PECOTA funciona con los lanzadores que superan su FIP

Image credit: Charles LeClaire-USA TODAY Sports

Traducido por Marco Gámez

Hay algunos jugadores en los que todos los sistemas de proyección son ases. No hace falta ser un genio o usar algunas matemáticas sofisticadas para decirte que Mike Trout probablemente será bastante bueno: ha estado registrando casi las mismas estadísticas, con algunas variaciones leves debido a lesiones, durante la mayor parte de una década. Y hay algunos jugadores, en el extremo opuesto, que siempre parecen atormentar cualquier predicción que se les arroje. El as de los Cubs, Kyle Hendricks, se encuentra entre este último grupo.

Hendricks es tan difícil de predecir, en parte, porque todo en él es atípico, desde su estilo de lanzar hasta su actuación. En particular, Hendricks desafía continuamente a uno de los pilares de la sabiduría convencional en la sabermetría moderna: su efectividad (ERA, por sus siglas en inglés) es casi siempre mejor que su Pitcheo Independiente del Fildeo (FIP, por sus siglas en inglés). Pero en 2020, el motor central de PECOTA fue reconstruido por Jonathan Judge, y quizás gracias a sus ajustes, la nueva versión funcionó sorprendentemente bien en lanzadores como Hendricks la temporada pasada. El nuevo PECOTA parece tener una fuerza particular para predecir qué lanzadores podrán superar sus FIP.

Hendricks es el ejemplo motivador porque es lo más parecido que tiene el beisbol moderno a un Greg Maddux. El abridor de los Cubs posee su bola rápida que se ubica por encima de las 85 mph (137 kph), pero mejora usando la ubicación, la mezcla de lanzamientos y la astucia, una rareza en un juego cada vez más centrado en la velocidad de los envíos. Y al igual que Maddux, una de las habilidades características de Hendricks es la capacidad de evitar las bolas bateadas con fuerza contra él.

A lo largo de su carrera, que ahora abarca más de mil entradas, Hendricks ha permitido un BABIP de aproximadamente .280. (En contraste, el BABIP total de la liga en ese período ha estado cercano a .300). Su capacidad para consistentemente evitar batazos contradice la idea de la teoría de Estadísticas de Lanzamiento Independiente de la Defensiva (o DIPS, por sus siglas en inglés), que establece que los lanzadores tienen poca o ninguna capacidad para controlar las estadísticas de las bolas bateadas contra ellos. La teoría DIPS subyace en la idea de FIP, que concentra la línea productiva de un lanzador en el trío de eventos que definitivamente puede controlar: bases por bolas, ponches y jonrones.

FIP funciona tanto para medir como para predecir el desempeño del lanzador porque se enfoca en esas habilidades básicas. En muchos casos, FIP predice mejor la ERA futura de un lanzador que su propia ERA actual, lo que lo llevó a convertirse en una especie de principio sabermétrico.  Pero, de vez en cuando, aparece un jugador que no encaja del todo en la teoría. Y debido a que DIPS se ha integrado tanto en la sabermetría moderna, los lanzadores como Hendricks tienden a ser mal predichos.

Usaré Steamer como ejemplo aquí, porque es uno de los mejores algoritmos que existen y una fuerte competencia para PECOTA. En 2020, Steamer predijo que la ERA de Hendricks sería 0.02 carreras menor que su FIP. Hendricks tampoco fue caso único. Steamer nunca predijo una brecha mayor a 0.6 carreras entre el FIP de un lanzador y su ERA, y solo 10 lanzadores recibieron una brecha de 0.5 carreras o más. (Casi todos eran relevistas, que tienden a vencer sus FIP con más regularidad). Desde la perspectiva de la teoría DIPS, esto tiene mucho sentido: sí, la ERA de los lanzadores no siempre coincide con sus FIP, pero la desviación promedio entre ellos es en su mayoría aleatoria, por lo tanto, no hay razón para que no estén cerca.

En 2020, PECOTA fue revisado, eliminando los últimos vestigios del sistema de la era Nate Silver a favor de un diseño más moderno. Y esa revisión también parece haber producido un conjunto de predicciones mucho mejores para lanzadores como Hendricks. A diferencia de Steamer, PECOTA 2020 predijo que 89 lanzadores vencerían sus ERA por media carrera o más, incluidos muchos abridores.

Más importante aún, PECOTA en realidad acertó muchas de estas brechas. Cuando PECOTA supuso que un lanzador tendría una ERA de más de 0.3 carreras mejor que su FIP, el 50% de las veces (cuando el lanzador tuvo más de 30 EL), PECOTA tenía razón. (65% de las veces, PECOTA estuvo al menos direccionalmente acertado, con esos lanzadores superando sus FIP). Por lo general, esos lanzadores superaron su FIP en 0.15 carreras (ponderación por EL). Muchos de estos jugadores son algunos de los mejores de la liga, como Hyun-Jin Ryu y Clayton Kershaw, o famosos por evitar el contacto duro, como  Dallas Keuchel y Masahiro Tanaka.

Debido a que solo tenemos una temporada reducida con el nuevo PECOTA para probar su precisión, debes entender que estos hallazgos vienen con enormes barras de error. Hasta que PECOTA demuestre esta habilidad en varias temporadas, es razonable tener cuidado. Pero el hecho de que PECOTA esté en capacidad de proyectar grandes brechas entre FIP y ERA muestra que nos estamos moviendo más allá de la visión centrada en DIPS en nuestro sistema de proyección.

Hay una buena razón por la que la teoría DIPS se puso de moda: es que BABIP, que determina la brecha ERA-FIP en gran medida, es muy impredecible. De hecho, es tan impredecible que se necesita básicamente el valor de una carrera anotada debida a eventos de bateo antes de poder aislar la capacidad de un lanzador de reducir BABIP, al menos si estás revisando las estadísticas tradicionales de producción de bateo.

Pero ya no vivimos en un mundo limitado a los box scores de los juegos. En los años transcurridos desde que Voros McCracken publicó su artículo histórico en el que presentó el DIPS, hemos recibido nuevos datos que nos informan sobre la capacidad de los lanzadores para controlar el contacto. Por ejemplo, ahora sabemos que la velocidad de salida es clave para convertir las bolas bateadas en batazos extrabases. Cualquier lanzador que mantenga la velocidad de salida (EV, por sus siglas en inglés) baja probablemente limitará el BABIP (así como el porcentaje de slugging) en su contra. No es coincidencia que la EV típica que permite Hendricks sea aproximadamente dos millas por hora (3.21 kph) más baja que el promedio de la liga. El talento de Hendricks para desafiar a DIPS no es un don mágico e inexplicable de los dioses; bien conocido por su control, Hendricks tiende a salpicar los bordes de la zona de strike, generando un contacto más débil, menor velocidad de salida y menor BABIP.

No estoy tratando de burlarme de Steamer o criticarlo por no acertar con Hendricks. Aunque Steamer es uno de los mejores sistemas disponibles, estos lanzadores todavía son notoriamente difíciles de predecir, y otros sistemas probablemente adopten enfoques similares (ZiPS, por ejemplo, proyecta que solo ocho lanzadores en total en 2021 tendrán brechas de ERA-FIP mayores de 0.5 carreras). En retrospectiva, por supuesto, es fácil decir que un jugador como Hendricks posee un talento para disminuir BABIP. Cada año de su carrera que transcurre con una marcada brecha de ERA-FIP fortalece ese argumento; pero pesan en su contra las miles y miles de carreras de lanzadores similares en las que los lanzadores comenzaron fuertes evitando las bolas bateadas, solo para perder esa habilidad a mitad de su trayectoria. Por lo general, si un sistema de proyección intenta funcionar bien con Hendricks, tendría un costo de precisión para los cientos de lanzadores más típicos que no pueden controlar el contacto.

¿Y qué hay del propio Hendricks? En 2020, PECOTA proyectó a Hendricks para una efectividad de 3.59 y un FIP escasamente más alto de 3.79. (Steamer lo tuvo en ~ 4.5 en ambas estadísticas). Durante 81 entradas de trabajo el año pasado, el abridor de los Cubs registró una efectividad significativamente mejor de 2.88 con un FIP notablemente más alto de 3.55. Lo que quiere decir que a pesar de que a PECOTA le fue un poco mejor, Hendricks siguió superando ambas proyecciones. Una década después de la caída de DIPS, la sabermetría tiene una comprensión más matizada de cómo funciona el pitcheo, pero todavía tenemos un largo camino por recorrer antes de que alguien como el Profesor pueda predecirse de manera confiable.