Valor de la Línea de Cierre (CLV)

Analiza cómo se comparan las cuotas de cierre de una casa de apuestas con la probabilidad sin margen (devigged) de Pinnacle. Un CLV positivo significa que la casa cerró con precios más laxos que Pinnacle — un indicador histórico de ventaja.

GET /api/v1/historical/clv

Cómo se capturan las líneas de cierre

Cuando un partido pasa de pre-match a en directo, el servidor captura las últimas cuotas pre-match de cada casa como la línea de cierre de ese evento. El precio de cierre se devigea utilizando el método Power (el mismo que en el cálculo de EV) para producir una probabilidad sin margen por selección.

El CLV se calcula entonces como:

CLV% = (pin_no_vig_prob - book_no_vig_prob) / book_no_vig_prob × 100

Donde pin_no_vig_prob es la probabilidad devigeada de Pinnacle (la referencia sharp) y book_no_vig_prob es la probabilidad devigeada de la casa soft. Un CLV% positivo significa que la casa soft cerró a un precio más favorable que la línea justa de Pinnacle.

Autenticación

Requiere API key. Se requiere nivel Sharp o superior (funcionalidad closing_lines).

Parámetros de consulta

Ventana de fechas

El nivel Sharp permite hasta 30 días de histórico (la ventana de retención actual para los datos de líneas de cierre). Las fechas solicitadas fuera de esta ventana se limitan silenciosamente a la fecha más antigua disponible.

Ejemplos de solicitudes

# CLV por casa de apuestas durante los últimos 7 días
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?from=2026-04-10&to=2026-04-17&group_by=sportsbook" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"
 
# CLV agrupado por deporte, solo NBA
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?league=nba&group_by=sport" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"
 
# CLV agrupado por día para DraftKings
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?sportsbook=draftkings&group_by=day" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

const params = new URLSearchParams({
  from: '2026-04-10',
  to: '2026-04-17',
  group_by: 'sportsbook',
});
const response = await fetch(
  `https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?${params}`,
  { headers: { 'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY' } }
);
const { data, meta } = await response.json();
for (const group of data.groups) {
  console.log(`${group.group_key}: avg CLV ${group.avg_clv_percent.toFixed(2)}% (${group.samples} samples)`);
}

import requests
 
response = requests.get(
    'https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv',
    params={
        'from': '2026-04-10',
        'to': '2026-04-17',
        'group_by': 'sportsbook',
    },
    headers={'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()
for group in data['data']['groups']:
    print(
        f"{group['group_key']}: "
        f"avg CLV {group['avg_clv_percent']:.2f}% "
        f"({group['samples']} samples)"
    )

Respuesta

Éxito (200)

{
  "success": true,
  "data": {
    "group_by": "sportsbook",
    "groups": [
      {
        "group_key": "draftkings",
        "samples": 312,
        "avg_clv_percent": 1.42,
        "avg_abs_clv_percent": 2.18,
        "distinct_books": 1,
        "distinct_sports": 4
      },
      {
        "group_key": "fanduel",
        "samples": 289,
        "avg_clv_percent": 0.87,
        "avg_abs_clv_percent": 1.95,
        "distinct_books": 1,
        "distinct_sports": 4
      },
      {
        "group_key": "betmgm",
        "samples": 201,
        "avg_clv_percent": -0.21,
        "avg_abs_clv_percent": 1.74,
        "distinct_books": 1,
        "distinct_sports": 3
      }
    ],
    "date_range": {
      "from": "2026-04-10T00:00:00.000",
      "to": "2026-04-17T00:00:00.000"
    },
    "total_events": 58,
    "comparable_events": 51,
    "sharp_reference": "pinnacle"
  },
  "meta": {
    "source": "valkey:closing_line",
    "tier_window_days": 30,
    "phase": "1",
    "filters": {
      "sport": null,
      "league": null,
      "sportsbook": null,
      "group_by": "sportsbook"
    },
    "updated_at": "2026-04-17T20:00:00.000000000Z"
  }
}

Resultado vacío (sin datos de línea de cierre todavía):

{
  "success": true,
  "data": {
    "group_by": "sportsbook",
    "groups": [],
    "date_range": { "from": "...", "to": "..." },
    "total_events": 0,
    "comparable_events": 0,
    "sharp_reference": "pinnacle"
  },
  "meta": { "source": "valkey:closing_line", "phase": "1", ... }
}

Un array groups vacío es una respuesta válida cuando no se han capturado datos de línea de cierre para el rango de fechas solicitado — no es un error.

Respuestas de error

403 Tier Restricted

{
  "error": {
    "code": "tier_restricted",
    "message": "The 'closing_lines' feature requires Sharp or higher.",
    "required_tier": "sharp",
    "docs": "https://docs.sharpapi.io/en/pricing"
  }
}

400 Validation Error

{
  "error": {
    "code": "validation_error",
    "message": "Invalid group_by. Must be one of: day, league, market, sport, sportsbook"
  }
}

Campos de la respuesta

Objeto data

Campos de la fila de grupo

Objeto meta

Interpretación del CLV

Un CLV medio positivo en tus apuestas es el indicador más sólido de que estás apostando a precios ineficientes. Sobre una muestra grande, un CLV positivo predice fuertemente un ROI positivo.

Endpoints relacionados

• Cuotas de cierre por fecha — Precios de cierre brutos por evento para una fecha determinada
• Oportunidades +EV — Apuestas de valor esperado positivo en tiempo real
• Snapshot de cuotas — Cuotas pre-match y en directo actuales