19:44 ()
Свернуть список

Информационная статья о стратегиях ставок на спорт

Дата публикации: 03-05-2019

Стратегии ставокСтратегии ставок

Для начала, нужно понимать, что современный беттинг - это уже не соперничество людей или компаний по количеству и детализации инсайдов от официальных источников. Да, до сих пор самый прибыльный беттинг тот, который основан на подтвержденных инсайдах. Но такие инсайды добываются либо очень и очень дорого(сотни тысяч долларов в год за "дружбу" с инсайдером), либо это дело всей жизни(родственные или долгие дружеские отношения). Поэтому и уровень капиталов, вращающихся в таком варианте работы на ставочном рынке, очень высокий и людей, работающих таким образом, единицы.
Современная ситуация конкуренции в сфере беттинга - это соперничество различных аналитических систем, которые оценивают вероятности тех или иных событий в спортивных мероприятиях и/или общий исход этих мероприятий. Подобных игроков с разного рода аналитическими моделями, нейронными сетями и другими магическими методами с применением карт таро - подавляющее большинство.
Поэтому я опишу один из примеров организации деятельности на ставочном рынке.

Во-первых, в одиночку создать что-то действительно эффективное и прибыльное в ставках на спортивные события, на сегодняшний день - чудо и великое везение. Нужна крепкая команда, которой можно доверять, которая будет делать ставки самостоятельно, а не с помощью своих друзей/знакомых/родственников. Сегодня один аналитик решил "ради азартного теста и проверки эффективности разработанного алгоритма" сделать ставку, а завтра он будет искать того, кто у него за большие деньги купит детальные данные разработанных и работающих алгоритмов. И подобных заинтересованных покупателей действительно хватает, а цифры в долларах за рабочие алгоритмы исчисляются десятками и сотнями тысяч.
Малая команда, которая может вполне успешно разрабатывать и оперативно модернизировать прибыльную и эффективную модель - 2-5 человек. Из них:
1) Один хороший программист-аналитик, умеющий добывать, обрабатывать и аналитически разделять данные по важности. На его плечи ляжет поиск данных, их парсинг или предварительное общение с поддержкой организаций, предоставляющих нужные данные за деньги. А также правильное складирование данных, чтобы в будущем обрабатывать большие массивы, тестируя разработанные математические модели. Еще программист будет переписывать созданные аналитиками модели в виде алгоритмов для автоматизации их тестирования и использования.
2) Один программист на поддержке первого. Будет заниматься отслеживанием корректности складирования данных и выявлением багов в алгоритмах, работающих по сбору и обработке данных. Еще будет заниматься настройкой серверов, т.е. это человек со знанием linux.
3) Аналитик по спорту. Человек, как правило, занимающийся или занимавшийся в прошлом спортом, который хорошо знает весь механизм изнутри. Также подходит человек, знающий много теории нескольких видов спорта. В его задачи входит помощь аналитикам с выявлением малозначимых факторов в имеющихся данных, чтобы в перспективе снизить дисперсию разрабатываемой модели. Также этот человек занимается отсмотром спортивных мероприятий и выдвижением своих суждений на основе известных ему данных из теории или практики и увиденных в конкретном событии фактов. В последующем на основе этих суждений аналитики пробуют построить новые модели или доработать имеющиеся, а потом главный программист проверяет эффективность на дистанции.
4) Аналитик. Человек-математика. Может быть далеко от спорта, но главное чтобы близко к математике и теории вероятностей. Занимается построением математических моделей на основе имеющихся данных и гипотез(как общеизвестных, так и выдвинутых аналитиком по спорту).
5) Беттор. Человек, который не первый день работает со ставками и букмекерами. В его задачи входит организация учетных записей в конторах и вся финансовая деятельность: ввод денег на конторы, проведение ставок, анализ прибылей и убытков, вывод и тому подобное. Как правило, кроме опыта в беттинге, хорошо если этот человек имеет юридический базис, чтобы разруливать возможные проблемы с конторами.
В программу минимум(2 чел) входят: аналитик по спорту и беттор.
Такая схема очень эффективна и в меру эконона, позволяет не расширять штат, если в этом нет необходимости.
Если смотреть в сторону крупного расширения, то уже идет деление на отделы, в отделах начальники, которые взаимодействуют непосредствнно с руководителем компании. Но это действительно уже крупно, тут и до закупки инсайдов не далеко.

Во-вторых, без внушительного стартового капитала старта не будет. Команда, даже если в ней 2 персоны, за свои труды должна получать оплату. Вариант, когда участники команды занимаются разработкой спорт-аналитики факультативно, работая при этом на основной работе - не работает. Для примера, среднее время получения результата(поиск и получение данных, их обработка и тестирование гипотез) от команды, если она работает в полном и увлеченном режиме(когда даже в моменты отдыха и выходных участники команды самостоятельно интересуются сферой деятельности), не менее 4 месяцев на один вид спорта. Разрабатывать несколько видов спорта одновременно - неэффективно. А рентабельность ставочной деятельности даже с очень хорошей прогностической моделью может не превысить 10% в мес. И это еще без подсчёта стоимости данных, которые нигде бесплатно не достать. Например, данные одной ТОПовой футбольной лиги за последние 5 лет и подпиской на год вперед на он-лайн получение их в процессе матчей - около 9 тысяч долларов. А таких лиг надо бы иметь 5-8 штук, чтобы нормально проводить аналитику и делать достаточное количество ставок в неделю, чтобы нарабатывать дистанцию.
С командой специалистов можно вполне договориться на фиксированную оплату труда в каком-то небольшом, но не мизерном размере(70-130 тыс в месяц) с перспективой в будущем получать проценты от прибыли, когда модель будет работать.
Тем не менее, не стоит строить иллюзии по поводу того, что за полгода можно отбить затраченные на разработку средства. Лучше всего начинания в мире беттинга рассматривать как длинные инвестиции с окупаемостью более 1,5 лет. И это в лучшем случае.

В-третьих, даже с хорошей аналитикой и эффективной на небольшой дистанции моделью, случаются плохие дни, недели и месяцы. В такие периоды можно уйти в серьёзный убыток. Иногда нужно принимать рисковые решения и крайне необходимо иметь в кармане козырь в виде возможности быстро заполучить существенную сумму денег для продолжения развития в ставках. Это могут быть богатые друзья или родственники, могут быть кредиты(но это очень плохо, т.к. проценты). На это всё надо иметь большой кредит доверия или хорошую кредитную историю. Да, это запасной аэродром, который тоже может не спасти, но практика показывает, что до займов доходит крайне нечасто, если есть уверенность в разработанных моделях. В идеале же иметь инвестора, которому в прямом смысле некуда девать деньги и потеря в случае чего 500 тысяч долларов не принесет ему больших страданий. Но главное при общении с инвесторами уметь доказать, что деньги были потрачены на дело, а не просто были украдены и потрачены на собственные нужды(даже если это так). Важно накапливать электронные квитанции о ставках и результаты этих ставок. Так намного проще убедить инвестора вкинуть в проект еще денег. Но никто не говорит, что это вариант на 100%. Лучше не допускать таких оплошностей.

Как не просадить имеющийся ставочный капитал за неделю.
Нужно соблюдать строгую финансовую стратегию. Даже если имеющаяся модель ни разу не ошибалась за месяц и прогнозирует 98% победу одной из команд в матче, не нужно бежать ставить весь бюджет, чтобы резко увеличить капитал. Такие срывы слишком дороги в цене. На начальных этапах, когда модель только проверяется в практике, размер одной ставки не должен превышать 1% от текущего капитала. Если мы имеем $1000 ставочного капитала, то одна ставка должна составлять не более $10. Если ставка проигрывает, у нас остается $990 и следующая ставка не более $9.9. Таким образом, ставочный капитал будет исчерпываться кратно дольше, чем если всегда ставить только фиксированный размер. В случае выигрышей, ставочный капитал растет, а вместе с ним растет и размер ставки. На усмотрение беттора, если аналитика показывает хорошие результаты на дистанции, размер ставки может увеличиваться до 5-7% от капитала. Никакого азарта в профессиональном беттинге нет и быть не может. Только строгий и сухой рассчет.

Основные, использующиеся на сегодняшний день, аналитические стратегии для работы на рынке беттинга:


1) Наблюдение за движением коэффициентов. Модель строится на гипотезе, что крупные букмекеры обладают большей информацей о предстоящем событии, чем простые люди и выдвигаемые на линии открытия(когда впервые букмекер публикует коэффициенты на исходы, гандикапы, тоталы) коэффициенты содержат в себе информацию об ожиданиях букмекера от события. То есть, на исход матча явная команда-аутсайдер будет на открытии иметь большой коэффициент, а фаворит - маленький. Основная линия гандикапов будет показывать ожидаемое превосходство фаворита над аутсайдером в голах, а основная линия тоталов будет показывать ожидаемое суммарное количество голов в матче(в некоторых букмекерках в тотал плюсуются красные карточки, это надо знать). Уже из этих данных можно рассчитать ожидания букмекера на основе данных, которые он имеет. С течением времени коэффициенты будут меняться под действием бетторов, которые заливают деньги на определенные позиции и под действием изменяющейся аналитики по приближению матча. Букмекер может иметь инсайды о непубличном травмировании игроков(треннировки, просто на улице) и личностных конфликтах между игроками. Также не секрет , что на исход влияет прогноз погоды в месте проведения матча. Из этого всего становится примерно понятно куда движется линия букмекера и можно примерно прикинуть наиболее ожидаемый исход и его вероятность. Из этого получить математическое ожидание по каждому варианту ставки и определить вероятность получения прибыли и ее размер(РОИ). Надо сказать, что такая стратегия, несмотря на то, что она приносит прибыль, на сегодняшний день является самой неэффективной.

2) Анализ дистанции прошедших спортивных событий по каждой команде в лиге или чемпионате. Такой анализ помогает примерно определить насколько сильны в команде кластеры атаки, защиты, скорости и динамики ведения игры. Перед событием нам далеко заранее известны команды и по каждой можно посмотреть аналитику прошедших матчей, примерно поняв кто и где будет вытягивать игру и где будут возможные ошибки и слабые стороны. В этом анализе также часто считают динамику ведения игры при разных состояниях матча(когда команда проигрывает; когда ничья; когда выигрывает) в первом тайме и во втором, а также отдельно в дополнительное время. При наличии хорошего аналитика, который справится со всеми этими данными, к ним добавляются аналитические данные о том, когда команды проводит замены. Данная модель работает кратно эффективнее, чем анализ коэффициентов, но требует детальных дорогостоящих данных и человека, который с ними справится.

3) Анализ дистанции прошедших событий по каждому игроку. Тоже требует не бесплатных детальных данных. Суть примерно аналогична прошлой модели за исключением дополнительной детализации модели. Перед матчем публикуются стартовые составы команд и из этих данных можно определить ожидаемую эффективность команд в начале матча(быстрый гол), в конце матча(выносливость игроков) и в среднем в течение матча(динамика игры).

4) Модели вида XG. Expected Goals. Достаточно новая модель в индустрии беттинга, которую начали использовать где-то в 2014-2015 году. На текущий момент многие профессиональные бетторы считают, что это самая ТОПовая модель с максимальной точность прогнозирования. Пока что практика подтверждает. Модель основана на вероятностной оценке совершения гола по каждому произошедшему в матче удару. За матч XG команды - это сумма вероятностей всех проведенных командой ударов. По такой модели можно примерно рассчитать ожидаемое количество голов одной команды и другой. В целом по XG хороший сервис с данными understat. Там многое раскрывается, но для эффективной и прибыльной работы нужно создавать свою аналитическую модель со своими нюансами. Модель тоже требует не бесплатных данных, но на том же understat их можно увидеть и, возможно, сграбить бесплатно.

Верхушкой айсберга аналитических моделей является определенная смесь всех выше описанных вариантов. Используя их в правильной пропорции, можно сначала определять интересные с точки зрения РОИ матчи, потом анализировать вероятности исходов и ключевых значений(тоталы, гандикапы). При твердой уверенности в имеющихся моделях смело можно ставить по 5-130 тысяч долларов на один матч со средним коэффициентом букмекера 1.76 и получать в месяц РОИ более 22%. Ну и при этом не стоит ни с кем не делится деталями и результатами работы своих аналитических моделей, кроме своих же беттеров внутри команды, которые делают ставки и увеличивают капитал команды, получая за это солидные суммы в виде оплаты труда.

Исходя из всего вышеописанного, можно понять, что организация профессиональной и действительно эффективной деятельности в беттинге - это не дешевый и не мгновенный процесс. Поэтому по теме бесплатных прогнозов в интернете можно сказать одной фразой: "Кто зарабатывает на ставках, своим хлебом не делится."


Социальные комментарии Cackle

Авторизация close