Predicciones de los pitchers en la MLB en 2016
Con la campaña regular en ciernes, conviene echar un vistazo a lo que pueden dar de sí los mejores lanzadores de la liga profesional norteamericana.
“Me interesa el futuro porque es el sitio donde voy a pasar el resto de mi vida.” Woody Allen (1935-¿?)
Tras el artículo anterior hablando de los bateadores, hoy hablaremos del “futuro” teórico de los pitchers. De nuevo utilizaremos las predicciones publicadas en Fangraphs.
Conocer cómo se desarrollará la temporada para un pitcher es más complicado que para un bateador. Los pitchers pueden incorporar nuevos lanzamientos a su repertorio, cambiar su mecánica de lanzamiento, pueden ganar o perder velocidad, según el estadio donde jueguen (si estás en el equipo de Colorado lo tendrás crudo, ha sido el estadio donde se han anotado más carreras en las últimas cuatro temporadas, en el otro lado tenemos San Francisco, uno de los estadios donde se anotan menos carreras)... Todo este conjunto de factores hace más impredecible el rendimiento futuro del pitcher.
Otro aspecto a valorar en las predicciones sería la regresión a la media, cuando un jugador lo hace mejor de lo esperado probablemente en algún momento lo hará peor, y viceversa, cuando un jugador lo hace peor de lo esperado en algún momento lo hará mejor. En el juego intervienen varios factores, y entre ellos la suerte, lanzar un centímetro más alto o más bajo puede ser un Strike Out o un Home Run. Hundirse durante unos partidos en una mala racha lo que nos dice es en que en algún momento volverán los buenos lanzamientos. Un ejemplo, un pitcher que lleva 5 años con un ERA entre (3.5-4.5) y la temporada siguiente consigue un ERA de 2.5, con una elevada probabilidad la otra temporada su ERA aumentará a 3.5 o si regresa a la media a 4.5 o más. Evidentemente todo esto es teoría, unos volverán a la media y otros mejoraran la media. Y sobre este tema un último apunte: Regresión no es un cambio en el talento (más/menos velocidad o mejores/peores lanzamientos) y un jugador que va empeorando sus números con la edad no es regresión, si no que está en decadencia o haciendo lo que toca por la edad (o una combinación entre regresión y edad).
Recordemos que todo esto únicamente son predicciones, realizadas con fórmulas matemáticas, una orientación o guía para los aficionados y gente que juega a las Fantasy, nada más que un entretenimiento. A final de temporada volveremos a estas tablas y veremos qué tal han ido los “aciertos”
La tabla de Fangraphs para los primeros 30 jugadores, ordenados por su WAR sería ésta (observad que todos son pitchers abridores, son los que consiguen mejor WAR ya que juegan más entradas. Para ver los pitchers relevistas, a los que también mencionaremos en este artículo, pinchad en las tablas de Fangraphs.)
Name | Team | W | L | ERA | IP | ER | HR | SO | BB | WHIP | FIP | WAR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Clayton Kershaw | Dodgers | 18 | 7 | 2.27 | 233.0 | 59 | 15 | 281 | 44 | 0.91 | 2.18 | 7.5 |
Chris Sale | White Sox | 14 | 9 | 2.96 | 210.0 | 69 | 19 | 255 | 43 | 1.00 | 2.55 | 6.8 |
David Price | Red Sox | 16 | 8 | 3.00 | 227.0 | 76 | 21 | 233 | 46 | 1.08 | 2.96 | 6.6 |
Max Scherzer | Nationals | 17 | 9 | 2.93 | 220.0 | 72 | 22 | 257 | 45 | 1.00 | 2.77 | 6.1 |
Jake Arrieta | Cubs | 17 | 7 | 2.58 | 209.0 | 60 | 11 | 217 | 47 | 0.98 | 2.49 | 6.0 |
Corey Kluber | Indians | 15 | 9 | 3.00 | 220.0 | 73 | 21 | 240 | 45 | 1.08 | 2.86 | 6.0 |
Dallas Keuchel | Astros | 16 | 8 | 2.81 | 224.0 | 70 | 16 | 203 | 53 | 1.13 | 3.03 | 5.6 |
Madison Bumgarner | Giants | 18 | 9 | 2.75 | 228.0 | 70 | 20 | 242 | 40 | 1.00 | 2.73 | 5.4 |
Carlos Carrasco | Indians | 15 | 9 | 3.13 | 202.0 | 70 | 18 | 228 | 48 | 1.07 | 2.82 | 5.4 |
Stephen Strasburg | Nationals | 15 | 8 | 3.02 | 187.0 | 63 | 18 | 222 | 37 | 1.01 | 2.67 | 5.3 |
Jose Fernandez | Marlins | 14 | 7 | 2.75 | 176.0 | 54 | 13 | 213 | 41 | 0.97 | 2.44 | 5.2 |
Chris Archer | Rays | 14 | 9 | 3.04 | 212.0 | 72 | 20 | 247 | 59 | 1.08 | 2.95 | 5.2 |
Matt Harvey | Mets | 15 | 7 | 2.64 | 209.0 | 61 | 17 | 221 | 41 | 1.01 | 2.72 | 5.1 |
Jacob deGrom | Mets | 15 | 8 | 2.69 | 208.0 | 62 | 16 | 221 | 44 | 1.03 | 2.70 | 5.0 |
Gerrit Cole | Pirates | 16 | 7 | 2.89 | 209.0 | 67 | 14 | 207 | 46 | 1.09 | 2.76 | 4.9 |
Jon Lester | Cubs | 15 | 8 | 3.13 | 211.0 | 73 | 17 | 211 | 47 | 1.10 | 2.92 | 4.9 |
Cole Hamels | Rangers | 15 | 8 | 3.25 | 202.0 | 73 | 21 | 195 | 54 | 1.17 | 3.43 | 4.8 |
Justin Verlander | Tigers | 14 | 9 | 3.25 | 214.0 | 77 | 20 | 184 | 55 | 1.22 | 3.48 | 4.8 |
Adam Wainwright | Cardinals | 16 | 9 | 2.95 | 207.0 | 68 | 12 | 163 | 35 | 1.08 | 2.88 | 4.7 |
Felix Hernandez | Mariners | 16 | 8 | 3.07 | 210.0 | 72 | 18 | 208 | 52 | 1.10 | 3.08 | 4.7 |
Marcus Stroman | Blue Jays | 15 | 8 | 3.12 | 194.0 | 67 | 14 | 162 | 42 | 1.14 | 3.11 | 4.7 |
Zack Greinke | Diamondbacks | 15 | 8 | 2.92 | 206.0 | 67 | 19 | 189 | 44 | 1.08 | 3.20 | 4.5 |
Michael Pineda | Yankees | 12 | 9 | 3.67 | 173.0 | 70 | 18 | 163 | 28 | 1.10 | 3.14 | 4.2 |
Yordano Ventura | Royals | 14 | 8 | 3.45 | 198.0 | 76 | 16 | 200 | 70 | 1.22 | 3.33 | 4.2 |
Collin McHugh | Astros | 15 | 10 | 3.39 | 192.0 | 72 | 19 | 179 | 48 | 1.17 | 3.38 | 4.2 |
Jordan Zimmermann | Tigers | 13 | 10 | 3.67 | 204.0 | 83 | 22 | 166 | 40 | 1.17 | 3.56 | 4.2 |
Noah Syndergaard | Mets | 14 | 8 | 2.98 | 192.0 | 64 | 20 | 218 | 41 | 1.04 | 2.92 | 4.1 |
Kevin Gausman | Orioles | 14 | 8 | 3.50 | 190.0 | 74 | 21 | 183 | 50 | 1.19 | 3.51 | 4.1 |
Sonny Gray | Athletics | 14 | 8 | 2.92 | 218.0 | 71 | 17 | 187 | 67 | 1.18 | 3.45 | 4.0 |
Johnny Cueto | Giants | 16 | 8 | 2.95 | 212.0 | 69 | 18 | 191 | 45 | 1.06 | 3.13 | 3.9 |
Name | Team | W | L | ERA | IP | ER | HR | SO | BB | WHIP | FIP | WAR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Clayton Kershaw | Dodgers | 18 | 7 | 2.27 | 233.0 | 59 | 15 | 281 | 44 | 0.91 | 2.18 | 7.5 |
Chris Sale | White Sox | 14 | 9 | 2.96 | 210.0 | 69 | 19 | 255 | 43 | 1.00 | 2.55 | 6.8 |
David Price | Red Sox | 16 | 8 | 3.00 | 227.0 | 76 | 21 | 233 | 46 | 1.08 | 2.96 | 6.6 |
Max Scherzer | Nationals | 17 | 9 | 2.93 | 220.0 | 72 | 22 | 257 | 45 | 1.00 | 2.77 | 6.1 |
Jake Arrieta | Cubs | 17 | 7 | 2.58 | 209.0 | 60 | 11 | 217 | 47 | 0.98 | 2.49 | 6.0 |
Corey Kluber | Indians | 15 | 9 | 3.00 | 220.0 | 73 | 21 | 240 | 45 | 1.08 | 2.86 | 6.0 |
Dallas Keuchel | Astros | 16 | 8 | 2.81 | 224.0 | 70 | 16 | 203 | 53 | 1.13 | 3.03 | 5.6 |
Madison Bumgarner | Giants | 18 | 9 | 2.75 | 228.0 | 70 | 20 | 242 | 40 | 1.00 | 2.73 | 5.4 |
Carlos Carrasco | Indians | 15 | 9 | 3.13 | 202.0 | 70 | 18 | 228 | 48 | 1.07 | 2.82 | 5.4 |
Stephen Strasburg | Nationals | 15 | 8 | 3.02 | 187.0 | 63 | 18 | 222 | 37 | 1.01 | 2.67 | 5.3 |
Jose Fernandez | Marlins | 14 | 7 | 2.75 | 176.0 | 54 | 13 | 213 | 41 | 0.97 | 2.44 | 5.2 |
Chris Archer | Rays | 14 | 9 | 3.04 | 212.0 | 72 | 20 | 247 | 59 | 1.08 | 2.95 | 5.2 |
Matt Harvey | Mets | 15 | 7 | 2.64 | 209.0 | 61 | 17 | 221 | 41 | 1.01 | 2.72 | 5.1 |
Jacob deGrom | Mets | 15 | 8 | 2.69 | 208.0 | 62 | 16 | 221 | 44 | 1.03 | 2.70 | 5.0 |
Gerrit Cole | Pirates | 16 | 7 | 2.89 | 209.0 | 67 | 14 | 207 | 46 | 1.09 | 2.76 | 4.9 |
Jon Lester | Cubs | 15 | 8 | 3.13 | 211.0 | 73 | 17 | 211 | 47 | 1.10 | 2.92 | 4.9 |
Cole Hamels | Rangers | 15 | 8 | 3.25 | 202.0 | 73 | 21 | 195 | 54 | 1.17 | 3.43 | 4.8 |
Justin Verlander | Tigers | 14 | 9 | 3.25 | 214.0 | 77 | 20 | 184 | 55 | 1.22 | 3.48 | 4.8 |
Adam Wainwright | Cardinals | 16 | 9 | 2.95 | 207.0 | 68 | 12 | 163 | 35 | 1.08 | 2.88 | 4.7 |
Felix Hernandez | Mariners | 16 | 8 | 3.07 | 210.0 | 72 | 18 | 208 | 52 | 1.10 | 3.08 | 4.7 |
Marcus Stroman | Blue Jays | 15 | 8 | 3.12 | 194.0 | 67 | 14 | 162 | 42 | 1.14 | 3.11 | 4.7 |
Zack Greinke | Diamondbacks | 15 | 8 | 2.92 | 206.0 | 67 | 19 | 189 | 44 | 1.08 | 3.20 | 4.5 |
Michael Pineda | Yankees | 12 | 9 | 3.67 | 173.0 | 70 | 18 | 163 | 28 | 1.10 | 3.14 | 4.2 |
Yordano Ventura | Royals | 14 | 8 | 3.45 | 198.0 | 76 | 16 | 200 | 70 | 1.22 | 3.33 | 4.2 |
Collin McHugh | Astros | 15 | 10 | 3.39 | 192.0 | 72 | 19 | 179 | 48 | 1.17 | 3.38 | 4.2 |
Jordan Zimmermann | Tigers | 13 | 10 | 3.67 | 204.0 | 83 | 22 | 166 | 40 | 1.17 | 3.56 | 4.2 |
Noah Syndergaard | Mets | 14 | 8 | 2.98 | 192.0 | 64 | 20 | 218 | 41 | 1.04 | 2.92 | 4.1 |
Kevin Gausman | Orioles | 14 | 8 | 3.50 | 190.0 | 74 | 21 | 183 | 50 | 1.19 | 3.51 | 4.1 |
Sonny Gray | Athletics | 14 | 8 | 2.92 | 218.0 | 71 | 17 | 187 | 67 | 1.18 | 3.45 | 4.0 |
Johnny Cueto | Giants | 16 | 8 | 2.95 | 212.0 | 69 | 18 | 191 | 45 | 1.06 | 3.13 | 3.9 |
- Victorias: Una estadística que a mi, personalmente, me parece poco valiosa. La victoria en un partido no depende únicamente del pitcher, este puede jugar un partido flojo y que el line-up ofensivo juegue a gran nivel y ganar el partido. Los dos que conseguirán más víctorias, 18, Clayton Kershaw y Madison Bumgarner, les siguen con 17 Max Scherzer y Jack Arrieta.
- ERA (número de carreras que recibirían en 9 entradas): Como jugadores de Bullpen tenemos a Wade Davis 2.25 (jugando 69 entradas) y Jeurys Familia 2.25 (jugando 81 entradas). Los mejores pitchers abridores serían Kershaw con un ERA de 2.27 y Arrieta con un 2.58.
- Home Run: El pitcher que recibirá menos Home Runs, de los de inicio, será Arrieta con únicamente 11.
- Strike Outs: El rey de los Strike Outs sigue siendo Kershaw, 281 en toda la temporada. Le sigue a distancia Scherzer con 257 y Chris Sale con 255.
- FIP (Fielding Independent Pitching): una estadística más fiable que la ERA, intenta eliminar los factores externos al lanzamiento del pitcher, como podría ser la mala suerte del receptor o tener un equipo que no sea muy bueno defensivamente. Para saber más sobre ésta y otras estadísticas avanzadas de pitcheo os puede interesar este artículo. En este apartado el pitcher más dominante desde el bullpen sería Kenley Jansen (1.91) y Wade Davis con 2.09. Como pitchers de inicio tenemos de nuevo a Clayton Kershaw (2.18) y José Fernández (2.44).
- WAR: Los más valiosos en este aspecto serían los pitchers abridores: Kershaw (7.5), Sale (6.8), Price (6.6) y Scherzer (6.1). Como jugador del bullpen, el más valioso sería Wade Davis, con un WAR de 1.8 y en el número 70 de jugador con un WAR más alto. Eso podría hacernos replantear la hipótesis de que un gran bullpen gana campeonatos. En números no es así ya que la aportación de Davis (probablemente el mejor relevista de las Ligas Mayores) es de menos de dos partidos extras en victorias, si juega él en lugar de otro jugador. El peso de Kershaw es de 7.5, lo que significa que su aportación en el juego es 4,1 veces mayor que Davis, que es un jugador que juega muchísimas menos entradas (el año pasado 234 innings para Kershaw y 67 para Davis). Los Royals tenían el mejor bullpen de la liga. ¿Fue ese el factor clave de su victoria? Creo que no, sino que fue una más de todas las piezas que conforman el engranaje del equipo campeón.
Y si alguien quiere saber más sobre como realizar las predicciones os recomiendo este libro, ameno y fácil de entender, “Projecting X 2.0: How to Forecast Baseball Player Performance” de Mike Podhorzer (colaborador de Fangraphs), donde se explica la forma para realizar nuestras propias predicciones y... ¿lo que sirve en el béisbol no puede ayudarnos en otros aspectos de nuestra vida?