Стратегия ставок Регрессионный анализ

Для получения долгосрочного дохода на дистанции в беттинге большое значение имеет система ставок. Если говорить об итогах, беттеры довольно часто путают стратегии по управлению банкроллом с системами ставок.

Еще происходит смешивание корреляции с причинно-следственной связью. Предлагаю детально разобраться в регрессионном анализе.

Система ставок

Главным отличием системной игры в беттинге от стратегий по управлению бакнроллом и метода расчетов пари состоит в том, что здесь используется метод структурированного прогнозирования. Данный метод основывается на числовом анализе имеющихся данных, а его цель состоит в преодолении букмекерской маржи и в поиске положительного математического показателя.

Внимание! Мы проверяем различные ставочные стратегии в действии на реальные деньги с еженедельными отчетами. Следите за нашим реалити-шоу »

Беттерам следует быть внимательными, чтобы не перепутать управление банкроллом и системы ставок. Если в поисковике ввести «система ставок», то будут отображены стратегии Фибоначчи, Догона или Мартингейла, которые являются разными вещами. Давайте рассмотрим их основные отличия:

• Система управления банкроллом. Меняется вид рисков, которые связаны с совершенными пари. По данной системе нельзя неэффективный беттинг трансформировать в доходную стратегию, которая сможет на длительной дистанции гарантировать прибыль.
• Система ставок. Беттер получает возможность определить реальную вероятность событий по ходу матча.

Регрессионный анализ

Для создания спортивных игровых стратегий это самый популярный метод. Если вы не разбираетесь в статистических терминах, то данное название может вас напугать. В действительности это только способ, чтобы между разными переменными осуществить оценку взаимосвязи.

Регрессионный анализ – это очень интересный инструментарий, позволяющий создавать стратегии ставок. Его главный минус состоит в том, что с его помощью не получится отличить причинно-следственную связь с корреляцией.

Изначально эксперты работали с простейшими регрессионными моделями, базирующихся на информации об относительных плюсах клубов по числу мячей в 6-ти прошедших сыгранных поединках.

Если работать с большим массивом данных, к примеру, с результатами поединков 1993 – 2001 года, то можно получить следующие показатели:

• Уникальный корреляционный график с рассчитанным рейтингом поединков. Вычисляется разность голов клуба хозяев, которые забиты в 6-ти поединках. От этого значения отнимается 6 забитых мячей в 6-ти поединках.
• Частота каждого итога.

На скриншоте ниже вы можете увидеть, как осуществляется распределение рейтингов поединков (независимая переменная) с частотой выигрышей домашних клубов (это уже зависимая переменная).

Увеличить

На скриншоте некоторые измерительные точки располагаются немного в беспорядочном режиме. Несмотря на это, виден явный линейный тренд, который связывает 2-е переменные. Шансы победить у хозяев тем выше, чем лучшее значение разницы забитых голов клубами хозяев за 6-ть поединков в сравнении с идентичными значениями гостей.

На графике регрессионная кривая характеризует идеализированное соотношение значения относительного преимущества по числу мячей и частоты выигрышей хозяев. Здесь не учитываются следующие факторы:

• Неудача в виде случайного элемента.
• Простое везения.
• Статистический шум.

Вышепоказанную кривую можно представить в качестве уравнения. Так как мы рассматриваем простейшую регрессионную линейную модель, то получаем такую формулу y=mc+c, где:

• y – шансы проигрыша (обозначение зависимой переменной);
• х – рейтинг поединка (обозначение независимой переменной);
• m – наклон трендовой линии, которая указывает на значение прочности связи;
• c – точка или константа. Место, где y=0, т.е. пересечение y кривой.

В рассмотренном нами примере вид такого уравнения показан на скриншоте ниже.

Увеличить

Когда рейтинг поединка приближается к нулевому показателю, т.к. клубы гостей и хозяев приблизительно идентичны по значению разности голов, вероятность победы равна 46.5%. Про это можно догадаться интуитивно, т.к. приблизительно 46% футбольных матчей завершаются выигрышем хозяев.

Если значение чистой разницы голов хозяев за 6-ть прошедших матчей выше аналогичного значения гостей на 10 мячей и более, то регрессионная модель продемонстрирует, что подобные клубы зачастую одерживают победу в 62% матчей. Когда в очках разница составляет 20, то вероятность повышается до 78%.

При помощи регрессионного анализа можно разобраться, как именно модель заключения спортивных пари влияет на частоту выигрышей. В данной ситуации трендовая линии полностью соответствует данным, которые имеются в наличии. Теперь понятно, что между переменными есть прямая корреляционная связь.

Применение системы создания прогнозов итогов ставок

Для выполнения процесса преобразования регрессионной модели в работающую систему ставок, требуется прогнозировать будущие противостояния и применять данные с целью определить пари, которые будут иметь положительное математическое ожидание.

Стратегия управления банкроллом выполняет изменения характера рисков, которые связаны с вашими прогнозами. С ее помощью нет возможности неэффективный беттинг превратить в выигрышную стратегию, где будет гарантировано получение прибыли на длинной дистанции.

В любых методиках моделированя ключом к будущему является прошлое. Когда прошлые поединки с показателем рейтинга +10 были завершены выигрышем хозяев в 62% исходов, то вероятность выигрыша хозяев, имеющих над оппонентами преимущество в 10 баллов, также будет 62%.

Впоследствии данные вероятности легко преобразуются в истинные кэфы. Это позволит разобраться в установленном БК математическом ожидании, которая выставляет более высокие котировки.

На практике данная модель была опробована при совершении 526 прогнозов в 2001 – 2002 году на футбольные поединки 1-го сезона в Англии. Были использованы лучшие из доступных кэфов на выигрыш хозяев, а котировки прибыльности составили +2.1% Если бы прогнозы были составлены наугад, что все клубы хозяева будут выигрывать в выбранном сезоне, то убытки бы составили -3.7%.

Причинно-следственная связь или корреляция

Заключив более 500 спортивных пари на поединки одного сезона, нет гарантии, что в будущем будет получена такая же прибыль. Беттеру может показаться, что данного числа будет вполне достаточно, чтобы доказать надежность совершаемых прогнозов, но это далеко не так.

Выявление ложных систем для получения прибыли, которые появились случайно, существует даже при работе с выборкой из тысячи совершенных прогнозов. При заключении пари на следующие 5-ть сезонов система принесла убытки.

Данная простейшая регрессионная модель, базирующаяся на информации о преимуществе по числу забитых мячей, свою эффективность в поиске клубов хозяев доказала с большой вероятность победы. Но совершенно нет уверенности в том, что при работе с этой системой можно будет определить клубы, вероятность выигрыша которых выше заложенной в кэфах БК вероятности.

Выполняя аналитическую работу со своими результатами, многие беттеры зачастую неправильно трактуют следующие термины:

• Достоверность.
• Точность.
• Валидность.

При этом происходит путаница между причинно-следственной связью и корреляцией. Рассматриваемая модель может и является отличным инструментарием в сфере прогнозирования, но она не является совершенной системой, применяемой БК во время установки кэфов в линии. Также она не совершеннее используемых беттерами других систем, влияющих на измерение и создание этих кэфов.

Если бы данная система базировалась только на механизме, что и модель букмекеров, то доход был бы нестабильным и зависел от случайных факторов. В основе метода отсутствует реально имеющаяся корреляционная связь. Доход был получен не из-за итогов работы с моделью прогнозирования, т.к. созданные на ее основе прогнозы являются такими же достоверными, как и прогнозы идентичных моделей.

Достоверность или точность

Регрессионная линейная модель с 2-мя переменными не является очень сложной системой при определении математического ожидания во время заключения спортивных пари. Множественная регрессия, состоящая из нескольких предикторных или независимых переменных, обеспечивает возможность повышения числа успешных ставок. Аналитикам все равно следует помнить, что это совершенно не должно отражаться на достоверность.

Достоверность измеряется показателем, как близко вы подошли к истине. Точность относится к категории случайных ошибок, а достоверность – это систематические или ошибки «смещения».

Для получения валидной (эффективной) системы пари при достижении установленных целей, к примеру, определить математическое ожидания, чтобы гарантировать получение стабильного дохода, необходимо на 100% получить достоверные итоги. Под валидностью понимается стабильность, предсказуемость, т.е. это итоги неоднократных измерений или предложение относится к истинной причине.

Многие беттеры неверно понимают, что такое валидность, достоверность и точность. Они существенно ошибаются, что прибыль начислена из-за работы с системными ставками, хотя зачастую сказывается везенье.

Минусы регрессионного анализа

Основной минус регрессионного анализа – с его помощью нельзя отличать явления причинно-следственной связи и корреляцию. Эффективно использовать регрессионный анализ можно при поиске связи между разными переменными. Но при работе с этим методом не получится определить, является ли одно прямым следствием иного.

При помощи регрессионного анализа можно сделать следующие выводы:

• Если «Барселона» поиграет поединок – Месси не забьет мяч.
• Нельзя говорить, что когда Месси не забьет мяч, то «Барселона» проиграет поединок.

Если не удалось установить в системе причинно-следственных связей и валидность, то есть опасность, что применяемая модель не будет лучшей стратегии, используемой иными беттерами. Важный момент заключается не столько в прогнозе будущих исходов, а в успешном проходе в сравнении с иными ставками.

Пример регрессионного анализа

Спортсмен или клуб не может в течение длительного временного периода демонстрировать результаты, которые существенно отличаются от средних. По данной системе беттер начинает игру при достижении требуемого момента:

• В статистике клубов находим действующую серию итогов, которая имеет существенные отличия от среднестатических. Можно провести анализ исходов тоталов, прогнозы на статистику.
• Даем оценку, какая существует вероятность того, что серия прервется. При подходящем кэфе заключаем пари.

Теперь перейдем к рассмотрению ставки по стратегии регрессионный анализ. В поединке АПЛ «Брайтон» - «Манчестер Сити» на ТБ 3.5 букмекер предлагает кэф 2.09. Вероятность данного события БК оценивает в 47%.

Увеличить

Теперь смотрим статистику прошлых игр этих соперников в АПЛ.

В течении всего сезона «МС» одерживал крупные выигрыши, а «Брайтон» разгромно проигрывал. В четырех последних играх клубы забивали и пропускали мало мячей. Поэтому ставка ТБ 3.5 актуальная для этого поединка по системе регрессионный анализ. Затянувшаяся серия может быть прервана.

Система регрессионный анализ имеет право существовать. Для работы с ней следует иметь опыт работы с анализом статистических данных.