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¿Qué son las apuestas laterales en el Blackjack? Las apuestas laterales son apuestas de bonificación realizadas en una ronda de Blackjack sobre los resultados, más allá de si el jugador o el crupier ganará. La mayoría es apostada al comienzo de la ronda, antes de que las cartas se hayan repartido junto con las apuestas regulares, y muchas tienen cuotas fijas que generalmente ofrecen mayores pagos que el simple 2:1 entregado por

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Las apuestas laterales brindan una forma emocionante de hacer que los juegos de Blackjack sean más interesantes al tiempo que le ofrecen una mayor cantidad de formas de ganar. Entonces, ¿qué son las apuestas laterales de Blackjack, qué apuestas paralelas están disponibles y valen realmente la pena? Siga leyendo para averiguarlo.

Explicación de las apuestas laterales en el Blackjack

Encontrar un mercado especializado a la hora de apostar puede ser el camino para encontrar valor. Puede enfocarse en cualquier cosa, desde el conocimiento especializado en apuestas de handbol hasta una amplia experiencia en las apuestas del béisbol japonés. Siempre y cuando sepamos más que la casa de apuestas, podemos ganar dinero. Los tiros de esquina también pueden ser apuestas muy interesantes y rentables, ya que son

Cuotas de fútbol

El tiro de esquina es uno de los eventos más inexplicablemente emocionantes del fútbol. Apenas un 3 % de los tiros de esquina termina en gol, aunque sin dudas los fanáticos del equipo atacante alentarán a los gritos si su equipo patea uno. Continúe leyendo para descubrir cómo puede beneficiarse con las apuestas a los tiros de esquina.

Apuestas a los tiros de esquina en el fútbol: valor en un mercado poco conocido

La distribución de Poisson es un concepto matemático para convertir los promedios en una probabilidad para los resultados variables de una distribución. Por ejemplo, si sabemos que el Manchester City tiene una media de 1,7 goles por partido, la fórmula de la distribución de Poisson nos indica que esta media equivale a que el Manchester City marque 0 goles en el 18,3&nbsp;% de los partidos, 1 gol en el 31&nbsp;%, 2 goles

La distribución de Poisson, junto con los datos históricos, proporciona un método sencillo y fiable para calcular el marcador más probable en un partido de fútbol. Además, este método se puede aplicar a las apuestas. Esta guía sencilla explica cómo calcular los valores necesarios de fuerza atacante/defensiva y ofrece un práctico método simplificado para generar los valores de la distribución de Poisson. Antes de que te des cuenta estarás pronosticando los marcadores de fútbol con la distribución de Poisson.

Distribución de Poisson: pronóstico del resultado en las apuestas de fútbol

  Valor esperado La cantidad que un jugador puede esperar ganar o perder si realiza una apuesta con la misma cuota muchas veces, calculada a través de una ecuación sencilla:&nbsp;multiplicar la probabilidad de ganar por la cantidad que se podría ganar por apuesta, y restar la probabilidad de perder multiplicada por la cantidad perdida por apuesta.  Glosario►   Un ejemplo sencillo de valor esperado

El valor esperado de una apuesta nos muestra cuánto podemos esperar ganar (de media) por apuesta y, como tal, es el cálculo más valioso que un apostante puede hacer cuando compara las cuotas de las casas de apuestas. ¿Cómo puedes calcular el valor esperado en las apuestas deportivas para predecir tus ganancias? Sigue leyendo para averiguarlo.

Cómo calcular el valor esperado

¿Crees que podrías escribir un artículo de 800 palabras que añadiera todavía más valor a nuestros Recursos para apostar? <a class="invisible-for-meet-authors" href="https://twitter.com/pinnaclesports">Mándanos un tuit</a> o <a class="invisible-for-meet-authors" href="mailto:betting-resources@pinnacle.com">envíanos un correo electrónico</a> con tu propuesta indicando tu nombre completo y datos de contacto. Si nuestros editores aprueban tu artículo, lo publicaremos y recibirás un obsequio de Pinnacle.

Colaborador invitado

<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/es/betting-strategy/part-one-magical-betting-formula/zbr2xmv32bcq76u4">Primera parte: ¿Hay una fórmula mágica para apostar?</a></li>
</ul>
</div>


<h3>Goles esperados: información general</h3>

El&nbsp;modelo de fútbol que ha captado más atención durante los últimos años es, sin duda, el de los <a href="/betting-resources/es/soccer/how-to-calculate-expected-goals-for-soccer-matches/jesjh3rkxcmuf9ty">goles esperados</a>. La idea en que se basa el modelo de goles esperados es sencilla: mide la calidad de las ocasiones.
Si un jugador dispara desde dentro del área pequeña, sabemos intuitivamente que tiene una ocasión más clara para marcar que si lanza un cañonazo desde 30 metros. Los goles esperados convierten la intuición en probabilidades. A cada ocasión se le asigna una probabilidad de ser gol.
Hay mucho material que explica todo lo referente a los goles esperados, pero quiero hacer hincapié en un punto importante: indudablemente, el aspecto más importante del modelo es el sitio desde el que se efectúa el disparo.

<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li>Lee: <a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/es/soccer/expected-goals-model-analysis/mep2n9vmg5ctw99d">Un análisis de distintos modelos de goles esperados</a></li>
</ul>
</div>

Fíjate en los globos que salen de la portería en la siguiente imagen. Muestran la probabilidad de marcar al tener una ocasión dentro del globo. Más allá de lo mostrado en el diagrama, la probabilidad es de aproximadamente el 3&nbsp;%.
<img src="/sites/default/files/media-image/magic-formula-part-two-in-article-1.jpg" alt="magic-formula-part-two-in-article-1.jpg" width="600" height="325" loading="lazy">
Con estos datos, puedes crear tu propio modelo de goles esperados para tu equipo mientras ves el partido. Tan solo tienes que contar las ocasiones que tiene dentro de cada globo.
Si tiene dos ocasiones dentro del globo del 30&nbsp;%, una ocasión dentro del globo del 15&nbsp;%, cinco ocasiones dentro del globo del 7&nbsp;% y diez ocasiones fuera de los globos, los goles esperados serían:
<div class="equation">
2×0,30 + 1×0,15 + 5×0,07 + 10×0,03 = 0,855 xG
</div>
El modelo de goles esperados que he creado es un poco más complicado que este. He añadido otros factores, por ejemplo: si la ocasión se produce en un contrataque, si es una ocasión de cabeza, si es una “ocasión clara”, etc. Esto mejora el modelo ya que abarca más factores que si consideráramos únicamente el sitio desde el que se dispara, aunque este factor es el punto de partida adecuado a la hora de crear un modelo de goles esperados.

<h3>Goles esperados: ¿pueden vencer a las cuotas de fútbol?</h3>

El gran interrogante sobre cualquier modelo de apuestas es si puede o no vencer a las cuotas. Como indiqué en la primera parte, soy escéptico acerca de una fórmula mágica para apostar. Entonces, ¿los goles esperados pueden ofrecer la solución? ¿Pueden vencer a las cuotas de fútbol?
Para responder a esta pregunta, debemos observar en primer lugar las cuotas de fútbol. Cuando quiero comprobar si puedo encontrar sesgos en las cuotas de fútbol, suelo comenzar con un modelo estadístico denominado regresión logística.

<img src="/sites/default/files/media-image/magic-formula-part-two-in-article-2.jpg" alt="magic-formula-part-two-in-article-2.jpg" width="600" height="122" loading="lazy">
La idea de la regresión es comprobar en qué medida las cuotas de fútbol pronostican correctamente el resultado de un partido. Imaginemos que observamos la probabilidad de una victoria visitante.
Para hacerlo, adecuamos el modelo a la probabilidad de ganar fuera de casa, donde a es la cuota de la casa de apuestas para la victoria visitante (con el <a href="/betting-resources/es/educational/odds-formats-available-at-pinnacle-sports/zwsjd9ppx69v3yxz">formato de cuotas decimales</a> y corregida para eliminar <a href="/betting-resources/es/educational/betting-margin-calculator/sz9jzegz3nn9fvwt">el margen de la casa de apuestas</a>) y es una constante. Si no estás familiarizado con la regresión logística, hay muchas <a href="http://statpages.info/logistic.html">guías en Internet</a> que la explican.

<h3>Regresión logística: un ejemplo</h3>

A continuación presentamos un ejemplo de una regresión logística para las dos últimas temporadas de la Premier League (2015/16 y 2016/17).
<img src="/sites/default/files/media-image/magic-formula-part-two-in-article-3.jpg" alt="magic-formula-part-two-in-article-3.jpg" width="600" height="487" loading="lazy">
En este ejemplo, el tamaño de los puntos es proporcional al número de veces que se ofrecieron estas cuotas. Cuanto mayores sean los puntos, más comunes son estas cuotas específicas.
<blockquote>El aspecto más importante no son las sugerencias que proporciona el modelo, sino el método. Si deseas crear un modelo y ganar dinero con las apuestas de fútbol, comienza siempre con las cuotas.</blockquote>
Si estos círculos están por debajo de la línea de puntos quiere decir que la probabilidad de una victoria visitante era menor que la pronosticada por las cuotas. Si los círculos están por encima de la línea quiere decir que la probabilidad de una victoria visitante era mayor que la pronosticada por las cuotas.
La línea continua es la más adecuada para los datos. Esta línea nos indica la tendencia general. Si observas detenidamente la curva de las probabilidades pronosticadas alrededor de 0,1 (que se corresponden con cuotas de alrededor de 10,0), verás que la curva está ligeramente por encima de la línea, mientras que en las probabilidades pronosticadas por encima de 0,25 se produce la tendencia inversa.
Esto nos indica que, durante las dos últimas temporadas, los equipos no favoritos han ganado fuera de casa y los favoritos han perdido fuera de casa más a menudo de lo que esperaban las cuotas de la casa de apuestas.

<h3>Equipos no favoritos subestimados y favoritos sobrevalorados</h3>

Si hay un valor que merezca la pena encontrar en las dos últimas temporadas se encuentra en pronosticar qué equipos no favoritos ganarán fuera de casa y qué favoritos no conseguirán ganar. Aquí es donde podemos utilizar los goles esperados. Realicé una regresión logística nueva con la siguiente forma:
<img src="/sites/default/files/media-image/magic-formula-part-two-in-article-4.jpg" alt="magic-formula-part-two-in-article-4.jpg" width="600" height="93" loading="lazy">
Ahora he añadido la variable xDifeG. Esta variable representa la diferencia de goles esperada entre los dos equipos, calculada observando la media de goles esperados de los equipos durante los últimos cinco partidos:&nbsp;
<img src="/sites/default/files/media-image/magic-formula-part-two-in-article-5.jpg" alt="magic-formula-part-two-in-article-5.jpg" width="600" height="74" loading="lazy">
Al efectuar esta regresión logística, descubrí que los equipos que jugaban fuera de casa pero que contaban con una diferencia xDifeG más favorable tenían más probabilidades de ganar que las sugeridas por las cuotas.
Por tanto, si podemos encontrar un equipo no favorito que juegue fuera de casa y que tenga buen xG, merecería la pena apostar a favor de ese equipo. Debe aspotarse en contra de los favoritos que jueguen fuera de casa y tengan un xG deficiente.&nbsp;

<h3>Regresión logística: inclusión de los goles esperados</h3>

A continuación presentamos una tabla de los goles esperados para la temporada actual (2017/18) a partir de la jornada 11.&nbsp;
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Tabla de goles esperados de la Premier League 2017/18 (a partir de la jornada 11)</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
Equipo
</td>
<td style="text-align: center;">
xVictorias
</td>
<td style="text-align: center;">
xEmpates
</td>
<td style="text-align: center;">
xDerrotas
</td>
<td style="text-align: center;">
xGoles a favor
</td>
<td style="text-align: center;">
xGoles en contra
</td>
<td style="text-align: center;">
xPuntos
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Manchester City
</td>
<td style="text-align: center;">
8
</td>
<td style="text-align: center;">
2
</td>
<td style="text-align: center;">
1
</td>
<td style="text-align: center;">
25,9
</td>
<td style="text-align: center;">
6
</td>
<td style="text-align: center;">
26
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Liverpool
</td>
<td style="text-align: center;">
6,2
</td>
<td style="text-align: center;">
2
</td>
<td style="text-align: center;">
2,8
</td>
<td style="text-align: center;">
20,3
</td>
<td style="text-align: center;">
11,6
</td>
<td style="text-align: center;">
20,6
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Tottenham Hotspur
</td>
<td style="text-align: center;">
5,7
</td>
<td style="text-align: center;">
3
</td>
<td style="text-align: center;">
2,2
</td>
<td style="text-align: center;">
15,2
</td>
<td style="text-align: center;">
7,6
</td>
<td style="text-align: center;">
20,1
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Manchester United
</td>
<td style="text-align: center;">
5,8
</td>
<td style="text-align: center;">
2,3
</td>
<td style="text-align: center;">
2,9
</td>
<td style="text-align: center;">
19,4
</td>
<td style="text-align: center;">
10,7
</td>
<td style="text-align: center;">
19,7
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Arsenal
</td>
<td style="text-align: center;">
5,8
</td>
<td style="text-align: center;">
2,1
</td>
<td style="text-align: center;">
3,2
</td>
<td style="text-align: center;">
18,9
</td>
<td style="text-align: center;">
12,5
</td>
<td style="text-align: center;">
19,5
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Leicester City
</td>
<td style="text-align: center;">
5,5
</td>
<td style="text-align: center;">
2,5
</td>
<td style="text-align: center;">
3
</td>
<td style="text-align: center;">
17,3
</td>
<td style="text-align: center;">
12,3
</td>
<td style="text-align: center;">
19
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Chelsea
</td>
<td style="text-align: center;">
4,2
</td>
<td style="text-align: center;">
3,2
</td>
<td style="text-align: center;">
3,6
</td>
<td style="text-align: center;">
11,9
</td>
<td style="text-align: center;">
10,9
</td>
<td style="text-align: center;">
15,8
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Southampton
</td>
<td style="text-align: center;">
4,2
</td>
<td style="text-align: center;">
2,9
</td>
<td style="text-align: center;">
3,9
</td>
<td style="text-align: center;">
13,1
</td>
<td style="text-align: center;">
12,4
</td>
<td style="text-align: center;">
15,5
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Watford
</td>
<td style="text-align: center;">
3,9
</td>
<td style="text-align: center;">
2,9
</td>
<td style="text-align: center;">
4,3
</td>
<td style="text-align: center;">
14,8
</td>
<td style="text-align: center;">
16,3
</td>
<td style="text-align: center;">
14,6
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Crystal Palace
</td>
<td style="text-align: center;">
4
</td>
<td style="text-align: center;">
2,5
</td>
<td style="text-align: center;">
4,4
</td>
<td style="text-align: center;">
12,3
</td>
<td style="text-align: center;">
15,1
</td>
<td style="text-align: center;">
14,5
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Everton
</td>
<td style="text-align: center;">
3,5
</td>
<td style="text-align: center;">
3,1
</td>
<td style="text-align: center;">
4,4
</td>
<td style="text-align: center;">
11,9
</td>
<td style="text-align: center;">
14,5
</td>
<td style="text-align: center;">
13,6
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Newcastle
</td>
<td style="text-align: center;">
3,5
</td>
<td style="text-align: center;">
2,7
</td>
<td style="text-align: center;">
3,8
</td>
<td style="text-align: center;">
11
</td>
<td style="text-align: center;">
11,4
</td>
<td style="text-align: center;">
13,2
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Brighton and Hove Albion
</td>
<td style="text-align: center;">
3,2
</td>
<td style="text-align: center;">
3
</td>
<td style="text-align: center;">
4,9
</td>
<td style="text-align: center;">
9,1
</td>
<td style="text-align: center;">
13
</td>
<td style="text-align: center;">
12,6
</td>
</tr>
<tr>
<td>
WBA
</td>
<td style="text-align: center;">
2,8
</td>
<td style="text-align: center;">
3,6
</td>
<td style="text-align: center;">
4,6
</td>
<td style="text-align: center;">
8,3
</td>
<td style="text-align: center;">
12,7
</td>
<td style="text-align: center;">
12
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Swansea City
</td>
<td style="text-align: center;">
2,7
</td>
<td style="text-align: center;">
3
</td>
<td style="text-align: center;">
5,2
</td>
<td style="text-align: center;">
8,6
</td>
<td style="text-align: center;">
14,8
</td>
<td style="text-align: center;">
11,1
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Stoke City
</td>
<td style="text-align: center;">
2,7
</td>
<td style="text-align: center;">
2,9
</td>
<td style="text-align: center;">
5,4
</td>
<td style="text-align: center;">
11
</td>
<td style="text-align: center;">
17,6
</td>
<td style="text-align: center;">
11
</td>
</tr>
<tr>
<td>
West Ham United
</td>
<td style="text-align: center;">
2,5
</td>
<td style="text-align: center;">
3,1
</td>
<td style="text-align: center;">
5,3
</td>
<td style="text-align: center;">
8,6
</td>
<td style="text-align: center;">
14,9
</td>
<td style="text-align: center;">
10,6
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Huddersfield Town
</td>
<td style="text-align: center;">
2,3
</td>
<td style="text-align: center;">
3,6
</td>
<td style="text-align: center;">
5,1
</td>
<td style="text-align: center;">
6,5
</td>
<td style="text-align: center;">
13
</td>
<td style="text-align: center;">
10,5
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Bournemouth
</td>
<td style="text-align: center;">
2,3
</td>
<td style="text-align: center;">
2,8
</td>
<td style="text-align: center;">
5,9
</td>
<td style="text-align: center;">
7,6
</td>
<td style="text-align: center;">
15,5
</td>
<td style="text-align: center;">
9,7
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Burnley
</td>
<td style="text-align: center;">
1,9
</td>
<td style="text-align: center;">
2,9
</td>
<td style="text-align: center;">
5,2
</td>
<td style="text-align: center;">
5,5
</td>
<td style="text-align: center;">
14,3
</td>
<td style="text-align: center;">
8,6
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
Aquí podemos utilizar el partido entre el WBA y el Chelsea para poner a prueba el modelo. La xDifeG para estos equipos es:&nbsp;
<div class="equation">
(8,3+11,9 - 12,7-11,9)/2 = -2,7
</div>
Es decir, -0,25 por partido. En el momento de redactar este artículo, el Chelsea&nbsp;era favorito con una cuota de a=1,62*. Si sustituimos estas cuotas y xDifeG en la ecuación (2) obtenemos P (victoria visitante)=42&nbsp;% (con parámetros b0=-0,49&nbsp; b=0,75 y b2=0,73 ajustados utilizando datos de la temporada anterior).&nbsp;
Por tanto, aunque la cuota sugiere que el Chelsea tiene una probabilidad de victoria del 62&nbsp;%, el modelo indica que la probabilidad es mucho menor. La mejor apuesta sería que el Chelsea no gana.
<blockquote>Los goles esperados convierten la intuición en probabilidades. A cada ocasión se le asigna una probabilidad de ser gol.</blockquote>
Otro partido que destaca en la tabla anterior es el del Southampton en su visita al Liverpool. La xDifeG para estos equipos es 0,36 a favor del Liverpool, lo que significa que es el favorito. Pero la cuota para la victoria del Southampton es de 8,3, lo que supone una probabilidad de victoria del 12&nbsp;%.&nbsp;
Mi modelo le da una probabilidad de victoria del 15&nbsp;%. Esto sugiere que merecería la pena apostar por la victoria del Southampton, pero cabe recordar que, aunque el modelo tenga razón, solo ganaríamos el 15&nbsp;% de las veces.

<h3>Lecciones aprendidas del modelo&nbsp;</h3>

El aspecto más importante no son las&nbsp;sugerencias que proporciona el modelo (perdieron tanto el WBA como el Southampton), sino el método. Si deseas&nbsp;<a href="/betting-resources/es/betting-strategy/how-to-build-a-betting-model/9qt2jenugqtj6abq">crear un modelo</a> y ganar dinero con las apuestas de fútbol, comienza siempre con las cuotas.
En primer lugar, utiliza la regresión logística para encontrar inconsistencias en las cuotas. A continuación, añade las variables (como los goles esperados) para comprobar si puedes conseguir una ventaja. Esta ventaja será pequeña, pero puede dar frutos a largo plazo.
Si deseas obtener más información sobre el trabajo de David Sumpter, sigue <a href="https://twitter.com/Soccermatics">@Soccermatics</a> en Twitter.

Segunda parte: ¿Hay una fórmula mágica para apostar?

En la primera parte de este artículo, David Sumpter, profesor de Matemática Aplicada, explicó el proceso de creación de un modelo de apuestas basado en los empates minusvalorados. Ahora analiza si los goles esperados se pueden utilizar para vencer a las cuotas de la casa de apuestas. ¿Se puede hacer? Sigue leyendo y averígualo.