ЛУЧШИЙ БУКМЕКЕРСКИЙ ИНСАЙДЕР
ONLINE-BOOKMAKERS.INFO

Как рассчитать вероятность исхода?

Новички-бетторы воспринимают ставки на спорт, как рулетку. Они мыслят простейшими категориями – «победил/не победил». Это лишает их понимания ценности коэффициента брокера – валуйности. Ведь именно на данном показателе и основан заработок гемблеров. Правильно определив «реальную» вероятность исхода матча, чемпионата или турнира, и сравнив ее с «кэфом» букмекера, гемблер получает преимущество от завышения по выхлопу и шансам на заход «загруза».

Итоги расчета/исхода оформляются беттором по типу букмекерских прогнозов, в виде коэффициентов, собранных в линию. Сравнивая собственные данные с несколькими линиями «буков» (на одни и те же исходы), беттору проще будет избежать ловушек индексов «попанского» доверия и пабликбета.

Прогноз на исход в ставках на спорт с математической точки зрения

Букмекеры определяют исход спортивного состязания в процентах, как поражение или победу. Поэтому с математической точки зрения, бетторы используют бинарную логистическую регрессию, где выигрыш «σ» зависит от множества факторов, лежащий в значениях от –∞ до +∞. Но выходные данные находятся в промежутке от 0 до 1 (то есть до 100%), обеспечивая расчет исхода в процентах.

Расчет собственного коэффициента возможен на уровне минимальных входных данных, что позволяет новичкам освоить простейший расчет, и усложнять формулу по мере понимания новых факторов спортивной статистики.

Формула регрессии выглядит следующим образом:

Если беттор ставит перед собой цель ответить на вопрос вероятности исхода – победа команд в чемпионате или «одинаре», – он должен выбрать доступную статистику, влияющую как в пользу положительного исхода (в нашем случае единицы или процентное соотношение, равное 100%) так и статистику, сводящую эту вероятность к нулю.

Графически в трехмерном пространстве это будет выглядеть так:

Принимаем 0,5, как разделительную черту между синей «положительной» и красной «отрицательной» статистикой.

Желательно соблюдать симметрию данных, на каждую цифру отрицательной статистики накладывать данные, «играющие» на стороне победы.

Сложность расчетов ложится на программные комплексы типа STATISTICA или MatLab, а задача пользователя сводится к составлению таблицы с цифрами на основе полученных данных.

Возьмем простую задачу: рассчитаем вероятность попадания в финал чемпионата для двадцати команд, по данным количества забитых мячей во взаимосвязи с предыдущим участием в финале. При этом рассматриваем участие в финале, как 0 (команда никогда не попадала в финал), и 1 (команда хоть раз участвовала в финале):

Решение бинарной логистической регрессии будет выдано в MatLab в виде кривой, где отчетливо видно, что команды с наибольшим количеством забитых мячей (круглые точки в верхней и нижней части графика) имеют вероятность выхода в финал, близкую к 100%:

Беттор получает ответ прогноза в цифрах процента, таблицу и сложность решения он может определить сам, включив травмы, результативность по пенальти, красные и желтые карточки и прочие факторы. Бинарная регрессия хороша тем, что входные данные (столбики таблицы) могут добавляться до бесконечности.

ГОДНЫЙ ИНСАЙД ПО СТАВКАМ НА СПОРТ

Комментарии

Похожие статьи: