti migliori per valutare l’impatto del mercato estivo. (Per il fatto di utilizzare un sistema basato sui giocatori possiamo potenzialmente applicare degli aggiustamenti empirici ai rating delle squadre via via che i giocatori vengono scambiati o si infortunano. Per il momento non abbiamo pensato di fare nessun aggiustamento, anche se potremmo applicarli più avanti nella stagione.)

Per le previsioni NBA 2015-2016, abbiamo convertito le nostre proiezioni CARMELO fatte prima dell’inizio della stagione per poterle comparare con i nostri NBA Elo ratings (dove il valore medio è 1505). Qua sotto potete vedere le cinque squadre che hanno fatto registrare l’incremento maggiore e le cinque che invece hanno visto il proprio rating calare di più, secondo il sistema combinato CARM-Elo.

Quest’anno i Thunder sono tornati con il roster al completo, e CARMELO ha previsto un grosso miglioramento rispetto alla stagione 2014-2015, in cui Kevin Durant ha saltato 55 partite. All’estremo opposto, i Nets (che hanno lasciato partire Deron Williams) sono nel pieno del cosiddetto “anno di transizione”, e CARMELO non si è lasciato impressionare da ingaggi estivi come quello di Andrea Bargnani.

Grazie a questi CARM-Elo ratings, possiamo calcolare il vincitore probabile e lo scarto in punti per ogni partita NBA. Prima di ogni incontro alla squadra di casa viene assegnato un bonus standard (circa 92 punti CARM-Elo), mentre il margine di vittoria serve ad aggiustare il rating delle squadre dopo ogni partita. Oltre agli aggiustamenti standard, ci sono altri fattori che vengono considerati:

- La stanchezza. Giocare due sere di seguito è duro per i giocatori NBA. Le squadre che sono scese in campo il giorno prima ricevono un malus di circa 46 punti CARM-Elo, equivalente grosso modo a una riduzione del 5% sulle probabilità di vittoria. Se entrambe le squadre hanno giocato la sera prima le penalità si annullano a vicenda.

- I viaggi. Le squadre ricevono penalità a seconda della distanza percorsa per arrivare al luogo dell’incontro. Per una tratta come Boston-Los Angeles, la squadra viaggiante perde circa 16 punti CARM-Elo, per una riduzione delle probabilità di vittoria del 2%. Questi malus sugli spostamenti sono calcolati in maniera lineare, quindi un viaggio di 3.000 chilometri inciderà il doppio di uno di 1.500.

- L’altitudine. Oltre al classico vantaggio del fattore campo, le squadre la cui arena si trova ad altitudini elevate ricevono un bonus extra quando giocano in casa. In particolare i Denver Nuggets e gli Utah Jazz hanno sempre avuto un vantaggio maggiore dal giocare nel proprio palazzo. Ciò ammonta per esempio a circa 47 punti CARM-Elo per quanto riguarda il fattore campo dei Nuggets. Così come per i viaggi, il bonus relativo all’altitudine si comporta come una funzione lineare.

Una volta calcolati gli aggiustamenti, lanciamo 10.000 simulazioni della stagione regolare per avere il record finale medio di ogni squadra e la percentuale di simulazioni in cui la squadra raggiunge i playoff. Quindi usiamo le regole NBA (inclusa quella nuova che prevede che ai fini del posizionamento in conference conta solo il record generale) per stilare la griglia, prima di lanciare altre 10.000 simulazioni dei playoff e ricavare il vincitore finale.

Così come per le previsioni in altri sport, le nostre simulazioni sono “dinamiche”, nel senso che sono programmate in modo che il CARM-Elo rating di ogni squadra si aggiorni dopo ogni partita simulata; può sembrare banale ma non lo è: sostanzialmente così facendo si dà la possibilità di considerare possibili strisce vincenti o perdenti, oltre ad aumentare l’incertezza della proiezione delle sorti di una squadra mano a mano che ci si allontana dal presente. Questo tende a ridurre le probabilità di playoff e di titolo rispetto a una simulazione “statica”. Giusto per fare un esempio, il nostro modello dà agli Warriors una percentuale del 52% di vincere il titolo NBA; un numero abbastanza alto, ma che sarebbe ancora più alto (73%) senza l’aggiustamento di cui sopra.

Per ogni squadra continueremo a mettere i nostri Elo ratings storici sia accanto ai CARM-Elo ratings sia nella nostra storia completa della NBA. I tradizionali Elo ratings forniscono ancora un buon metro per osservare la stagione in corso nel contesto della storia NBA/ABA. Nell’arco di una stagione i CARM-Elo ratings e gli Elo ratings tenderanno a convergere.

È consigliabile usare i nostri risultati per scommettere? Probabilmente no. Abbiamo eseguito un test retroattivo sulle ultime tre stagioni NBA (più le partite giocate finora) e abbiamo riscontrato che (immaginando di scommettere su Bovada) le ipotesi erano vincenti nel 51% dei casi. Non male, ma non abbastanza da ammortizzare la commissione del bookmaker. Per quanto riguarda invece la capacità del modello di predire correttamente il risultato secco degli incontri, il record di quest’anno aggiornato alle 16 (ora di New York) del 7 dicembre è 193-110.

Scriveteci se avete domande su come funzionano le previsioni. Speriamo che continuerete a seguire la stagione NBA insieme a noi.

Traduzione di Giacomo Sauro

Articolo di Jay Boyce
How Our 2015-16 NBA Predictions Work