Системы спортивных ставок: методы и анализ

Системы спортивных ставок — это наборы событий, которые при комбинировании для конкретной игры конкретного вида спорта представляют прибыльный сценарий ставок. Поскольку спортивные ставки связаны с участием людей, ни букмекерская контора, ни игрок не имеют детерминированного преимущества. Системы предположительно позволяют игроку получить преимущество или выгоду.

Букмекерские конторы используют системы в своем анализе для установления более точных коэффициентов. Поэтому начинающий игрок может поверить, что использование системы всегда будет работать, но общее мнение состоит в том, что в какой-то момент букмекеры скорректируют коэффициенты так, чтобы система перестала быть прибыльной. Очень недолговечные системы называют тенденциями. Любое отдельное событие, которое предполагает, что выбор имеет более высокую вероятность выигрыша, называется углом, так как они предназначены для использования в сочетании с другими углами и тенденциями для создания систем.

Обзор

Системы могут быть обманчивыми. Любое пространство выборки можно ограничить достаточно бессмысленными критериями, чтобы создать иллюзию прибыльной системы ставок. Например, монету можно подбросить, где орел — это домашние команды, а решка — гостевые команды. Орел и решка имеют по 50% вероятности выпадения, но если количество бросков ограничено небольшим числом, можно создать иллюзию, что орел выпадет в 75% случаев.

Это, а также то, что букмекеры корректируют свои коэффициенты в соответствии с системами, затрудняет неопределенное следование системам. Букмекеры медленнее корректируют коэффициенты в одних видах спорта по сравнению с другими, в зависимости от количества игр и объема денег, которые они получают от игроков.

Системы ставок, основанные на статистическом анализе, существуют уже давно, однако они не всегда были хорошо известны. Одна группа, известная своими точными прогнозами, называлась The Computer Group (Компьютерная группа). Она была создана в Лас-Вегасе в 1980 году и успешно делала ставки на игры студенческого футбола и баскетбола в течение многих лет, заработав миллионы. Майкл Кент (Michael Kent), сооснователь и один из менее известных членов группы, использовал свое компьютерное программное обеспечение для обработки огромных объемов данных, которые затем предоставляли сети игроков группы полезную информацию. Сеть игроков затем делала ставки на игры, в которых у них было статистическое преимущество (определяемое программным обеспечением). Билли Уолтерс (Billy Walters), который был профилирован в программе 60 Minutes, был самым известным членом группы.

Системы спортивных ставок не всегда пользовались доверием и симпатией игроков. Стигма заключалась в том, что спортивное событие имеет слишком много неопределенных факторов, которые машина не может предсказать. Однако в последнее время ситуация начала меняться, так как владельцы команд начали замечать ценность статистики. Руководства команд нанимали известных статистических аналитиков, таких как Джефф Сагарин (Jeff Sagarin).

Книги, такие как «Sabermetrics» Билла Джеймса (Bill James) и «Basketball on Paper» Дина Оливера (Dean Oliver), начали выводить детальный статистический анализ на передний план систем спортивных ставок. Блоги теперь пишутся чаще на эту тему, а сервисы спортивного прогнозирования заявляют о большом успехе, используя системы спортивных ставок на основе передовых статистических исследований.

Определение систем

Определение систем — это вопрос использования инструментов компьютерного анализа и извлечения всех возможных игр, которые соответствуют критериям игрока. Затем игрок анализирует результаты этих игр, чтобы определить, какая команда имеет преимущество над другой.

Типы

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — это тип статистического метода, используемый для определения важных факторов, влияющих на исход события. В случае спортивных ставок это обычно делается с помощью многомерной линейной регрессии. Поскольку спортивные события очень сложны и существует много факторов, чрезвычайно сложно, если не невозможно, точно определить каждую переменную, влияющую на исход игры. Кроме того, регрессионный анализ присваивает каждому фактору «вес», который определяет, насколько он влияет на исход события. Регрессионный анализ стал настолько сложным, что некоторые игроки фактически занимаются им на полную ставку. Например, Advanced Football Analytics провела многомерный линейный регрессионный анализ результатов игр американского футбола. Результаты показали, что наиболее важным аспектом победы в игре была эффективность передач.

Одна из проблем, вытекающих из использования линейной регрессии, — это определение причинности в сравнении с корреляцией. Проще говоря, это способность отличить то, что вызывает событие, от того, что происходит в результате события. Регрессионный анализ может определить, что события имеют тенденцию происходить вместе (или наоборот), но не может определить, вызывает ли одно другое.

Регрессионный анализ также не справляется в определенных случаях, которые сложнее моделировать. Например, в футболе обычно забивают 3 или 7 очков за раз, поэтому ставки, связанные с финальным счетом, часто включают комбинации этих двух чисел. Однако простая линейная регрессия не будет точно моделировать это.

Статистические аномалии

Это отклонения от общего правила, которые дают вам конкурентное преимущество. В американском футболе наиболее распространенная разница в финальном счете составляет 7 очков (равно одному тачдауну плюс дополнительное очко) или 3 очка (один филд-гол). Могут быть пропущенные дополнительные очки, безопасности и конверсии. Но они играют роль только в небольшом проценте исходов игр. Этот фактор распределения очков открывает возможность статистических аномалий.

Чтобы найти аномалии, нужно осторожно изучить статистику игроков и команд. Также следует знать значительные факторы, такие как: травмы, имеет ли команда тенденцию выигрывать больше на крытых или открытых стадионах, погода (для игр на открытом воздухе), какие атмосферные условия команда привыкла, и так далее. Вы также можете искать аномалии на основе общественного мнения и психологии команды.

Факторы, используемые при определении систем ставок, представляют собой смесь психологических, мотивационных, биологических и ситуационных факторов, которые на основе прошлых результатов поддерживают одну команду над другой. Обычно считается, что для успешной системы ставок необходимо, чтобы более одного фактора указывали на одну команду.