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¿Es real la cola de perdedores?

Publicado el 23 de septiembre de 2026 · clasificatoria solo/dúo de NA, 563.839 partidas y 5.638.390 partidas de jugador, del 2 al 9 de septiembre de 2026

Qué medimos

La cola de perdedores (loser queue) es la creencia de que, tras una racha de victorias, el emparejamiento te da compañeros más débiles para devolverte al 50%. Si fuera real, dejaría huella en las partidas: quienes van en racha de victorias perderían la siguiente más de lo que predice su forma, y sus compañeros tendrían peor puntuación que sus rivales.

• Construimos un modelo que solo ve lo que existe cuando salta la cola: el rango de los diez jugadores, su forma en los últimos 7 días y en la sesión actual, el autofill y los dúos. No ve campeones ni draft.
• Lo entrenamos con unas 5,1 M partidas clasificatorias de NA de junio a agosto de 2026 y lo probamos en una semana que nunca había visto: del 2 al 9 de septiembre, 563.839 partidas y 5.638.390 partidas de jugador (una por jugador y partida).
• Para cada partida de jugador anotamos la racha con la que llegaba, si su equipo ganó, lo que esperaba el modelo y cómo puntuaban sus cuatro compañeros frente a los cinco rivales, sin contar al propio jugador.

Las rachas continúan. No se invierten.

Si existiera la cola de perdedores, los grupos en racha de victorias bajarían del 50%. En cambio suben: del 50,4 % tras una victoria al 53,0 % tras cinco o más. En el lado de las derrotas la tasa apenas se mueve hasta las cinco derrotas seguidas, donde cae al 48,4 %.

La explicación más sencilla: quien va en racha de victorias suele ser mejor que su rango actual y sigue ganando hasta que el rango le alcanza, y quien lleva una larga racha de derrotas, por ahora, está jugando peor.

El modelo lo vio venir

En cada grupo de rachas, el resultado real queda a menos de medio punto de la predicción del modelo. El modelo no sabe nada de castigos. Solo conoce la forma reciente y el rango de los jugadores, y con eso basta para explicar los resultados. No hace falta ningún mecanismo oculto.

Tus compañeros no empeoran tras una racha de victorias

Comparamos la puntuación media de los cuatro compañeros de un jugador con la de los cinco rivales, dejando fuera al jugador. Tras cinco o más victorias, los compañeros puntúan algo por encima de los rivales (+0,126 en nuestra escala); tras cinco o más derrotas, algo por debajo (-0,061). Las dos diferencias son mínimas, y ninguna va en la dirección que afirma la cola de perdedores.

Entonces, ¿qué te pone en el equipo más débil?

Para cada partida de jugador medimos dos cosas: con qué frecuencia su equipo empezaba como el menos favorito (por debajo del 50% antes de la selección de campeones), y cuánto de eso venía del emparejamiento: la puntuación media de los compañeros frente a la de los rivales, sin contar al jugador.

• El factor más importante eres tú. Tras una racha de derrotas tu equipo es el menos favorito más a menudo porque el modelo te puntúa a ti más bajo: tus últimas partidas fueron mal. Tus compañeros no son peores. La parte del emparejamiento apenas se mueve, y se mueve en la dirección contraria.
• El autofill cuesta más o menos un punto de winrate (49,1 % frente a 50,1 %), y nada lo compensa.
• El mejor jugador de la partida recibe compañeros algo más débiles. El emparejamiento equilibra las medias de los equipos, así que los cuatro compañeros del jugador más fuerte puntúan un poco más bajo. La sensación de tener que carrear todas las partidas es real. Solo que es pequeña.
• No hay cola de ascenso. A una victoria de subir o a una derrota de bajar, las probabilidades son las mismas que en cualquier otro punto de la división.
• Nada más lo mueve: ni la tendencia de tus PL, ni cuántas partidas llevas en la sesión, ni lo rápido que vuelves a la cola.

Jugador por jugador

Miramos a los 194.935 jugadores con 10 o más partidas esa semana. La proporción de partidas en las que su equipo empezaba como el menos favorito fue del 31,6 % al 68,4 % (percentiles 10 y 90): más dispersión de la que produce la suerte sola, y sigue sobre todo la forma del propio jugador. El winrate real de la primera mitad de la semana de un jugador casi no predijo el de la segunda. En una semana, manda la suerte.

Otras cosas que encontramos

• Más o menos una de cada cinco partidas clasificatorias (21,2 %) tiene un favorito real del 60% o más antes de que nadie elija campeón. Esos favoritos ganan más o menos tanto como se predice: los que tenían un 70% o más ganaron el 76,4 % de las veces.
• En elo bajo las partidas están mucho menos igualadas. Más de la mitad de las partidas de Hierro tienen un favorito del 60% o más, frente al 9,4 % en Diamante.
• El autofill tampoco se equilibra entre equipos. Cuando el azul tiene dos jugadores con autofill más que el rojo, el azul gana el 47,1 %; al revés, el 52,5 %.
• El lado azul suele recibir el equipo peor puntuado (menos PL de media en el 61,3 % de las partidas) y aun así gana más o menos la mitad de las veces (50,1 %).

¿Qué tan bueno es el modelo?

El modelo que solo ve a los jugadores junto a tres pronósticos más simples, en las mismas 563.839 partidas de prueba, con las cinco medidas que publicamos para todo modelo (la página de precisión explica cada una).

Nuestra diferencia de puntuación sola casi no predice nada (AUC 0,5023): según esa puntuación, el emparejamiento equilibra los dos equipos casi a la perfección. Lo que añade el modelo es la forma reciente; los últimos 7 días aportan cerca de la mitad de lo que sabe.

Lo que esto no puede decirte

• Solo NA, una semana, un parche. Las rachas se cuentan dentro de las partidas que recogimos de cada jugador, así que una partida que nos faltó puede partir una racha en dos.
• La «puntuación» es una estimación nuestra, hecha a partir del historial de partidas. No es el MMR oculto de Riot, y esto no es una mirada al código del emparejamiento: mide las partidas tal como llegaron, con información pública.
• Son medias sobre millones de partidas. Tu mala noche puede seguir siendo una mala noche.