Vous ne vous êtes jamais demandé comment les experts en baseball fantastique créent ces classements qu’ils affichent pour le monde entier ? Je veux dire, leurs classements jouent un rôle assez important lorsqu’il s’agit de décider de l’ADP pendant la saison de draft. Ils ne sont pas à prendre à la légère et pourraient vraiment anéantir votre draft si vous ne faites pas vos propres recherches.
Je vous promets que les experts du métier font leur propre système de classement. Certains font le leur en se basant sur le » feeling « , ce qui est parfaitement bien. Cependant, si vous êtes comme moi, vous aimez profiter de toutes les différentes statistiques qui sont rendues si facilement accessibles au public. Entre les systèmes de projection, les statistiques passées et même les données Statcast maintenant, il n’y a plus d’excuse pour se contenter de se fier uniquement aux opinions des » experts « .
La meilleure façon de capitaliser sur ces statistiques accessibles est de créer votre propre évaluation des joueurs de baseball fantastique ! Vous savez, comme quelque chose ici de Baseball Monster, sauf que vous pouvez décider des statistiques que vous voulez utiliser. Ce n’est pas aussi difficile que ça en a l’air et je suis prêt à vous guider !
Créer votre propre rater de joueur de baseball fantaisie
D’accord, je veux m’excuser à l’avance si je parle de chaque étape ici. Je vais supposer que les compétences Excel de chacun sont de niveau débutant, juste au cas où. Cet article s’adresse peut-être davantage aux joueurs occasionnels de baseball fantastique qui cherchent à prendre de l’avance dans leur ligue maison, mais tout le monde commence quelque part !
N’oubliez pas non plus les mock drafts gratuits de cinq minutes contre des experts du secteur et les analyses personnalisées pour votre équipe avec l’assistant de draft FantasyPros.
Etape 1 : Choisir les statistiques
C’est une première chose : vous devez décider quelles statistiques vous voulez utiliser pour votre évaluation parfaite des joueurs.
Embed from Getty Images
La décision se situe entre l’utilisation des statistiques de la saison passée ou du modèle de prédiction d’un site pour la saison à venir. Les projections Depth Charts de FanGraphs constituent une option solide, car il s’agit d’une combinaison de plusieurs modèles de prédiction du site. Cette année, j’utilise une nouvelle méthode qui intègre Steamer600, qui projette les statistiques de chaque joueur sur la base de 600 AB (ou l’équivalent pour les starters et les releveurs), puis au prorata du nombre d’at-bats que chaque joueur obtiendrait réellement en fonction du contexte de son équipe.
Le principal problème de l’utilisation des statistiques d’une saison passée est qu’elle ne tient pas compte de la taille des échantillons.
Exemple : Tommy Edman a connu une merveilleuse seconde moitié de la saison 2019. Cependant, c’était la seule taille d’échantillon sur laquelle nous pouvons travailler et nous savons qu’au baseball, c’est loin d’être suffisant. Les projections 2019 de Depth Charts utiliseront ses statistiques 2018 ainsi que ses performances en ligue mineure pour projeter/calculer une ligne de stat 2019 qui soit raisonnable.
Etape 2 : Exportation des données des joueurs
Comme il y a été fait allusion à l’étape 1, je vais utiliser les projections de Depth Charts pour 2020 pour mon modèle de notation des joueurs. Suivez le lien ci-dessus et vérifiez l’étendue de la page. Juste au-dessus du tableau des joueurs sur le côté droit de la page, vous trouverez un petit lien textuel qui dit « Exporter les données ».
Crédit : FanGraphs
Cliquez dessus, ce qui donne un fichier de téléchargement CSV. Ouvrez-le dans Excel (ou équivalent). Vous devriez avoir une liste assez importante !
Etape 3 : soigner la feuille de calcul
Avant de commencer vos calculs, préparez votre feuille de calcul pour éliminer tout le désordre. Cela semble être du ménage, mais cela rend la finalisation des évaluations des joueurs beaucoup plus facile. La première chose que j’aime faire est de supprimer tous les joueurs dont je sais que je ne ferai pas de draft. Vous pouvez le faire comme vous le souhaitez, mais je préfère le trier par équipe et projeter l’alignement de départ d’une équipe et d’autres joueurs clés en utilisant RosterResource (maintenant intégré à FanGraphs – quelle époque pour être en vie !). De cette façon, vous ne manquez aucun grand nom.
Embed from Getty Images
Puis, choisissez à la main les catégories que vous voulez. Idéalement, vous devriez juste choisir les catégories que votre ligue récompense un joueur pour avoir atteint comme AVG, HR, R, RBI et SB. Si vous voulez être plus fantaisiste, vous pouvez inclure des catégories supplémentaires comme wOBA, OPS, etc. Veillez simplement à ne pas multiplier les statistiques, sinon vous risquez de faire pencher votre système d’évaluation en faveur d’un certain style de joueur. C’est là que la différence entre les points et les ligues de rôtissage entre en jeu.
Exemple : Si vous incluez trois statistiques qui expriment la puissance (ISO, HR, SLG) mais seulement une qui montre la vitesse (SB), vous pourriez vous retrouver avec des gars comme Jonathan Villar hors de votre radar. Nous ne voulons pas cela, sauf si nous sommes dans une ligue de points plutôt que dans une ligue de roto.
Etape 4 : Calculer les z-Scores
Une fois que vous avez préparé votre feuille de calcul, vous êtes prêt pour l’action ! Insérez une colonne à droite de votre première catégorie. Dans mon cas, comme on le voit dans l’image ci-dessous, je vais évaluer la colonne RH. Je vais étiqueter ma nouvelle colonne ‘zHR’.
Il y a deux calculs que vous devez faire avant de trouver les z-scores : la moyenne et l’écart-type. Excel peut les calculer pour vous – trouvez quelques cellules vides et entrez les équations suivantes :
=AVERAGE(D$2:D$221)
=STDEV.S(D$2:D$221)
Le deuxième nombre des équations 1 et 2 est déterminé par le nombre de lignes que vous avez dans votre feuille. Comme je l’ai déjà mentionné, j’avais 220 joueurs et une ligne d’en-tête, d’où le 221. Enregistrez cette moyenne et cet écart-type pour la formule suivante. En utilisant ces mesures comme constantes, je vais commencer dans la cellule D2 et calculer le z-score de Mike Trout pour les home runs :
=(D2-AVERAGE)/STDEV
Avec une moyenne de ~17,9 et un écart-type de ~7,36, j’ai trouvé un z-score de 2,18 pour Trout dans le département des RH. A quel point c’est bon ? Copions la formule pour le reste des joueurs. Le moyen le plus simple de le faire est de placer votre curseur sur le coin inférieur droit de la cellule D2 (ou de la cellule contenant votre formule). Vous devriez voir la poignée de remplissage ‘+’. Double-cliquez dessus et cela remplira le reste de la colonne avec la même formule.
Pour des raisons esthétiques, vous pouvez diminuer le nombre de décimales à la centième place. Répétez cette étape pour chacune des catégories restantes de votre feuille.
Note : l’équation 3 ne fonctionne que si la statistique souhaitée doit être supérieure à la moyenne pour être considérée comme » bonne « . Si vous calculez un z-score pour une statistique qui est meilleure lorsqu’elle est inférieure (c’est-à-dire ERA ou WHIP), il suffit d’intervertir le numéro de cellule et la moyenne dans les parenthèses.
Étape 5 : Calcul des notes globales
Débutez une nouvelle colonne à la fin intitulée » Total » (ou ce que vous voulez, c’est votre note de joueur) pour calculer votre note globale. Pour moi, c’est la colonne H et je vais maintenant additionner tous les z-scores :
=SUM(E2,G2,I2,K2,M2)
En utilisant l’équation 4, Trout reçoit une note de 10,46 entre ces cinq catégories. Comment est-ce que c’est bon par rapport au reste des joueurs pertinents pour la fantasy ? Eh bien, utilisez la même poignée de remplissage ‘+’ que précédemment et copiez la formule dans chaque cellule de votre colonne globale pour la comparer.
Enfin, il suffit d’ajouter des filtres à la ligne supérieure et de sélectionner ‘Sort Descending’ sur votre colonne d’évaluation des joueurs. Vous commencerez à voir une forte ressemblance avec les classements des frappeurs produits par les » experts « . Bien sûr, ce n’est pas un système de classement parfait, mais c’est certainement un bon point de référence pour décider entre les joueurs dans une draft.
Vous êtes maintenant prêt à créer votre propre évaluation des joueurs de baseball fantastique. Vous serez surpris de voir certains des noms qui semblent » déplacés » lorsque vous utilisez des métriques avancées dans votre rater de joueur. Quels noms seront à noter pour vous ?
Optionnel : Utiliser les statistiques de plusieurs sites
Mon rater actuel de joueur de baseball fantastique tire des données synchronisées de plusieurs sites. Deux exemples de ceci sont les profils de balles frappées provenant des données Statcast de MLB et la position moyenne de draft provenant de NFBC. Les fonctions VLOOKUP, INDEX-MATCH et OFFSET d’Excel peuvent être votre meilleur ami dans ce scénario.
Je ne reviendrai pas là-dessus dans cet article cependant – j’ai dépassé ma limite de mots ! Si vous avez des questions à ce sujet ou sur tout ce que j’ai abordé dans l’article, n’hésitez pas à me contacter sur Twitter (@therealwody). Je serais heureux d’en discuter !
Voyez le reste de notre excellent contenu sur le baseball fantastique à l’approche de la saison 2020.
.