Modelo de Poisson Aplicado às Apostas de Futebol: Calcular Probabilidades de Golos

A carregar...

Caderno aberto com fórmulas matemáticas ao lado de um relvado de futebol visto de cima

Uma Fórmula do Século XIX que Ainda Prevê Golos no Futebol Moderno

Em 2019, experimentei pela primeira vez aplicar uma fórmula inventada por um matemático francês em 1837 a um jogo do campeonato português. Siméon Denis Poisson nunca viu um jogo de futebol na vida, mas o modelo que desenvolveu para descrever a probabilidade de eventos raros e independentes encaixa no futebol com uma precisão que continua a surpreender-me quase uma década depois.

O raciocínio é direto: os golos num jogo de futebol são eventos relativamente raros, distribuídos ao longo de 90 minutos, e a probabilidade de cada golo não depende – pelo menos na teoria – dos golos anteriores. Estas condições são exatamente o cenário para o qual Poisson desenhou a sua distribuição. E é por isso que, num desporto onde o futebol representa 35% de todo o mercado mundial de apostas desportivas, esta fórmula continua a ser uma das ferramentas mais subestimadas ao dispor de quem aposta com método.

Não é uma bola de cristal. Nenhum modelo é. Mas se quisermos ir além do “acho que o Benfica ganha” e produzir números concretos – probabilidades de resultados exatos, linhas de over/under, handicaps – o Poisson é o ponto de partida mais sólido que conheço. E o melhor: não exige software caro nem conhecimentos de programação. Uma folha de cálculo e meia hora de trabalho bastam.

A Fórmula de Poisson: Variáveis, Cálculo e Interpretação

Há quem fuja de fórmulas, e compreendo. Mas esta merece a atenção de qualquer apostador sério, porque transforma informação pública – médias de golos – em probabilidades que podemos comparar diretamente com as odds das casas de apostas.

A fórmula é esta: P(x) = (e^-λ * λ^x) / x! – onde λ é a média esperada de golos de uma equipa num dado jogo, x é o número de golos cuja probabilidade queremos calcular, e é a constante de Euler (aproximadamente 2,71828), e x! é o fatorial de x.

O que precisamos saber na prática: como calcular o lambda para cada equipa. E aqui entra o trabalho preparatório. O lambda de uma equipa num jogo específico resulta do cruzamento entre a sua força atacante e a fragilidade defensiva do adversário, ajustado pela média da liga.

Os passos são os seguintes. Primeiro, recolhemos a média de golos marcados e sofridos por jogo de cada equipa na temporada – idealmente separando casa e fora. Segundo, calculamos a força atacante de cada equipa dividindo a sua média de golos marcados pela média geral da liga. Terceiro, calculamos a força defensiva dividindo a média de golos sofridos pela média geral da liga. Quarto, para obter o lambda da equipa da casa, multiplicamos a sua força atacante pela força defensiva do visitante e pela média de golos por jogo da liga em casa. Para o visitante, fazemos o inverso.

Com os dois lambdas em mãos, a fórmula de Poisson dá-nos a probabilidade de cada equipa marcar 0, 1, 2, 3, 4 ou mais golos. A partir daí, construímos uma matriz de resultados: a probabilidade de cada resultado exato é simplesmente o produto das probabilidades individuais de golos de cada equipa. Um 2-1 resulta de multiplicar P(casa=2) por P(fora=1).

Exemplo rápido com números fictícios: se o lambda da equipa da casa é 1,6 e o do visitante é 0,9, a probabilidade de a equipa da casa marcar exatamente 1 golo é P(1) = (e^-1,6 * 1,6^1) / 1! = 0,2019 * 1,6 / 1 = 0,3230 – ou seja, 32,3%. A probabilidade de marcar exatamente 0 golos é P(0) = e^-1,6 = 20,2%. E assim sucessivamente para 2, 3, 4 golos.

O que este exercício nos dá não é uma previsão do resultado, mas sim uma distribuição de probabilidades que podemos sobrepor às odds do mercado. Se a nossa matriz indica 28% de probabilidade para um resultado e as odds implicam apenas 20%, temos uma potencial aposta de valor.

Aplicação Prática: Prever o Resultado de um Jogo da Liga Portugal

Vou fazer o exercício completo com dados realistas da Liga Portugal, porque é no campeonato português que a maioria dos leitores deste site concentra as suas apostas – o futebol absorve 71,8% de todas as apostas desportivas feitas em Portugal, e a Liga Portugal sozinha representa 11,4% desse volume.

Suponhamos um jogo entre uma equipa da metade superior da tabela a jogar em casa contra uma equipa da metade inferior. Os dados da temporada indicam o seguinte: a equipa da casa marca em média 1,7 golos por jogo em casa e sofre 0,8. O visitante marca em média 0,9 golos por jogo fora e sofre 1,5. A média geral da liga é de 1,3 golos por jogo para equipas da casa e 1,0 para visitantes.

Calculamos a força atacante da equipa da casa: 1,7 / 1,3 = 1,308. A força defensiva do visitante: 1,5 / 1,3 = 1,154. O lambda da equipa da casa é portanto 1,308 * 1,154 * 1,3 = 1,962. Para o visitante: força atacante = 0,9 / 1,0 = 0,900, força defensiva da casa = 0,8 / 1,0 = 0,800. Lambda do visitante = 0,900 * 0,800 * 1,0 = 0,720.

Com lambdas de 1,962 e 0,720, a fórmula de Poisson dá-nos as seguintes probabilidades para cada equipa marcar x golos:

Equipa da casa: 0 golos = 14,1%, 1 golo = 27,6%, 2 golos = 27,1%, 3 golos = 17,7%, 4+ golos = 13,5%. Visitante: 0 golos = 48,7%, 1 golo = 35,1%, 2 golos = 12,6%, 3+ golos = 3,6%.

Construindo a matriz de resultados, obtemos: 0-0 = 6,9%, 1-0 = 13,4%, 2-0 = 13,2%, 2-1 = 9,5%, 1-1 = 9,7%, 3-0 = 8,6%. Somando todas as combinações: vitória da casa = 68,4%, empate = 17,4%, vitória do visitante = 14,2%.

Agora o passo decisivo: comparamos estas probabilidades com as odds oferecidas pelo mercado. Se a casa de apostas oferece 1,40 para a vitória da casa, a probabilidade implícita é de 71,4%, e o Poisson indica 68,4% – ligeiramente abaixo, o que sugere ausência de valor nessa seleção. Mas se as odds do empate a 5,50 implicam 18,2% e o modelo indica 17,4%, também não há edge ali. Onde encontro valor com frequência é nos mercados de golos: se o over 2,5 paga 1,85 mas o modelo aponta para 52,3% de probabilidade contra os 54,1% implícitos, a margem não existe.

O exercício não termina com um jogo. O poder do Poisson está na repetição sistemática: aplicar a mesma metodologia a dezenas de jogos por jornada e filtrar apenas aqueles onde existe discrepância significativa entre a probabilidade do modelo e a probabilidade implícita nas odds.

Limitações do Modelo de Poisson nas Apostas

Seria desonesto da minha parte apresentar o Poisson como uma solução completa. Depois de anos a utilizá-lo, conheço os seus pontos cegos tão bem como as suas forças, e qualquer apostador que o adote sem entender as limitações vai acabar a confiar demais nos números.

A primeira limitação é a mais óbvia: o modelo assume que os golos são eventos independentes. Na realidade, um golo aos 20 minutos altera radicalmente a dinâmica tática do jogo – a equipa que está a perder arrisca mais, a que lidera recua. O Poisson não captura este efeito. É por isso que funciona melhor para apostas pré-jogo do que para apostas ao vivo.

A segunda limitação é que o modelo depende inteiramente da qualidade dos dados que lhe fornecemos. Se usarmos médias de toda a temporada sem ajustar para lesões, suspensões ou alterações de treinador, o lambda resultante pode estar desatualizado. O Sportradar identificou 618 jogos suspeitos de manipulação no futebol em 2025, uma redução face aos 730 do ano anterior – o que mostra que até os dados históricos de algumas ligas podem estar contaminados por resultados que não refletem o desempenho real das equipas.

A terceira limitação é a insensibilidade a contextos específicos: derbies, jogos de final de temporada com motivações assimétricas, condições meteorológicas extremas. O Poisson trata um jogo da 1.ª jornada e um jogo de relegação da mesma forma – e qualquer pessoa que veja futebol sabe que não são a mesma coisa.

A quarta, e talvez a mais importante para apostadores avançados: o Poisson não lida bem com equipas de perfil extremo. Equipas ultra-defensivas que empatam muitos jogos 0-0, ou equipas que marcam em rajadas, desviam-se da distribuição teórica. Para estes casos, modelos mais sofisticados como a distribuição binomial negativa ou modelos bivariados que consideram a correlação entre golos das duas equipas podem ser mais adequados.

Dito isto, para a grande maioria dos jogos de ligas regulares europeias, o Poisson oferece uma aproximação surpreendentemente boa. Uso-o como primeiro filtro – nunca como decisão final. A decisão final envolve cruzar o resultado do modelo com a análise de value betting, a leitura qualitativa do jogo e a gestão de banca que protege o capital quando o modelo falha.

O modelo de Poisson funciona para todos os campeonatos de futebol?

Funciona melhor em ligas com amostras grandes e resultados mais previsíveis, como as principais ligas europeias. Em ligas com menos jogos por temporada ou com maior variabilidade de qualidade entre equipas, a precisão diminui. A Liga Portugal, com 18 equipas e 34 jornadas, oferece uma amostra razoável para aplicar o modelo com resultados consistentes.

Que dados são necessários para aplicar o modelo de Poisson a um jogo?

O mínimo é a média de golos marcados e sofridos por jogo de cada equipa, separando jogos em casa e fora, e a média geral da liga. Quanto mais granulares os dados – últimos 10 jogos em vez de toda a temporada, por exemplo – mais ajustado será o lambda. Bases de dados gratuitas como FBref fornecem estas estatísticas para as principais ligas.