Что такое математические ставки на спорт?
Математические ставки на спорт основываются на статистике прошлых событий. Считается, что предыдущие результаты сказываются на исходе предстоящих матчей команды.
Статистическая информация и аналитика собранного материала не гарантирует успешной игры в букмекерской конторе. Однако именно математический анализ может принести стабильный доход на дистанции. Прогнозы опираются на «сухие» факты и цифры. Человеческий фактор полностью исключен.
Ключевые принципы математического анализа
Игроки разбирают поединки, опираясь на многие факторы. Новички порой игнорируют математический анализ, который разделяется на такие этапы:
- сбор информации для определения рейтинга и текущей формы спортсменов и коллективов;
- анализ отобранных данных и составляющих, которые сказываются на результате, например, умение организовывать голевые комбинации, пробивать в створ ворот или зарабатывать штрафные удары. Учитывается время на создание или реализацию различных действий;
- разбор демотивационных моментов: пропущенные голы, игра в заключительные минуты встречи, тактические ошибки при обороне, действия команды и отдельных игроков в матчах с аутсайдерами/фаворитами и многое другое;
- создание математической модели, в которую закладываются факторы, изложены выше;
- анализ всех имеющихся данных, подведение итогов и принятие окончательного решения. Прогноз может говорить как о победе команды, так и о том, что она не проиграет.
Проведение математического расчета человеком, который никогда не сталкивался с алгоритмами, вызовет затруднения. Придется упорно поработать и изучить все тонкости способа, чтобы получить положительные результаты.
Еще одна сложность – беспристрастное отношение к командам. Симпатия к одному из соперников не даст трезво оценить вероятность определенного исхода. Преданный фанат будет верить в любимую команду, несмотря на очевидную логику и статистику.
Математическое ожидание в ставках на спорт
Математическое ожидание – это среднее значение случайной величины. В ставках – средняя сумма заработка, который ожидается при игре в БК. Например, вы ставите по 10 у.е. на выигрыш команды и с каждой сделки хотите получать прибыль в размере 10 у.е. Математическое ожидание каждого прошедшего пари – 0.5. Получается, что если ставить по 10 у.е. на победу с такими же котировками, то на дистанции каждая сделка принесет 0.5 у.е.
Конкретный пример
Матч Манчестер Юнайтед – Бёрнли. Котировки на событие выглядят так: 1.21 на победу хозяев, 7.5 на ничью и 18.0 на успех гостей.
Если поставить на триумф «Бёрнли» 10 у.е., то чистая прибыль составит 170 у.е. Вероятность исхода – 0.055 (5.55%). Чтобы определить, разделите единицу на коэффициент.
Шансы на мировую в поединке – 1 / 7.5 = 0.133 = 13.33 %, а на выигрыш «Ман Юнайтед» – 1 / 1.21 = 0.826 = 82.64%. Складываем эти результаты: 0.133 + 0.826 = 0.959.
Подсчитываем математическое ожидание по формуле:
- (вероятность выигрыша * размер выигрыша по сделке) – (вероятность проигрыша * размер убытка по сделке).
В результате получается:
- (0.055 * 170 у.е.) – (0.959 * 10 у.е.) = 9.35 – 9.59 = -0.24.
Получилось отрицательное математическое ожидание. Значит, при каждой сделке на подобный исход, на дистанции вы будете терять в среднем 0.24 у.е.
Чтобы выиграть у конторы математически, важно правильно определять вероятность исходов. Опытные бетторы относительно легко выявляют ошибки аналитиков букмекера, чем и пользуются, дабы увеличить шансы на заработок при долгосрочных ставках.
Например, при коэффициенте 18.0 на успех «Бёрнли», вероятность исхода равна 0.55. Однако если ваши подсчеты говорят, что команда выигрывает не в 5.55% случаев, а в 10-ти, то матожидание возрастает.
Положительное матожидание дает возможность побеждать контору на дистанции, поскольку у большинства БК заложено математическое ожидание в размере -1 у.е. при каждой сделке в 10 у.е.
Резюме
Математические ставки на спорт эффективны при условии, что вы досконально разбираетесь в спортивной дисциплине и умеете правильно определять вероятность исходов. В противном случае, знания математики в беттинге окажутся бесполезными.