Системы ставок на спорт

Системы ставок на спорт представляют собой наборы событий, которые при объединении в конкретную игру по конкретному виду спорта представляют собой прибыльный сценарий ставок. Поскольку в ставках на спорт участвуют люди, ни казино, ни игрок не имеют детерминированного преимущества. Системы предположительно позволяют игроку иметь преимущество или преимущество .

Букмекеры используют системы в своем анализе, чтобы устанавливать более точные коэффициенты. Таким образом, начинающий игрок может полагать, что использование системы всегда будет работать, но существует общее мнение, что в какой-то момент букмекеры внесут изменения в систему и сделают ее невыгодной. Очень недолговечные системы называются трендами. Любое отдельное событие, которое оценивает выбор как имеющий более высокую вероятность победы, называется углом, поскольку оно предназначено для использования в сочетании с другими углами и тенденциями для создания систем.

Обзор

Системы могут обманывать. Любое пространство выборки может быть достаточно ограничено бессмысленными критериями, чтобы создать иллюзию прибыльной системы ставок. Например, можно подбросить монету, при которой орёл означает команду хозяев, а решка — команды выезда. Вероятность выпадения орла и решки составляет 50%, но если количество подбрасываний ограничено небольшим числом, можно создать иллюзию предсказания выпадения орла в 75% случаев.

Это, а также тот факт, что букмекерские конторы корректируют свои коэффициенты в соответствии с системами, затрудняет бесконечное следование системам. Букмекерские конторы медленнее корректируют коэффициенты в некоторых видах спорта по сравнению с другими видами спорта в зависимости от количества сыгранных игр и суммы денег, которые они получают от игроков . ^{[ нужна ссылка ]}

Системы ставок, основанные на статистическом анализе, существуют уже давно, однако они не всегда были широко известны. Одна группа, известная своими точными предсказаниями, называлась Компьютерная группа. Они сформировались в Лас-Вегасе в 1980 году и в течение многих лет успешно делали ставки на футбольные и баскетбольные матчи колледжей, зарабатывая миллионы. Майкл Кент , соучредитель и один из менее известных членов группы, использовал свое компьютерное программное обеспечение для обработки огромных объемов данных, которые затем обеспечивали сеть игроков группы полезной информацией. Затем сеть игроков делала ставки на игры, в которых у них было статистическое преимущество (определяемое программным обеспечением). Билли Уолтерс , о котором рассказали в программе «60 минут» , ^[1] был самым известным участником группы. ^[2]

Системы ставок на спорт не всегда пользовались большим доверием и любовью игроков. Позором является то, что спортивное событие имеет слишком много нематериальных факторов, которые машина не может предсказать. Однако в последнее время ситуация начала меняться, поскольку владельцы команд начали обращать внимание на ценность статистики. Фронт-офис нанял таких известных статистических аналитиков, как Джефф Сагарин .

Такие книги, как «Саберметрика» Билла Джеймса и «Баскетбол на бумаге» Дина Оливера , начали выдвигать подробный статистический анализ на передний план систем ставок на спорт. В настоящее время на эту тему пишут в блогах все чаще, а службы спортивных гандикапов заявляют о больших успехах в использовании систем ставок на спорт, основанных на передовых статистических исследованиях.

Определяющие системы

Определение систем заключается в использовании инструментов компьютерного анализа и извлечении всех возможных игр, соответствующих критериям игрока. Затем игрок анализирует результаты этих игр, чтобы определить, имеет ли преимущество одна команда над другой.

Типы

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — это тип статистического метода, используемый для определения важных факторов, влияющих на исход события. В случае ставок на спорт это обычно делается с помощью многомерной линейной регрессии . Поскольку спортивные события очень сложны и на них влияет множество факторов, чрезвычайно сложно, если вообще возможно, точно определить каждую переменную , влияющую на результат 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 выполняют его как постоянную работу. ^[3] Например, Advanced Football Analytics провела многомерную линейную регрессию результатов игр в американский футбол. Результаты показали, что наиболее важным аспектом победы в игре является эффективность передачи. ^[4]

Одной из проблем, возникающих в результате использования линейной регрессии, является определение причинно-следственной связи и корреляции . Проще говоря, это способность определить разницу между чем-то, вызывающим событие, и чем-то, происходящим из-за события. ^[5] Регрессионный анализ способен определить, что события имеют тенденцию происходить одновременно (или наоборот), но не в том случае, если одно вызывает другое.

Регрессионный анализ также не дает результатов в некоторых случаях, которые труднее моделировать. Например, в футболе за раз обычно набираются 3 или 7 очков, поэтому ставки на окончательный результат часто включают комбинации этих двух чисел. Однако простая линейная регрессия не сможет точно смоделировать это. ^[6]

Статистические аномалии

Это отклонения от общего правила и дают вам конкурентное преимущество. В сетке ( американский футбол ) наиболее распространенная разница в итоговом счете составляет 7 очков (равно одному тачдауну плюс дополнительное очко) или 3 очка (один гол с игры). Могут быть упущены дополнительные очки, безопасности и реализации. Но они вступают в игру лишь в небольшом проценте результатов игр. Этот точечный коэффициент статистического распределения открывает возможность статистических аномалий.

Чтобы найти аномалии, необходимо внимательно просматривать статистику игроков и команд. Также следует знать важные факторы, такие как: травмы, имеет ли команда тенденцию больше выигрывать на крытых или открытых спортивных стадионах, погода (для игр на открытом воздухе), в каких атмосферных условиях команда привыкла играть и т. д. Вы также можете поискать аномалии, основанные на общественном мнении и командной психике.

Факторы, которые используются при определении систем ставок, представляют собой смесь психологических, мотивационных, биологических и ситуативных факторов, которые, основываясь на прошлых результатах, поддерживают одну команду над другой. Обычно считается, что для успешной системы ставок необходимо более одного фактора, указывающего на команду.

См. также

Ссылки

^ «Ставки на спорт: Билли Уолтерс» . Ютуб . Архивировано из оригинала 14 декабря 2021 г. Проверено 7 июня 2013 г.
^ Томас, Ян. «История компьютерной группы» . Архивировано из оригинала 11 августа 2013 года . Проверено 7 июня 2013 г.
^ «История систем ставок на спорт» . Цена за голову . Проверено 4 апреля 2015 г.
^ Берк, Брайан. «Истинная эффективность прохода» . Расширенная футбольная аналитика. Архивировано из оригинала 21 августа 2016 года . Проверено 12 августа 2016 г.
^ «Регрессионный анализ в системах ставок на спорт» . Проверено 7 июня 2013 г.
^ Мерфи, Джим. «Системы ставок на спорт» . SportsBettingExperts.com . Проверено 12 августа 2016 г.

[1] «Ставки на спорт: Билли Уолтерс» . Ютуб . Архивировано из оригинала 14 декабря 2021 г. Проверено 7 июня 2013 г.

[2] Томас, Ян. «История компьютерной группы» . Архивировано из оригинала 11 августа 2013 года . Проверено 7 июня 2013 г.

[3] «История систем ставок на спорт» . Цена за голову . Проверено 4 апреля 2015 г.

[4] Берк, Брайан. «Истинная эффективность прохода» . Расширенная футбольная аналитика. Архивировано из оригинала 21 августа 2016 года . Проверено 12 августа 2016 г.

[5] «Регрессионный анализ в системах ставок на спорт» . Проверено 7 июня 2013 г.

[6] Мерфи, Джим. «Системы ставок на спорт» . SportsBettingExperts.com . Проверено 12 августа 2016 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]