РБ Чат

Математические ставки. Как выигрывать на ставках помогают тенденции

Микаел Григорян

Иногда математик может покинуть прекрасные башни из слоновой кости и проверить свои навыки на бирже, в казино или на спортивных ставках. Случается также, что ему удается заработать, и он готов поделиться секретами своей не вполне случайной удачи с другими. Для нас, конечно, такие истории представляют интерес не только из чистого любопытства. И вот одна из них.

Шведский математик попытался заработать на спортивных ставках разными методами

Шведский математик попытался заработать на спортивных ставках разными методами

Профессор Уппсальского университета Дэвид Самптер (David Sumpter) решил испытать свое знание статистики и везение в футбольных ставках, а заодно подзаработать. Имея на руках £400, профессор за два месяца заработал чистыми £108.33, что составляет 27%. Это не джекпот, но ума не приложу, как можно такую сумму приумножить лучше, оставаясь в рамках закона.

По оценке профессора, букмекерские конторы обычно кладут себе в карман 5% (маржа конторы), что соответствует коэффициенту 1,90 на два равновероятных исхода (например, на исход теннисного матча). То есть если вы одновременно поставите по 50 рублей на каждый из этих двух исходов, то после игры на руках у вас вместо исходных 100 рублей останутся 95 при любом результате, а 5 рублей осядут у БК. Так довольно скоро вы останетесь без денег. Однако благодаря конкуренции между букмекерами и существованию низкомаржинальных букмекерских контор, коэффициенты на отдельные спортивные события могут иметь маржу и 1.5%, а на топ-события вроде финала ЧМ по футболу — и того ниже. В таком случае вам надо обыгрывать букмекеров хотя бы на 2% для того, чтобы оставаться в прибыли на спортивных ставках. Это и стало целью шведского профессора в его полевых исследованиях.

Математик использовал различные статистические модели, из них на практике применил четыре, а заработать помогла из них лишь одна. Но для начала я расскажу о моделях профессора, которые не оправдали ожиданий и не принесли прибыли.

Модель #1. Существует индекс европейских футбольных клубов, который так и называется — Euro Club Index. Индекс растет, когда команда побеждает, и убывает, когда команда проигрывает. Подробности расчетов профессора в данной модели неизвестны, но есть основание полагать, что это разновидность уравнения логистической регрессии Bradley-Terry. Прогнозы на основе Euro Club Index у профессора в целом шли неплохо, но побить маржу букмекеров не удавалось — он терпел стабильный убыток.

Еще одна тактика, которая не оправдала себя, основывалась на экспертных мнениях — в данном случае на прогнозах журналиста NBC Джо Принца-Райта (Joe Prince-Wright), который ранее успешно предсказывал позицию клубов АПЛ в итоговой турнирной таблице чемпионата. Результат игры по этой модели не удовлетворил профессора. Математик вскоре сменил тактику, попутно сделав вывод: прогнозы экспертов неплохи как развлечение, но обычно не помогают обыграть букмекеров.

Третья модель, более успешная, нежели первые две, использовала Распределение Пуассона, с помощью которого мы недавно сделали успешный прогноз на матч «Ливерпуль» — «Арсенал». Каждому удару по воротам присваивалась определенная ценность, которую определяла историческая статистика ударов, сделанных в той же позиции (например, изнутри или снаружи штрафной). Автору этот метод помог в начале сезона предсказать неудачу «Челси», но привел к переоценке шансов «Арсенала» и «Ливерпуля». Он не терял деньги, но прогнозы выходили столь смелыми, что профессор решил — полезной на дистанции эта модель вряд ли будет.

Успешным оказался четвертый метод, оформившийся у профессора к середине сезона АПЛ — выявление долговременных тенденциозных ожиданий. Ученый Уппсальского университета подметил в разные годы явно выраженный крен к недооценке команд-фаворитов и крупных клубов. Таким был, например, сезон 2014/2015, когда ставки на победы «Арсенала», «Челси» и «Манчестер Сити» над командами с более низкой позицией в турнирной таблице принесли бы небольшой доход. То есть топ-клубы Англии выигрывали чуть-чуть чаще у аутсайдеров, чем о том говорили коэффициенты. Профессор дал такое объяснение: игроки в погоне за крупным барышом пренебрегали малым выигрышем, неохотно делая ставки на сильные команды, что влияло на коэффициенты. Однако в сезоне АПЛ 2015/2016 произошла корректировка, и эта тенденция сменилась на обратную — крупные клубы-фавориты были переоценены в коэффициентах, что увенчалось чемпионством «Лестера» при коэффициенте до 5001,0.

Одновременно ученым был обнаружен еще один долговременный тренд, который оказался самым живучим: вероятность ничейного исхода в топ-матчах недооценивается. Для этого есть свои причины. СМИ и социальные сети нагнетают страсти и непримиримость перед игрой, сами игроки не любят ставить на ничейный исход. Знаменитые английские футбольные хулиганы также не добавляют миролюбивых настроений в АПЛ. Именно долговременные тенденции, в том числе недооцененные шансы ничьей, позволили профессору выигрывать на ставках достаточно часто, чтобы доказать существование закономерности.

Полезно об этом помнить, делая ставки на футбольные баталии АПЛ. Об этом и многом другом профессор математики Дэвид Самптер написал в своей книге Soccermatics. Ее нельзя скачать бесплатно, но, думаю, она стоит своих денег, если вы знаете английский язык.

И напоследок секретная пятая прогнозная модель, которую использовал профессор, и называется она — «спроси у жены». Впрочем, как оказалось, жена профессора из Швеции тоже преподает математику и неплохо умеет делать ставки. Во всяком случае, в течение месяца она получила £17 прибыли при начальной сумме в £100. Возможно, это и является секретным ингредиентом успешной стратегии прогноза: сочетать статистические методы и использование прогнозов от экспертов.

Остались вопросы? Спросите у наших знатоков!
Комментарии 10 0 0
  • АК

    вилами по воде вся эта история, есть идеи поинтересней, вот сколько читаю этих профессоров, денег не прибавилось, сам начал работать со статой и другое дело — без теорий и техники умной

  • Ну и едем дальше, про следующий долгорочный выявленный тренд, я про него буду писать отдельно. Здесь я вижу, что профессор снова обратился к моим любимым бигмаркетам. Сколько же топ матчей было в этом исследовании? Какие чемпионаты? И если мы берем календарный год — то таких матчей снова не наберется для исследования. Выборка из 1000 была бы показательна, но ее просто математически нет в сезон. Например Ювентус, вроде бы топ клуб, а вничью не играл больше 20-и игр.
    Хотя, в принципе — про ничью написано неплохо, только вот в статье написано только про АПЛ, а там с ничьими не всегда хорошо. Да и характеристики переоценки/недооценки мне очень интересны, профессионально. По итогам? Это не интересно.
    К тому же ни в одной букве этой статьи я не увидела ни намека про движение линии, да и про БК по кэфам которой проводилось исследование. А то получается — на выходе линии, ну например Арсенал за 1.8, возьмем его за нулевую точку. Затем Арсенал дешевеет до 1.65 — это принимать за переоценку? А если перед матчем он вырастет до 2.0 — это тут же недооценка?

    ps: Я очень люблю читать про такое, кучу исследований видела, даже с авторами общалась. Но в итоге все эти красивые картинки так и остаются картинками, ну и книги неплохо продаются. А для примера можно привести исследование, основанное на ударах из опасных зон, исследование на фланговых атаках и угловых и тому подобное. Тут только один момент присутствует. Да, перевес в 2% очень хорош. Только сколько ставок надо, чтобы стало интересно? Возьмем средний банковский процент, 5%. Кладем миллион — получаем за год 50к. А вот эти два процента — они за какой период рассчитываются, исходя из какого количества ставок? И какой должен быть банк, чтобы было интереснее ?

    • Приветик, посмотри число Фи. Ряд цифр 10. 5. 6.5 дробь 105/65 приведенное к десятичной 1.6153. Может в этом есть закономерность и все котировки привязаны к этому ряду Фибануччи 🙂 Удачи тебе!

    • Надо понимать, что его рассказ и книга это коммерческая деятельность и поэтому он себя может не ограничивать: раскрывать ровно столько, сколько посчитал нужным. Если бы он по итогам написал статью с академическим градусом строгости, тогда конечно же пришлось бы указать все в деталях.
      Кстати несколько десятков игр вполне годятся для стат. исследования, конечно же 1000 было бы лучше, но тогда игра одной команды будет за дцать сезонов и тут уже придется вводить поправки на изменения силы команды. А как их вводить, черт его знает.

      • Наша поговорка звучит «Все меняется, когда начинаешь ставить реальные деньги». Так как в теории у этого профессора все хорошо 🙂
        По 10 игр. Конечно я видела опрный статс на 5 последних матчей команды. Он дает представление о силе, травмированных и прочему. И для исследования это вполне допустимо. Только с реальным представлением дел будет разница. Так как играют дополнительные факторы, такие как тренер, поле, погода, мотивация, следующая игра. И перечислять можно очень долго. Поэтому я и заостряю внимание на кэфах, на движении.
        Все, кто на статсте ставят — заканчивают одинаково. Пример Пэлес-Арсенал. Если копать статистику за последние 13 лет — то окажется, что Пэлес никогда не выигрывал у Арсенала. И теория вероятности здесь не подойдет, так как каждый матч индивидуален (это очень важно, первопричина). Только Арсенал на спаде, Венгер -аут и у Пэлеса новый тренер, который достойно играл против Арсенала. Итог 3:0
        Поправки вводить дело хорошее, если кибера писать. Только надо АПИ. А его не даст никто из членов ЦУПИСа, да и прочих Вильям Хиллах. Ну почти никто 🙂
        Хотя может быть для себя, для доп анализа это будет интересно. Но не объемно, так как только большие числа расставят все по местам

  • О какая статья! Я на вас подписалась, мужчина. Не думая и не глядя)
    Теперь, пока до моего любимого Дортмунда навалом времени, я напишу небольшое мнение по этому слоновому профессору из кости с башней.
    Ну про два процента перевеса написано очень много, тут вопросов не возникает. Хотя если
    немного подумать — то выводы будут совсем не очевидными.
    Евро индексы — здесь класс, особенно с учетом мнений «экспертов». Все эксперты — такие же люди как мы, может просто лучше фразы придумывают. Согласна.
    А вот теперь самое интересное, профессор конечно красавец, но не указано сколько ставок он сделал. Может он поймал апстрайк и вышел в плюс, а дисперсия еще не успела его догнать, поэтому и такой вывод сделан? Вопрос.
    Лезть в бигмаркеты только на трендовости — очень интересное занятие. А АПЛ я считаю самым большим рынком на планете. Только вот в одном году так, а в следующем Лестер. И этот тренд можно увидеть только по итогам. Так что эта долговременность, если ее расмотреть очень внимательно — под очень большим вопросом. Да и количество ставок — еще под большим вопросом. Год с годом сравнивать нельзя. А если брать 6 английских фаворитов и проводить исследование трендовости по ним — то в год это будет 228 ставок, а это слишком малая величина.

    • Спасибо за внимание к деталям. Конечно же больше всего похоже на правду тенденция к недооценке ничейного исхода. Меня меньше убедили выявленные тенденции насчет фаворитов и незаметных команд. Тут действительно может все дело в апстрайке и дисперсии.

      • Про тенденции кстати верно написано. Было где то исследование об андердогах, там расчитывалось, что будет если ставить на фаворитов или брать 2х андердога. Именно по АПЛ. Так там было сказано о том, что сезон с Лестером — первый за последние годы, когда ставки только на андердогов принесли бы около 5% прибыли(неточная цифра, по памяти пишу, а она блондинку может подвести)).
        Без опорных кэфов — этот профессор просто продавец.

  • АЕ

    Сам давно заметил, что ничьи заметно недооцениваются, что и положил в основу своей стратегии

  • Полностью согласна с двумя пунктами:
    1) вероятность ничейного исхода в топ-матчах недооценивается
    2) секретная пятая прогнозная модель является лучшей на сегодняшний день)))))

Подписка на прогнозиста
Подписка на автора

Уведомления о новых публикациях этого автора будут приходить на электронный адрес, указанный Вами при регистрации на "РБ"

Уведомления о новых прогнозах этого эксперта будут приходить на электронный адрес, указанный Вами при регистрации на "РБ"

Подписка на автора
Подписка на прогнозиста

Это значит что вы больше не будете получать уведомления о новых публикациях этого автора на ваш электронный адрес.

Это значит что вы больше не будете получать уведомления о новых прогнозах этого эксперта на ваш электронный адрес.

Регистрация
Регистрация
Вход
Забыли пароль?
Сайт «» нарушает законодательство РФ,
поэтому доступ к данному сайту запрещен.
Вы будете перенаправлены на сайт
который работает в России легально.
Перейти на сайт