Un historial de precios queda a medias mientras el margen siga dentro. Para convertir una serie almacenada de precios de Pinnacle en una serie de precios justos, elimina el margen en cada snapshot por separado, con un método elegido de antemano, y solo en mercados que estaban completos en ese momento. Agrega primero y elimina después, y el margen se filtra en tus resultados.
Elimina el margen por snapshot
El orden importa porque el margen no es constante como supone el atajo. Toma un mercado de dos salidas con cuotas 2,00 y 1,8182: las probabilidades implícitas son 0,500 y 0,550, un overround del 5%, y la eliminación proporcional da cuotas justas de 2,10 y 1,9091. Después el mismo mercado se mueve a 1,50 y 2,6087, todavía con un overround del 5%, y las cuotas justas son 1,575 y 2,7391.
Ahora compara las dos formas de resumir esa serie. Promediar las cuotas brutas del primer resultado da 1,75, y quitar un margen del 5% de esa media implica una cuota justa de 1,84. Promediar las dos probabilidades justas, en cambio, da 55,56%, una cuota justa de 1,80. Mismos datos, respuesta distinta, y el atajo es el que está mal. El sesgo es pequeño en un mercado y se acumula a lo largo de un conjunto de datos.
Un método para toda la serie
Elige el método de eliminación antes de tocar los datos y aplícalo a cada fila. La eliminación proporcional divide cada probabilidad implícita entre su suma; el método de la potencia ajusta un exponente, y los dos difieren en cuotas desequilibradas. Cualquiera es defendible. Mezclarlos entre marcas de tiempo no, porque parte del movimiento que medirías es el método, no el mercado.
Escribe la elección en el pipeline, junto al código que almacena las cuotas, para que un gráfico producido en marzo siga siendo comparable con uno de octubre.
Mercados completos o ninguna fila
La eliminación del margen solo está definida sobre un mercado completo: todos los resultados mutuamente excluyentes, del mismo mercado, en el mismo instante. Un snapshot al que le falta el empate en un partido de fútbol no es un mercado con un hueco; para este propósito no es ningún mercado. Descarta la fila, registra el motivo y sigue adelante.
Dos comprobaciones atrapan la mayoría de las filas malas. Las probabilidades implícitas deben sumar algo más de uno; una suma por debajo de uno es un underround y normalmente significa un conjunto incompleto o desalineado. El número de resultados también debe coincidir con la definición del mercado. La calculadora no-vig aplica las mismas comprobaciones de forma interactiva: señala un underround en lugar de normalizarlo y acepta hasta doce resultados, como indica su página, verificado el 2026-09-30.
El cierre es solo la última fila honesta
Una cuota justa de cierre no es un cálculo especial. Es la cuota justa del último snapshot prepartido completo que registraste antes de que el mercado cerrara. Por eso la guía de datos históricos insiste en escribir la regla de corte antes del muestreo: define el cierre como un intervalo fijo antes del inicio programado, aplícalo a cada evento y nunca vuelvas atrás por un número más bonito.
Los huecos en el historial bruto siguen siendo huecos en el historial justo. Si tu grabador estuvo caído una hora, ninguna regla de normalización puede reconstruir lo que hizo el margen mientras estabas fuera.
Por snapshot, un método, mercados completos, cierre honesto. Haz esas cuatro cosas y la serie justa hereda la confianza de la serie bruta.