Рабочие ссылки букмекерских контор
# Букмекер   Рейтинг Моб.
версия
Русский
язык
Бонус Сайт БК
1 1xBet   10/10     5 000 RUB
2 Melbet   10/10     100%
3 PariMatch   10/10     2 500 RUB
4 Mostbet   9/10     20% от депозита
5 Лига Ставок   10/10     500 RUB
6 Fonbet   8/10     Аванс. ставка

Модель ставок


Они доигрались до того, что букмекеры их стали просто блокировать. Думаю, стоит остановиться подробнее на этом увлекательном научном опыте. Исследователи не стали разрабатывать новую модель расчета и прогноза вероятностей для футбольных матчей.

Из всей совокупной информации по ставкам определяются вероятности для нахождения тех редких ставок, которые имеют значительные отклонения от ожидаемого значения.

Расчеты, проводимые в течение 10 лет, подкрепляются 5 месяцами участия в спортивных ставках на живые деньги в настоящих букмекерских конторах. Авторы научной работы собралифутбольных матчей из лиг по всему свету. Данные по ставкам собирались с базы данных 32 букмекерских контор за десятилетие Первым шагом было причесать эту лавину данных, для чего игры разбили на 80 групп с шагом вероятности 0.

Теперь немного о стратегии нахождения выигрышных ставок. В определенные моменты букмекерские ставки напоминают акцию на товар. Скажем, в ситуации, когда в матче есть явный фаворит, и все спешат ставить на него, букмекеры могут повысить выплату на аутсайдера, чтобы привлечь ставки и снизить ожидаемые выплаты. Иногда ставки опускаются ниже рыночной цены в маркетинговых целях. Умение находить такие матчи и такие ставки — было главной задачей исследователей.

Показателем ценной ставки служила следующая формула. Мало ли, что может случиться, если William Hill заведет судебную тяжбу против авторов научной работы. В Розыгрыш авто в лиге ставок очень много адвокатов…. Заглавная страница содержит подробную информацию о том, как и в каком порядке скачать базу данных, установить программные файлы и запускать. Это делает ученым честь, так как далеко не всегда представители данной профессии настолько добросовестны.

Весь необходимый инструментарий для самостоятельной работы представлен бесплатными программами с открытым исходным кодом:. Предположение о том, что букмекеры хорошо знают свое дело, оправдалось. Обнаружена практически линейная взаимосвязь между букмекерской оценочной вероятностью и исходом игры.

Вначале результаты обкатывали на программе симуляции, используя конечные ставки указанных контор. Точность прогнозов составила Для сравнения, прогноз наугад дает всего лишь Тогда в ход пошли ставки за часов до начала игры. Результаты оказались такими же обнадеживающими. Прошел еще один этап виртуальной игры на бирже и после его завершения началась не иллюзорная игра на настоящие деньги.

Верные своим принципам, исследователи все так же ставили по 50 USD через онлайн кабинет букмекерских контор, когда программа находила выгодные футбольные матчи, с помощью критерия отбора. В течении 5 месяцев они продолжали делать ставки, для сравнения в таблице приведены результаты случайных ставок во время вымышленной игры на бирже в период Вскоре после этого игры с числами и деньгами прекратились.

Ах да, чуть не забыл. По этим адресам можно увидеть все те матчи, на которых букмекерская ставка идет со скидкой:. Вполне возможно, что это исследование будет весомым событием в мире спортивных ставок.

КАК ПОБЕДИТЬ БУКМЕКЕРА С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИКИ

Простая методология, добросовестная работа с полным раскрытием данных и расчетов, никаких темных ящиков, попыток навести тень на плетень. Скорее всего, спустя какое-то время, рынок все-таки найдет ответ и на этот вызов, но пока что есть возможность воспользоваться новым знанием. Было бы неплохо пример написать! Честно говоря не очень понятно что и от куда берется и кого считать! В этих матчах нужно обязательно ставить на лучший коэффициент, или можно ставить на средний? Если ставить на средний коэффициент, то можно быть в плюсе или нет?

Хорошая попытка.

Людей с серьезным матобразованием и дружбой с логикой — этой бредятиной не прошибешь. Увы, таких меньшинство…. Откуда такое недоверие? Чтобы такого не происходило, нужно ставить задачу не найти ставку которая чаще сыграет, чем не сыграет, а найти ставку у которой на один из исходов есть плюсовый ROI и поставить на этот самый исход. И как раз для этого нам нужно научиться как можно точнее прогнозировать вероятности исходов события.

Научившись достаточно точно прогнозировать эти вероятности, мы сможем довольно легко находить матчи в которых есть ROI на какой-либо исход. Для этого нам нужно каждую отдельную вероятность умножить на коэффициент который дает контора на этот самый исход. Возьмем такой пример. Допустим играет сборная Египта против сборной Болгарии футбольный поединок. И мы путем своих подсчетов предположим что они идеальные определили следующие вероятности:.

Эти 2 исхода говорят нам о том, что мы ни в коем случае не должны ставить на победу Египта или Болгарии, если подсчеты наши по вероятностям победы конечно точны. Нам нужно либо пропустить данные ставки, либо дождаться, когда коэффициенты на победу изменяться до тех пор, пока один из исходов не будет иметь положительный ROI. Таким образом, подытожив, мы можем сказать, что все что нам нужно, это научиться правильно определять вероятности исходов матча.

То есть вероятность победы первой команды, ничьи и победы второй, после чего мы без труда найдем ставки у которых есть ROI, и как итог сможем ставить на матчи с плюсовым ROI и зарабатывать деньги.

Теперь когда вы понимаете что когда вы научитесь максимально точно определять вероятности исходов события, вы без труда сможете находить ставки с плюсовым ROI, и ставить на дистанции в плюс.

Давайте перейдем к началу изучения прогнозирования вероятностей. За прогнозирование вероятностей любого события будь то спортивное событие либо не спортивное, к примеру прогноз погоды или попадание снаряда в цель, отвечают науки - теория вероятностей и статистика.

Для тех кому интересно начать изучать эти безумно полезные науки, если вы их не изучали ранее, я составил список очень полезных книг по которым вам проще всего будет получить знания:. Там множество примеров из артиллерии Клубных карт бк лига ставок, все довольно подробно "разжевано". Курс теории вероятностей", он очень лаконичен, но, вместе с тем, содержит практически все понемногу, а детали всегда можно найти в интернете.

Ленинград, г. Очень толково, интересно и доходчиво все рассказывает, специально искал на ютубе хорошего преподавателя, чтобы вам легче было усвоить тему. Посмотрел несколько его уроков и могу сказать, что по этим видео обучаться достаточно легко, и преподаватель достаточно сильный.

Теория вероятностей- это сугубо математическая наука, а значит для прогнозирования вероятностей понадобится разрабатывать математические модели, которые будут прогнозировать вероятности наступления того или иного события. Наша задача создавать максимально точные модели, ведь чем точнее мы рассчитаем вероятности, тем точнее будут наши ставки, и соответственно мы будем получать выше ROI.

Первое, о чем нужно подумать при создании любой модели прогнозирующей вероятностей, это то, на данных какого типа будет она строиться? К примеру, в баскетболе можно строить различные системы прогнозирования на очках набранных командой в матче, так как этих очков достаточно много в каждом матче и соответственно в каждом сезоне.

Так же если брать к примеру НБА, то там очень много матчей за сезон, поэтому база данных для прогнозирования каждый сезон набирается достаточно.

Если брать теннис, то здесь уже все несколько сложнее.

Рассчитывать вероятности на основе окончательного счета, то есть, на основе количества выигранных сетов в том или ином матче бесполезное занятие. Даже если сделать модель на основе сетов мы столкнемся с той проблемой, что на основе сетов никак нельзя посчитать вероятности того или иного точного тотала геймов.

Пример построения модели размещения ставок

К примеру, с помощью модели основанной на сетах, мы никак не узнаем какая вероятность того, что игроки сыграют ровно 20 геймов или к примеру 21 гейм в матче, а эти данные нам нужны для расчета вероятностей тотала. Я видел множество примеров расчетов тотала в теннисе. И везде на основе прошлых матчей пытались спрогнозировать как часто матч закончится больше или меньше того тотала, который написан в линии.

То есть, после того как модель сделала расчеты, мы должны видеть какова вероятность того, что в матче будет ровно 12 геймов, какова вероятность что будет ровно 13 геймов, 14, 15 и так далее. Если нельзя прогнозировать с помощью сетов, то как же прогнозировать вероятности в теннисе? Первое что приходит на ум это геймы, но и с ними есть множество проблем.

Количество геймов, которые играет игрок, по-прежнему недостаточно большое, особенно если вспомнить что теннис это одиночный вид спорта и здесь очень большое влияние на вероятности играет текущая форма игрока, поэтому модели нужно строить на свежих данных. Еще одной проблемой является то, что геймы в теннисе набираются не всегда линейным способом, ведь никак нельзя сыграть ровно 11 геймов в сете, это вносит очень большие коррективы при прогнозировании тотала.

Если понятие логистической регрессии вам незнакомо, существует множество онлайн-руководствв которых приведены объяснения.

Математические ставки. Доказано, букмекеров можно обыграть

Размер точек здесь пропорционален количеству раз, когда букмекеры предлагали делать ставки с указанными коэффициентами. Чем больше точки, тем чаще предоставлялись эти коэффициенты.

Если эти окружности находятся ниже пунктирной линии, то вероятность выездной победы меньше, чем на то указывает коэффициент. Если окружности находятся выше пунктирной линии, то вероятность выездной победы выше, чем на то указывает коэффициент.

Сплошная линия показывает наиболее точное соответствие данным. Эта линия позволяет сделать вывод об общей тенденции. Если вы внимательно посмотрите на кривую прогнозируемых вероятностей со значением около 0,1, что приблизительно соответствует коэффициенту 10,0, вы увидите, что она расположена чуть выше линии, в то время как для прогнозируемых вероятностей со значением выше 0,25 наблюдается обратная тенденция. Это свидетельствует о том, что в последних двух сезонах аутсайдеры выигрывали, а фавориты проигрывали выездные матчи чаще, чем можно было ожидать, ориентируясь на букмекерские коэффициенты.

Поиск выгодных вариантов ставок на матчи последних двух сезонов предполагает выявление аутсайдеров и фаворитов, которые, соответственно, выигрывали и проигрывали выездные матчи. Для этого можно использовать концепцию ожидаемого количества голов.

Мной была разработана новая модель логистической регрессии с помощью указанной ниже формулы. Я добавил переменную xGDiff. При использовании этой логистической регрессии я обнаружил, что вероятность победы команд, которые участвуют в выездных матчах и имеют лучшие показатели разницы xGDiffвыше, чем на то указывают коэффициенты.

Таким образом, если нам удается выявить участвующего в выездном матче аутсайдера с высоким показателем ожидаемого количества голов xGто есть смысл сделать ставку на эту команду. Ставок на фаворитов с низким показателем xG следует избегать. Испытать модель можно на примере матча WBA против Chelsea.

Показатель xGDiff для этих команд рассчитывается следующим образом:. В одном матче он равен —0, Лучше всего ставить на то, что Chelsea не выиграет. Еще одной игрой, которая выделяется на фоне других, представленных в таблице выше, является выездной матч Southampton, где принимающей стороной была команда Liverpool.

Показатель xGDiff равен 0,36 в пользу ливерпульцев, а это означает, что они являются фаворитами. Во-первых, используйте логистическую регрессию для поиска несоответствий коэффициентов, а затем добавляйте переменные например, ожидаемое количество голов для того, чтобы оценить перспективы получения преимущества.