Ставки на спорт могут стать дополнительным, альтернативным или даже основным источником дохода, но при одном условии: игрок использует все доступные инструменты, которые могут обеспечить уверенную победу над букмекером . К этим инструментам относятся, в первую очередь, прогнозы и без них говорить об успешной игре на ставках не реально. Однозначно, ставки на спорт – это не казино, где любая вероятность просчитана конторой (разумеется, не в пользу игрока). Спорт гораздо более непредсказуем и многообразен.
Факторы прогнозирования в спорте
Прежде, чем рассматривать инструменты спортивной аналитики, стоит разобрать спортивное состязание и определить те факторы, которые окажут влияние на победу того или другого спортсмена. Хорошим примером станет теннисный матч, поскольку число случайных факторов здесь пренебрежительно мало, он хорошо поддается анализу и на него проще сделать прогноз. Предопределяющими факторами здесь будут:
- успешность каждого теннисиста в отдельности и результаты их предыдущих встреч;
- личные показатели характера игры – выходы к сетке, подача, количество ошибок и пр.;
- показатели игры на определенном типе покрытия;
- мотивация к победе.
Конечно, это далеко не полный перечень особенностей, которые принимаются к анализу. Но это иллюстрирует, насколько реально просчитать исход матча.
Пример из жизни
Кубок Кремля. WTA. Матч между М. Рыбариковой и М. Шараповой. Среднестатистические коэффициенты 1,32 на Магдалену и 3,8 на Марию. То есть БК оценили победу Шараповой мало вероятной, несмотря на уверенное возвращение Шараповой на корт, высокую мотивацию к победе и предыдущую встречу, которая завершилась в пользу российской теннисистки. И не ошиблись – матч завершился в пользу словачки 2:0 [7:6; 6:4].
Почему был составлен такой прогноз?
- Шараповой тяжело после долгого перерыва на корте.
- Слишком длинная череда побед Марии (включение теории вероятности).
- Магдалена показывала весь сезон успешную игру и отсутствие склонности к риску.
Это малая часть переменных, использованных для анализа предстоящего матча, но в качестве обоснования заявленного исхода подходит хорошо. И ценность подобного игрока представляет именно обоснованность итога, его соответствия заявленным БК коэффициентам, что должно привести к пониманию выгодности коэффициента на длинной дистанции и относительно приемлемую маржинальность ставки.
Но, если бы прогноз не был использован, то начинающий игрок с некоторой долей вероятности сделал ставку на Марию (и, соответственно, проиграл бы). Как вариант, игрок мог пойти по пути эксперимента в Плимуте и сделать ставку «как все», что предопределило бы его выигрыш, но который стал бы не профессиональным.
Методы прогнозирования
Спортивная аналитика подразделяется на статистическую и математическую. Разница между ними огромная, поскольку, несмотря на примерно одинаковые исходные данные, используемые для анализа, их фактическое применение в корне отличается.
Использование статистического прогнозирования базируется на любых возможных факторах, на основании которых делается вывод. В чем-то метод напоминает индукцию (от частного к общему), результативность которой обуславливается способностью аналитика к разбору предстоящего матча, качеству источников получения информации и конечную интерпретацию полученных данных. То есть, человеческий фактор в статистических прогнозах – определяющий. Проходимость статистических прогнозов редко превышает 60%.
Это интересно! Хорошим примером статистического анализа можно назвать поведение персонажа, сыгранного Кембербетчем в сериале Шерлок (созданного по мотивам произведений А. Конан Дойла). Герой собирал статистические данные об окружающем мире, затем с помощью индукции (ошибочно называемой как писателем, так и сценаристами «дедукцией») применял полученные знания, сопоставлял их с уликами и раскрывал преступление.
Математический метод основан на алгоритме, который производит математический расчет введенных данных. При этом в расчет берутся только те факторы, которые можно выразить числом или коэффициентом. А значит, алгоритм не принимает во внимание ни психологический настрой спортсмена, ни возможную болезнь, ни физическую кондицию. И в отличие от статистического, на результат математического анализа человеческий фактор не оказывает никакого влияния. Математические прогнозы оказываются верны более чем в 60 случаях из 100.
Это интересно! О свойствах и возможностях математического анализа можно судить по фильму «Игры разума» о молодом Д. Нэше, математическом гении, создателе «Теории игр». Труды Нэша используются повсеместно, от экономики и биологии, до ставок на спорт и в военной сфере.
Немного об аналитиках
Как ни странно, человеческий фактор в спортивном прогнозировании может играть решающее значение. И именно он объясняет, почему точность математических прогнозов растет год от года, а статистические прогнозы редко «пробивают» линию БК. Для понимания этого явления стоит обратиться к прикладной психологии, в частности к тесту СМИЛ (MMPI).
Важно! Тест личностных акцентуаций разработан для определения профпригодности американских летчиков к военной службе. Используется сегодня при создании психологических портретов и является ключевым инструментом к пониманию внутренней картины мира и свойственных черт характера личности.
В соответствии с описаниями личностных акцентуаций основными «поставщиками» статистических прогнозов будут:
- истероиды (демонстративное поведение, желание быть замеченным, эмоциональная лабильность);
- шизоиды (мышление вне принятых стандартов, склонность к символизму, тяга к анализу, пусть и с недостатком исходных данных, жизнь в своем «внутреннем мире», интерпретация полученных знаний безотносительно реального мира);
- гипертимные личности (оптимистичность, иногда доходящая до маниакальности, склонность стать лидером даже там, где это не нужно и вредно, желание вести за собой любой ценой).
Как видно из «общих черт», свойственных личностям с этими акцентуациями, ни о какой особенной результативности в аналитике речи быть не может. Разве что шизоидный тип личности, сумевший социализироваться, будет давать относительно верные прогнозы исходя из своей тяги к анализу всего и вся. Другие же будут заниматься прогнозированием (особенно на добровольных, то есть бесплатных началах) только под влиянием желания быть замеченным, стать лидером, получить эмоциональную обратную связь. Причем если для гипертимной личности качество этой связи значение имеет (поэтому он будет стараться давать верный прогноз), то истероиду будет в принципе все равно, какой будет отклик, лишь бы он был.
А вот математические алгоритмы в спортивном прогнозировании могут создавать только психастеники. Им свойственен наиболее полный и развернутый анализ со сбором, обработкой и использованием любых факторов, которые могут оказать решающее значение на конечный результат. Именно психастенику хватит усидчивости во всесторонней разработке и последующей доработке математического алгоритма. Причем он будет стараться работать на результат – свойственная тревожность не позволит ему давать неверные прогнозы. И представлены результаты широкой публике будут только при условии, если сам разработчик убедится в работоспособности алгоритма.
Психастеники редко работают со статистическими прогнозами, поскольку склонны к автоматизации процесса. Кроме того, некоторые мнимые сложности с внешними коммуникациями (общение с людьми) не позволяют им общаться с игроками напрямую, даже через социальные сети, форумы и личные сайты. Все это доверяется автоматике.
Подытожив можно сказать, что лучшие аналитики – психастеники. Шизоиды уступают им в качестве лишь из-за свойственного им «умения» дополнять недостающие данные заимствованиями из своего внутреннего мира. Остальные 2 психотипа, которые делают прогнозы, вообще к глубинному анализу не склонны, и все их «предсказания» будут являться «игрой» Теории вероятностей.
Математическое прогнозирование в спорте
Нельзя сказать, что статистические прогнозы существенно уступают в качестве математическим. Однако именно математика позволяет сделать прохождение прогноза более вероятным. Математическая модель вовсе не претендует на истинно верную, однако она с гораздо большей точностью позволит спрогнозировать исход спортивного события – проходимость составляет более 60%, что при value-betting является определяющим – чем большее число раз будет сделана ставка, тем больший выигрыш будет обеспечен. Но, математическая модель также находится под влиянием Теории вероятностей, однако дисперсия будет иметь высокую значимость с поправкой на выкладки Эйнштейна.
Разберем простую модель бейсбольного матча. «Кливленд Индианс» против «Чикаго Кабс». Предположим, что в ближайшее время ни состав, ни другие значимые факторы не изменятся, но будет проведено 100 игр. В соответствии с математическим прогнозом бейсболисты из чикагского клуба должны победить в 70 матчах из них. Но, это не значит, что первые 70 матчей команда будет побеждать, а начиная с 71 проигрывать. Более того, это исключается Теорией вероятностей – чем больше побед в серии будет одержано, тем меньше шансов, что произойдет следующая. И наоборот.
Теперь представим начинающего игрока, делающего ставку на «Чикаго Кабс». Ставка проигрывает. Он делает новую, и снова проигрывает. То есть на короткой дистанции очевиден проигрыш игрока и возникает риск полного опустошения банка. Этот эффект, получивший название дисперсии, может поставить крест на карьере игрока и вызвать у него разочарование в ставках на спорт. Однако если игрок продолжит делать ставки на «Чикаго Кабс», он вернет проигрыш и выйдет в плюс. При показателе в 70% побед и точности спортивного прогнозирования более 60%, полный возврат банка произойдет уже на средней дистанции, на длинной игрок выйдет в стабильный плюс. Главное – не играть на «повышение» по серии, то есть помнить об эффекте дисперсии.
Современные математические алгоритмы в корне отличаются от рядовых стахостических иерархических выражений, и учитывают эффект дисперсии и Теории вероятностей при просчете спортивного события. При этом проработка математической модели подразумевает учет линии БК при создании предварительной площадки для анализа, поскольку данными «Плимутского эксперимента» пренебрегать нельзя.
Пример выигрышной стратегии – value-betting
Среди всего многообразия стратегий игры против букмекеров наиболее перспективной будет value-betting. Как уже упоминалось выше, даже математический прогноз не гарантирует 100% результат, поэтому игра на повышение в любой форме (от х2) поможет лишь быстро распрощаться с банком – эффект дисперсии может частично перекрыть Теорию вероятностей.
«Валуи» не предполагают большого риска, и, если игрок не настроен на победу в короткой серии, позволит получить неплохой прирост капитала на длинной дистанции (для короткой игры он не подойдет). Делая ставку, игрок должен руководствоваться результатом прогноза и здравым смыслом. Эмоциям здесь не место, как и симпатиям к отдельно взятым командам и игрокам. Следует рассматривать игру с БК не как азартное мероприятие, а как рутинную работу.
Пример из жизни. Волейбол, Южная Корея, V-Лига, матч Сувон Хендэ - Инчхон Хенкук (25 октября 2017 г). Коэффициент 1,49 при Тм 4,5. При ставке на Сувон Хендэ с указанным коэффициентом победа принесет 49% от поставленной суммы. Прогноз прошел – победу одержала команда Сувон Хендэ со счетом 3:0. Всего 3, столь результативных ставки, позволят удвоить первоначальную сумму.
Но, рассмотрим тот же волейбол: Суперлига Италия, матч Вибо-Валентия – Равенна. При ТМ184,5 коэффициент составлял 1,92, что почти полностью удваивало сделанную ставку в случае победы. Однако по факту тотал составил 188, что означает проигрыш ставки. При игре на валуях, к подобному развитию можно (и нужно) быть готовым. При стратегии игры на повышение (х2 и более) «слив» банка будет тем вероятней, чем большая серия неудач предшествовала данной ставке.
