Модель Робинсона Диксона в футбольных ставках

3 7050

Как итоговый счет футбольного матча зависит от относительной силы двух команд, домащнего преимущества, времени проведения, прошедших встреч и текущего счета? Эта публикация частично даст ответы на .эти вопросы. Она описывает то, что называется моделью «процесса рождения». Данная теория может быть полезным инструментом в моделировании не только итогового счета отдельного поединка, но его (счета) эволюции в ходе матча. Модель будет полезна для тестирования некоторых общих клише, которые вы слышали в футболе. Также с ее помощью можно потенциально зарабатывать деньги на ставках дома.

Исследование, которое лежит в основе статьи, вызвало немало споров среди спортивных капперов и аналитиков. Многие из них не согласны с моделью и считают субъективной. Что же, это их право. Эта публикация принадлежит Марку Диксону и Майкл Робинсону – двум исследователям статистики британских университетов. Их работа является предшественником к исследованию, которой позже провел Биттнер в своей «футбольной лихорадке». Теория Биттнера объясняет, как вероятность забивания новых голов изменяется после забитого гола. Диксон и Робинсон решили пойти немного дальше в своей статье.
Есть целый ряд причин для того, чтобы использовать статистический анализ для спорта. Кто-то в такой способ зарабатывает себе имя в прессе и, вероятно, даже получает некоторую славу. Другие аналитики в результате исследований получают работы в авторитетных конторах. А некоторые просто хотят найти рецепт победы в букмекерской конторе. Вот что дает математическое исследование:

  • Оно необходимо для оценки текущих стратегий, и помогает рассмотреть стратегические меры по совершенствованию спортсменов и команд;,
  • С помощью исследований можно оценить сравнимую рыночную стоимость отдельных игроков, тем самым определяя, кто может быть «недооцененным» или «переоцененным» на футбольном трансферном рынке;
  • Также исследования помогают изучить справедливость правил игры или соревнований,
  • Модели необходимы для прогнозирования будущих результатов – для средств массовой информации или просто при расчете ставок

Работа Диксона / Робинсона попадает в четвертую категорию. Исследование также опирается на результаты, которые были получены Диксоном и Колом в публикации 1997 года. Эта модель обосновывала итоговый счет того или иного матча. Она базировалась на многопараметрическом распределении Пуассона. В ходе исследования статистики пришли к выводу, что на итоговый счет в первую очередь влияет качество нападения и обороны конкурирующих сторон и фактор домашнего преимущество. Параметры оцениваются путем подгонки вероятности того, что команды А и В сыграют по определенному счету из общей базы данных. Недостатком данной модели является то, что она предполагает, что выступление команды является постоянным и стабильным на протяжении всего турнира (стандартные недочеты для большинства статистических моделей) и не может моделировать эволюцию выступления команды во время матча. Мы знаем, что у команд и спортсменов бывают функциональные спады и за победой может следовать поражения.ScoreHiddenGame
Диксон и Робинсон предложили свою собственную двумерную модель процесса рождения. Далеко не все поймут, как это работает. Основной смысл модели заключается в том, чтобы рассмотреть два конкурирующих процесса, которые влияют на голевые шансы одновременно. Робинсон и Диксон пришли к выводу, что скорость изменения счета меняется во время матча, и изменение этого показателя зависит от текущего счета. Диксон и Робинсон создали свой двумерный график, который выглядит как ряд шагов, которые записываются по мере изменения счета в поединках. Проверить работоспособность модели не так просто. Вам, прежде всего, будет необходима тонна данных. Счетов одного тура футбольного чемпионата для реализации модели недостаточно. Нужно также выбирать актуальные временные отрезки матчей, чтобы правильно использовать эту модель. Диксон и Робинсон использовали результаты из всех четырех английских профессиональных футбольных лиг в течение трех сезонов. Это более 4000 матчей и почти 10400 забитых голов. Это вид исследования, для которого просто необходима хорошая база данных футбольных результатов.
Исследовали сделал некоторые выводы из модели:

  • Вероятность забитых мячей для обеих команд в целом повышается во время матча. Тренд особенно вырастает на промежутке 45 и 90 минут. Диксон и Коул в своем исследовании опустили все забитые мяч в дополнительное время. Поэтому результаты были несколько неточные, ведь в добавленное время забивается наибольшее количество голов относительно до общего времени. Иными словами вероятность забитого мяча в этот промежуток аномальная высокая.
  • Параметры атаки и защит, как правило, ухудшаются в зависимости от силы дивизионы. Иными словами, в низших дивизионах голы забиваются не благодаря сильной атаке, а скорее благодаря слабой защите соперника. Это и влияет на общую результативность матчей в слабой лиге.
  • Темпы забитых мячей домашних и гостевых команда очень зависят от текущего счета в матче.

Total_CDFИнтересно, что исследовали не нашли никаких доказательств, которые могли бы подтвердить одно старое футбольное клише: команда после забитого гола как никогда уязвима, поэтому у соперника появляется хороший шанс на ответный мяч. А вот Биттнер в своих исследованиях пришел к противоположному выводу. Он считает, что команда, которая забивает гол увеличивает вероятность для последующих голов.
В заключительном разделе Диксон и Робинсон показывают, что их модель может быть использована в ставки на рынках тотала, форы, точного счета. Они считают, что их модель очень хорошо при определении «реальной стоимости» того или иного события. Иными словами, с помощью их исследования можно понять, кого букмекер недооценил, а кого переоценил. Это особенно полезно для тех, кто практикует игру на биржах ставок. Ведь переоцененные команды обычно серьезно «падают» в ходе торгов. И такую тенденцию можно использовать для своего обогащения. Ведь большинство телодвижений на биржах связаны с «трейдингом». Каппер «покупает» недооцененный коэффициент, ждет, пока он станет более привлекательным, и потом покупает противоположный коэффициент. Это дает ему гарантированную прибыль. Также модель полезна при ставках в режиме лайв — вы можете точнее определить вероятность забитого мяча.

Итоги

Модель Диксона Робинсона можно назвать расширенным вариантом модели Пуассона. Здесь тоже учитывается несколько факторов одновременно, которые и влияют на итог. Применять модель выгодно не столько при поиске точной ставки, сколько при определении рыночной стоимости события. Вы легко сможете найти матчи, в которых команду и ее результативность недооценили или наоборот – переоценили. Важно помнить, что чем слабее лига, тем больше влияние на результативность оказывается слабая оборона. Среди недостатков модели отметим ее узконаправленность. Например, у вас могут возникнуть трудность с ее использованием при ставках на американские виды спорта. Все таки она базируется на футбольных результатах. А у этого вида спорта есть своя специфика, которая несвойственна другим дисциплинам. Да и сравнивать психологию футбола или баскетбола тоже нельзя.

Оставить комментарий

Ваш E-mail не будет опубликован.