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Um tenista pode sacar melhor que seu oponente, acertar mais winners, cometer menos erros, converter mais break points e ainda assim perder. Como isso é possível? Pode ser simplesmente que o jogador não se destacou onde mais importava.
“Todo esporte é sobre números. Quantos pontos você marcou, quantas vitórias… É como assistir a um jogo de blackjack e contar cartas. Uma vez que você aprendeu a contar, voltaria a confiar na intuição?”
Esta citação, de Billy Beane, a figura por trás da revolução “Moneyball” no baseball americano, captura perfeitamente a lógica da análise esportiva em uma única frase. Desde o início dos anos 2000, esta abordagem se espalhou pelos esportes mundialmente. A ciência fornece ferramentas empiricamente comprovadas para ajudar a decidir jogos, selecionar a escalação certa e adotar as táticas mais eficazes, então por que não usá-las?
Mesmo em nossa era moderna de tecnologia e medição, alguns esportes ficaram para trás na adoção de análises. O tênis é um deles. Embora os principais jogadores (como Novak Djokovic e Roger Federer) tenham usado insights estatísticos até certo ponto, a adoção generalizada é limitada, especialmente considerando quais dados estão publicamente disponíveis para fãs, mídia e treinadores. Fãs fervorosos de tênis frequentemente buscam maior profundidade e análise em dados de tênis do que o que está atualmente disponível.
Craig O’Shannessy, possivelmente o analista de tênis mais conhecido do mundo, disse em uma entrevista há alguns anos que, desde 2015, ele salvou mais de 3.000 capturas de tela de estatísticas de partidas em seu telefone, porque a maioria dos grandes torneios (exceto Wimbledon) não mantém dados históricos acessíveis.
“Na NBA, você pode ver um mapa de calor de um jogo de 1962”, ele observou. “Mas se você quiser a porcentagem de primeiro saque em Roland Garros 2018, prepare-se para uma busca longa e frustrante. Os dados existem, mas não são acessíveis em nenhum banco de dados centralizado – para mídia, fãs ou treinadores.” Isso torna difícil para os fãs encontrarem análises aprofundadas e recursos de dados abrangentes. A falta de um banco de dados centralizado limita a profundidade de análise possível tanto para espectadores casuais quanto para fãs fervorosos de tênis.
Jeff Sackmann, fundador do Tennis Abstract, enfrentou o mesmo desafio. Ele lançou um projeto que desde então documentou mais de 10.000 partidas do ATP e WTA, com fãs se voluntariando para assistir partidas passadas completas e registrar cada ponto. O objetivo era construir um banco de dados que pudesse gerar insights estatísticos e de pesquisa sobre tênis. Os usuários podem visualizar uma lista abrangente de partidas, perfis de jogadores e páginas de confrontos diretos para analisar desempenho e tendências de desempenho. O site é regularmente atualizado com os resultados mais recentes dos tours ATP e WTA, incluindo estatísticas detalhadas para jogadoras WTA. Um dos primeiros—e mais intrigantes—estudos perguntou: Quais estatísticas são mais críticas para um jogador superar seu oponente e vencer uma partida?
Duas categorias estatísticas principais preveem vencedores
Agora pare um momento e tente responder esta pergunta puramente baseado na intuição: qual estatística daria a um jogador a maior chance de vencer? Mais pontos totais? Uma melhor relação winners-erros não forçados? Porcentagens mais altas de primeiro saque ou pontos ganhos na rede? Talvez mais oportunidades de break point?
Acontece que há duas categorias que preveem fortemente qual jogador vencerá uma partida. Fãs de tênis devem prestar atenção a estas durante as partidas, pois indicam as chances de vitória do favorito. Estes insights são valiosos tanto para fãs quanto para aqueles interessados em apostas de tênis, pois informam estratégias de apostas e ajudam usuários a fazer apostas mais informadas.
Categoria 1: TPW (total de pontos ganhos)
Em 2015, Rajeev Ram enfrentou dois oponentes em um Challenger de Manchester. Ele venceu a primeira partida apesar de perder seis pontos a mais no geral que seu rival, e perdeu a segunda partida apesar de ganhar cinco pontos a mais. Sua conclusão foi direta: “Tênis definitivamente não é basquete.”
Verdade, tênis não é basquete, mas o princípio geral se mantém: ganhar mais pontos que seu oponente ainda é o melhor preditor individual de vitória na partida.
Segundo o Inpredictable, apenas 4,5% das partidas ATP são vencidas por um jogador que marcou menos pontos. No nível de set, essa cifra cai para 2,4%. Ganhar 51% dos pontos dá a um jogador aproximadamente 85% de chance de vencer uma partida melhor de três; ganhar 52% empurra a probabilidade acima de 95%. Por exemplo, em uma partida de 100 pontos entre Jannik Sinner e Carlos Alcaraz, se o italiano ganhar 51 pontos contra 49 do espanhol, Alcaraz tem 15% de chance de vencer.
Categoria 2: DR (taxa de dominância em games de devolução)
Esta pode não ser a primeira categoria em que os fãs pensam, mas é intuitiva: mede a porcentagem de pontos de devolução ganhos contra seu oponente. Não se trata de ganhar mais pontos totais de devolução, mas de ganhar uma porcentagem maior. Em termos mais simples: consistentemente se aproximar de quebrar o saque do seu oponente.
A significância desta estatística é clara: apenas 7,2% das partidas são vencidas por um jogador que tem desempenho pior nesta categoria, e apenas 7,4% dos sets. Quando combinado com ganhar mais pontos totais, a chance de perder cai para apenas 4%.
Ao considerar apostas, odds e melhorar suas chances de vitória, é importante notar que as casas de apostas usam dados similares para definir suas odds e podem oferecer promoções para atrair apostadores, mas a maioria dos usuários perde dinheiro a longo prazo, então é importante apostar responsavelmente e arriscar apenas o que você pode se dar ao luxo de perder.
Mesmo quando um jogador lidera nas estatísticas principais, resultados inesperados podem ocorrer. Nestas chamadas “partidas de loteria”, performances raras ou excepcionais em momentos críticos ou parâmetros estatísticos—como conversões clutch de break points, uma sequência de duplas faltas do oponente, ou execução extraordinária em “momentos decisivos”—podem superar expectativas estatísticas.
Um exemplo famoso, que provavelmente ainda dói nos fãs de Federer, é a final de Wimbledon 2019 contra Djokovic. Federer liderou em quase todas as categorias: mais pontos ganhos, melhores estatísticas de devolução, mais break points, mais winners, dominância na rede e estatísticas superiores de saque. Ainda assim Djokovic venceu. A diferença? Djokovic cometeu zero erros não forçados em três tiebreaks, comparado aos 11 de Federer. Essa única estatística, executada nos momentos certos, superou a superioridade estatística geral de Federer.
O tênis pode parecer imprevisível, e anomalias acontecem. Mas se você quer uma maneira simples de melhorar suas chances de vitória—seja como fã assistindo ou jogador competindo—comece com os fundamentos: ganhe mais pontos que seu oponente e se destaque em games de devolução. Todo o resto segue.
Para casas de apostas esportivas, estes insights importam tanto quanto. Entender quais estatísticas realmente direcionam resultados permite precificação mais precisa, gestão de risco mais inteligente e mercados mais envolventes. Em um esporte onde pequenas porcentagens balançam partidas inteiras, ter a lente estatística certa pode significar a diferença entre exposição e lucro.
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