Контора
Бонус
Оценка
Язык
Live-ставки
Моб. ставки
 
5 000 руб.
     
2 500 руб.
     
500 руб.
     
Авансовая ставка
     

Расчет прогноза на матч

Модели для прогнозирования футбольных матчей

В преддверии встречи коллективов Барселона - Валенсия получается отношение рейтингов 2,1 к 1. Данные команды на текущий момент показывают очень хороший уровень силы.

Необходимо учесть, изменение показателя силы команды Барселона отличается на протяжении ряда матчей отсутствием серьезных колебаний. Вместе с тем, у коллектива команды Валенсия аналогично прослеживается практически стабильное поведение характеристики силы.

Значения вероятностей определены на основе статистических данных, содержащей более чем близких матчей. Достоверность рассчитанного прогноза можно расценивать как очень высокую. Оптимальные коэффициенты для ставок на результат встречи: Прогноз исхода любого матча — это задача, связанная с необходимостью обработки больших объемов статистических данных. Разумеется, речь не идет о матчах, исход которых заранее предрешен.

В большинстве случаев для любителей спортивных прогнозов и ставок на результаты такие матчи интереса не представляют.

И это очень влияет на их успех.

В таком деле может помочь интернет — посещайте специальные форумы, общайтесь со знающими людьми. Также существуют специальные сайты прогнозов на спорт, их тоже не мешает посетить, чтобы собрать всю необходимую информацию. Большую роль в ставках играет статистика. Поэтому чтобы выиграть, учитывайте все факторы, даже те которые, по вашему мнению, не серьезны. И только в этом случае вас ждет успех!

Актуальные прогнозы топ-матчей

Оставляя комментарий, вы согласны с правилами сайта, все сообщения проходят модерцию. Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев. Школа ставок на спорт. В баскетболе так же наблюдается подобная картина: Наиболее близкий к футболу — хоккей, но там дисперсия поменьше, так как за игру наносится больше ударов и шайбы забиваются чаще. Также в хоккее проводится больше игр.

Однако хоккейная дисперсия также очень большая, что не даёт возможности строить модели, опираясь на результат матча. Снова встаёт вопрос о том, как всё-таки рассчитывать вероятности исходов футбольного матча? Есть вариант построения модели прогнозирования, основываясь на более мелких элементах игры, чем голы, а именно, на ударах по воротам и владении мячом. Вкратце поведаем, как работали системы несколько лет назад и как делались ставки людьми, которые не смотрели ни одного матча за год.

Когда я проживал в Чехии, то познакомился с одним успешным беттором из Германии. Его звали Пауль. Мне довелось видеть, как он делает ставки на футбол и какие системы при этом использует.

Для получения информации о вероятности того или иного исхода матча он сначала высчитывал вероятности по владению мячом и ударам.

Допустим, в матче Лион и Марсель им были рассчитаны такие вероятности владения мячом:. На картинке видно, что у каждого владения есть своя вероятность. Представленные вероятности зависят от различных вариантов хода матча. То же самое Пауль делал и по ударам в ворота.

Учимся составлять прогнозы на матчи

Таким образом, он работал и с пасами, угловыми, другими статистическими данными. Какие же были дальнейшие действия? К сожалению, у меня нет данных Пауля, так как в то время я не делал ставки, а когда я обратил внимание на ставки, то сразу начали работать с xG.

Поэтому буду показывать примеры с данными собранными за матчей специально для этой статьи. Если кто-нибудь желает пользоваться этой стратегией, которую я сейчас покажу, то скажу сразу, нужно в идеале собрать статистику как минимум с 30 матчей, чтобы получить точные данные. На основе показателей прослеживается отличная корреляция между нанесёнными ударами по воротам и вероятностями исхода матча.

Теперь становится понятна логика Пауля в матче Лиона и Марселя. Пауль мог получать вероятности исходов матча Лиона с Марселем. Такие действия проделывались по ударам, по владению, и по нескольким другим статистическим данным.

Это могли быть пасы, отборы, угловые. После всех этих манипуляций он знал довольно точные вероятности исходов событий и на дистанции опережал пул игроков с приличным ROI.

Для этого ему нужно было лишь выстроить модель, которая прогнозирует вероятности пасов, владения, ударов и так далее. Такая модель строится достаточно несложно. Рассмотрим ее, когда будем обсуждать, каким образом строить подобные модели для xG.

Например, команды, играющие на депозиты в букмекерских конторах стадионе, реже наносят удары издали, и чаще — с близкого расстояния. Значит, вероятность забить гол у домашней команды чуть выше, чем у гостевой.

И поэтому, 15 ударов домашней команды лучше, чем то же количество у гостевой команды. Может быть в общем незаметно, но спустя время, мы изучили статистику по xG и, действительно, обнаружили математическое подтверждение этому факту. В дальнейшем у нас выйдет множество видео по xG де расскажем об этом подробнее.

Системы, имеющие в основе процент угловых, владения, и количества ударов, могут довольно точно определять вероятности исходов предстоящих игр. Но используя xG, мы можем узнать не только количество ударов в матче, а и вероятность, при которой каждый удар станет голом.

Это ведёт к прогнозированию вероятностей с поразительной точностью. В следующей статье вы узнаете, как можно прогнозировать вероятности именно с помощью системы xG! Подписываться на нас в соц.

Получить бонус.