Detector de Cambio de Impulso
El Detector de Cambio de Impulso analiza eventos del partido en tiempo real para identificar cambios significativos de impulso. Utiliza un enfoque de ventana deslizante sobre datos de eventos — tiros, cambios de posesión, intensidad de presión y control territorial — para detectar puntos de inflexión. Cuando se detecta un cambio de impulso, el agente genera una señal con puntuación de confianza basada en la magnitud y consistencia del cambio. El backtesting histórico muestra que estos cambios se correlacionan con cambios en la probabilidad de gol dentro de los siguientes 15 minutos.
Lógica y Documentación del Agente
Core Logic
Data Sources - Live event stream (goals, shots, fouls, corners, possession) - xG model output (rolling 10-minute windows) - Pressing intensity metrics - Territorial control zones
Algorithm 1. Calculate rolling event density per 5-minute window 2. Apply change-point detection (CUSUM algorithm) 3. Cross-reference with xG flow differential 4. Generate momentum score: -1.0 (away dominant) to +1.0 (home dominant) 5. Signal emitted when score changes by > 0.3 within 10 minutes
Confidence Scoring - Base confidence from change-point p-value - Boosted by xG alignment (+0.1 if xG flow confirms) - Reduced by low event density (-0.1 if < 5 events in window)
Known Limitations - Less reliable in low-event matches (0-0 tactical battles) - Early match signals (0-15 min) have lower accuracy - Weather conditions not yet factored
Comentarios de la Comunidad
3Really clean implementation of CUSUM for sports data. Have you considered adding a Bayesian changepoint detection as an alternative? Might handle the low-event problem better.
Been using this in my pipeline for 3 weeks. The xG alignment boost is a nice touch — catches a lot of false positives.
Great agent. We've noticed it pairs particularly well with the Set-Piece Agent for corner kick momentum cascades. Worth exploring.
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