- Dos formatos: JSON y CSV, con todos los picks y su resultado.
- Licencia CC BY 4.0: usalo libremente y citá a Gambeta con un enlace.
- Recalculable: con las columnas del archivo sacás el mismo acierto y yield que publicamos.
Qué es este conjunto de datos
Es el registro de todos los picks que publicó la IA de Gambeta.
Hoy tiene 1.720 picks, de 2026-03-21 a 2026-11-08, y 1.697 ya están resueltos.
Cada pick se publica antes de que empiece el partido.
El resultado se completa solo, con datos de fuentes públicas independientes.
Lo publicamos porque la propuesta es simple.
Publicamos todo, lo bueno y lo malo, y cualquiera puede comprobarlo.
Un historial que no se puede descargar es una promesa, no un dato.
Estos datos miden lo que pasó, no lo que va a pasar.
No son consejos de apuestas.
Apostá solo lo que puedas perder.
Descarga: los dos archivos
| Formato | Dirección | Para qué sirve |
|---|---|---|
| JSON | /data/gambeta-historial.json | Programas y APIs |
| CSV | /data/gambeta-historial.csv | Excel, Google Sheets, Python |
Las direcciones completas empiezan con https://gambeta.ai.
Por ejemplo, el CSV está en https://gambeta.ai/data/gambeta-historial.csv.
Los dos archivos tienen los mismos datos.
Diccionario de campos
| Campo | Qué contiene |
|---|---|
| id | Identificador único del pick. |
| fecha | Fecha del partido, en formato AAAA-MM-DD. |
| local, visitante | Los dos equipos o jugadores. |
| liga | Competición del partido, si corresponde. |
| mercado | La apuesta recomendada, por ejemplo «Gana Local». |
| cuota | Cuota decimal publicada para el pick. |
| resultado | win, loss, void (anulado) o pending (sin resolver). |
| score_final | Marcador final del partido. |
| confianza | Nivel de confianza con que nació el pick. |
| bvr | Nivel de confianza en número: de 3 (Media) a 6 (Máxima). |
| stake | Unidades al stake sugerido para ese pick. |
| cuota_cierre | Cuota de cierre, solo en los picks que la tienen. |
| deporte | futbol, basquet, hockey, nfl, tenis o beisbol. |
| ganancia | Ganancia o pérdida del pick en unidades: la que usamos para el yield. |
Los nombres de las columnas están en español, tal como salen del archivo.
Las columnas de noticias (noticias_u, noticias_origen y noticias_tier) indican si la prensa local movió el pick.
Un campo vacío significa que el dato no existe para ese pick.
Cómo recalcular el acierto y el yield
Podés comprobar nuestros números en pocos pasos.
El acierto es el porcentaje de picks ganados entre los que se ganaron o perdieron.
El yield es la ganancia total dividida por lo apostado.
Este es un ejemplo en Python.
import pandas as pd
d = pd.read_csv("gambeta-historial.csv")
dec = d[d.resultado.isin(["win", "loss"])]
print("Acierto %:", round(100 * (dec.resultado == "win").mean(), 1))
mes = d[d.fecha.str.startswith("2026-10") & d.resultado.isin(["win", "loss", "void"])]
print("Yield % octubre:", round(100 * mes.ganancia.sum() / mes.stake.sum(), 2))Cada pick cuenta en el mes de la fecha de su partido.
Con este código y el CSV, el yield de octubre de 2026 da el mismo número que publicamos en el informe de octubre.
Si el archivo cambia por una corrección del resolver, el número puede moverse unas décimas.
Licencia y cómo citarlo
El conjunto de datos se publica con la licencia Creative Commons Atribución 4.0 (CC BY 4.0).
Podés copiarlo, redistribuirlo y usarlo en tus propios análisis, también con fines comerciales.
La única condición es citar a Gambeta y enlazar a gambeta.ai.
Si lo modificás, tenés que indicarlo.
Podés usar esta cita:
Gambeta IA (2026). Historial verificado de picks de IA [conjunto de datos]. gambeta.ai. https://gambeta.ai/data/gambeta-historial.csv. Licencia CC BY 4.0.
Qué se puede hacer con estos datos
- Evaluar una IA: comparar el acierto con la probabilidad implícita de las cuotas.
- Estudiar la varianza: ver cuántas rachas perdedoras aparecen en una muestra grande.
- Enseñar estadística: usar un caso real con aciertos, fallos y cuotas.
- Escribir una nota: citar un dato con fuente, sin tener que pedírnoslo.
Limitaciones que conviene conocer
- No es todo el mercado: solo están los picks que publicó nuestra IA.
- Hay picks pendientes: los partidos que no terminaron figuran como pending.
- Las correcciones existen: si el resolver corrige un resultado, el archivo se actualiza.
- La muestra por mes o por deporte puede ser chica: un número aislado dice poco.
Mirá también el historial público con cada pick y el informe mensual de resultados.
Para juzgar cualquier herramienta, leé las 7 preguntas para juzgar una IA de apuestas.
Y si querés entender el método, leé nuestra guía de IA para apuestas deportivas.
Si usás los datos en una nota o un estudio, avisanos.
Nos ayuda a mejorar el archivo.
Apostá solo lo que puedas perder.
Preguntas frecuentes
¿Dónde descargo el historial de picks de Gambeta?
En dos archivos públicos: uno JSON y otro CSV.
Las direcciones están en la tabla de esta página.
No hace falta registrarse ni pagar.
¿Con qué licencia se publica?
Con Creative Commons Atribución 4.0 (CC BY 4.0).
Podés copiarlo, analizarlo y reutilizarlo, también con fines comerciales.
A cambio tenés que citar a Gambeta y enlazar a gambeta.ai.
¿Cada cuánto se actualiza?
Se actualiza todos los días.
Cada pick entra antes de que empiece el partido.
El resultado se completa cuando el partido termina.
¿Cómo se resuelven los resultados?
De forma automática, con datos de fuentes públicas independientes.
Las fuentes son ESPN y TheSportsDB.
No se editan a mano después del partido.
¿Puedo usarlo para entrenar un modelo propio?
Sí, la licencia lo permite si citás la fuente.
Tené en cuenta que son los picks que publicó nuestra IA, no todos los partidos.
Por eso sirve para evaluar, no como base completa de partidos.
¿Cómo recalculo el yield?
Sumá la columna ganancia y dividila por la suma de stake.
Usá los picks con resultado win, loss o void.
El resultado, multiplicado por 100, es el yield en porcentaje.
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