25 de setembro de 2025
As estatísticas do tênis que realmente decidem as partidas
Um tenista pode sacar melhor do que seu adversário, acertar mais bolas vencedoras, cometer menos erros, converter mais pontos de quebra e, mesmo assim, perder. Como isso é possível? Pode ser simplesmente porque o jogador não se destacou quando mais importava. “Todo esporte gira em torno de números. Quantos pontos você marcou, quantas vitórias… É como assistir a uma partida de blackjack e contar cartas. Depois de aprender a contar, você voltaria a confiar apenas na intuição?” Essa citação, de Billy Beane, a figura por trás da revolução “Moneyball” no beisebol americano, captura perfeitamente a lógica da análise esportiva em uma única frase. Desde o início dos anos 2000, essa abordagem se espalhou por todos os esportes ao redor do mundo. A ciência oferece ferramentas comprovadas empiricamente para ajudar a decidir partidas, selecionar a escalação certa e adotar as táticas mais eficazes; então, por que não usá-las?
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Dados do tênis: a lenta adoção da revolução estatística pelo esporte
Mesmo em nossa era moderna de tecnologia e medição, alguns esportes ficaram para trás na adoção da análise de dados. O tênis é um deles. Embora jogadores de ponta (como Novak Djokovic e Roger Federer) tenham utilizado insights estatísticos até certo ponto, a adoção generalizada é limitada, especialmente quando se leva em conta quais dados estão disponíveis publicamente para os fãs, a mídia e os treinadores. Os fãs mais fervorosos do tênis frequentemente buscam uma análise mais aprofundada dos dados do esporte do que a que está disponível atualmente.
Craig O’Shannessy, considerado por muitos o analista de tênis mais conhecido do mundo, afirmou em uma entrevista há alguns anos que, desde 2015, ele salvou mais de 3.000 capturas de tela com estatísticas de partidas em seu celular, pois a maioria dos principais torneios (exceto Wimbledon) não mantém dados históricos acessíveis.
“Na NBA, dá para ver um mapa de calor de uma partida de 1962”, observou ele. “Mas se você quiser saber a porcentagem de primeiros saques em Roland Garros 2018, prepare-se para uma busca longa e frustrante. Os dados existem, mas não estão acessíveis em nenhum banco de dados centralizado — nem para a mídia, nem para os torcedores, nem para os treinadores.” Isso dificulta que os torcedores encontrem análises aprofundadas e fontes de dados abrangentes. A falta de um banco de dados centralizado limita a profundidade da análise possível tanto para espectadores casuais quanto para fãs inveterados do tênis.
Criação de um banco de dados abrangente de estatísticas
Jeff Sackmann, fundador do Tennis Abstract, enfrentou o mesmo desafio. Ele lançou um projeto que, desde então, já documentou mais de 10.000 partidas da ATP e da WTA, com fãs se voluntariando para assistir a partidas antigas na íntegra e registrar cada ponto. O objetivo era construir um banco de dados capaz de gerar insights estatísticos e de pesquisa sobre o tênis. Os usuários podem acessar uma lista abrangente de partidas, perfis de jogadores e páginas de confrontos diretos para analisar o desempenho e as tendências de desempenho. O site é atualizado regularmente com os resultados mais recentes dos circuitos da ATP e da WTA, incluindo estatísticas detalhadas das jogadoras da WTA. Um dos primeiros — e mais intrigantes — estudos perguntou: quais estatísticas são mais importantes para que um jogador supere seu adversário e vença uma partida?
Duas categorias estatísticas fundamentais prevêem os vencedores
Agora, pare um momento e tente responder a esta pergunta baseando-se exclusivamente na intuição: qual estatística daria a um jogador a maior chance de vencer? Mais pontos no total? Uma melhor relação entre winners e erros não forçados? Maiores porcentagens de primeiro saque ou pontos ganhos na rede? Talvez mais oportunidades de break point?
Acontece que existem duas categorias que indicam com grande precisão qual jogador vencerá uma partida. Os fãs de tênis devem prestar atenção a elas durante as partidas, pois indicam as chances de vitória do favorito. Essas informações são valiosas tanto para os fãs quanto para quem se interessa por apostas no tênis, pois orientam as estratégias de aposta e ajudam os usuários a fazer apostas mais bem fundamentadas.
Categoria 1: TPW (Total de Pontos Conquistados)
Em 2015, Rajeev Ram enfrentou dois adversários em um torneio Challenger em Manchester. Ele venceu a primeira partida, apesar de ter perdido seis pontos a mais no total do que seu rival, e perdeu a segunda partida, apesar de ter marcado cinco pontos a mais. Sua conclusão foi direta: “O tênis definitivamente não é basquete.”
É verdade que o tênis não é basquete, mas o princípio geral se mantém: marcar mais pontos do que o adversário continua sendo o melhor indicador da vitória na partida.
De acordo com a Inpredictable, apenas 4,5% das partidas da ATP são vencidas por um jogador que marcou menos pontos. No nível do set, esse número cai para 2,4%. Conquistar 51% dos pontos dá a um jogador cerca de 85% de chance de vencer uma partida no formato melhor de três sets; conquistar 52% eleva a probabilidade para mais de 95%. Por exemplo, em uma partida de 100 pontos entre Jannik Sinner e Carlos Alcaraz, se o italiano conquistar 51 pontos contra 49 do espanhol, Alcaraz tem 15% de chance de vencer.
Categoria 2: DR (Índice de Dominância nos jogos de retorno)
Talvez essa não seja a primeira categoria que vem à mente dos fãs, mas é intuitiva: ela mede a porcentagem de pontos de retorno conquistados contra o adversário. Não se trata de ganhar mais pontos de retorno no total, mas de conquistar uma porcentagem maior. Em termos mais simples: aproximar-se consistentemente de quebrar o saque do adversário.
A importância dessa estatística é clara: apenas 7,2% das partidas são vencidas por um jogador com desempenho inferior nessa categoria, e apenas 7,4% dos sets. Quando combinado com a conquista de mais pontos no total, a chance de derrota cai para apenas 4%.
Ao pensar em apostas, cotações e em como aumentar suas chances de vitória, é importante observar que as casas de apostas utilizam dados semelhantes para definir suas cotações e podem oferecer promoções para atrair apostadores; no entanto, a maioria dos usuários acaba perdendo dinheiro a longo prazo. Por isso, é importante apostar com responsabilidade e arriscar apenas o que você pode se dar ao luxo de perder.
Quando as estatísticas não contam toda a história
Mesmo quando um jogador lidera nas principais estatísticas, podem ocorrer resultados inesperados. Nessas chamadas “partidas de sorte”, desempenhos raros ou excepcionais em momentos críticos ou em parâmetros estatísticos — como conversões decisivas em break points, uma sequência de duplas faltas do adversário ou uma execução extraordinária nos “momentos decisivos” — podem se sobrepor às expectativas estatísticas.
Um exemplo famoso, que provavelmente ainda causa dor aos fãs de Federer, é a final de Wimbledon de 2019 contra Djokovic. Federer liderava em quase todas as categorias: mais pontos conquistados, melhores estatísticas de devolução, mais break points, mais bolas vencedoras, domínio na rede e estatísticas superiores no saque. No entanto, Djokovic venceu. A diferença? Djokovic não cometeu nenhum erro não forçado nos três tie-breaks, em comparação com os 11 de Federer. Essa única estatística, executada nos momentos certos, superou a superioridade estatística geral de Federer.
Por que isso é importante
O tênis pode parecer imprevisível, e às vezes ocorrem anomalias. Mas se você quer uma maneira simples de aumentar suas chances de vitória — seja como torcedor assistindo à partida ou como jogador competindo — , comece pelo básico: marque mais pontos do que seu adversário e se destaque nas jogadas de devolução. O resto vem por consequência.
Para as casas de apostas, essas informações são igualmente importantes. Compreender quais estatísticas realmente influenciam os resultados permite uma definição de preços mais precisa, uma gestão de riscos mais inteligente e mercados mais atraentes. Em um esporte em que pequenas porcentagens podem decidir o resultado de partidas inteiras, ter a perspectiva estatística correta pode significar a diferença entre prejuízo e lucro.
