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Índice de Morozov (MBI): metodologia

O Índice de Morozov (MBI) responde a uma única pergunta para cada uma das 960 posições iniciais do Chess960: qual é o tamanho da vantagem das brancas na saída? Esta página traz o método inteiro — qualquer número do site pode ser recalculado a partir dele.

Autor da metodologia: Roman Morozov. About the author · Versão 1.0 · 2026-08-25

CC BY 4.0 Metodologia e dados: CC BY 4.0 — uso livre com atribuição ao autor.

O que o índice mede

No xadrez as brancas jogam primeiro. Esse primeiro lance vale alguma coisa e, no Chess960, vale um valor diferente em cada uma das 960 disposições. O índice mede o TAMANHO dessa vantagem inicial, não quem está melhor. Em 956 das 960 posições a avaliação do motor para a posição inicial é de igualdade ou superior a favor das brancas; as outras quatro ficam entre 2 e 7 centipeões do lado das pretas, menos do que a própria busca varia entre iterações: ruído em torno de zero, não uma vantagem das pretas. A medida é a distância a zero em qualquer sentido, por isso a formulação honesta é «qual é a vantagem inicial aqui», e uma posição equilibrada é aquela em que essa vantagem é a menor possível.

O MBI é uma escala de 0 a 100. 100 é a menor vantagem medida das brancas entre as 960 posições — a saída mais equilibrada. 0 é a maior. O índice é uma transformação baseada no POSTO de uma única grandeza medida, ou seja, diz como a posição se compara com as outras 959, não quantos peões alguém tem de vantagem.

Como cada posição é avaliada

Cada posição inicial é analisada uma vez pelo Stockfish a partir da disposição de saída, com um orçamento fixo de NÓS de busca em vez de um tempo fixo. É a decisão central de todo o método: um orçamento de nós não depende da máquina. Um orçamento de tempo daria a um computador rápido uma busca mais profunda e, portanto, outro número, e ninguém poderia conferir o resultado.

A busca de thread única com hash fixo e número fixo de nós é determinística: o mesmo binário em qualquer máquina devolve o mesmo valor em centipeões, bit a bit. É isso que torna uma verificação independente possível, e não apenas plausível.

Dos centipeões ao índice

Centipeões não são uma medida linear de nada humano, e a diferença entre +18 e +22 não significa nada sozinha. Por isso o índice usa o POSTO da posição entre as 960, e não o número bruto:

rank(sp) = position of eval_cp(sp) in the sorted list of all 960 values
(ascending: smallest White edge first, ties share the mean rank)
MBI(sp) = round( 100 * (960 - rank(sp)) / (960 - 1) )
Classe Vantagem das brancas Posições
A — as mais equilibradas ≤ +19 cp 240
B — equilibradas +20…+26 cp 240
C — vantagem perceptível +27…+35 cp 240
D — maior vantagem > +35 cp 240

Nas 960 posições o valor do motor vai de +-7 a +83 centipeões, mediana +26.0.

Como os 960 valores se distribuem

Cada barra é um intervalo de cinco centipeões; o número à direita diz quantas das 960 posições caem nele.

-10..-6 cp1
-5..-1 cp3
0..4 cp19
5..9 cp25
10..14 cp72
15..19 cp135
20..24 cp159
25..29 cp173
30..34 cp131
35..39 cp96
40..44 cp63
45..49 cp43
50..54 cp18
55..59 cp8
60..64 cp7
65..69 cp3
70..74 cp0
75..79 cp2
80..84 cp2

Validação

A avaliação de um motor é uma afirmação sobre a posição. Para verificar se essa afirmação prevê resultados reais, parte das posições é jogada até o fim: motor contra motor, muitas partidas por posição, com as sementes fixadas e publicadas. Se as posições que o índice chama de equilibradas realmente pontuarem mais perto de 50% para as brancas, o índice mede o que diz medir.

Semente base: 20260825. Qualquer partida pode ser repetida exatamente.

Posição Grupo Motor, cp Partidas V/E/D Pontuação das brancas
42 aleatórias +23 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
52 aleatórias +18 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
80 mais desequilibradas +83 50 7/42/1 56.0% (42.3–68.8%)
86 aleatórias +34 50 1/48/1 50.0% (36.6–63.4%)
102 mais equilibradas 0 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
131 mais equilibradas 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
204 mais equilibradas 0 50 0/46/4 46.0% (33.0–59.6%)
217 mais equilibradas +3 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
259 mais equilibradas +3 50 2/43/5 47.0% (33.9–60.6%)
262 aleatórias +43 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
266 aleatórias +26 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
268 mais desequilibradas +58 50 8/42/0 58.0% (44.2–70.6%)
269 mais equilibradas 0 50 1/46/3 48.0% (34.8–61.5%)
272 mais desequilibradas +58 50 13/36/1 62.0% (48.2–74.1%)
292 aleatórias +49 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
300 mais equilibradas 0 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
332 mais desequilibradas +59 50 10/40/0 60.0% (46.2–72.4%)
348 mais desequilibradas +62 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
399 mais desequilibradas +65 50 7/38/5 52.0% (38.5–65.2%)
401 mais equilibradas -7 50 0/49/1 49.0% (35.7–62.4%)
418 mais equilibradas -2 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
424 aleatórias +23 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
429 mais equilibradas 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
432 mais equilibradas +3 50 5/44/1 54.0% (40.4–67.0%)
433 mais equilibradas -4 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
467 mais equilibradas +2 50 2/47/1 51.0% (37.6–64.3%)
471 mais equilibradas 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
481 aleatórias +5 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
485 mais equilibradas +3 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
497 mais equilibradas 0 50 0/48/2 48.0% (34.8–61.5%)
499 aleatórias +18 50 4/46/0 54.0% (40.4–67.0%)
531 aleatórias +13 50 4/46/0 54.0% (40.4–67.0%)
556 aleatórias +21 50 2/48/0 52.0% (38.5–65.2%)
557 mais desequilibradas +63 50 15/35/0 65.0% (51.1–76.7%)
565 mais desequilibradas +60 50 4/44/2 52.0% (38.5–65.2%)
576 mais equilibradas 0 50 1/48/1 50.0% (36.6–63.4%)
578 mais desequilibradas +56 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
593 mais equilibradas +2 50 0/49/1 49.0% (35.7–62.4%)
604 mais desequilibradas +81 50 13/37/0 63.0% (49.1–75.0%)
620 mais desequilibradas +63 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
637 aleatórias +21 50 7/43/0 57.0% (43.3–69.7%)
654 aleatórias +34 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
665 aleatórias +22 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
745 aleatórias +13 50 3/46/1 52.0% (38.5–65.2%)
748 aleatórias +42 50 6/43/1 55.0% (41.3–67.9%)
760 mais desequilibradas +61 50 8/40/2 56.0% (42.3–68.8%)
784 mais desequilibradas +58 50 10/38/2 58.0% (44.2–70.6%)
786 mais equilibradas +2 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
794 mais desequilibradas +67 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
801 aleatórias +11 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
814 aleatórias +32 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
823 mais equilibradas -5 50 2/48/0 52.0% (38.5–65.2%)
868 mais desequilibradas +75 50 9/41/0 59.0% (45.2–71.5%)
870 aleatórias +44 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
879 mais desequilibradas +66 50 11/38/1 60.0% (46.2–72.4%)
880 mais desequilibradas +63 50 7/42/1 56.0% (42.3–68.8%)
885 aleatórias +14 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
886 mais desequilibradas +58 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
902 mais desequilibradas +62 50 5/44/1 54.0% (40.4–67.0%)
935 mais desequilibradas +78 50 11/38/1 60.0% (46.2–72.4%)

Limitações — leia antes de citar os números

Como conferir você mesmo

Tudo o que é preciso para recalcular o conjunto de dados é público: a compilação exata do motor, o orçamento, os scripts e a saída bruta. Recalcular uma posição leva alguns minutos em um único núcleo; o conjunto inteiro, uma noite.

  1. Baixe os dados brutos e os scripts na página de dados abertos. Dados abertos
  2. Confira uma posição contra o conjunto publicado — o comando recalcula do zero e compara:
    python tools/balance/verify_reproduce.py --sp 518
  3. Ou recalcule o conjunto inteiro (é retomável: após uma interrupção continua no mesmo arquivo):
    python tools/balance/eval_all.py --nodes 400000000 --workers 20

Se o seu valor diferir, essa diferença é o achado: não vai coincidir a compilação do motor, o orçamento de nós ou as opções. As três estão impressas acima.

Citação e licença

A metodologia e o conjunto de dados são publicados sob CC BY 4.0: use para o que quiser, inclusive comercialmente, com atribuição ao autor.

Morozov R. Chess960 Balance Index (MBI). ch960.com/balance, 2026. CC BY 4.0.

Equilíbrio das 960 posições · Conjunto de dados e saída bruta do motor