Недостатки систем спортивных ставок: причинно-следственная связь или корреляция

В сегодняшнем материале мы поговорим о системах ставок на спорт и регрессионном анализе. Также выявим недостатки данного способа и узнаем о правильном использовании систем прогнозирования.

В плане обеспечения долгосрочной прибыли в спортивных ставках большое значение имеет система размещения пари. Однако некоторые участники игрового сообщества, анализируя собственные результаты, иногда путают системы управления финансами и системы ставок. Да и термины корреляции и причинно-следственной связи порой смешиваются и размываются их значения. Сегодня мы предлагаем более подробнее остановиться на этих моментах и выяснить, каким образом они влияют на конечный итог прогнозирования и прибыльность игрока на ставках.

Система ставок

Не стоит путать метод расчета пари или стратегию управления финансами, которая может помочь в определении размера суммы каждого пари, с системой ставок. Последняя является структурированной методологией прогнозирования и предназначена для правильного поиска положительного математического ожидания и преодоления букмекерской маржи. Некоторые участники игрового сообщества порой воспринимают эти два термина не совсем правильно, что приводит к неэффективности размещения ставок и проигрышам.

Метод управления финансами основан на изменении характера рисков, которые возникают при размещении пари. С его помощью невозможно неэффективную стратегию прогнозирования сделать прибыльной и успешной. А вот система ставок выявляет истинные вероятности исхода тех или иных событий и напрямую влияет на качество вашего прогнозирования.

Регрессионный анализ

Одним из самых распространенных методов для разработки системы спортивных ставок считается статистический регрессионный анализ. Простым языком - это способ выявления взаимосвязи между различными переменными. Наиболее простыми здесь считаются линейные прогрессии, включающие в себя всего две переменные. Это может быть информация о количестве голов, забиваемых командой (предикторная или независимая величина), а также частота выигрышей конкретного коллектива (зависимая переменная).

Имея под рукой немалую выборку встреч команды (в нашем случае матчей восьми сезонов АПЛ), мы построили график корреляции рейтингов поединков (голы домашнего коллектива минус голы гостевого) и частоты конкретного результата. Ниже показано распределение рейтингов встреч (независимая величина) и частоты выигрышей домашних клубов (зависимая).

Как видно из графика, даже при некотором беспорядке в распределении отдельных точек просматривается явный линейный тренд, который связывает обе переменные. Более высокий показатель забитых мячей домашнего коллектива по сравнению с голами гостевого клуба увеличивает шансы на победу принимающей стороны. Регрессивная кривая показывает данное соотношение без учета влияния фактора везения. Ее можно представить в виде уравнения: У = МХ + С, где У - потенциальная вероятность победы (зависимая величина), Х - рейтинг поединка (независимая переменная), М - градиент линии тренда или величина прочности связи, а С - точка пересечения кривой с осью У (Х = 0). В нашем примере в окончательном виде уравнение будет выглядеть так:

показатель побед хозяев (%) = (1.56 х рейтинг матча) + 46.5

При условии примерного равенства клубов по показателю разницы забитых мячей - рейтинг поединка будет равен нулю, а вероятность победы принимающей стороны составит 46.5%. Это не вызывает особого удивления, ведь по статистике именно в 46% случаев в футбольных играх побеждает домашний коллектив. При увеличении разности голов домашнего клуба над приезжим до десяти мячей - вероятность его выигрыша повысится примерно до 62%, а для 20 мячей - до 78%. Здесь просматривается явная корреляционная связь между двумя переменными.

Правильное использование систем прогнозирование на практике

Игроки на ставках имеют возможность преобразовать данную регрессионную модель в эффективную систему ставок. Для этого стоит провести прогнозирование предстоящих поединков и выявить матчи с положительным математическим ожиданием. При разности забитых мячей +10 в пользу принимающей стороны шансы на ее победу в очном противостоянии будут равны 62%.

Подобная стратегия позволит правильно определить потенциального победителя матча и позволит получать прибыль в долгосрочной перспективе. Мы провели теоретические исследования, взяв за основу игры АПЛ за один сезон, и пришли к выводу, что данная модель принесет 2.1% прибыльности, чем при заключении пари наугад (-3.7%).

Причинно-следственная связь (корреляция)

Да, выборка из матчей одного сезона недостаточно большая, чтобы говорить об эффективности такой стратегии и закон малых чисел никто не отменял. Увеличение выборки до поединков пяти сезонов показало, что на такой длительной дистанции модель перестает приносить прибыль и считается убыточной. Оказалось, что в ее основе отсутствует постоянная корреляционная связь и результаты не считаются чем-то особенным и не отличаются от результатов, полученных с помощью других методов размещения пари. Есть ли выход из этого положения? Да - необходимо увеличить количество переменных.

Достоверность и точность

Для повышения точности результатов прогнозирования необходимо усложнить саму систему, увеличив количество предикторных (независимых) переменных. Такая множественная регрессия позволит добиться более эффективного уровня прибыли на длительной дистанции, но не стоит забывать и о достоверности применяемых данных.

Точность модели зависит от высоты степени близости результатов измерений. Линия тренда обычной (простой) регрессионной стратегии служит примером, но не говорит о достоверности данных. Точность зависит от случайных ошибок, а достоверность - от систематических («смещение»). Валидность всей системы основывается на совокупности точности и достоверности. Некоторые игроки на ставках порой путают все эти понятия и приписывают себе мастерство, которым не обладают, считая, что их пари оказалось выигрышным благодаря их навыкам, а не везению.

Недостатки регрессионной модели

Регрессионный анализ считается очень эффективным и полезным средством разработки работающих систем ставок, но имеет и свои недостатки. Основным из них считается путаница между выявлением корреляции и причинно-следственной связи, что приводит к ошибочным выводам и дальнейшим проигрышам. Подобная модель позволяет качественно определить связи, возникающие между переменными, но не дает возможности понять, что является следствием, а что - причиной.

К примеру, если клуб проиграл, то игрок на ставках может сделать вывод, что главный бомбардир не сумел отличиться голом. Однако нельзя быть уверенным, что если нападающий не забил, то его команда обязательно проиграет. Установление причинно-следственных связей и правильное определение валидности системы помогают увеличить ее эффективность и помогут игрокам на ставках получать прибыль в долгосрочной перспективе.