• USD: 92.2628 ₽
  • GBP: 116.5187 ₽
  • EUR: 99.7057 ₽
  • BTC: 6556658.39 ₽
  • KZT: 20.522 ₽
  • UAH: 23.52 ₽

Стивен Хокинг дает прогнозы для Paddy Power, автор «Футболоматики» удваивает банк — как ученые пытались обыграть букмекеров

рынок вилочника
Аккаунты

Kapper Mapper

Active member
Регистрация
10 Июн 2019
Сообщения
167
Реакции
37
Баланс
20 ₽
Сделок через гарант
0
Пожертвования Фонду
0
Получилось не у всех.

Лондонский университет не превзошел букмекеров
Энтони Константину, Норман Интон, Мартин Нил из Лондонского университета попробовали переиграть букмекеров. Эксперимент провели на бумаге без настоящих ставок. Взяли 6244 матча АПЛ с сезона-1993/94 по 2009/10. Для всех команд определили 14 рангов мастерства, чтобы сделать матчи анонимными. Так, матч Челси и Эвертона рассматривался как матч команд 3-й и 5-й категории.
Прогнозный показатель учитывал мастерство, форму, психологические аспекты и усталость. Из этих 4 факторов объективным было мастерство, которое высчитывалось на основе турнирной таблицы текущего и предыдущих сезонов. Расчет мастерства учитывал 5 сезонов, после чего устаревшая информация затухала с экспоненциальной силой в связи с ростом дисперсии. Остальные факторы отражали субъективную экспертную оценку.
Ученые провели тесты с учетом и без учета субъективных факторов. После сравнения собственных исследований и букмекерских котировок оказалось, что
без учета субъективных факторов, основываясь лишь на статистическом массиве данных, прогноз модели заметно уступает букмекерам, а с субъективной оценкой коэффициенты на 99% совпали с букмекерами.
Ученые доказали, что букмекеры учитывают субъективные факторы при составлении линии, а игрок в своей прогностической модели точно проигрывает маржу букмекеру, то есть в лучшем случае играет в небольшой убыток.

Ученые из Токио побили букмекеров, но те заблокировали счета
Ученые из Токийского университета нашли способ стабильно зарабатывать на футбольных ставках, причем ставили живые деньги. Идея заключалась в том, что некоторые команды переоцениваются массой бетторов, что вынуждает букмекеров двигать линию, чтобы сбалансировать потоки и в какой-то мере оголять тылы, делая другое плечо валуйным по линии закрытия.


Бот ученых мониторил линии, вычисляли средние коэффициенты по рынку и фиксировал отклонения, по которым ставил. Исследователи протестировали идею, используя исторические данные на основе результатов 479 440 футбольных матчей между 2005 и 2015 годами. Модель принесла профит 3,5%, средний коэффициент был выше двойки. При ставке в 50$ получилась прибыль 98 865$ за 56 435 ставок.
С помощью другого бота, который в реальном времени собирал коэффициенты на сайтах букмекеров с сентября 2015 года до февраля 2016 года, ученые протестировали свой метод, заигрывая все ставки, попадающие под критерии метода. В итоге с проходимостью в 47,6% случаев они получили 9,9% прибыли от оборота — 34 932 долларов за 6994 ставки.
Букмекеры порезали счета, как только поняли, что их систематически бьют.

Автор «Футболоматики» удвоил банкролл ставками на ничьи в АПЛ
Профессор прикладной математики университета Уппсала (Швеция) и автор книги «Футболоматика» Дэвид Самптер в сезоне-2015/16 тестировал на матчах АПЛ несколько моделей:
  • следование за экспертом, который проявил себя успешными прогнозами ранее (ощутимый минус);
  • ставки по рейтингу ELO (убыток в размере букмекерской маржи)
  • метод xG (позволил не потерять деньги, однако серьезной прибыли не принес)
  • недооценка фаворитов (тоже минус, как раз в том сезоне титул взял «Лестер», в том числе благодаря осечкам топов)
  • ставки на ничьи (ощутимый плюс)
Самптер заметил, что английские бетторы не любят ставить на ничью в матчах топ-команд, предпочитая выбрать одну из сторон и болеть за свою ставку. В результате ставки на ничью идут по завышенному коэффициенту, а ничьи встречаются не так редко, как это отражено котировками.
За сезон ему удалось почти удвоить банкролл, играть дальше он не стал — слишком нервно и муторно.

Дэвид Гросс получил прибыль ставками на аутсайдеров
Ученый Дэвид Гросс, поклонник теории суперсимметрии, предположил, что на топ- турнирах сборных, в матчах, где есть небольшой фаворит в диапазоне коэффициента 1.60–2.20, выгодно ставить на чистую победу андердога.
Он тестировал систему на Евро-2012 и ЧМ-2014. Получив бумажный профит в 14.7% от оборота на Евро-2016, он продолжил на ЧМ-2018, где результат также оказался положительным, но близким к нулю (0.6% профита). Проверить его теорию можно на Евро в 2021 году.

Стивен Хокинг предсказал проблемы сборной Англии
Стивен Хокинг не остался в стороне от прогнозов. По просьбе букмекера Paddy Power ученый проанализировал факторы успешного выступления сборной Англии. Хокинг разобрал матчи англичан за всю историю и отметил, что результаты улучшались, когда Англия играла на высоте менее 500 метров над уровнем моря. Англичанам очень важна нежаркая погода, с повышением температуры на 5 градусов процент побед сокращался более чем вполовину.

На ЧМ в Бразилии Хокинг ждал, что самым благоприятным станет матч группового этапа против Коста-Рики, а от других игр в группе хорошего ждать не стоит. Несмотря на невыигрыш (матч закончился вничью 0:0) игра с Коста-Рикой стала лучшей для британцев, два других матча «три льва» проиграли и выбыли из турнира.

Провал Инсбрукского университета
Экономисты из Инсбрукского университета Кристоф Ляйтнер (Christoph Leitner) и Ахим Цайляйс (Achim Zeileis) сравнили коэффициенты 26 букмекерских контор с вероятностью исходов личных встреч между командами. Предполагалось найти валуйные ставки.
Получилось не очень. Франции, которая выиграла ЧМ-2018, в числе главных претендентов не было, взлет Хорватии не предсказали, а фаворитами посчитали Германию (не вышла из группы) и Бразилию (вылет в четвертьфинале).

Симуляция Уимблдона
Ученые Стенфордского университета, воспользовавшись паузой на коронавирус, попробовали создать искусственный интеллект, который мог бы моделировать исходы теннисных матчей. За основу был взят отмененный Уимблдон этого года.
В финале, по мнению ИИ, должны были встретиться Джокович и Федерер. Ученые отметили, что ИИ имеет недостатки и не позволяет исключить погрешность.
 
Сверху