Профессор математики тестировал беттинг-модели и вывел свою с ROI 200%

Опыт британского профессора Дэвида Сэмптера в области прикладной математики позволил ему получить 200-процентную прибыль.

Футболоматика

До начала эксперимента я никогда не играл на деньги. Пару раз я был на собачьих бегах, несколько раз посещал скачки, но не более того. Некоторые мои друзья активно ставили на футбол, и я видел, сколько эмоций это добавляет рядовому просмотру матча. Но сам я так и не стал клиентом букмекера.

Но все изменилось, когда я работал над книгой «Soccermatics» («Футболоматика»), основанной, как понятно из названия, на пересечении математики и футбола. И перед тем, как отправить рукопись в издательство, я решил поставить себе последнюю задачу — применить теорию на практике и победить букмекеров.

Итак, в первой половине сезона АПЛ-2015/16 я разработал ряд моделей, которые должны были помочь предсказывать исход игр более точно, чем это делали букмекерские конторы. Я проверил модели, усовершенствовал их, и вскоре начал зарабатывать деньги. Из стартового капитала в 400 фунтов к концу ноября я заработал 108,33 фунта — прибыль 27% за два месяца.

Теория

Прежде чем я раскрою секреты своих моделей, нужно сделать шажок назад и разобраться в основах. Мир онлайн-ставок может обескуражить новичка. Десятки букмекерских контор привлекают клиентов разнообразными бонусами и бесконечной росписью.

Суть гэмблинга — не постоянно угадывать победителя, а определять вероятности лучше букмекера.

Далее, вас может привлечь бонусом какой-либо букмекерской конторы. Вы увидели рекламу букмекера и завели там аккаунт. Но играть только в одной конторе — не лучшая идея. Большинство букмекеров выставляют коэффициенты, которые обеспечивают минимум 5% маржи. Так что, делая ставку на 1000 рублей, 50 рублей вы сразу дарите букмекеру. Поэтому неудивительно, что на дистанции большинство игроков уходят в минус. Чтобы зарабатывать ставками, играть нужно не просто немного лучше букмекера, а значительно лучше.

Поэтому здесь пригодятся аккаунты в разных конторах. Букмекеры оценивают вероятность исходов по-разному, и вы сможете сократить маржу букмекера до 1-2%, а для больших матчей и того меньше. Теперь нужно играть всего на 2% лучше букмекера, чтобы выйти в плюс на дистанции.

Второй важный момент — надо понимать взаимосвязь между коэффициентами и вероятностью. Если коэффициент на победу «Ювентуса» над условным «Дженоа» 1.7, это значит, во-первых, что поставив 1000 рублей, вы заработаете 700; а во-вторых — букмекер (с учетом своей маржи) оценивает вероятность победы «Ювентуса» как 58,8% (100/1,7). Если вы думаете, что шансы «Юве» на победу больше 60%, такой расклад можно назвать выгодным (валуйным).

Эти нехитрые расчеты следует проводить перед каждой ставкой. Не следует слепо верить в фаворитский статус одной из команд. Вероятности всегда должны быть на вашей стороне.

Модели, которые не работали

Моя первая модель была основана на прогнозах эксперта. За такового я взял журналиста NBC Джо Принса-Райта, который в свое время был крайне хорош в предсказаниях итоговой таблицы Премьер-Лиги. Но увы, его прогнозы хоть и были забавными и зрелищными, но жизнь показала, что на дистанции они проигрышные.

Далее я обратился к рейтингу Euro Club Index. В нем команды за победу получают индексные очки, а после поражений очки минусуются. В итоге получается комплексный рейтинг. В целом Euro Club Index давал адекватные вероятности, но с учетом маржи букмекера ставки все равно уходили в минус.

В качестве третьей концепции я взял xG. Я оценивал опасные созданных моментов и ударов команд на отрезках в несколько туров. Что-то в этой концепции было. Например, мне удалось предугадать спад «Челси», но «Арсенал» и «Ливерпуль» были переоценены. Модель ожидаемых голов давала такие дикие прогнозы, что стабильный доход не светил.

Что такое xG-модель

Рабочая модель — ставки на ничьи

Уже по ходу сезона стало ясно, что именно четвертая модель оказалась самой эффективной. Я назвал ее Odds bias model (модель, основанная на коэффициентах). На некоторых ставочных рынках существует так называемый «тренд на аутсайдера» (long shot bias), когда коэффициенты на фаворитов больше, чем на андердогов, поскольку игроков привлекают высокие коэффициенты, они ставят на фаворитов, и букмекерам приходится поднимать котировки на аутсайдеров.

Я проанализировал сезон-2014/15 в АПЛ и обнаружил, что, если регулярно ставить на победы «Арсенала», «Челси» и «Манчестер Сити» в играх с менее рейтинговыми командами, можно выйти в небольшой, но стабильный плюс. В следующем сезоне, правда, это схема не работала — фаворитов лихорадило, а «Лестер» выиграл чемпионат с шансами 5000 к 1.

Зато мне удалось открыть модель, которая оказалась мало зависимой от геройств «Лестера», ужасной обороны «МС» или невезучих нападающих «Арсенала». Я заметил, что бетторы не любят ставить на ничьи в больших матчах. Зато они охотно выбирают победу одного из соперников, а букмекеры поднимают котировки на ничью.

Этот тренд работал в АПЛ несколько сезонов подряд, и чемпионат-2015/16 не стал исключением. Именно ставки на ничьи в больших матчах стали фундаментом моей прибыли.

К тому времени, как я закончил «Футболоматику» в декабре 2015-го, я сделал достаточно ставок по данной, чтобы убедиться в неслучайности успеха. Мой стартовый капитал увеличился в два раза.

Для справедливости должен заметить, что данная стратегия хорошо работает в Премьер-лиге и, скорее всего, даст прибыль в других топ-чемпионатах, которые привлекают много неопытных игроков, ставящих на П1 или П2. Ставки на ничью эффективны, когда СМИ подогревают интерес к большим играм в форме противостояния.

Я попробовал данную модель Чемпионшипе — там такой недооценки ничьих не было. Поэтому каждый чемпионат требует индивидуального изучения. То есть гэмблинг превращается в работу на полную ставку. Если у вас достаточно математических навыков, чтобы разрабатывать свои модели, лучше заняться чем-то другим. Существует масса вакансий, связанных с математикой и статистикой, которые гарантируют более стабильный доход и не требуют стартового капитала.

Небольшой бонус. Я проанализировал и турниры сборных. Малое количество матчей и, как следствие, малое количество статистики, делают ставки более трудными, тем не менее, мне удалось найти небольшую закономерность. В играх между фаворитом в пределах (1,6 до 2,5 на победу) и аутсайдером (1,6-4,5), фаворит побеждает чаще, чем указывают вероятности, заложенные в коэффициентах. Возможно, это связано с тем, что линия открытия правдива, но потом болельщики каждой страны массово ставят на свою сборную и немного выравнивают линию.

Перевод материала How I Used Maths To Beat The Bookies с сайта 1843magazine.com.