Что важнее в ставках на биги: экспертность в спорте или математика

Облепихин против Савватеева.

Мнение редакции может отличаться от мнения гандикапера. Legalbet напоминает: ставки — это не способ заработка, а развлечение.

Известный российский математик Алексей Савватеев, занимающийся теорией игр, на подкасте у Сергея Мезенцева немного рассказал о своём отношении к азартным играм Тайм-код момента 51:00.  К казино у Савватеева отношение резко негативное, а ставки на спорт математик назвал «интересной штукой».

Респект, конечно, но дальше Алексей Владимирович говорит о том, что математика в ставках на спорт совершенно бесполезна, а единственно важный критерий в анализе — чувство футбола. О ногомяче разговор шёл, потому что Савватеев не скрывает свою любовь к этому виду спорта.

Очевидно, что речь именно про анализ больших и средних рынков — вряд ли математику известно, что в букмекерских конторах можно поставить на количество офсайдов или владение мячом. 

И с этим тейком уважаемого математика хочется не согласиться: даже в анализе бигмаркетов ключевую роль играет именно его любимая наука. И я попробую доказать почему.

Всё придётся выражать математически

Все критерии оценки команд можно условно разделить на 2 вида: 

1. Объективные, или статистические. И с каждым годом их становится всё больше и больше, благодаря продвинутой статистике. 

Тут важно заметить, что она не только увеличивает количество статистических данных, на которые можно опереться, но и позволяет взглянуть на них более объективно.

Точность передач — это, конечно, здорово, но намного важнее, сколько из них было сделано в финальной трети. Процент владения мячом показателен с точки зрения игрового стиля команды, а вот количество касаний в чужой штрафной больше говорит именно о доминации клуба.

2. Субъективные. Ну или по крайней мере, такими они кажутся на первый взгляд. Травмы игроков, погодные условия, синтетические покрытия, высокогорный стадион — есть масса факторов, способных повлиять на итоговый результат, но не выраженных числами. 

Однако для объективного анализа матча их придётся описывать математически — иначе будет трудно сложить примерную картину предстоящей встречи.

Например, травма ключевого игрока. Кажется, что это невозможно выразить численно, но это не совсем так: можно сравнить коэффициенты (приоритет), результаты и качество игры команды с этим игроком в составе и без него, чтобы понять, насколько её показатели ухудшаются. А иногда, возможно, и улучшаются 😅 

Такой же трюк можно провернуть с другими важными факторами (нейтральное поле, сложный календарь и т.д.), влияющими на итоговые коэффициенты.

Таким образом получается коэффициент, например, отсутствия конкретного футболиста, который вполне можно использовать в построении математических моделей.

Рейтинг качества игры

Сразу оговорюсь, что я не эксперт в матанализе и никакого профильного математического или айти-образования у меня нет. Я лишь пытаюсь максимально улучшить собственный анализ. 

Для наглядности важности математики немного расскажу о таком понятии, как «Рейтинг качества игры», которым пользуюсь.

При составлении рейтинга я опираюсь на целый ряд критериев, среди которых: 

  • xG (в том числе без учёта пенальти);

  • BigCh — опасные моменты;

  • хTh — ожидаемая угроза от передач;

  • DC — количество пасов в зону, которая находится в радиусе 18 метров от чужих ворот, не включая навесы;

  • Наклон поля — процент владения по третям (у своих ворот, в середине поля, у чужих ворот;

  • Контроль мяча, в том числе ведя в счёте. 

Эти и ещё ряд критериев в совокупности и образуют РКИ, который выглядит как сводная таблица. Она позволяет наглядно отметить, какая из команд прыгает выше головы, а какая по игре намного лучше, чем в турнирной таблице. 

РКИ чемпионата ИспанииРКИ чемпионата Испании

Найти всю продвинутую статистику сейчас не так сложно — её предлагает целый ряд ресурсов, но зачастую исключительно платно. Я покупаю подписку у ребят из проекта «Футбол в цифрах», которые опираются на данные от Opta, — очень подробные отчёты по матчам за вполне адекватные 500 рублей в месяц. До этого пользовался платформой WyScout, но сейчас есть сложности с работой с ней из РФ.

Отталкиваясь от РКИ и происходит дальнейший анализ линии: стандартный поиск котировок, которые не отражают реальный баланс сил. 

Математика обязательна, а вот разбираться в спорте — нет

Есть 2 чемпионата, на которых я концентрируюсь: Ла Лига и Серия А. В последнее время потихоньку добавляю АПЛ. 

Стараюсь смотреть каждый матч, пускай в записи и ускоренной перемотке. Это помогает мне иметь представление, как все эти числовые показатели превращаются в картину игры и работают ли они вообще. 

Считаю ли я это необходимостью? Для себя — однозначно. Но просмотр матча и опыт в ставках в этом случае скорее замещают недостаток профильного математического образования и навыков программирования, о которых я говорил выше.

Думаю, что если толкового программиста, соприкосновение которого с футболом происходило только на школьных уроках физкультуры, посадить за массив статистики и объяснить, что она показывает, то рано или поздно у него получится создать математическую модель, которая будет давать неплохие результаты на дистанции.

При этом ему необязательно будет знать, чем отличается треквартиста от теневого нападающего и в каком клубе играет Эрлинг Холанд. Цифры ему скажут больше.

А вот насмотренность в конкретном виде спорта и хорошая экспертиза в нём без математики вряд ли сможет стабильно работать на дистанции. Иначе какие-нибудь комментаторы или бывшие профики были бы в плюсе, чего сейчас не наблюдается. 

Поэтому на практике ситуация прямо противоположна мнению Савватеева: математические навыки даже в ставках на большие рынки играют бо́льшую роль, чем насмотренность и футбольные знания.

Читайте также: