Utilize este link para identificar ou citar este item: https://bdm.unb.br/handle/10483/43581
Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2025_LucasPimentelQuintao_tcc.pdf1,48 MBAdobe PDFver/abrir
Título: Explorando ineficiências no mercado de apostas esportivas com uso de modelos preditivos e estratégias de arbitragem estatística
Autor(es): Quintão, Lucas Pimentel
Orientador(es): Andrade, Marcelino Monteiro de
Assunto: Apostas
Arbitragem estatística
Aprendizado de máquina
Data de apresentação: 20-Fev-2025
Data de publicação: 27-Jan-2026
Referência: QUINTÃO, Lucas Pimentel. Explorando ineficiências no mercado de apostas esportivas com uso de modelos preditivos e estratégias de arbitragem estatística. 2025. 86 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Resumo: Com a rápida expansão do mercado de apostas esportivas e o amplo alcance proporcionado pelas tecnologias atuais, esse setor tem se tornado um dos principais tópicos de debate na sociedade brasileira. Paralelamente, o cenário esportivo, especialmente na NBA, tem passado por uma revolução na coleta e aplicação de dados, impulsionando análises estatísticas cada vez mais sofisticadas. Diante desse contexto, este trabalho investiga as ineficiências do mercado de apostas esportivas na NBA e sua exploração financeira pormeio de estratégias de arbitragem estatística. O objetivo foi desenvolver e testar algoritmos capazes de identificar e explorar discrepâncias entre as odds oferecidas por diferentes casas de apostas, além de avaliar a viabilidade da aplicação de modelos preditivos para aprimorar essa estratégia. Para isso, foi realizada a coleta de dados históricos da NBA por meio de web scrapping, seguida do desenvolvimento e teste de modelos de machine learning para prever probabilidades de vitória de times em partidas. Além disso, foi implementado um sistema automatizado para identificar oportunidades de apostas com valor esperado de lucro positivo, que operou por 112 dias, armazenando todas as apostas encontradas. Posteriormente, foi realizada uma simulação das apostas detectadas, testando diferentes estratégias de exposição ao risco. Os resultados indicaram que, apesar de os modelos preditivos não apresentarem desempenho superior às odds de fechamento, a estratégia de exploração de ineficiências foi altamente lucrativa em simulação, atingindo um ROI máximo de 49.365,4%, ainda que com alta volatilidade. Observou-se que uma única casa de apostas, a 1XBet, foi responsável por grande parte dos lucros, sugerindo forte desregulação em suas odds. Mesmo excluindo essa casa da simulação, as estratégias permaneceram lucrativas, com ROI mínimo de 353,94%. No entanto, a aplicabilidade prática dessa abordagem é limitada, uma vez que as casas de apostas impõem restrições a apostadores lucrativos e proíbem o uso de automações.
Abstract: With the rapid expansion of the sports betting market and the broad reach provided by current technologies, this sector has become one of the main topics of debate in Brazilian society. At the same time, the sports landscape — especially in the NBA — has undergone a revolution in data collection and application, driving increasingly sophisticated statistical analyses. In light of this context, this work investigates the inefficiencies in the NBA sports betting market and their financial exploitation through statistical arbitrage strategies.The objective was to develop and test algorithms capable of identifying and exploiting discrepancies between the odds offered by different bookmakers, as well as to evaluate the feasibility of applying predictive models to enhance this strategy. To this end, historical NBA data was collected through web scraping, followed by the development and testing of machine learning models to predict teams’ win probabilities in matches. Additionally, an automated system was implemented to identify betting opportunities with a positive expected value of profit, which operated for 112 days, storing all the bets found. Subsequently, a simulation of the detected bets was conducted, testing different risk exposure strategies. The results indicated that, although the predictive models did not outperform the closing odds, the strategy of exploiting inefficiencies was highly profitable in simulation, reaching a maximum ROI of 49,365.4%, albeit with high volatility. It was observed that a single betting house, 1XBet, was responsible for a large portion of the profits,suggesting strong deregulation in its odds. Even when excluding this house from the simulation, the strategies remained profitable, with a minimum ROI of 353.94%. However, the practical applicability of this approach is limited, as bookmakers impose restrictions on profitable bettors and prohibit the use of automation.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2025.
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.
Aparece na Coleção:Engenharia de Software



Todos os itens na BDM estão protegidos por copyright. Todos os direitos reservados.