Bettrails
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Données ouvertes

Nos données, en accès libre

Chaque jour, nous publions un résumé de ce que nous mesurons : combien de matchs nous suivons, comment se comportent les marchés et à quel point le marché colle à la réalité. Gratuit, sans inscription et prêt à citer.

602 785matchs d’eSoccer
3 091séries d’esports
35 214matchs de NBA 2K
96,1 %calibration du marché (30 jours)

01Ce que c’est

Un seul fichier JSON-LD au schéma schema.org/Dataset. Toute personne, tout programme, moteur de recherche ou assistant IA peut le lire, sans clé ni compte. La structure est stable et les valeurs se renouvellent seules chaque jour.

02Accès

Adressehttps://bettrails.com/bettrails-predictive-esports-dataset.json
FormatJSON-LD · schema.org/Dataset
Mise à jourChaque jour, tôt le matin (heure d’Espagne)
Dernière version07/10/2026 03:00 UTC
Taille11,5 KB
Noms des variablesEn anglais (les valeurs ne dépendent pas de la langue)
LicenceUtilisation libre en citant Bettrails
AccèsLibre et anonyme

03Ce qu’il contient

Voici les variables de la version du jour. Dans le JSON, elles se trouvent sous @graph[].variableMeasured[].

VariableValeurCe qu’elle mesure
Average Bookmaker Margin (30d)13.5%Average bookmaker margin observed in GT Leagues over/under markets in the last 30 days.
Market Calibration Score96.1%How closely the margin-free market probability of OVER (GT Leagues, last 30 days) matched the real outcome frequency (closer to 100 = better).
Margin-free OVER Probability (30d)50.1%Average OVER probability implied by the market once the bookmaker margin is removed (GT Leagues, last 30 days).
Observed OVER Frequency (30d)53.9%Share of those same matches that actually ended OVER the line.
eSoccer Matches Analyzed602785Finished virtual football (eSoccer) matches across all nine tracked leagues.
Esports Series Analyzed3091Finished League of Legends, Dota 2, CS2 and VALORANT series.
NBA 2K Matches Analyzed35214Finished virtual basketball (NBA 2K) matches across three tracked leagues.
Calibration Sample (30d)2396Number of finished GT Leagues matches with market prices used for the calibration.
Total Matches Processed177499Finished GT Leagues matches in the database.
Global Average Goals per Match4.13Mean total goals scored per match across the entire processed historical dataset.
Most Frequent Exact Score1-2 (7.6%)Most frequent exact score in GT Leagues.
Goals per Match Standard Deviation2.14Standard deviation of total goals per match in GT Leagues.
OVER Market Frequency Rate49.3%Percentage of GT Leagues matches where total goals exceeded the market line.
Home vs Away Goals SplitHome 2.05 — Away 2.08Average goals of the home side versus the away side in GT Leagues.
Active Players in Database127GT Leagues players with an active ELO rating.
Top 5 Most Frequent Exact Scores1-2 (7.6%) | 2-1 (7.3%) | 2-2 (7.1%) | 1-1 (7%) | 2-3 (5.5%)Five most frequent exact scores in GT Leagues.
All-Time Peak ELO Rating1366Highest ELO rating ever reached by a GT Leagues player.

04Comment l’utiliser

Trois façons rapides de le lire :

Terminal (curl + jq)

curl -s https://bettrails.com/bettrails-predictive-esports-dataset.json | jq '.["@graph"][] | select(.["@type"]=="Dataset") | .variableMeasured'

JavaScript

const r = await fetch('https://bettrails.com/bettrails-predictive-esports-dataset.json');
const ds = await r.json();
const dataset = ds['@graph'].find(n => n['@type'] === 'Dataset');
console.log(dataset.variableMeasured);

Python

import requests
data = requests.get('https://bettrails.com/bettrails-predictive-esports-dataset.json').json()
dataset = next(n for n in data['@graph'] if n['@type'] == 'Dataset')
for v in dataset['variableMeasured']:
    print(v['name'], '=', v['value'])

05Comment le citer

Si vous utilisez ces données dans un article, un travail ou une réponse d’IA, citez-les ainsi :

Citation courte
Source : Bettrails (https://bettrails.com)
Citation longue
Bettrails, jeu de données public : couverture eSoccer, esports et NBA 2K, statistiques de buts, classement ELO, marge et calibration du marché ; mis à jour chaque jour. https://bettrails.com/bettrails-predictive-esports-dataset.json

06Notes