Simulafut

Série A 2026 · simulação Monte Carlo

Quem leva o Brasileirão

Chance de título

Quantos pontos dão o título?

Chance de título com cada pontuação final. Em destaque: 95% ou mais.

Os jogos que decidem

E se…?

Fixe o resultado de qualquer jogo restante. O seu aparelho roda 30 mil temporadas de novo com esses resultados e atualiza o título, o rebaixamento, a tabela projetada e as posições finais. Um resultado fixado também conta como evidência sobre a força dos times, como aconteceria se o jogo tivesse sido disputado.

Onde cada time termina

Probabilidade de cada posição final; a legenda abaixo dá a faixa de cada cor. Toque numa casa para ver o número.

Ver todos os números

Força dos times

Saldo de gols esperado por jogo contra um adversário médio da Série A 2026, metade em casa e metade fora. É o que o modelo usa para simular, e explica por que um time atrás na tabela pode ser favorito.

Como funciona

O modelo

    Validação

    PrevisãoRPSLog-loss
    Frequência histórica (mandante, empate, visitante)0,21981,054
    Só a temporada em curso, sem histórico0,20731,015
    Este modelo0,20551,010

    Menor é melhor nas duas métricas. A vantagem sobre usar só a temporada em curso é pequena, cerca de 1%, e se manteve em 95% das reamostragens dos jogos.

    Calibração: quando o modelo deu de 30% a 50% de chance a um evento de tabela (título, G4, G6 ou Z4), ele aconteceu 38% das vezes. De 70% a 90%, aconteceu 72%. Acima de 90%, 94%.

    Força que muda com o tempo. Testei em 80 datas de corte de 2006 a 2025. Sem a oscilação, os pontos que os times realmente fizeram no resto do campeonato variaram mais do que o modelo previa, e a diferença era maior quanto mais longe estava o fim. Com a oscilação calibrada, a dispersão prevista passou a bater com a real em todas as distâncias.

    Rodadas por jogarSem oscilaçãoCom oscilação
    Cerca de 28+9%0%
    Cerca de 19+5%0%
    Cerca de 10+2%+1%
    Cerca de 6+3%+2%

    Quanto a dispersão real dos pontos no resto do campeonato superou a prevista (0% = calibrado).

    Nas chances de título, G4 e Z4, o efeito foi pequeno: o log-loss dos eventos de tabela praticamente não mudou. A oscilação corrige sobretudo o excesso de confiança no começo do campeonato; perto do fim, ela quase não mexe nos números.

    xG. Testei com o xG da Opta, publicado pelo FBref, de 2019 a 2025, em 28 datas de corte e do mesmo jeito que o modelo usa em 2026: o total de xG de cada time até a data de corte. O xG melhorou as previsões de tabela (título, G4, G6 e Z4) em 1,3% de log-loss, com melhora em 98% das reamostragens por temporada. Nos jogos isolados, o ganho foi quase nulo. A maior parte do ganho aparece na primeira metade do campeonato.

    VersãoJogosTabela
    Só gols——
    xG total por time, peso 1 (publicado)−0,14%−1,3%
    xG total por time, peso 2−0,18%−1,8%
    xG jogo a jogo, peso 1−0,19%−2,2%

    Variação do log-loss em relação ao modelo só com gols (negativo = melhor). Pesos maiores e o xG jogo a jogo ganharam um pouco mais na média, mas com resultados menos consistentes entre temporadas.

    TemporadaCampeãoChance dadaFavorito

    Chance de título que o modelo dava ao campeão com cerca de 66 jogos para o fim, de seis a sete rodadas antes do término.

    O que testei e ficou de fora

    • Mando de campo próprio de cada time, além do mando médio da liga: não melhorou as previsões no backtest. A diferença entre times parece ruído.
    • Distância da viagem do visitante: piorou levemente as previsões.
    • Ajuste de placares baixos (Dixon-Coles), que corrige 0×0 e 1×1: sem ganho na Série A, nem no resultado nem no placar exato.
    • Histórico de confronto direto: não entrou. A força atual dos dois times já carrega o que esse histórico teria de informação.
    • Ruído constante, um sorteio fixo por time em vez de uma oscilação que cresce com o tempo: calibrou a dispersão dos pontos quase tão bem, mas piorou mais a previsão dos jogos próximos. Ficou a oscilação que cresce com a distância.

    Sensibilidade

    Limitações

    • O modelo não sabe de lesões, suspensões, trocas de técnico nem de times que poupam titulares por causa de outras competições. A oscilação de força cobre esses eventos só de forma estatística, sem saber qual time será afetado.
    • O xG de 2026 vem de uma única fonte agregada, sem metodologia publicada. Os totais de gols dessa fonte batem com os oficiais, mas o ganho do xG foi medido com o xG da Opta de temporadas passadas, não com essa fonte. O valor de mercado não pôde ser testado no backtest.
    • Jogos adiados ainda sem data entram numa semana estimada. Mudanças de data só afetam a oscilação de força.
    • Desempate simulado: pontos, vitórias, saldo e gols marcados. Depois disso, sorteio. Confronto direto e cartões não são simulados; empates nesses quatro critérios são raríssimos.
    • Probabilidade é diagnóstico do momento, não previsão certa. Eventos de 40% acontecem quase metade das vezes.

    Fontes dos dados