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TEMPORADA REGULAR

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.

Actualizado a
Apostar por Clayton Kershaw en 2016 es lo más seguro que se puede hacer.
Getty Images

“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.)

NameTeamWLERAIPERHRSOBBWHIPFIPWAR
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
NameTeamWLERAIPERHRSOBBWHIPFIPWAR
Clayton KershawDodgers1872.27233.05915281440.912.187.5
Chris SaleWhite Sox1492.96210.06919255431.002.556.8
David PriceRed Sox1683.00227.07621233461.082.966.6
Max ScherzerNationals1792.93220.07222257451.002.776.1
Jake ArrietaCubs1772.58209.06011217470.982.496.0
Corey KluberIndians1593.00220.07321240451.082.866.0
Dallas KeuchelAstros1682.81224.07016203531.133.035.6
Madison BumgarnerGiants1892.75228.07020242401.002.735.4
Carlos CarrascoIndians1593.13202.07018228481.072.825.4
Stephen StrasburgNationals1583.02187.06318222371.012.675.3
Jose FernandezMarlins1472.75176.05413213410.972.445.2
Chris ArcherRays1493.04212.07220247591.082.955.2
Matt HarveyMets1572.64209.06117221411.012.725.1
Jacob deGromMets1582.69208.06216221441.032.705.0
Gerrit ColePirates1672.89209.06714207461.092.764.9
Jon LesterCubs1583.13211.07317211471.102.924.9
Cole HamelsRangers1583.25202.07321195541.173.434.8
Justin VerlanderTigers1493.25214.07720184551.223.484.8
Adam WainwrightCardinals1692.95207.06812163351.082.884.7
Felix HernandezMariners1683.07210.07218208521.103.084.7
Marcus StromanBlue Jays1583.12194.06714162421.143.114.7
Zack GreinkeDiamondbacks1582.92206.06719189441.083.204.5
Michael PinedaYankees1293.67173.07018163281.103.144.2
Yordano VenturaRoyals1483.45198.07616200701.223.334.2
Collin McHughAstros15103.39192.07219179481.173.384.2
Jordan ZimmermannTigers13103.67204.08322166401.173.564.2
Noah SyndergaardMets1482.98192.06420218411.042.924.1
Kevin GausmanOrioles1483.50190.07421183501.193.514.1
Sonny GrayAthletics1482.92218.07117187671.183.454.0
Johnny CuetoGiants1682.95212.06918191451.063.133.9

- 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?