Más de 300 sensores por monoplaza: cómo convertir telemetría en ventaja
Mark Wrigley, Head of Betting de la Fórmula 1, lo resume mejor que nadie: la cantidad de datos que genera la F1, y su calidad, es prácticamente ilimitada en términos de lo que se puede hacer con ellos. No es una exageración comercial – es una descripción técnica de un deporte que produce más datos por segundo que cualquier otra competición del mundo.
Cada monoplaza de F1 lleva más de 300 sensores que miden todo: velocidad en cada punto del circuito, temperatura de frenos, presión de neumáticos, carga aerodinámica, consumo de combustible, desgaste de componentes. La mayoría de esos datos son confidenciales – los equipos los guardan como oro -, pero una fracción significativa es pública y accesible para cualquiera que sepa donde mirar. Esa fracción pública es suficiente para construir un modelo de análisis que te de ventaja sobre el apostante medio.
Llevo una década usando datos técnicos para mis apuestas en F1, y en ese tiempo he pasado de usar hojas de cálculo básicas a modelos que incorporan tiempos por sector, brechas entre pilotos, degradación de neumáticos y patrones de pit stop. No necesitas ser data scientist para beneficiarte de los datos – necesitas saber qué indicadores mirar y que significan.
Fuentes de datos publicas: tiempos de sector, intervalos y radios de equipo
La primera fuente de datos, y la más importante, es el timing oficial de la F1. Durante cada sesión – entrenamientos, clasificación y carrera -, la FIA pública en tiempo real los tiempos por vuelta, los tiempos por sector (cada circuito se divide en tres sectores), las brechas entre pilotos, las velocidades en las trampas de velocidad y el compuesto de neumático en uso. Esta información está disponible en la aplicación oficial de F1 y en la página web de la FIA.
Los tiempos por sector son especialmente reveladores. Si un piloto es consistentemente el más rápido en el sector 2 – que en Monza incluye las chicanes y la Variante Ascari – pero pierde tiempo en el sector 1 y 3 – las rectas -, sabes que su coche tiene buena carga aerodinámica pero deficit de potencia. Esa información te permite predecir que en otros circuitos con perfil similar rendra bien, y en circuitos de potencia no. Es el tipo de análisis granular que transforma una apuesta de intuición en una apuesta informada.
La segunda fuente son los radios de equipo. Las comunicaciones entre piloto e ingeniero de carrera se emiten parcialmente durante la retransmisión en directo y se publican completas después de cada sesión. Los radios revelan información táctica en tiempo real: «los neumáticos traseros están acabados», «vamos a hacer undercut», «el motor está sobrecalentando». Para el apostante en directo, un radio escuchado a tiempo puede anticipar un movimiento que las cuotas aún no reflejan.
La tercera fuente son los datos de GPS y telemetría que la F1 pública a través de su API pública – FastF1 es la libreria Python más utilizada para acceder a estos datos. Permiten reconstruir la trayectoria de cada piloto vuelta a vuelta, comparar lineas de conducción entre pilotos y analizar donde se gana y se pierde tiempo. Es una herramienta avanzada, pero no requiere más que conocimientos básicos de programación para empezar a usarla.
Indicadores clave: ritmo de carrera, consistencia y degradación
No todos los datos son igualmente útiles. Después de años filtrando información, he identificado tres indicadores que correlacionan con el rendimiento en carrera mejor que cualquier otro.
El ritmo de carrera – o race pace – es el tiempo medio por vuelta en tandas largas con combustible de carrera. Se mide durante los entrenamientos libres del viernes, cuando los equipos realizan simulaciones de carrera con carga alta de combustible. No es lo mismo que el ritmo de clasificación, donde los coches van ligeros y con el motor al máximo. Un piloto puede ser quinto en clasificación pero tener el mejor ritmo de carrera del campo. Las cuotas del domingo deberían reflejar ese ritmo, pero frecuentemente se anclan más al resultado de la clasificación.
La consistencia de tiempos por vuelta es el segundo indicador. Un piloto que marca vueltas de 1:32.5, 1:32.6, 1:32.4, 1:32.5 es más fiable que uno que hace 1:32.0, 1:33.2, 1:32.1, 1:33.5, aunque el segundo tenga la vuelta individual más rápida. La consistencia predice posiciones finales mejor que la velocidad punta porque en carrera las posiciones se ganan con regularidad, no con destellos.
La degradación de neumáticos ya la he cubierto en detalle en mi análisis de degradación, pero su papel como indicador merece mención aquí. Comparar la pérdida de tiempo por vuelta entre pilotos a medida que los neumáticos envejecen te dice quien gestionara mejor la carrera cuando los stints son largos. El piloto con menor degradación tiene más opciones estratégicas – puede hacer menos paradas o retrasar su entrada a boxes para intentar un overcut.
Herramientas y plataformas para el apostante analítico
El ecosistema de herramientas para analizar datos de F1 ha crecido enormemente en los últimos cinco años. Ya no es necesario ser ingeniero de datos para acceder a información útil.
La aplicación oficial de F1 es el punto de partida. Ofrece tiempos en tiempo real, graficos de brechas entre pilotos, posiciones en pista y resenas estadísticas por Gran Premio. Es gratuita con funciones básicas y tiene una versión de pago con datos más detallados. Para el apostante que no quiere complicarse con herramientas externas, la app oficial cubre el 80% de las necesidades analiticas.
FastF1, la libreria Python de código abierto, es para quienes quieren ir más allá. Permite descargar datos de telemetría de cualquier sesión desde 2018, crear graficos de comparación entre pilotos, analizar tiempos por sector y vuelta con precisión de milesimas, y exportar datos para modelos predictivos propios. El volumen promedio diario negociado en mercados de apuestas de F1 alcanzo 450.000 dólares en 2024, un 28% más que el año anterior – parte de ese crecimiento viene de apostantes que usan herramientas como FastF1 para encontrar ventajas que el análisis visual no detecta.
Hay también plataformas web que compilan datos de F1 de forma visual y accesible. Ofrecen comparativas de ritmo de carrera, análisis de degradación por stint, historiales de clasificación entre compañeros de equipo y estadísticas por circuito. Estas plataformas son el término medio entre la app oficial y FastF1 – más profundas que la primera, más accesibles que la segunda.
Mi recomendación es empezar con la app oficial durante dos o tres carreras para familiarizarte con los datos. Después, explorar las plataformas web para análisis históricos. Y si la programación no te intimida, FastF1 abre un mundo de posibilidades que pocos apostantes de F1 aprovechan. La ventaja de los datos no está en tener más – está en saber cuales importan y como interpretarlos antes de que las cuotas se ajusten.