Метод Монте-Карло в ставках на спорт

Метод монте карло в ставках — одна из правильных стратегий ставок, которую используют профессиональный беттеры. Благодаря этому методу можно получать прибыль на длинной дистанции. Этот подход связан с математическим анализом. Модель основана на симуляции случайных событий для прогнозов на спорт.

Метод Монте-Карло применяют в финансовых, игровых стратегиях, где нужно просчитать риски. Он учитывает большой объем данных, основан на чистой математике и статистике, исключает субъективные ошибки и человеческий фактор. В этой связи метод Монте Карло в ставках на спорт также отлично применим. Рассмотрим его подробнее и разберем алгоритм расчетов с примерами.

Основы метода Монте-Карло в ставках

Метод Монте-Карло родился в контексте научных математических исследований и вычислительных моделей. Для применения этого метода нужно создать много вариантов симуляций спортивных событий. Затем — посчитать результат вероятности исходов.

Свое название модель получила благодаря широкой разветвленной сети казино в княжестве Монако. В одном из казино Monte-Carlo однажды на рулетке черный сектор выпал 26 раз подряд. Многие игроки проиграли, потому что все время ошибочно ставили на красное. Почему ошибочно? Когда на рулетке несколько раз выпадает черное — возникает иллюзия, что в следующий раз 100% будет красное. Это заблуждение. По законам теории вероятности, выпадение красного или черного всегда 50%, независимо от количества вращений.

Метод Монте-Карло разработали и внедрили в широкую практику математики Станислав Улам и Дж. Фон Нейман в 40-х годов XX столетия. Изначально метод базировался на игре в рулетку. Но его можно применять и в других сферах. Так, модель Монте-Карло активно используется для:

• финансовых прогнозов;
• трейдинга на валютных биржах;
• инвестирования и оценки бизнес-проектов;
• управления рисками;
• различных игр помимо казино;
• разработки компьютерных игр;
• задач в науке и инженерии;
• ставок на спорт.

При применении модели Монте-Карло в беттинге изучается статистика матчей, формы команд, результаты игр. На основе объема данных строя вероятностные модели. ЭВМ генерируют величины, шансы на повторение которых приближаются к максимальному значению. Для симуляции матчей задаются условия, и модель рассчитывает самый вероятный спортивный прогноз. 

Преимущества метода для спортивных ставок

У Монте Карло ставок есть очевидные преимущества перед другими более простыми моделями. Этот подход учитывает большой объем данных и входящих переменных. Для моделирования ставок используются специальные программы и Excel-таблицы. В каждой ячейке представлен расчет, который получается от использования формул и случайных переменных. Строк в таблице может быть несколько тысяч.

При применении метода Монте-Карло события выбираются на основе математических данных. Происходит анализ анализ данных как исторических, так и того, что есть сейчас, какова текущая форма команд. Беттер может использовать собственную собранную статистику, если у него имеется большой опыт. Если же собственная информация пока не набрана, можно использовать архивные данные по ставкам в БК.

Используются цифры по результативности команд для расчета тоталов. Нужно выделить 3-4 параметра, по которым будут оцениваться результаты. Строятся модели: какова вероятность выигрыша, ничьей, поражения. Примеры, какие данные могут быть задействованы для расчета вероятностей:

• Команда X играет в футбол с Командой Y; X уже проиграла 4 раза. X и Y снова встречаются на поле. Ситуация должна повториться хотя бы 3-4 раза.
• Теннисист X стабильно подавал на вылет больше 10 раз у теннисиста Y за последние 5 поединков. Грядет 6-ая встреча, и букмекерская контора дает ТБ/ТМ 10 на спортсмена X.

Важно, чтобы по событиям была хорошая история выборки. То есть это данные о результатах, которые получались при конкретных условиях на протяжении определенного периода времени. Наиболее точный анализ эффективности достигается при 10 000 вариантах симуляций.

Модель показывает среднее значение шанса — что будет в грядущем матче, если те же условия останутся. Ставки по методу Монте-Карло базируются на алгоритмической стратегии. За счет этого можно выходить на стабильные результаты.

Еще плюс модели Монте-Карло в том, что она дает устранение человеческого фактора и эмоций. Ставки происходят только на основе научного, математического подхода. Благодаря этому методу можно избежать спонтанных, импульсивных ставок, основанных только на эмоциях. 

Применение метода Монте-Карло в ставках

Рассмотрим применение метода Монте-Карло в ставках на наглядном примере. Мы возьмем расчет шансов с учетом прошлых результатов и формы команд. Вот как пошагово строится этот процесс:

1. Сначала нужно собрать данные — это текущая форма команд, личные встречи, статистика прошлых матчей, места в рейтинге, квалификация тренера, средняя результативность и другие.
2. Далее нужно построить вероятностную модель на основе симуляции.
3. На заключительном этапе рассчитываются вероятности исходов. Их нужно преобразовать в коэффициенты.

Вот пример расчета в футбольных ставках. Играют Команда 1 и Команда 2. Беттер-аналитик делает расчет на основе 10-балльной шкалы. Аналитик прогнозирует, кто победит — Команда 1 или Команда 2.

За 1-й критерий он берет процент побед в очных встречах. Нужно учесть, где играла команда — в гостях или дома. В последних 5 встречах дома Команда 1 выиграла у Команды 2 4 раза, и 1 раз была ничья. Аналитик выставляет Команде 1 10 баллов, Команде 2 — 0 баллов.

За 2-й критерий берется результативность голов. В последних 5 играх среднее число голов Команды 1 — 2,4. Команда 2 забивала в среднем 1 гол. Аналитик дает 9 баллов Команде 1 и 3 балла Команде 2.

Если есть еще критерии, аналитик рассчитывает их по аналогичному математическому алгоритму. То есть по каждому пункту списка и каждой Команде выставляет баллы. Вероятность победы больше у той команды, кто наберет больше баллов. Дополнительно можно каждому критерию присвоить вес, в зависимости от силы его влияния.

В чем ограничения метода

Метод Монте-Карло не является простым для начинающих. Он таит риски, о которых стоит помнить. Одно из ограничений — ошибки в исходных данных. Например, для расчета использовалась некорректная статистика либо устаревшая информация. Это может искажать результат. Могут случаться форс-мажоры, которые метод Монте-Карло не может предугадать и учесть. Например, внезапная травма игрока.

Также модель Монте-Карло подходит не для всех типов матчей. Например, ее сложно использовать для нестандартных спортивных событий. Метод сложно применим к тем видам спорта, где высокая доля непредсказуемости — это настольный теннис, киберспорт. При этом метод хорошо подходит для долговременных прогнозов. Например, на победу в крупном чемпионате, итоги сезона, если количество фаворитов небольшое.

Метод требует понимания спортивной аналитики, математического моделирования. Вычисления зависят от генератора случайных чисел. Результаты не всегда 100% точны. Для большей точности нужен крупный объем данных. А он не всегда может быть доступен. Важно, что модель Монте-Карло не дает однозначного совета — ставить или не ставить, а лишь показывает вероятность исхода.

Другие математические подходы в ставках

Знание о разных математических моделях для ставок на спорт помогает гибче подходить к стратегии ставок, комбинировать разные подходы для достижения успеха. Кроме модели Монте-Карло, используют другие методы.

Модель Poisson — для прогнозирование результатов в футболе. Суть модели Пуассона — в объединении статистики матчей с кривой распределения. Это позволяет выявить число голов, которые команды забьют в игре. В основе формулы лежит расчет вероятности событий, которые можно пронумеровать. Они должны быть независимы друг от друга, происходить за единицу времени и не иметь верхней границы. Чтобы подсчитать число голов по Пуассону в предстоящем матче, нужно узнать среднее число забитых и пропущенных голов команд-участниц относительно среднего количества голов для всех команд.

Пример формулы:

• Среднее число голов Команды 1 = атака Команды 1 х защита Команды 2 х среднее число голов в гостях.
• Среднее число голов Команды 2 = атака Команды 2 х защита Команды 2 х среднее число голов дома.

Затем нужно провести расчет коэффициентов атак и защит Команд 1 и 2. И далее — взвесить полученные значения относительно общих средних величин. Нужно получить относительное среднее атаки Команды 1 в гостях  относительное среднее защиты Команды 2 дома. На финальном этапе нужно перемножить все промежуточные значения и получить среднее число голов для каждой команды.

ELO-рейтинги — для анализ матчей. По рейтингам ELO можно понять мастерство игроков, форму команд, спрогнозировать шансы на победу. Главное понятие в ELO — ожидаемый результат. Его рассчитывают с помощью разницы в рейтингах. Если у команды высокий рейтинг и она побеждает — рейтинг увеличивается немного. Если команда проигрывает — рейтинг падает сильно.

Как рассчитывается новый рейтинг после победы или проигрыша:

Новый рейтинг = Текущий рейтинг + К-фактор х (Результат — Ожидаемый результат).

Параметр «Результат» имеет два значения — 1 балл присваивается за победу, 0 — за проигрыш. К-фактор это параметр, который определяет, насколько сильно рейтинг будет изменяться после каждого матча. К-фактор разный для каждого вида спорта. Для шахмат это 16-32, для киберспорта 40-60.

Итоги

Применение аналитических подходов, например метода Монте-Карло, повышает шансы на успешные ставки. Математический подход снижает риски ошибок из-за эмоциональных реакций. Однако, любой метод стоит использовать осознанно, с ответственностью. Важно регулярно обновлять данные, ориентироваться на актуальную информацию и помнить о рисках.