Теория вероятности в ставках на спорт

Теория вероятностей как раздел математики появилась в Средневековье. Исследования по вероятностным алгоритмам впервые начали проводиться европейскими учеными. Сегодня данная система с успехом применяется опытными беттерами для увеличения доходности при осуществлении ставок.   

Как теория вероятности используется в беттинге?

Эта математическая система помогает более точно определять возможность наступления того либо иного исхода в грядущем матче при выполнении ставок. Среди методов подсчета вероятностей выделяют: априорный (Байесовский), субъективный, эмпирический. Каждый вариант имеет свои преимущества.

Априорный способ выполнения расчетов

Этот метод вычислений при осуществлении спортивных ставок наиболее используемый, подразумевает предварительное вычисление возможностей определенного результата. На короткой дистанции этот способ может не дать нужного эффекта. Но считается, что вычисления практически всегда совпадают с фактическим результатом в длительной перспективе.

Для примера можно взять симметрично выполненную монету. Теория вероятности говорит, что если ее подбросить, шанс выпадения каждой из сторон – 50:50. Согласно априорному методу, при высвечивании, к примеру, решки 5 раз подряд увеличивается процентная возможность возникновения серии попаданий орла.

Этот принцип широко используется в ставках при наличии у команды/игрока нескольких побед/проигрышей к ряду. Если посмотреть на Рисунок 1, то можно отметить победную серию ФК «Барселона». Согласно априорному методу теории вероятностей каталонцы вскоре должны проиграть.

Эмпирический способ вероятностных вычислений

Этот вариант подсчета в теории вероятности применяют при наличии статистики по прошлым результатам событий. Например, беттер желает выполнить ставку на триумф Клуба 1.

Статистические данные по крайним выступлениям сообщают о:

• 10 выигранных встречах;
• 2 ничейных матчах;
• 13 проигранных противостояниях.

Чтобы вычислить шанс победы, согласно теории вероятности, необходимо число побед (N) разделить на общее количество сыгранных противостояний (X). В данном случае процент проходимости ставки П1=10/(10+2+13)х100%=40%.

Субъективный метод в теории вероятности

Данный вариант используется при оценке проходимости ставки, когда имеется множество экспертных мнений. Особенностью этого способа считается учет максимального количества переменных (например, комментариев инсайдеров, косвенных аналитических расчетов прогнозистов).

Субъективный метод в теории вероятности применяется для каждой ситуации индивидуально, потому считается наиболее точным. Но оценка проходимости ставок, согласно такому алгоритму, требует навыков и опыта.

Вычисление шансов прохождения пари и маржи согласно теории вероятности

Подобные калькуляции основаны на априорном методе, потому требуют наличия котировок БК по всем возможным исходам события. К примеру, беттер хочет осуществить ставку на футбольный матч «Команда1» – «Команда2». Условия заключения пари:

• коэффициент на триумф ФК «Команда1» – 1.6;
• множитель при ничейном результате – 4.3;
• котировка по победе ФК «Команда2» – 3.3.

Вероятность наступления каждого из исходов в процентах вычисляют по формуле 100/коэффициент БК.

В данном случае при осуществлении ставок получится следующее:

• шансы на выигрыш ФК «Команда1» – 100/1.6=62.5%;
• возможность ничьей – 100/4.3=23.3%;
• вероятность триумфа ФК «Команда2» – 100/3.3=30.3%.     

Маржу можно рассчитать, отняв от суммы всех вероятностей по ставкам 100%.

В приведенном случае комиссионные равны (62.5%+23.3%+30.3%)-100%=16.1%.  

Расчет валуйных ставок

Иногда происходит так, что букмекеры ошибаются при выставлении котировок. В таких ситуациях можно хорошо заработать, заключив пари на исход с некорректным множителем ставки.

К примеру, беттер собирается осуществить ставку на баскетбольную встречу НБА «Нетс» – «Никс». БК дает на ничейный результат котировку 2.5. Любитель пари узнал, что у хозяев, являющихся фаворитами, травмирован ключевой игрок, потому оценивает вероятность ничьей в 50%. Валуйность ставки подсчитывается умножением коэффициента БК на собственные шансы выбранного исхода. В данном случае ценность ставки равна 2.5х0.5=1.25 – пари валуйное.

Также можно вычислить прибыль от беттинга при подобных раскладах на длинной дистанции. Допустим, условия такие:

• размер каждой ставки (P) – 500 рублей;
• количество заключаемых пари (N) – 10;
• валуйность (V) взята из предыдущего примера.

Формула для вычисления прибыли: NxPx(V-1).

Тогда в приведенном случае беттер получит итоговый доход, равный 10х500х(1.25-1)=625 рублей.

Подсчет дисперсии согласно правилам теории вероятности

Допустим, любитель пари в футбольном противостоянии «Зенит» – «Ростов» решил поставить на петербуржцев. Букмекер дает коэффициент по П1 – 1.3. Тогда вероятность триумфа хозяев – T=1/1.3х100%=77%. То есть «сине-бело-голубые» должны выиграть 7-8 противостояний из 10.

При учете минимально ожидаемой результативности хозяев гости выиграют n=3 встречи. Если выигрыши ФК «Ростов» реализуются подряд, это и будет дисперсией. То есть данное понятие означает разброс случайного параметра ставок относительно его вероятностной характеристики.

Вычислить вероятность наступления дисперсии можно по формуле – (1-T)ⁿ.

Для приведенного случая шансы реализации ФК «Ростов» трех побед подряд – (1-0.77)³=0.012 или 1.2%.

Какова эффективность применения теории вероятности для спортивных ставок?

Все зависит от умений и знаний беттера. Статистические расчеты необходимо применять вместе с логическими умозаключениями. При наличии определенных знаний можно вычислить даже, например, количество угловых в предстоящей футбольной встрече.

Использование более сложных вариантов вычислений вероятностей по ставкам, к примеру, метода Монте-Карло, основанного на субъективных факторах, дает возможность просчитать практически все параметры рассматриваемого матча.