Графики для ставок на спорт
А что это вообще такое — иметь перевес над конторой? Интуитивно кажется так: чем больше перевес, тем с большей долей вероятности наступит прогнозируемый исход.
| Компания | Рейтинг | Бонус | Сайт |
|---|---|---|---|
| Pari | 4.9 | 25000 р | Сайт |
| Мелбет | 4.7 | 101000 р | Сайт |
| BetBoom | 4.5 | 10000 р | Сайт |
| Бетсити | 4.4 | 3000 р | Сайт |
| FONBET | 4.2 | 17000 р | Сайт |
| LEON | 4.2 | 3000 р | Сайт |
| Olimpbet | 4 | 10500 р | Сайт |
Вы можете просматривать графики изменения коэффициента и объема денег для событий, которые проходили в прошлом, на основании исторических данных, которые мы получаем с BetFair. Так как наша компания купила лицензию на исторические данные графики для ставок на спорт BetFair, мы храним сотни тысяч исторических рынков и преобразуем эти данные в удобный для вас формат.
Проанализировав исторические графики, вы сможете заметить какие-то закономерности, которые подскажут вам, в какой момент нужно открыть и закрыть свою позицию в реальном рынке. Все события разные, но в то же время, рынок может вести себя похожим образом в определенных обстоятельствах например, после смены счета, при приближении к концу события, при снятии участника и пр. Вы открыли рынок с коэффициентами и понятия не имеете, в какую сторону и как быстро двигаются коэффициенты каждого исхода?
Изучение графиков BetFairа именно отслеживание того, как меняется коэффициент и объем денег на исходе, поможет вам решить целый ряд проблем: Когда наиболее удачный момент, чтобы открыть позицию новой ставкой? Много ли на рынке денег, то есть достаточно ли он ликвидный?
Коэффициент резко вырос или упал — это случайность или наметился тренд на повышение или понижение? Будет ли возможность закрыть ставку? Глядя на график BetFairможно быстро и графики для ставок на спорт интуитивно найти ответы на эти вопросы!
Присоединяйтесь к счастливым клиентам нашего сервиса! Войти с помощью Вашего BetFair аккаунта. В других видах спорта также можно обратить внимание на аналогичные показатели. Например, в волейболе и баскетболе есть статистика, связанная с подачами, бросками и пр.
Отклонение — значительное несоответствие между начальными котировками события и происходящим в определённый момент времени. Чтобы лучше понять, как это работает, рассмотрим простой пример.
Допустим, у нас есть футбольное событие со следующими котировками на количество голов тотал :.
ставки на спорт - Сток картинки
Проанализировав коэффициенты, можно приблизительно определить некоторые предполагаемые вероятности исходов: три гола — 0,82; четыре гола — 0,7; пять голов — графики для ставок на спорт. На этом пока остановимся. Здесь стоит отметить, что в большинстве случаев изначально выставленные букмекером котировки оказываются верными и объективно отражают реальные вероятности событий.
Поэтому начальные котировки будем принимать за достоверные реальные вероятности. Это ещё одна аксиома, которой мы будем пользоваться. Теперь представим, что в первом тайме вместо предполагаемых двух-трёх голов будет реализован всего один гол вот оно, отклонение. Тогда в перерыве мы получим примерно такие котировки:. Рассмотрим исход четырёх голов. На данный момент предполагается вероятность примерно 0,57, но выше определено, что вероятность четырёх голов — 0,7.
Вы, наверное, уже догадались, что мы оказались в ситуации, описанной ранее в определении «иметь перевес». Здесь предполагаемая на данный момент вероятность — 0,57, а реальная — 0,7, то есть воспользовавшись данным предложением, мы будем иметь небольшой перевес.
Давайте назовём модуль разности этих показателей значением перевеса. Казалось бы, на этом моменте можно заканчивать материал, ведь мы ответили на поставленные вопросы и узнали, как получить перевес над конторой.
Идея о «печатном станке»: системные алгоритмы на рынке спортивных событий / Хабр
Но если бы было всё так просто…. Всё дело в том, что представленная модель была описана в очень упрощённом виде с некоторыми допущениями. Она отнюдь не является окончательным вариантом, приносящим какой-либо профит.
Она лишь задаёт базис, основу того, на чём будут графики для ставок на спорт дальнейшие исследования. Почему представленная выше модель не является окончательной? Какие допущения содержатся в ней? Как можно доработать её? Вспомним, что один из главных параметров модели — определённая букмекером начальная вероятность, которую мы условились принимать за объективную, достоверную.
Но, как и любой другой расчёт, этот имеет некоторую погрешность, поэтому мы не можем точно утверждать, что начальная вероятность является действительно объективной. Мы лишь можем утверждать, что она объективна с какой-то ненулевой вероятностью.
Исходя из этого, отметим, что все события делятся на группы, различающиеся по степени достоверности начальной вероятности, а поведение модели будет зависеть от принадлежности события к той или иной группе. Какие параметры модели можно выделить ещё? Читатель уже, наверное, предположил, что также имеет место значение перевеса, о котором речь шла ранее.
Интуитивно кажется так: чем больше перевес, тем с большей долей вероятности наступит прогнозируемый исход. От каких ещё факторов зависит поведение модели?
Выше мы с вами рассмотрели вариант, основанный на отклонении тотала [1] в меньшую сторону [2] за первый тайм [3] в футболе [4]. Или отклонение побед по четвертям в баскетболе. И так можно графики для ставок на спорт очень долго. К нашим двум вычисляемым параметрам добавилось ещё как минимум четыре: вид рынка, знак отклонения, временной промежуток, вид спорта.
Стратегия ставок на ТОТАЛ БОЛЬШЕ 1.5 ГОЛОВ в футболе - Автор сделал свой первый миллиард на нейА для некоторых видов спорта можно добавить ещё игровую статистику. Таким образом, мы имеем пространство различных моделей, сочетающих в себе разные значения описанных параметров. На основе каждой из таких моделей мы можем разработать алгоритм — последовательность действий, позволяющих работать с определёнными событиями и исходами в рамках конкретной модели. Результатом работы алгоритма являются некоторые случайные величиныполучаемые в определённый момент времени. Среднее значение таких случайных величин — математическое ожидание.
Оно является главной характеристикой алгоритма, а главным свойством — системность. Здесь стоит отметить, что далеко не все алгоритмы обладают этим свойством, но рассматриваемые в этой работе на основе отклонений — все, поэтому мы можем именовать их системными алгоритмами.
Системность — свойство алгоритма, заключающееся в однозначности и строгости определения события и его исходов по конкретным критериям. Принятие решений в таком алгоритме основано на классической логике критерий либо выполнен, либо нетэлементы нечёткой логики критерий почти выполнен исключены.
Роль графики для ставок на спорт фактора в принятии решений сводится к нулю. Что из этого следует? Главной особенностью системных алгоритмов является независимость.
Полностью исключив человеческий фактор, мы можем утверждать, что результат работы алгоритма будет зависеть только от параметров модели и ни от чего. Вторая особенность заключается в возможности относительно просто полностью автоматизировать работу алгоритма и получение его результатов.
А как правильно обрабатывать полученные результаты? Что с ними делать? Какова реальная интерпретация математического ожидания графики для ставок на спорт Ответить на эти вопросы нам поможет одно из центральных понятий этой работы — распределение.
Распределение — итоговый результат работы алгоритма на множестве точек, соответствующим конкретным моментам времени. Предлагаю рассмотреть всё на реальных данных. Правда, на достаточно ограниченной выборке 47 исходовно для понимания этого хватит. Уже известно, что при работе с алгоритмом мы получаем некоторые графики для ставок на спорт значения. В данном случае их Просуммируем полученные значения от всех исходов в рамках одного рабочего дня. Получим такую гистограмму приростов за 15 дней:. Здесь должно быть всё предельно понятно.
Проинтегрируем имеющиеся данные и получим тот самый график распределения :. По сути, это главный аналитический инструмент при работе с алгоритмами: с помощью него мы понимаем примерное мат. Кстати, график распределения СВ в математической статистике и график распределения алгоритма в этой работе — отнюдь не одно и то.
Несоответствие введено намеренно, а представленный в работе график в рамках матстата соответствует кумуляте — накопленному значению случайной величины. Сделать какие-то выводы по конкретно этому графику сложно, поскольку размер выборки весьма ограничен. Тратить время на расчёт и интерпретацию показателей мы не будем, ибо это отдельный материал, который, возможно, выйдет позже.
Сейчас вообще не об. А о чём же тогда? Наконец-то представлю вам главную гипотезу этой работы:. Среди множества всех существующих системных алгоритмов есть такие алгоритмы, которые имеют в целом всегда возрастающее распределение на выборке достаточных размеров от исходов.
