Clasificación
Proyecciones de fin de temporada
Simulación Monte Carlo · 10,000 temporadas simuladas · actualizado el 12 Sep 2026
Campeón
Champions League
Europa League
Conference League
Descenso
| Equipo | Probabilidad por zona | Pts proyectados | Cal. restante | Tendencia |
|---|---|---|---|---|
|
59 (34–87)
pos. ~7.5°
|
C17 · T17
ELO 1541
|
▼2% | ||
|
78 (48–105)
pos. ~1.8°
|
C17 · T18
ELO 1535
|
▲1% | ||
|
73 (47–100)
pos. ~2.8°
|
C17 · T18
ELO 1531
|
▼1% | ||
|
60 (32–87)
pos. ~7.2°
|
C18 · T16
ELO 1537
|
▼1% | ||
|
71 (41–100)
pos. ~3.4°
|
C19 · T16
ELO 1533
|
▲0% | ||
|
62 (35–89)
pos. ~6.2°
|
C17 · T18
ELO 1534
|
▼0% | ||
|
63 (36–91)
pos. ~5.9°
|
C17 · T17
ELO 1539
|
▲0% | ||
|
56 (26–86)
pos. ~9.1°
|
C16 · T18
ELO 1538
|
▼1% | ||
|
54 (27–84)
pos. ~9.9°
|
C17 · T17
ELO 1541
|
▲1% | ||
|
50 (26–80)
pos. ~11.6°
|
C18 · T17
ELO 1543
|
▼0% | ||
|
52 (24–81)
pos. ~10.6°
|
C17 · T18
ELO 1536
|
▲0% | ||
|
57 (26–82)
pos. ~8.6°
|
C18 · T17
ELO 1532
|
▲1% | ||
|
46 (20–78)
pos. ~13.4°
|
C18 · T17
ELO 1542
|
▼0% | ||
|
45 (20–74)
pos. ~13.9°
|
C18 · T17
ELO 1542
|
▲1% | ||
|
40 (16–70)
pos. ~16.1°
|
C17 · T17
ELO 1539
|
▼34% | ||
|
44 (17–76)
pos. ~14.4°
|
C17 · T18
ELO 1541
|
▼1% | ||
|
40 (17–67)
pos. ~16.1°
|
C17 · T18
ELO 1542
|
▲1% | ||
|
42 (17–71)
pos. ~15.1°
|
C18 · T17
ELO 1537
|
▼0% | ||
|
34 (11–62)
pos. ~18.0°
|
C16 · T18
ELO 1537
|
▲3% | ||
|
33 (9–60)
pos. ~18.4°
|
C17 · T17
ELO 1542
|
▲31% |
% = probabilidad de alcanzar esa zona o mejor. Cada sparkline muestra la tendencia de la probabilidad más relevante para cada equipo en las últimas 12 simulaciones diarias.
Próximos partidos
Resultados recientes
Estadísticas jugadores
Modelo y datos avanzados
Calibración del modelo para esta liga▾
| Banda de probabilidad | Muestra | Esperado | Real | Δ |
|---|---|---|---|---|
| 50–60%% | 25 | 55.00% | 48.0% | -7.00% |
| 60–70%% | 12 | 65.00% | 83.3% | +18.30% |
| 70–100%% | 4 | 85.00% | 75.0% | -10.00% |
Basado en 41 predicciones verificadas · Δ ≤ 5% = calibración excelente
xG: quién marca más (o menos) de lo que merece▾
| # | Equipo | Goles | xG | Δ | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
AC Milan
|
6 | 4.80 | +1.20 | |
| 2 |
Lazio
|
4 | 4.18 | -0.18 | |
| 3 |
Venezia
|
2 | 3.03 | -1.03 | |
| 4 |
Genoa
|
1 | 3.01 | -2.01 |
Δ = Goles marcados − xG acumulado · verde = rinde más, rojo = rinde menos
Valor del plantel & Eficiencia▾
| # | Equipo | Valor (€M) | Pts | Por encima/debajo | Δ pts ↓ | Rank ef. |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Lazio
|
€224.8M | 10 |
|
+5.7 | ||
AS Roma
|
€410.5M | 9 |
|
+2.8 | ||
Cagliari
|
€133.3M | 6 |
|
+2.6 | ||
Como
|
€312.8M | 7 |
|
+1.8 | ||
|
AC Milan
|
€493.5M | 8 |
|
+1.0 | ||
Udinese
|
€139.9M | 4 |
|
+0.6 | ||
Sassuolo
|
€162.4M | 4 |
|
+0.3 | ||
Inter
|
€666.8M | 9 |
|
+0.2 | ||
Lecce
|
€95.4M | 3 |
|
+0.0 | ||
Atalanta
|
€421.1M | 6 |
|
-0.3 | ||
Torino
|
€136.9M | 3 |
|
-0.4 | ||
Juventus
|
€549.7M | 7 |
|
-0.6 | ||
Fiorentina
|
€248.0M | 3 |
|
-1.5 | ||
|
Genoa
|
€137.4M | 1 |
|
-2.4 | ||
Parma
|
€151.0M | 1 |
|
-2.6 | ||
Napoli
|
€421.3M | 3 |
|
-3.3 | ||
Bologna
|
€291.0M | 1 |
|
-4.0 | ||
Frosinone
|
n/d | 7 | ||||
Monza
|
n/d | 1 | ||||
|
Venezia
|
n/d | 0 |
Fuente: Transfermarkt · Δ pts = puntos reales − puntos esperados por regresión sobre el valor del plantel
Preguntas frecuentes
¿Qué predicciones están disponibles para Serie A?
Para Serie A, ForzaPitch proporciona probabilidades 1X2, goles esperados (xG), señales de Más de 1,5 y Más de 2,5 goles y proyecciones de temporada para título, clasificación europea y descenso por equipo.
¿Qué tan precisas son las predicciones para Serie A?
La precisión para Serie A se rastrea partido a partido y se muestra en esta página. El modelo está calibrado específicamente para Serie A utilizando datos históricos por liga.
¿Cómo se calculan las proyecciones de temporada para Serie A?
Las proyecciones de temporada utilizan 10.000 simulaciones Monte Carlo de los partidos restantes, muestreando de las distribuciones de probabilidad de los partidos para estimar las probabilidades de título, Champions League, Europa League y descenso por equipo.