Данная книга, попав ко мне в руки, стала первым моим настоящим шагом от попана к профессионалу. Система, описанная здесь, используется мной с 2002 года на ставках в НФЛ и не было ещё сезона, чтобы мой банк оказался в минусе.
Большое спасибо автору – Дж. Р. Миллер и переводчику – ProBettor
Как составить предварительный прогноз
Чтобы начать составлять свое мнение об исходе будущей игры по футболу, первым логическим шагом нужно выбрать составление предварительного прогноза. Этот предварительный прогноз будет являться точкой отсчета для составления конечного прогноза. Анализируя вместе с предварительным прогнозом другие факторы, влияющие на игру, вы сможете составить свое окончательное суждение.
Предварительный прогноз лучше составлять, используя статистику предыдущих игр. Статистика – это основа любой хорошей гандикапперской системы, потому что она предлагает нужные ключи к определению уровня умений команд. Однако, умение обращаться со статистикой не является единственным ключом к успеху. Намотайте на ус данное правило: прогноз на основе статистики не является определяющим фактором. Игрок-победитель в американском футболе использует “коктейль” из трех основных факторов для составления прогноза.
1) Абстрактные факторы.
Эти факторы, в целом, никак не относятся к уровням профессиональности команд. К ним можно отнести неожиданные травмы во время игры, непредвиденные повороты событий, погоду, шум болельщиков, болезни. Они очень трудно поддаются прогнозированию. Самым весомым абстрактным фактором является элементарная удача/неудача.
2) Субъективные факторы.
Они включают в себя все мотивационные аспекты, которые играют очень важную роль. Это все то, что может влиять на желание команды выиграть и на ее способность концентрироваться. Субъективные факторы включают в себя следующее: ситуация с контрактами тренеров/игроков, внутрикомандные интриги, лидерство, личные конфликты и семейные проблемы игроков… – любые эмоциональные темы.
3) Объективные факторы
В них входят факторы, которые понятны и очевидны каждому – сравнительные показатели уровня способностей команды. “Доказуемый” талант команды дает нам показатель выступлений команды в предыдущих матчах… Статистическая область.
Первая категория (абстрактные факторы) – самая простая из этих трех, потому что с ней легче всего обращаться: попросту, ее можно практически всегда игнорировать. В целом, просто приходится надеяться на то, что хороших и плохих “сюрпризов” равное количество.
Когда речь заходит о профессиональных спортивных командах, вы определенно можете считать, что субъективные факторы существеннее влияют на линию контор. Несомненно, ваша способность к верной оценке шансов команд и успех в спортсбеттинге будут определяться знанием мотивационных факторов.
Естественно, чтобы составить прогноз с учетом субъективных факторов, вам нужна какая-то мера или точка отсчета. Поэтому основной целью математических формул, основанных на статистике, является вывод этой точки отсчета, основанной на предыдущих показателях команд. Статистика может вам очень многое рассказать, и очень важно знать предыдущие результаты команд.
Но в то же время опасайтесь слишком полагаться на какие-то математические формулы. Вы должны просто использовать прогноз, основанный на статистике, чтобы потом составить более точный прогноз, учитывающий, по возможности, субъективные и абстрактные факторы.
Использование математических формул
Я не хочу сказать, что уменьшаю значение математики и статистики -вовсе нет, поэтому не обманывайте себя мыслью о простоте нижеследующей формулы для составления предварительных прогнозов.
При долгой игре математическая формула, приведенная ниже, работает примерно так же, как и многие другие эффективные формулы анализа, включая гораздо более сложные формулы и самые запутанные методологии компьютерных гениев и титанов мысли (термин “долгая игра” означает, по меньшей мере, 500 наблюдений).
Я хочу сказать, что эта формула в среднем дает 60% успешных прогнозов против “манилайн” и примерно 54-55% побед против линии фор (это составляет 3-5% от оборота – суммы поставленных ставок).
Я экспериментировал на протяжении долгих лет со многими довольно сложными системами, основанными на различных статистических методах, и так и не нашел каких-то важных усовершенствований нижеприведенной формулы.
У меня нет аргументов для тех ребят, которые настаивают на построении очень сложных статистических систем, когда анализ текущих игр занимает часы; я просто не нахожу и никогда не встречал системы лучше, чем эта простая система.
Как установить рейтинг силы команд
Вы можете использовать результаты встреч команд за последние 4 игры регулярного чемпионата или в межсезонье для того, чтобы определить вашу собственную оценку рейтинга силы нападения и защиты данной команды. Этот рейтинг силы может быть использован для определения предварительного счета между двумя любыми командами. Для первых четырех недель сезона с начала старта чемпионата нужно использовать статистику предыдущего года (не используйте результаты товарищеских встреч).
Для того, чтобы определить рейтинг нападения команды, нужно игнорировать самую высокую и самую низкую результативность по забитым мячам в последних четырех играх и использовать 2 оставшихся счета.
К примеру, если команда забила в последних 4-х играх 10, 20, 30 и 40 голов, вам нужно будет отсеять 10 и 40 и сложить 20 и 30, а полученные 50 разделить на 2:
20+30=50…50 разделить на 2=25
Чтобы вычислить рейтинг защиты, просто повторите то же самое, но наоборот; нужно исключить самый высокий и самый низкий счет пропущенных голов в играх и вычислить средний показатель в оставшихся двух. Например, если в четырех последних матчах команда пропустила 13, 13, 15 и 47 очков, нужно исключить 13 и 47 и найти среднее в оставшихся двух матчах – 13 и 15, что дает рейтинг в 14 очков: 13+15=28…..28 разделить на 2 = 14
Самый большой и самый маленький показатель забитых/пропущенных голов игнорируются с целью устранения “шума”, который создается при чередовании игр, когда команда в ударе и после провальных игр. Такие игры показывают счет, который не отражает реальную силу и талант команд. В профессиональном футболе бесконечно часто встречаются исходы встреч, не отражающие относительных талантов команд. Одним из объяснений этого служит то, что когда одна команда сильно отстает от другой в счете с самого начала, то ее оппонент оказывается в ситуации эмоционального превосходства и просто усилием воли заставляет себя забивать снова и снова проигрывающей команде, которая уже лежит на лопатках и практически сдалась. И тут тренеры обеих команд начинают выпускать новичков, экспериментировать и так далее – команды смирились, что исход встречи практически предрешен, поэтому может случиться всякое и такие игры нужно исключать.
Таким образом, путем исключения самых больших и минимальных результатов игр мы получаем более реальную картину. Мы определяем усредненные показатели команд, а не среднестатистические.
Конечно, существуют такие игры, которые происходят в особых условиях и при особых обстоятельствах, и их нельзя использовать для этой модели. Я описал несколько из таких в других частях книги с объяснениями, почему же могут возникать расхождения.
В двух вышеприведенных примерах имеются такие результаты встреч:
10-13; 20-13; 30-15; 40-47.
Обратите внимание, что, суммируя все очки первой команды даже без игнорирования самой большой и наименьшей результативности (10 и 40), мы получим среднюю результативность 25 очков. Но для второй команды, если не игнорировать максимальную и минимальную результативность, среднее значение вышло бы 22 очка, а не 14. Это было бы огромной разницей в 8 очков в рейтинге силы защиты. Игра с 47 пропущенными очками сильно меняет результаты. Даже беглый взгляд на четыре цифры – показатели очков второй команды, отмечает, что ситуация с 47 очками не показательна для команды в последних четырех играх.
Как использовать рейтинг силы команд для прогнозирования счета
Рейтинг силы команд, полученный благодаря вышеприведенной формуле, может быть использован для предварительного прогноза.
Чтобы оценить количество очков, которое заработает команда А в будущей игре с командой Б, сложите рейтинг нападения команды А с рейтингом защиты команды Б, потом отнимите 20 очков (двадцать очков – это среднестатистический счет в НФЛ по результатам многих сезонов).
Например, рейтинг нападения команды А составляет 27, а рейтинг защиты команды Б составляет 24 очка – сложив эти две цифры, вы получите 51 очко, затем, отняв 20, вы получите 31 очко.
Чтобы составить прогноз по результативности команды Б, повторите все с точностью до наоборот. Сложите рейтинг нападения команды Б с рейтингом защиты команды А, затем отнимите 20 очков. К примеру, если команда Б имеет рейтинг нападения 16 и рейтинг защиты команды Б составляет 14, сложив эти два числа мы получим 30, затем, отняв 20, мы получим прогноз результативности в 10 очков.
Таким образом, наш предварительный прогноз на игру между командой А и командой Б таков: команда А выиграет со счетом 31-10.
Заметьте, что мы также произвели предварительный прогноз линии тотала, который составляет 41 очко: 31+10=41.
Опасайтесь усреднений
Отметьте для себя обязательно, что рейтинг нападения команд не может быть усреднен с рейтингом защиты другой команды. Рейтинги суммируются, и только потом 20 очков отнимаются из общей суммы.
Ошибочным является усреднение статистических данных между командами. Это очень важный пункт, и поэтому большинство математических прогнозов дают ошибки. Усреднение статистических показаний нападения одной команды совместно с усреднением статистических показаний защиты другой команды дадут нам ложное представление о силе команд в тех случаях, когда статистика одной команды выше среднелиговой статистики, а статистика другой команды ниже среднелиговой. Объясняю: если рейтинг нападения команды равен 27 очкам, это на 7 очков выше среднелигового показателя в 20 очков; это означает, что команда должна зарабатывать более 27 очков, играя против любого оппонента с защитой, которая ниже среднелиговой.
Рейтинг защиты команды Б, составляющий 24 очка, на 4 очка хуже среднего, то есть команда А может рассчитывать на то,чтобы забить не менее своих обычных 27 очков.
Но давайте посмотрим на то, что произойдет, если мы усредним рейтинг нападения команды А на уровне 27 и рейтинг защиты команды Б на уровне 24.
27+24=51…51 разделить на 2 = 25.5
В этом случае усреднение подразумевает, что команда с плохой защитой удержит команду со средним рейтингом нападения в 27 очков на уровне всего 25.5 очков. Это – не логично.
По аналогии, команда Б, имея рейтинг нападения равный 16, при усредненном уровне защиты команды А, равном 14 очкам, покажет нам счет для команды Б, равный 15 очкам.
16+14 = 30…30 деленное на 2=15
Усреднение покажет нам, что команда с великолепной защитой в 14 пропускаемых в среднем очков готовится пропустить от команды с посредственным нападением, забивающем в среднем 16 очков, 15 очков.
Это – чепуха. Вот почему усреднение может вас больно ужалить.
Усреднение статистических показаний одной команды относительно другой – не важно, как оно происходит – продуцирует ложные прогнозы всякий раз, когда статистические данные команды выше или ниже среднелиговых.
Таким образом, при сделанном прогнозе на то, что команда А выиграет по базовым формулам со счетом 31-10, усреднение приведет к такому прогнозу, что команда А выиграет со счетом 25.5-15. Это огромная разница, так как при усреднении мы считаем, что разница составит 10.5 очков. В то же время наша формула показывает, что команда А выиграет с форой в 21 очко.
Гандикапперы часто ошибаются с усреднениями, и когда результаты не сопоставляются с прогнозами, они не понимают, что само усреднение ошибочно по своей сути; вместо этого они решают, что пользуются какой-то не той, “неправильной” статистикой. Проблема не в статистике, проблема в интерпретации.
Как определить домашнее преимущество команды
Отметьте для себя то, что ваш предварительный прогноз не учитывает домашнего преимущества команд. В профессиональном футболе, как и во всех командных видах спорта, имеется общая тенденция выступать лучше в родных пенатах. Профессиональные футбольные команды забивают в среднем 23 очка дома и 20 в гостях. Вот почему многие люди, которые разбираются в футболе, рекомендуют устанавливать 3-х очковое преимущество для команд, выступающих у себя дома.
На самом деле это общее правило, и такое обобщение может сильно ввести в заблуждение. И обойтись дорого. Команды весьма отличаются друг от друга. Это касается и домашнего преимущества на протяжении долгого времени.
В течение трех лет, в начале девяностых годов, команда “Вашингтон Редскинз” в среднем забивала 23 очка дома, в то время как пропускала в среднем 22 очка; в гостях же команда забивала 24 очка , пропуская в среднем 20 очков. То есть они зарабатывали дома на 3 очка меньше, чем в гостях. Хотя они и должны были иметь домашнее преимущество, статистика показывает, что у них было гостевое.
В то же время, “Хьюстон Ойлерз” на протяжении того же самого трехлетнего периода в среднем получали результат в домашних играх 28-20, но в гостях 20-29. Это создает гигантскую 17 очковую разницу между домашней и гостевой игрой, выявляя также огромное домашнее преимущество в 8.5 очков.
Что именно способствует домашнему преимуществу (или антипреимуществу), сказать довольно тяжело. Это – загадочное явление, но можно выделить причинные факторы: энтузиазм и поддержка болельщиков. Может показаться, что успешная команда, по идее, должна иметь большое домашнее преимущество, а неуспешная – должна иметь малое (разумеется, по истечению многих игр). Таким образом, чем успешнее команда, тем более воодушевлены фанаты, и поэтому большей должна быть разница между игрой дома и в гостях.
Но факты показывают, что успешная команда не обязательно имеет большое домашнее преимущество. Середнячок с плохими выступлениями, например, “Нью Ингланд”, постоянно демонстрировал крупное домашнее преимущество.
С другой стороны, “Сан-Франциско 49” никогда не показывали какого-то значительного домашнего преимущества, будучи в то же время самой успешной командой на протяжении почти двух десятилетий.
В случае с “49-ми” объяснение может быть в уникальной конфигурации стадиона “Candlestick Park”, который минимизирует шум толпы фанатов. Помимо общей относительной открытости стадиона, толпа болельщиков находится на значительном расстоянии от самого поля.
Команда “Даллас Каубойз”, выступая в восьмидесятых годах, могла послужить лучшим примером эффекта влияния болельщиков. Мы все помним фантастическое преимущество в домашних играх “Ковбоев”, когда Том Лэндри и Роджер Стаубах привели “Американскую Команду” к славе. В то время преимущество в домашних играх у “Ковбоев” составляло более 7 очков. Но потом наступили проблемные годы, когда “Ковбои” начали спотыкаться. Местные фаны стали меньше кричать “Вперед!”, и общий энтузиазм спал. Домашнее преимущество “Ковбоев” постепенно превратилось в ничто, а потом стало даже антипреимуществом на несколько сезонов с конца 80-х и до начала 90-х.
Конечно, существуют и другие примеры экстраординарных домашних преимуществ команд, но суть состоит в том, что ошибочным является предположение, что все команды имеют трехочковое домашнее преимущество.
Давайте рассмотрим следующее: если считать, что у каждой команды трехочковое домашнее преимущество, потому что это среднее преимущество в чемпионате, почему бы не начать думать, что каждая игра должна заканчиваться со счетом 23-20, так как это средний показатель лиги?
Вашей задачей является то, чтобы все проверить и оценить влияние домашних игр на основе встреч между командами.
Это также поможет вам думать об антипреимуществе команд, выступающих в гостях. Несомненно, некоторые команды постоянно хуже играют дома на протяжении очень долгого времени. Такая ситуация может возникнуть, когда выездная команда имеет очень большое домашнее преимущество. Помните, что большая разница между домашними выступлениями и выступлениями на выезде может также быть интерпретирована как антипреимущество при игре в гостях.
