💸Кейс: Как нагнуть не нагибаемое?
Часть 2. Математическая модель.
Автор, участник клуба - Герман Жидких.
Ну что, товарищи, время пришло. Прошлая статья неплохо зашла, поэтому встречайте - математическая модель для заработка на ставках. Начнем!
Это был 2016 год. Шел 4 год моей ставочной карьеры. Я не играл в плюс, но и большого минуса у меня не было. Такая, знаете, околонулевая (бессмысленная) игра. Было очевидно, что что-то идет не так. Тогда я не знал всех тех фишек, о которых писал в прошлой статье (она тут - https://vk.com/wall-88831868_17668). Искал стратегии и покупал прогнозы. Одно время вел свой ставочный блог, но потом забросил после 5 минусов вряд... Рутина, печаль, Евросеть (условно).
Но я не останавливался (как бы это пафосно не звучало). Я постоянно мониторил инфу по ставкам. И это дало свои плоды. Всю инфу я собирал по крупицам. И собрал, как видите))
Однажды, я наткнулся на форум Хабрахабр (вроде так). Тема была: "Распределение Пуассона и ставки на футбол". Поищите, интересное чтиво. К тому времени у меня уже сформировалась ставочная база. Я знал, как обыгрывают букмекера, но не мог этого применить, да и с деньгами было туго...
Короче, эта статья была тем, за что я мог зацепиться. Что и было сделано.
Эта модель высчитывала вероятности забития строго определенного кол-ва голов каждой из команд. На основе этого строилась матрица, вероятности суммировались (например, вероятность ничьи - сумма вероятностей счета 0-0, 1-1, 2-2, и так до 10-10). На выходе мы получали вероятности, сравнивали с коэффициентами бк, высчитывали РОИ и проставляли с положительным мат. ожиданием.
Но голы - слишком дисперсионный показатель. Любой забитый гол - случайность, результат любого матча - случайность. Да и футбол такой спорт, где сегодня команды катают 0-0, а завтра покеры фигачат. Нужно было что-то более стабильное, чем голы.
Я взял удары. Как это работало? Я высчитывал мат. ожидание каждой команды на основе ударов, высчитывал % реализации. Одно умножал на другое и получал мат. ожидание каждой из команд, но уже голов. Подставлял в формулу и получал вероятности.
Итак, модель. Это была прелюдия. Сейчас максимально просто и по-факту.
1. Собираем статистику. Я использовал whoscored.com . Эти парни берут стату от Opta, поэтому доверять можно. Какие статы нам нужны?
- Среднее кол-во ударов в створ ворот хозяев в чемпионате.
- Среднее кол-во ударов в створ гостей в чемпионате.
- Средний % реализации домашних команд.
- Средний % реализации гостевых команд.
- Среднее кол-во голов хозяев.
- Среднее кол-во голов гостей.
2. После того, как собрали статистику, открываем нужный нам матч. Чтобы понятнее было давайте разберем сегодняшний матч (26.05) в МЛС: Торонто - Даллас. Он просто первый в списке))
Итак, Торонто дома в среднем наносит по 5,7 ударов в створ. Дает ударить своим соперникам в среднем по 4,5 удара. Даллас же в гостях в среднем наносит 5 ударов, давая пробить в среднем по 5,6 ударов.
Средний показатель МЛС по ударам дома 5, 58 за матч, в гостях 4,34. Вся статистика взята с whoscored.com .
Теперь высчитываем коэффициент нападения (k(н)) и коэффициент обороны (k(н)) каждой из команд. k (н) = ср. показатель команды по нанесенным ударам (или забитым голам)/ср показатель чемпионата нанесенных ударов или забитых голов (для домашней команды берем домашний показатель, для гостевой - гостевой). То есть для Торонто k(н) = 5,7/5,58 = 1,02151. Для Далласа k(н) = 5/4,34 = 1,15207. k(о) = ср. показатель пропущенных голов/ср. показатель забитых в чемпионате противоположной команды. То есть для Торонто k(о) = 4,5/4,34 = 1,03687, для Далласа = 5,6/5,58 = 1,00358.
Теперь вычисляем мат. ожидание каждой из команд. Для этого : k(н) одной команды* k(о) второй команды* средний показатель чемпионата. То есть для Торонто: 1,02151*1,00358*5,58 = 5,72043, для Далласа: 1,03687*1,15207*4,34=5,18433.
Теперь откладываем эти цифры в сторону и высчитываем % реализации каждой их команд (или сколько нужно ударов каждой команде для забитого гола). Для этого количество ударов, нанесенных дома/кол-во забитых голов - для домашней команды. И тоже самое для гостевой. Торонто: нанесли 34 удара/11 голов забили = 3,09 ( столько ударов нужно Торонто для забития одного гола). 100%/3,09 = 32%. Даллас: 15 ударов/3 гола = 5 ( ударов до гола для Далласа). 100%/5 = 20%
Мат. ожидание Торонто: 5,72043*0,32= 1,83054, Далласа: 5,18433*0,2 = 1,03687.
Эти цифры мы получили, исходя из ударов в створ ворот. Их, в принципе, достаточно, но я предлагаю сделать тоже самое еще и с голами. И взять среднее мат. ожидание. Не знаю зачем)) Давайте просто попробуем))
Торонто в среднем забивает 1,8533 гола за матч, Даллас 1. Торонто в среднем пропускает по 1,333 гола за матч, Даллас столько же ( 1,333). В среднем домашние команды в МЛС забиваю по 1,904 гола матч, гостевые по 1, 2619 гола.
k(н) Торонто = 1,8533/1,904 = 0.97337, k(о) = 1,333/1,2619 = 1,05658.
k(н) Далласа = 1/1,2619=0,79246, k (о) = 1,333/1,904 = 0,70
Мат. ожидание Торонто = 0,97337*0,70*1,904=1,29731
Мат ожидание Далласа = 0,79256*1,05658*1,2619=1,05672
Берем среднее значение мат. ожидания Торонто: (1,29731+1,83054)/2= 1,56393
Среднее значение мат. ожидания Далласа: (1,03687*1,05672)/2 = 1,04679.
Фух! Половина работы выполнена! Теперь качаем R.
Заходим в R, открываем скрипт (прикерплю к посту). Подставляем наши значения и получаем вероятности:
Победа Торонто - 49,3%
Ничья - 25,4%
Победа Далласа - 25,3%
Теперь открываем линию букмекерской конторы. Я смотрю по Пинке: 1,9 - 3,8 - 4,11.
Высчитываем РОИ для каждого коэффициента.
РОИ на победу Торонто: 49,3%*1,9 - 100% = -6,33%
РОИ на ничью: 25,4%*3,8 - 100% = -3,48%
РОИ на победу Далласа: 25,3%*4,11 -100% = 3,983
Ставку нужно делать на победу Далласа, так как у данного коэффициента положительный РОИ и на дистанции мы заработаем.
Вот так как-то. 10к таких матчей в год и несколько сотен % у вас есть) Разумеется, все это автоматизируется в плане высчитывания некоторых параметров, но в целом - много ручной работы. С этой модельки все началось. Сейчас я работаю над другими моделями, но это уже совсем другая история))
На этой модельке я заработал около 120% годовых. Делал много ставок и все высчитывал вручную! На один матч уходило 15-20 минут. Вот такой я задрот))
Сейчас у меня уже есть команда: программист, математик и два статиста. Этого мало, но за прошлый год мы заработали около 250% годовых.
Товарищи, развивайтесь и все будет ок! Надеюсь, я смог нормально осветить тему ставок и вы больше не будете заниматься фигней/гаданием исхода. Как видите: ставки - математика, не более того.
Если есть вопросы - задавайте в комментариях! Постараюсь ответить. Всем бабла!
P.S. Кстати, Даллас выиграл))
P.S.S. Могу кейс запилить про спортивный трейдинг.
WOLF CLUB — кто не рискует, тот не кайфует!