(NOT SO) SIMPLY THE BEST

Probabilmente mangiamo le stesse cose.

Chi legge da tempo questo sito ricorderà gli studi sul braccio degli esterni (primo - secondo); ricorderà anche che il primo dei miei lavori in merito uscì lo stesso giorno in cui John Walsh pubblicò la propria prima analisi sul medesimo argomento.

Il mio e il suo articolo presentano scelte diverse – il suo è più completo e solido -, ma concettualmente sono identici.

 

Difficilmente, invece, conoscerete l’altra nostra idea contemporanea (quasi).

Nella off season 2007, stavo analizzando dati su Curt Schilling (gli sforzi di quei giorni non sfociarono in nessun articolo), quando un altro italiano che si diletta in analisi numeriche (qui il suo sito) mi chiese un suggerimento durante un elettrocorrispondenza.

Stava pubblicando numerose classifiche sui lanci: quello che induceva il minor numero di contatti, quello che portava alla più bassa media battuta quando colpito, e così via.

Gli mancava un numero, quello che riassumesse il tutto, che dicesse quale lancio fosse il migliore e basta.

Era proprio quello che avevo messo a punto nel mio studio su Schilling, e gli passai i numeri di cui aveva bisogno.

Qualche settimana dopo, John Walsh pubblicò un lavoro sul sito Hardball Times, utilizzando le stesse metriche.

Quella volta pensai di averlo preceduto ma, quando ricevetti in ritardo la mia copia del libro The Hardball Times Annual (per qualche motivo le poste italiane me lo perdono ogni anno), fui costretto a riconoscere il suo primato.

In ogni caso, ancora una volta, avevamo lavorato sulla stessa lunghezza d’onda, ignari l’uno dello sforzo altrui.

 

John Walsh vive e lavora a Pisa; se leggete un suo articolo e volete porgli delle domande via email, potete scrivergli anche in italiano.

 

Di che si tratta?

Tutto parte dalla solita tabella, che vi mostrai sei anni fa, e a cui hanno fatto riferimento diversi degli articoli successivi, uno in particolare la utilizzava per assegnare un valore, in termine di punti contribuiti, ad ogni evento offensivo (singolo, strike out, base…).

Il passo successivo compiuto da John e da me (ma anche da Joe P. Sheehan), è stato di modificare il valore di quegli eventi in base al conto di ball e strike.

Intendiamoci. Un doppio è un doppio, sia che avvenga sul 2-0 sia sullo 0-2; converrete però che nel primo caso il pitcher aveva già in parte costruito la propria disfatta, mentre nel secondo “ha riempito il secchio del latte e poi gli ha dato un calcio”.

Il bello della tabella che segue è che rispecchia pienamente la realtà descritta.

 

Conto ball strike Single Double Triple Home run
0-0 0,04 -0,04 0,46 0,75 1,03 1,40
0-1 0,03 -0,06 0,50 0,79 1,08 1,45
0-2 0,02 -0,18 0,57 0,86 1,14 1,51
1-0 0,07 -0,05 0,42 0,71 1,00 1,36
1-1 0,05 -0,07 0,48 0,77 1,05 1,42
1-2 0,04 -0,21 0,54 0,83 1,12 1,48
2-0 0,12 -0,07 0,36 0,65 0,93 1,30
2-1 0,11 -0,08 0,42 0,71 1,00 1,37
2-2 0,10 -0,25 0,50 0,79 1,07 1,44
3-0 0,11 -0,08 0,24 0,53 0,81 1,18
3-1 0,19 -0,08 0,32 0,61 0,89 1,26
3-2 0,27 -0,35 0,40 0,69 0,97 1,34

Tabella 1 - Run Value di alcuni eventi in base al conto sul battitore.

 

Prendiamo proprio l’esempio del doppio.

Un doppio, abbiamo stimato in articoli precedenti, vale circa 0.7 punti; oggi gli assegnamo, precisamente, il valore 0.75 . Un ball, quale primo lancio del turno, leggiamo che vale 0.03 punti (per il battitore); un secondo ball, sull’1-0, 0.06 ; un doppio, sul 2-0, 0.64 . Se sommiamo i punti del turno in battuta, otteniamo 0.75, esattamente il valore di un doppio quale esito del turno.

Analogamente, sommando i valori di uno strike sullo 0-0 (-0.04), uno strike sullo 0-1 (-0.06) e un doppio sullo 0-2 (0.85), si giunge allo stesso risultato.

Potete provare a percorrere qualsiasi sequenza di conto, ma alla fine, giustamente, un doppio è sempre un doppio (un K è sempre un K, e via dicendo).

Però no si perde l’informazione dei lanci precedenti.

Così, se il primo caso (doppio sul 2-0) è stato prodotto da una sequenza fastball-fastball-slider, diremmo che la fastball ha regalato al battitore 0.09 punti; nel secondo caso la fastball avrebbe un valore negativo -0.10, ovvero avrebbe prevenuto i punti del battitore; lo slider sarebbe ancor più dannoso.

 

Basta chiacchiere, veniamo a qualcosa di più interessante.

 

John Walsh & Co. Hanno calcolato, lo scorso anno, il valore (in termini di punti) di ogni lancio, e di conseguenza hanno incoronato la miglior fastball in MLB, il miglior slider, e via dicendo.

È la prima cosa che ho fatto anch’io per il 2008.

Il calcolo è molto semplice: per ogni lanciatore/tipo di lancio si sommano i run-values e si divide per il numero di volte che quel lancio è stato scoccato.

Si può moltiplicare per 100 per avere numeri più leggibili.

Ecco qualche numero.

 

pitcher tipo numero percent. Run Value
Ramon Troncoso Curve 143 25% -5,40
John Smoltz Slider 148 33% -5,01
Carlos Marmol Curve 192 13% -4,74
Jason Hammel ChangeUp 122 9% -4,21
Cory Wade Curve 296 28% -3,85
Tim Lincecum Slider 324 9% -3,74
Craig Breslow ChangeUp 104 15% -3,71
Jeremy Sowers Curve 107 5% -3,51
Felix Hernandez ChangeUp 173 5% -3,45
Heath Bell Curve 228 17% -3,44

Tabella 2 - I migliori lanci per Run Value (a fine articolo una tabella con la top ten di ogni tipo di lancio).

 

Qual è il significato di stilare una classifica di efficacia come quella in tabella?

Più o meno si può metterla così: la tua stagione dipende da un solo lancio (chessò, è gara 7, sopra di uno, ultimo inning, ci sono due out, le basi piene, e il conto è pure pieno)… a chi affideresti la palla per quell’unico lancio e che segnale gli proporrebbe il catcher?

 

Una classifica del genere è interessante, ma più che altro può soddisfare una curiosità.

Tra i primi della tabella abbiamo visto lo slider di Lincecum. Il Cy Young del 2008 lancia quella palla in meno del 10% delle occasioni; Smoltz, dotato di uno slider ancora più devastante, lo estrae dalla faretra una volta su tre. Il divario tra i due lanci dev’essere maggiore di quanto emerge dalla tabella.

Inoltre, non mi sento di poter fare affermazioni del tipo: “Lincecum dovrebbe affidarsi più frequentemente a un lancio tanto efficace”; infatti la scelta di come mescolare le proprie armi dipende da tanti fattori, non ultimo lo stress fisico prodotto da ciascuno di essi. È possibile che Tim non sia in grado di far un uso più intensivo dello slider. Per di più, il valore calcolato in tabella è senz’altro influenzato dalla mescolanza scelta dal lanciatore: probabilmente se i battitori di National League vedessero più spesso lo slider di Lincecum, avrebbero contro di esso un maggior successo.

 

pitcher tipo numero percent. RV Season
Cliff Lee FastBall 2462 75% -30,36
Josh Beckett FastBall 1914 71% -28,54
Matt Garza FastBall 2032 69% -24,53
Ervin Santana FastBall 2002 58% -22,38
Derek Lowe Slider 984 31% -22,31
Grant Balfour FastBall 918 90% -20,34
CC Sabathia Slider 746 20% -19,20
Hiroki Kuroda FastBall 1707 62% -18,98
Tim Lincecum FastBall 2250 61% -18,96
Gil Meche FastBall 1970 55% -16,88

Tabella 3a - I migliori lanci per una stagione.

 

Questa seconda tabella riporta il valore cumulativo stagionale dei lanci (calcolo ancora più semplice: come sopra, ma senza dividere per il numero dei lanci effettuati).

Abbiamo così l’apporto che ciascun lanciatore ha fornito alla propria squadra con ognuna delle proprie armi.

Purtroppo, la mancata distinzione delle fastball in four-seamer e sinker da parte dell’algoritmo di classificazione di Ross Paul, fa sì che troviamo davanti parecchi lanciatori dotati di entrambe le varietà. Per questo motivo ripropongo la stessa tabella senza le fastball.

 

pitcher tipo numero percent. RV Season
Derek Lowe Slider 984 31% -22,31
CC Sabathia Slider 746 20% -19,20
Jesse Litsch Slider 1227 45% -16,47
Matt Cain Slider 484 13% -15,70
Cole Hamels ChangeUp 1130 33% -13,99
Armando Galarraga Slider 980 35% -13,93
Zack Greinke Curve 441 14% -13,33
Tim Lincecum Slider 324 9% -12,13
Roy Halladay Curve 762 21% -12,08
Scott Baker Slider 516 19% -11,83

Tabella 3b - I migliori lanci per una stagione (fastball escluse).

 

Infine un’altra misura, forse intermedia tra le due.

Per ogni lancio ho calcolato il valore medio su 100 lanci, tenendo conto del mix di ciascun lanciatore.

Mi spiego meglio.

Cole Hamels, su 100 lanci, spara 53 fastball, 34 cambi e 13 curve. Il valore del suo cambio, secondo i calcoli della tabella 2, è di -1,24; ovvero ogni 100 cambi lanciati Cole previene un punto e un quarto.

La curva segna -2.17.

In un’ipotetica partita di 100 lanci, però,  Hamels si servirà del cambio quasi il triplo delle volte rispetto alla curva; pertanto con una semplice moltiplicazione abbiamo i seguenti valori:

  • cambio -0,41,
  • curva -0,28.

La tabella seguente, dunque, tiene conto di come i lanciatori scelgono dal proprio repertorio. Non tiene però conto di un altro fattore: i rilievi non compiono 100 lanci in una partita e, affrontando i battitori una sola volta, possono permettersi di dar fondo a ripetizione alla propria arma migliore.

 

pitcher tipo numero percent RVmix
Jason Motte FastBall 157 92% -2,37
Joey Devine FastBall 482 68% -2,23
Grant Balfour FastBall 918 90% -1,99
David Price FastBall 175 74% -1,73
Phil Coke FastBall 120 60% -1,66
John Smoltz Slider 148 33% -1,65
Mariano Rivera FastBall 677 70% -1,57
Jeff Ridgway FastBall 104 67% -1,55
Brandon Morrow FastBall 759 68% -1,46
Ramon Troncoso Curve 143 25% -1,36

Tabella 4a - I migliori lanci tenendo conto del mixing.

 

Anche per questa tabella mostriamo la versione “senza fastball”.

 

pitcher tipo numero percent RVmix
John Smoltz Slider 148 33% -1,65
Ramon Troncoso Curve 143 25% -1,36
Cory Wade Curve 296 28% -1,08
Mark DiFelice Slider 225 68% -1,04
Rich Hill Curve 120 34% -0,89
Joe Nathan Slider 346 33% -0,84
Doug Waechter Slider 450 46% -0,81
Mike Adams Slider 289 29% -0,81
Ryan Madson ChangeUp 293 23% -0,79
Jesse Carlson Slider 281 31% -0,77

Tabella 4b - I migliori lanci tenendo conto del mixing (fastball escluse).

 

Dunque, il run-value dei lanci è un ottimo strumento per riassumere l’efficacia delle armi dei lanciatori; abbiamo visto, però, che siamo lontani dal poter stilare una classifica definitiva con una sola metrica.

 

Prossimamente proveremo a complicare ulteriormente le cose!

 


 

TOP TEN PER TIPO DI LANCIO

pitcher tipo numero percent. Run Value
Joey Devine FastBall 482 68% -3,27
Phil Coke FastBall 120 60% -2,78
Jason Motte FastBall 157 92% -2,58
Clay Hensley FastBall 283 46% -2,52
David Price FastBall 175 74% -2,33
Jeff Ridgway FastBall 104 67% -2,32
Mariano Rivera FastBall 677 70% -2,25
Grant Balfour FastBall 918 90% -2,22
Brandon Morrow FastBall 759 68% -2,15
Geoff Geary FastBall 629 62% -2,10

 

pitcher tipo numero percent. Run Value
Ramon Troncoso Curve 143 25% -5,40
Carlos Marmol Curve 192 13% -4,74
Cory Wade Curve 296 28% -3,85
Jeremy Sowers Curve 107 5% -3,51
Heath Bell Curve 228 17% -3,44
Aaron Laffey Curve 113 8% -3,27
Kyle Lohse Curve 295 9% -3,07
Mike Adams Curve 134 13% -3,04
Zack Greinke Curve 441 14% -3,02
Francisco Rodriguez Curve 300 26% -2,78

 

pitcher tipo numero percent. Run Value
John Smoltz Slider 148 33% -5,01
Tim Lincecum Slider 324 9% -3,74
Luis Mendoza Slider 122 10% -3,31
Matt Cain Slider 484 13% -3,24
Duaner Sanchez Slider 129 14% -2,91
Keiichi Yabu Slider 259 23% -2,89
Mike Adams Slider 289 29% -2,83
Mike Gonzalez Slider 113 19% -2,66
CC Sabathia Slider 746 20% -2,57
Claudio Vargas Slider 137 24% -2,55

 

pitcher tipo numero percent. Run Value
Jason Hammel ChangeUp 122 9% -4,21
Craig Breslow ChangeUp 104 15% -3,71
Felix Hernandez ChangeUp 173 5% -3,45
Ryan Madson ChangeUp 293 23% -3,36
Leo Nunez ChangeUp 126 18% -2,70
Wilfredo Ledezma ChangeUp 142 13% -2,58
Ramon Ramirez ChangeUp 148 13% -2,47
Trevor Hoffman ChangeUp 162 26% -2,36
Chris Young ChangeUp 141 8% -2,23
Phil Dumatrait ChangeUp 152 11% -2,19

 

... gli "altri"

pitcher tipo numero percent. Run Value
James Shields Cutter 147 5% -3,18
Dan Haren Splitter 123 4% -2,37
Braden Looper Splitter 151 5% -2,31
Manny Parra Splitter 141 5% -2,29
Saul Rivera Cutter 111 8% -2,04
Jose Valverde Splitter 126 10% -1,83
Mike Mussina Splitter 113 4% -1,65
Daisuke Matsuzaka Cutter 263 9% -1,61
Jered Weaver Cutter 366 12% -1,43
Mariano Rivera Cutter 281 29% -1,40

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