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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

Como analista y trader especializado en tenis, Dan utiliza análisis estadísticos para investigar y escribir acerca de los mercados de apuestas de tenis anteriores al partido y en juego. Dan, licenciado en Contabilidad y Finanzas (BA), concibió su propio modelo de fijación de precios antes de los partidos y escribe artículos de apuestas y análisis de partidos a diario para su sitio web: <a class="invisible-for-meet-authors" href="http://www.tennisratings.co.uk">www.tennisratings.co.uk</a>.

Dan Weston

¿Cuándo fue la última vez que miró a un jugador de tenis y pensó algo como "es tan bueno en los puntos clave, casi cada vez que necesita ganar un punto lo logra de alguna manera" o "está tan aferrado cuando importa"?
Creemos que muchos lectores han pensado esto sobre ciertos jugadores, particularmente sobre aquellos en la cima de los rankings. Este artículo cuestionará tales puntos de vista y específicamente si el juego de "aferrarse" o la habilidad de desempeñarse mejor cuando importa realmente existe en el tenis.
<h3>¿Los jugadores tienen un rendimiento superior en los puntos de quiebre?</h3>
Para comenzar este análisis, un vistazo a los datos de puntos clave a corto y largo plazo de los diez mejores jugadores en el ATP Tour es extremadamente útil. Los datos a corto plazo tomados de la temporada 2019 se detallan a continuación:
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Datos sobre rendimiento inferior o superior en los puntos de quiebre de los Diez Mejores Jugadores del ATP Tour 2019</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
Jugador
</td>
<td>
Puntos de servicio ganados en 2019 (%)
</td>
<td>
Puntos de quiebre salvados en 2019 (%)
</td>
<td>
Puntos de devolución ganados en 2019 (%)
</td>
<td>
Puntos de quiebre salvados en 2019 (%)
</td>
<td>
Rendimiento inferior/superior en los puntos de quiebre (%)
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Rafael Nadal
</td>
<td>
70.1%
</td>
<td>
68.0%
</td>
<td>
42.5%
</td>
<td>
45.1%
</td>
<td>
0.5%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Novak Djovokic
</td>
<td>
69.1%
</td>
<td>
63.8%
</td>
<td>
41.3%
</td>
<td>
48.9%
</td>
<td>
2.3%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Roger Federer
</td>
<td>
71.3%
</td>
<td>
71.1%
</td>
<td>
38.9%
</td>
<td>
40.9%
</td>
<td>
1.8%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Dominic Thiem
</td>
<td>
67.2%
</td>
<td>
62.3%
</td>
<td>
37.0%
</td>
<td>
42.1%
</td>
<td>
0.2%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Daniil Medvedev
</td>
<td>
67.0%
</td>
<td>
61.7%
</td>
<td>
40.3%
</td>
<td>
43.7%
</td>
<td>
-1.9%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Stefanos Tsitsipas
</td>
<td>
67.9%
</td>
<td>
65.0%
</td>
<td>
35.7%
</td>
<td>
36.0%
</td>
<td>
-2.6%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Alexander Zverev
</td>
<td>
64.5%
</td>
<td>
59.6%
</td>
<td>
38.9%
</td>
<td>
38.7%
</td>
<td>
-5.1%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Matteo Berrettini
</td>
<td>
68.6%
</td>
<td>
69.7%
</td>
<td>
35.0%
</td>
<td>
37.5%
</td>
<td>
3.6%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Roberto Bautista-Agut
</td>
<td>
66.7%
</td>
<td>
59.9%
</td>
<td>
38.7%
</td>
<td>
39.8%
</td>
<td>
-5.7%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Gael Monfils
</td>
<td>
64.2%
</td>
<td>
63.8%
</td>
<td>
39.1%
</td>
<td>
41.1%
</td>
<td>
1.6%
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
Hay una serie de observaciones interesantes que se pueden extraer de la tabla anterior. En primer lugar, Roger Federer lidera las cifras de puntos de quiebre salvados (71.1%), lo que significa que aquellos que sienten que la leyenda suiza es formidable para salvar puntos de quiebre en su servicio pueden darse una palmadita en la espalda.
<blockquote>Los datos de Matteo Berrettini sugieren que logró un rendimiento superior de 3.6%, el mayor margen entre el grupo.</blockquote>
Sin embargo, es importante ver estos números en un contexto completo, y la razón por la cual Federer es tan bueno salvando puntos de quiebre en el servicio es bastante simple. Gana más puntos de servicio que el resto de los diez primeros, registrando un 71.3% en el último año.
Efectivamente, su capacidad para salvar puntos de quiebre es una mera consecuencia natural de ser un servidor de nivel de élite, para empezar, en lugar de ser capaz de reunir una considerable fuerza mental en momentos vitales para evitar la amenaza de su oposición.
También podemos ver que varios de los diez mejores jugadores tuvieron un rendimiento inferior en los puntos de quiebre según las expectativas de sus servicios y puntos de devolución ganados, especialmente Alexander Zverev y Roberto Bautista-Agut.
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Tennis/How-top-tennis-players-perform-against-each-other/6UY2B93UB4RBGG64" target="_blank">Cómo rinden los mejores jugadores de tenis al enfrentarse entre ellos</a></li>
</ul>
</div>
Zverev cayó al séptimo lugar en el ranking mundial después de un aparentemente decepcionante 2019. Sin embargo, debería sentirse alentado por el hecho de que tuvo un rendimiento inferior de 5.1% en los puntos de quiebre según las expectativas durante la temporada, y es poco probable que este déficit de puntos clave continúe.
Los datos de Matteo Berrettini sugieren que logró un rendimiento superior de 3.6%, el mayor margen entre el grupo. El italiano hará bien en mantener un porcentaje de victorias tan alto (66%) con solo 103.6% de servicio y puntos de devolución combinados ganados en 2019. La determinación de las expectativas de porcentaje de victorias en base a los puntos de servicio y de devolución ganados se cubrirá más ampliamente en el próximo artículo de esta serie.
<h3>Los vínculos entre los puntos de quiebre y de servicio</h3>
Al observar los números del ATP Tour en 2019, el 63.9% de los puntos de servicio se ganó y el servidor salvó el 61.2% de las posibilidades de punto de quiebre. Por lo tanto, el 36.1% de los puntos de devolución fue ganado y el 38.8% de las posibilidades de punto de quiebre fue convertido por el regresador.
Estas cifras también están en línea con datos a más largo plazo, lo que indica que el servidor promedio salva alrededor de 2.7% - 2.8% menos puntos de quiebre que lo que gana puntos de servicio, y por el contrario, el retornador promedio convierte más posibilidades de punto de quiebre que lo que gana puntos de devolución alrededor del mismo margen.
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Tennis/do-tennis-players-perform-better/WLHJVRZSU3ETZ8FT" target="_blank">¿Los jugadores de tenis se desempeñan mejor en los grandes torneos?</a></li>
</ul>
</div>
Estos números son estables y tienen una explicación lógica. Si un jugador alcanza el punto de quiebre en la devolución, a menudo es porque está jugando particularmente bien o porque su oponente está jugando mal o incluso está lesionado.
Este estado de juego a menudo persistirá durante todo el match y, en particular, el resto de un game específico. Esencialmente, si un jugador alcanza 0-40 en la devolución, a menudo hay una razón de por qué se ha producido esa situación, lo que probablemente influya en posteriores posibilidades de punto de quiebre.
<h3>Análisis del rendimiento del servicio y de la devolución</h3>
Con el diferencial de 2.7% de 2019, ahora podemos ver los datos de los diez mejores jugadores de la ATP en la temporada pasada desde una perspectiva diferente: su rendimiento superior o inferior se divide por servicio y devolución, asumiendo una relación lineal.
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Datos sobre rendimiento inferior o superior en el servicio y en los puntos de quiebre y devolución de los Diez Mejores Jugadores del ATP Tour 2019</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
Jugador
</td>
<td>
Puntos de servicio ganados en 2019 (%)
</td>
<td>
Puntos de quiebre salvados en 2019 (%)
</td>
<td>
Expectativa de puntos de quiebre salvados en 2019 (%)
</td>
<td>
Puntos de devolución ganados en 2019 (%)
</td>
<td>
Puntos de quiebre salvados en 2019 (%)
</td>
<td>
Expectativa de puntos de devolución ganados en 2019 (%)
</td>
<td>
Rendimiento inferior/superior en los puntos de quiebre de servicio (%)
</td>
<td>
Rendimiento inferior/superior en los puntos de quiebre de devolución (%)
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Rafael Nadal
</td>
<td>
70.1%
</td>
<td>
68.0%
</td>
<td>
67.4%
</td>
<td>
42.5%
</td>
<td>
45.1%
</td>
<td>
45.2%
</td>
<td>
0.6%
</td>
<td>
-0.1%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Novak Djovokic
</td>
<td>
69.1%
</td>
<td>
63.8%
</td>
<td>
66.4%
</td>
<td>
41.3%
</td>
<td>
48.9%
</td>
<td>
44.0%
</td>
<td>
-2.6%
</td>
<td>
4.9%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Roger Federer
</td>
<td>
71.3%
</td>
<td>
71.1%
</td>
<td>
68.6%
</td>
<td>
38.9%
</td>
<td>
40.9%
</td>
<td>
41.6%
</td>
<td>
2.5%
</td>
<td>
-0.7%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Dominic Thiem
</td>
<td>
67.2%
</td>
<td>
62.3%
</td>
<td>
64.5%
</td>
<td>
37.0%
</td>
<td>
42.1%
</td>
<td>
39.7%
</td>
<td>
-2.2%
</td>
<td>
2.4%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Daniil Medvedev
</td>
<td>
67.0%
</td>
<td>
61.7%
</td>
<td>
64.3%
</td>
<td>
40.3%
</td>
<td>
43.7%
</td>
<td>
43.0%
</td>
<td>
-2.6%
</td>
<td>
0.7%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Stefanos Tsitsipas
</td>
<td>
67.9%
</td>
<td>
65.0%
</td>
<td>
65.2%
</td>
<td>
35.7%
</td>
<td>
36.0%
</td>
<td>
38.4%
</td>
<td>
-0.2%
</td>
<td>
-2.4%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Alexander Zverev
</td>
<td>
64.5%
</td>
<td>
59.6%
</td>
<td>
61.8%
</td>
<td>
38.9%
</td>
<td>
38.7%
</td>
<td>
41.6%
</td>
<td>
-2.2%
</td>
<td>
-2.9%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Matteo Berrettini
</td>
<td>
68.6%
</td>
<td>
69.7%
</td>
<td>
65.9%
</td>
<td>
35.0%
</td>
<td>
37.5%
</td>
<td>
37.7%
</td>
<td>
3.8%
</td>
<td>
-0.2%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Roberto Bautista-Agut
</td>
<td>
66.7%
</td>
<td>
59.9%
</td>
<td>
64.0%
</td>
<td>
38.7%
</td>
<td>
39.8%
</td>
<td>
41.4%
</td>
<td>
-4.1%
</td>
<td>
-1.6%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Gael Monfils
</td>
<td>
64.2%
</td>
<td>
63.8%
</td>
<td>
61.5%
</td>
<td>
39.1%
</td>
<td>
41.1%
</td>
<td>
41.8%
</td>
<td>
2.3%
</td>
<td>
0.7%
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
Esta tabla resalta que fue extremadamente difícil para los jugadores mantener un rendimiento superior o inferior en los puntos de quiebre tanto en su servicio como en su devolución durante toda la temporada.
Solo tres jugadores, Zverev, Bautista-Agut y Stefanos Tsitsipas, tuvieron un rendimiento inferior en los puntos de quiebre, tanto en el servicio como en la devolución, en función de la expectativa de victoria de sus puntos de servicio y de devolución. Ningún jugador logró salvar ni convertir más puntos de quiebre que sus cifras esperadas.
Esto pone inmediatamente en tela de juicio la habilidad de los jugadores de "aferrarse" y de alguna manera ganar puntos importantes cuando realmente importa. Si pudieran poseer tales talentos, es probable que algunos de los diez mejores de la ATP hubieran podido superar sus cifras esperadas en los puntos de quiebre, pero evidentemente no pudieron hacerlo.
<h3>Tendencias a largo plazo</h3>
Una mirada a los datos a más largo plazo también indica que este es el caso. La siguiente tabla muestra los datos de tres años para los mismos diez mejores jugadores de la ATP en la actualidad:
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Datos sobre rendimiento inferior o superior en el servicio y en los puntos de quiebre y devolución de los Diez Mejores Jugadores del ATP Tour 2017-2019</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
Jugador
</td>
<td>
Puntos de servicio ganados en 3 años (%)
</td>
<td>
Puntos de quiebre salvados en 3 años (%)
</td>
<td>
Expectativa de puntos de quiebre salvados en 3 años (%)
</td>
<td>
Puntos de devolución ganados en 3 años (%)
</td>
<td>
Puntos de quiebre salvados en 3 años (%)
</td>
<td>
Expectativa de puntos de devolución ganados en 3 años (%)
</td>
<td>
Rendimiento inferior/superior en los puntos de quiebre de servicio (%)
</td>
<td>
Rendimiento inferior/superior en los puntos de quiebre de devolución (%)
</td>
<td>
Rendimiento inferior/superior en los puntos de quiebre generales (%)
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Rafael Nadal
</td>
<td>
69.3%
</td>
<td>
69.7%
</td>
<td>
66.6%
</td>
<td>
42.8%
</td>
<td>
43.7%
</td>
<td>
45.5%
</td>
<td>
3.1%
</td>
<td>
-1.8%
</td>
<td>
1.3%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Novak Djovokic
</td>
<td>
68.0%
</td>
<td>
63.9%
</td>
<td>
65.3%
</td>
<td>
41.6%
</td>
<td>
44.1%
</td>
<td>
44.3%
</td>
<td>
-1.4%
</td>
<td>
-0.2%
</td>
<td>
-1.6%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Roger Federer
</td>
<td>
71.8%
</td>
<td>
69.0%
</td>
<td>
69.1%
</td>
<td>
39.0%
</td>
<td>
40.9%
</td>
<td>
41.7%
</td>
<td>
-0.1%
</td>
<td>
-0.8%
</td>
<td>
-0.9%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Dominic Thiem
</td>
<td>
66.4%
</td>
<td>
64.9%
</td>
<td>
63.7%
</td>
<td>
38.1%
</td>
<td>
40.4%
</td>
<td>
40.8%
</td>
<td>
1.2%
</td>
<td>
-0.4%
</td>
<td>
0.8%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Daniil Medvedev
</td>
<td>
64.9%
</td>
<td>
62.6%
</td>
<td>
62.2%
</td>
<td>
38.1%
</td>
<td>
41.2%
</td>
<td>
40.8%
</td>
<td>
0.4%
</td>
<td>
0.4%
</td>
<td>
0.8%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Stefanos Tsitsipas
</td>
<td>
66.9%
</td>
<td>
63.6%
</td>
<td>
64.2%
</td>
<td>
35.2%
</td>
<td>
37.8%
</td>
<td>
37.9%
</td>
<td>
-0.6%
</td>
<td>
-0.1%
</td>
<td>
-0.7%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Alexander Zverev
</td>
<td>
66.0%
</td>
<td>
60.7%
</td>
<td>
63.3%
</td>
<td>
38.6%
</td>
<td>
41.8%
</td>
<td>
41.3%
</td>
<td>
-2.6%
</td>
<td>
0.5%
</td>
<td>
-2.1%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Matteo Berrettini
</td>
<td>
67.6%
</td>
<td>
65.8%
</td>
<td>
64.9%
</td>
<td>
34.6%
</td>
<td>
35.2%
</td>
<td>
37.3%
</td>
<td>
0.9%
</td>
<td>
-2.1%
</td>
<td>
-1.2%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Roberto Bautista-Agut
</td>
<td>
65.3%
</td>
<td>
61.1%
</td>
<td>
62.6%
</td>
<td>
39.8%
</td>
<td>
41.6%
</td>
<td>
42.5%
</td>
<td>
-1.5%
</td>
<td>
-0.9%
</td>
<td>
-2.4%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Gael Monfils
</td>
<td>
64.3%
</td>
<td>
61.6%
</td>
<td>
61.6%
</td>
<td>
38.3%
</td>
<td>
42.7%
</td>
<td>
41.0%
</td>
<td>
0.0%
</td>
<td>
1.7%
</td>
<td>
1.7%
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
Como mencionado antes, hubo algunas fluctuaciones bastante salvajes entre la expectativa de quiebre y la realidad en los datos que analizan el rendimiento superior o inferior en 2019, con tres jugadores entre los diez primeros con oscilaciones superiores al 3.5% respecto a sus expectativas en la temporada pasada.
Los datos a largo plazo calman notablemente estas oscilaciones. Utilizando los datos de tres años, solo dos jugadores (Zverev y Bautista-Agut) tuvieron desviaciones de más del 2% de sus expectativas, lo que ilustra que los jugadores se alinean más&nbsp;en este frente a medida que aumenta el tamaño de la muestra.
Curiosamente, la muestra de tres años también destaca que solo Daniil Medvedev pudo salvar y convertir más puntos de quiebre que lo esperado, y el talento ruso solo lo hizo en un 0.4% en cada métrica. En otras palabras, su rendimiento superior fue básicamente insignificante.
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Tennis/how-to-price-a-tennis-match/NBKJM2N7PJG4DNFJ" target="_blank">Game, set, match: Cómo fijar el precio de un partido de tenis</a></li>
</ul>
</div>
En general, ninguno de los 10 mejores jugadores de la ATP en la actualidad puede presumir de superar sus expectativas salvando y convirtiendo puntos de quiebre, en función de su habilidad para simplemente ganar puntos de servicio o devolución. Esta afirmación pone fin a cualquier teoría viable de que estos jugadores se "aferran", como mucha gente pensaría.
El siguiente artículo de esta serie analizará la influencia del servicio y los puntos de devolución en el porcentaje de victorias de un jugador, y ayudará a establecer qué jugadores ganaron más o menos partidos en la temporada pasada en comparación con sus expectativas. Esto nos permite identificar quiénes tienen más probabilidades que otros de ser sobrevalorados o subestimados por los mercados de apuestas a medida que avanza la temporada.

Cuotas de tenis

¿Los diez mejores de la ATP tienen la habilidad de "aferrarse"?

En la primera de una serie de cuatro partes, nos fijamos en la suerte, la variación y los márgenes finos que pueden decidir los resultados en el tenis profesional, comenzando con si los jugadores poseen la habilidad de "aferrarse".

Article

Con el inicio de la temporada de tenis de este año, ahora es un buen momento para echar un vistazo alternativo a cómo el éxito y el fracaso pueden surgir en la cancha. En el primer artículo de una serie de cuatro partes, Dan Weston analizará la suerte, la variación y los márgenes finos que con frecuencia deciden los resultados en el tenis profesional.