Математик ставки на спорт


В качестве примера рассмотрим поединок испанской Ла Лиги Леганес — Бетис. Коэффициент на победу хозяев 1,65; ничья котируется за 3,8; на гостей можно поставить за 5,2.

Рассчитаем валуйность для каждого выбора:. Как видно, букмекер недооценил возможную победу гостей, и котировка на этот исход является валуйной. Третий вопрос, даже догма, которую должен усвоить любой клиент букмекерской конторы — финансовая математика.

Математика в ставках на спорт

В качестве опыта возьмём монету и будем подбрасывать её, фиксируя результаты. Очевидно, что при идеальных условиях вероятность, или другими словами математическое ожидание, выпадения орла или решки составляет 50 процентов.

Но при малом количестве испытаний результаты могут кардинально отличаться от ожидаемых. Если подбросить монету десять раз, то возможен и такой вариант, что во всех десяти опытах выпадет решка. Такое неравномерное распределение называется дисперсией.

Телеграм канал "Простой математик" отзывы

При ста испытаниях такое уже невозможно, количество выпавших решек будет в пределах от 40 до Если осуществить бросков, дисперсия сгладится ещё больше — получим от до решек. Для получения 50 процентов решек необходимо провести бесконечное количество опытов. Причём здесь финансовая математика и в чём ценность этого примера для беттера?

Всё дело в дисперсии. Именно эта коварная закономерность может легко уничтожить игровой банк при неправильном менеджменте и выделении слишком большой суммы на одну ставку. Неудачная полоса даже из пяти минусов в ряд обнулит ваш аккаунт, если позволять себе заключать одно пари на 20 процентов от банкролла. Также необходимо уяснить, что ставки — это долгосрочная инвестиция, а не быстрый заработок. При малом количестве заключенных сделок из-за дисперсии даже опытный и успешный беттер может оказаться в минусе, а новичок поймать серию побед и возомнить себя гуру в беттинге.

Но только дистанция покажет кто есть. Прояснить ситуацию о ваших способностях в этой сфере поможет выборка ва лучше в ставок. Математика в ставках проявляется не только в поиске ценных предложений. Есть также некоторые вспомогательные способы, позволяющие увеличить шансы на успех.

Первый из них — метод Монте-Карло, разработанный в прошлом веке Станиславом Уламом. Принцип данной методики — получение множества результатов, которые напрямую зависят от исходных данных. Любой входной параметр, который не может быть установлен точно, представлен в виде большого количества вариантов. После обработки в результате получим набор всех возможных исходов с соответствующими им вероятностями. Для большей ясности в качестве иллюстрации возьмём гипотетическую ситуацию в чемпионате Испании по футболу, где за чемпионство сражаются Барселона, Реал и Валенсия.

До конца первенства 7 туров, клуб из Барселоны является лидером, валенсийцы вторые, мадридцы занимают третье место. Требуется узнать, каковы шансы Валенсии на золотые медали.

Строго говоря, это условная вероятность, поскольку в спорте точно определить ее. Слишком много факторов, в том числе человеческих. Для лучшего понимания возьмем чемпионат какой-нибудь страны и попытаемся на основе таблицы определить коэффициент на победу одной из команд. Возьмем чемпионат Швеции и команду Хаммарбю.

Математические стратегии ставок на спорт

Следующий матч она играет дома с АИКом. Смотрим статистику домашних встреч Хаммарбю и выездных игр АИКа. Если перевести это в коэффициенты, то получим 2,5. Получается, что на проигрыш коэффициент должен составить 5. Смотрим, какие котировки на победу предложили различные конторы:. Как видим, котировки ниже наших. Это означает, что ставить на данное событие с точки зрения выгоды в длинной перспективе.

Если посмотреть на общие показатели побед и поражений данных команд, то мы увидим такие показатели:. Коэффициент в таком случае на победу должен составить 3.

Коэффициент на его поражение из этих данных должен составить 3,5. Если усреднить эти показатели, то получим коэффициент 3,25 на победу Хаммарбю. Можно сделать вывод, что при составлении коэффициентов конторы отталкивались от общих показателей.

Мы же получили значения из двух таблиц: общей и для домашних и выездных встреч. Таким образом, наши коэффициенты больше соответствуют статистике игр команд. Подобные простые математические алгоритмы ставок на спорт можно использовать для определения коэффициентов для тоталов, фор, угловых, желтых и красных карточек, выигранных тай-брейков в теннисе и. Опытные игроки создают различные электронные таблицы, в которых можно получать свои коэффициенты, исходя из статистики команд.

Вот пример такой таблицы:. Учитываются игры команд дома и в гостях. Заполняются желтые клеточки. Это количество матчей, сыгранных командами на больше и меньше 2,5 на своем и чужом поле. В нижних клетках вычисляются коэффициенты для команд и значения усредняются, как в предыдущем примере.

В голубой клетке наиболее точный коэффициент. В остальных это различные варианты усреднения значений, если так можно выразиться. Математические расчеты ставок на спорт позволяют игрокам эффективно управлять игровым банком, делать правильные стратегия на ставки 2 из, получать собственные коэффициенты на события.

Используя электронные таблицы и программы, можно автоматизировать поиск событий и быстрее выбирать наиболее выгодные предложения, отсеивая заведомо убыточные. Маржа, которую букмекер заложил в данное событие равна 4. Букмекер не может точно оценивать вероятность исхода, хотя аналитики учитывают множество игровых и неигровых факторов. При анализе непопулярных чемпионатов БК может не знать ряд параметров.

Некоторые исходы оказываются недооценёнными. Ставки на них называют валуями. Валуйные ставки:. Приведём пример: в матче «Атлетик Бильбао» — «Атлетико Мадрид» букмекер предлагает коэффициент 3.

Оцениваем ставку: 3. В данном случае ставка валуйная. На такие события рекомендуется, чтобы ставки делались по стратегии Келли. Критерий Келли — стратегия управления банкроллом, с помощью которой игрок рассчитывает размер ставки в зависимости от прошлых результатов и текущей денежной суммы.

Критерий Келли в ставках:. Математическое ожидание прибыли — ожидаемая прибыль от множества ставок с одинаковой вероятностью того или иного события. Вычисляйте математическое ожидание прибыли по формуле: N x F x K х P — 1где N — количество заключенных пари, Р — вероятность по вашим расчётам, K — коэффициент, F — размер ставки.

Если вы верно оценили вероятность ничьи в матче «Атлетик Бильбао» — «Атлетико Мадрид» и заключите 30 пари по аналогичному принципу на сумму рублей, ожидаемая прибыль составит рублей: 30 х x 3. Дисперсия — это неравномерное распределение величины вероятности события по отношению к её математическому ожиданию.

В реальности монета может упасть одной из сторон несколько раз подряд. При рискованном банкролл-менеджменте дисперсия может завести вас в минус.

Дистанция нивелирует дисперсию.