Контора
Бонус
Оценка
Язык
Live-ставки
Моб. ставки
 
5 000 руб.
     
2 500 руб.
     
500 руб.
     
Авансовая ставка
     

Обыграть букмекера с помощью математики

Пару раз бывал на собачьих бегах, несколько раз видел, как его друзья делали ставки на футбол, чтобы добавить адреналина при просмотре.

Математические ставки. Как выигрывать на ставках помогают тенденции

Но личное участие в этом, а тем более участие личной кредитки считал явным перебором. Для начала — совет новичкам: То есть, средний игрок, если он не намного умнее букмекера, просто не сможет его обыграть. Далее расскажем о моделях игры, которые шведский математик использовал в своих попытках обыграть букмекеров. Дэвид Самптер решил начать ставить по его советам. Затея провалилась довольно.

При его формировании учитываются различные статистические показатели каждого клуба: По отзывам Самптера, данные этого рейтинга действительно могут принести пользу в ставках, но стоит учитывать, что их используют и букмекерские конторы, а значит, значимого преимущества игрока перед букмекером они не дают.

Одна из самых интересных моделей шведского профессора. Она основана на вычислении вероятности голов из различных положений: Тут следует учесть много факторов, в том числе и оборону соперника по тому же принципу. Эта модель, по словам математика, позволила не потерять деньги, однако серьезной прибыли от нее ждать не пришлось. По мнению Дэвида Самптера, стратегия использования необъективности в коэффициентах на фаворитов наиболее прибыльна.

В ней каждому удару по воротам приписывается некоторое значение, исходя из архивных данных, как часто удар из такой ситуации приводил к голу. Суммируя ожидаемые забитые и ожидаемые пропущенные голы команды, мы можем получить неплохую общую оценку качества атаки и обороны этой команды, которую затем можно использовать для моделирования будущих матчей.

Она предсказала спад Челси, но переоценила Арсенал и Ливерпуль. Хотя эта модель не привела к проигрышу денег, она давала такие "дикие" прогнозы, на которые совсем нельзя было полагаться для стабильной прибыли.

Чем дальше по ходу сезона, тем больше становилось ясным, что четвёртая, и последняя модель, которую я назвал "искажение коэффициентов", была самой надёжной. Многие букмекерские рынки демонстрируют феномен, известный как "недооценка низких шансов", когда коэффициенты на явных фаворитов по итогу оказываются выгоднее для ставок, чем на их соперников-аутсайдеров.

Это можно объяснить тем, что игроков больше привлекают потенциально крупные выигрыши от ставок на большие коэффициенты, чем низкие выплаты со ставок на фаворитов, а букмекеры в соответствии с этим корректируют коэффициенты. То есть суперклубы выигрывали несколько чаще, чем предполагали букмекеры в своих коэффициентах. Тем не менее, я нашёл ещё одно искажение, на которое не влияли ни впечатляющий рывок Лестера, ни провалы в обороне Манчестер Сити, ни промахи форвардов Арсенала. Азартные игроки не любят ставить на ничьи в матчах суперклубов между.

Когда Манчестер Юнайтед принимает Манчестер Сити, или когда Арсенал приезжает в Ливерпуль, это противостояния двух примерно равных команд очень высокого уровня. Но те, кто делает на них ставки, предпочитают угадывать, кто победит, а букмекеры из-за этого увеличивают коэффициенты на ничью.

Многие такие матчи закончились тогда вничью, а ставки на них принесли мне львиную долю прибыли. Когда я закончил писать книгу "Футболоматика" в декабре года, моя математическая модель "искажённых коэффициентов" помогла мне побить букмекеров и удвоить игровой банк.

Я сделал достаточное количество ставок, чтобы продемонстрировать, что это не случайное везение, а статистически значимый результат.

После этого я делал ставки реже, от случая к случаю. Я ставил, когда у меня было на это время, но чаще попросту забывал.

Скармливать букмекерские коэффициенты моему компьютеру пятничными вечерами перед футбольными матчами уик-энда на самом деле не было для меня самым важным занятием в жизни. Однако я могу прикинуть, что бы я делал, если бы продолжал ставить. На сайте football-data. И, судя по этим данным, моя модель продолжает работать.

Главное, что я вынес из своих экспериментов, — ставки против букмекеров с использованием математики это тяжёлая работа. Мне потребовалось немало времени для того, чтобы разработать модель для английской Премьер-лиги.

Но её нельзя просто так взять и перенести на другие чемпионаты. В АПЛ недооценку ничьих в противостояниях лучшие прогнозы на спорт на сегодня суперклубов можно объяснить ажиотажем, который поднимается в прессе.

В газетах появляются статьи, противопоставляющие одну команду другой, что провоцирует азартных игроков отдать предпочтение той или иной стороне, пренебрегая вероятностью ничьи. Но нельзя сказать то же самое про другие лиги. Когда я тестировал эту модель на низших дивизионах Англии, даже не делая ставки, я обнаружил, что ничейные исходы в матчах между фаворитами лиги соперниками букмекеры оценивали адекватно.

И наоборот, на крупных турнирах сборных, таких, как чемпионаты Европы и мира, существует другое искажение, которое не работает в АПЛ. Когда сборная — небольшой фаворит, коэффициент на победу которого в матче лежит между 1.

То есть на мировых и европейских футбольных первенствах букмекеры систематически недооценивают кажущуюся немного более слабой национальную команду.

Яркий пример — матч Россия — Уэльс на Евро Это можно объяснить тем, что на такие крупные события ставит очень много азартных игроков, которые плохо разбираются в футболе, и они отдают своё предпочтение тем командам, о которых больше наслышаны, становясь жертвами стереотипов. И если мы берем календарный год — то таких матчей снова не наберется для исследования. Выборка из была бы показательна, но ее просто математически нет в сезон.

Например Ювентус, вроде бы топ клуб, а вничью не играл больше и игр. Хотя, в принципе — про ничью написано неплохо, только вот в статье написано только про АПЛ, а там с ничьими не всегда хорошо.

Как шведский математик пытался обыграть букмекеров

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.

Затем Арсенал дешевеет до 1. А если перед матчем он вырастет до 2. 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. Только сколько ставок надо, чтобы стало интересно? Кладем миллион — получаем за год 50к. А вот эти два процента — они за какой период рассчитываются, исходя из какого количества ставок?

КАК ПОБЕДИТЬ БУКМЕКЕРА С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИКИ

И какой должен быть банк, чтобы было интереснее? Приветик, посмотри число Фи. Ряд цифр Надо понимать, что его рассказ и книга это коммерческая деятельность и поэтому он себя может не ограничивать: Если бы он по итогам написал статью с академическим градусом строгости, тогда конечно же leon kennedy бы указать все в деталях.

Кстати несколько десятков игр вполне годятся для стат. А как их вводить, черт его знает. 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: Только надо АПИ. 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. Все эксперты — такие же люди как мы, может просто лучше фразы придумывают. 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?

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *