Pinnacle

En découvrant un marché de niche dans les paris, vous pourrez souvent trouver de la valeur. Il peut aussi bien s'agir d'une expertise des paris sur le handball que d'une connaissance approfondie des paris sur le baseball japonais. Là où le parieur en sait plus que le bookmaker, il y a de l'argent à gagner.  &lt;Pariez sur le football sur Pinnacle Casino&gt; Ils constituent

De manière inexplicable, les corners sont parmi les actions les plus excitantes dans le football. Seuls environ trois pour cent d'entre eux débouchent sur un but, mais vous pouvez être sûr que les supporters de l'équipe attaquante vont manifester leur joie et leurs encouragements si leur équipe en obtient un. Lisez la suite pour savoir comment profiter des paris sur les corners.

Les paris sur les corners au football : un marché méconnu mais intéressant

La loi de Poisson est un concept mathématique qui transpose des moyennes en une probabilité de résultats variables au sein d'une distribution. Par exemple, si nous savons que Manchester City marque 1,7&nbsp;but par match en moyenne. Si l'on applique la formule de Poisson, on constate que cette moyenne correspond au résultat suivant&nbsp;: Manchester City marque 0&nbsp;but 18,3&nbsp;% du temps, 1&nbsp;but 31&nbsp;% du temps, 2&nbsp;buts 26,4&nbsp;% du temps et 3&nbsp;buts 15&nbsp;% du temps.

La loi de Poisson, associée aux données historiques, fournit une méthode simple et fiable pour calculer le score le plus probable d'un match de football qui peut être appliquée aux paris. Cette procédure pas à pas vous montre comment calculer les mesures de force d'attaque/potentiel de défense nécessaires et vous présente un raccourci pratique pour générer les valeurs de la loi de Poisson. En un rien de temps, vous pourrez prédire les scores des matchs de football à l'aide de la loi de Poisson.

Loi de Poisson : prédire le score dans le cadre d'un pari au football

  Espérance Montant qu'un joueur peut s'attendre à gagner ou à perdre s'il place un pari aux mêmes cotes à de nombreuses reprises, calculé à partir d'une équation simple en multipliant la probabilité de victoire par le montant des gains potentiels par pari, et en soustrayant la probabilité de perte multipliée par le montant perdu par pari. Glossaire►   Pour prendre un exemple simple d'espérance&nbsp;:

L'espérance de gain d'un pari montre combien nous pouvons espérer gagner (en moyenne) par pari. Ainsi, c'est le calcul le plus utile à un parieur lorsqu'il compare les cotes des bookmakers. Comment calculer l'espérance de gain dans les paris sportifs afin de prédire vos gains ? Lisez cet article pour le découvrir.

Comment calculer l'espérance de gain

Comprendre tous les types de paris disponibles est essentiel pour accroître la rentabilité des paris au tennis, car vous pouvez choisir l'option idéale pour la manière dont vous aimez parier. Le type de pari basique au tennis est le pari portant sur le vainqueur du match. Dans ce cas, vous pariez sur le joueur de tennis qui va battre son adversaire et passer à l'étape suivante. Prenons par exemple le match de

Alors que l'Open d'Australie est sur le point de commencer, c'est le moment de comprendre certains des types de paris les plus communs au tennis, et quels paris offrent la meilleure possibilité d'empocher un profit. Ayez un set d'avance pour le Grand Chelem 2016.

Explication des paris à handicap au tennis

Dominic Cortis est maître de conférences au département de mathématiques de l'Université de Leicester et assistant à l'Université de Malte. Il est également actuaire associé&nbsp;; ses recherches portent sur l'analytique du sport, ainsi que sur les instruments dérivés dans les domaines de la finance et des paris. Les stratégies mathématiques que Dominic applique à certains sports se sont révélées des outils inestimables pour les parieurs.

Dominic Cortis

Dans un&nbsp;<a href="[[url:Articles~Detail|Sport=betting-strategy|ArticleKey=how-to-build-a-betting-model]]">article précédent</a>, nous avons expliqué comment élaborer un modèle de paris. Passons maintenant à l'étape suivante avec un exemple sur la façon de procéder.

Pour cet exemple, nous utilisons une approche similaire au Cycle de contrôle actuariel, une évaluation quantitative des risques utilisée par les compagnies d'assurance. Il existe cinq caractéristiques principales&nbsp;:

<ul>
<li>Définition du problème</li>
<li>Élaboration d'une solution</li>
<li>Surveillance des résultats</li>
<li>Professionnalisme</li>
<li>Forces externes</li>
</ul>

Nous avons sous-divisé chacune de ces caractéristiques en étapes supplémentaires avec un exemple pour expliquer chaque étape.

Veuillez noter que notre modèle d'exemple est très basique et nous ne le cautionnons pas. Il s'agit juste d'un exemple pour vous montrer le processus difficile qui se cache derrière chaque étape.

<h3>Étape&nbsp;1&nbsp;: préciser l'objectif de votre modèle de paris</h3>

Notre objectif est de calculer le résultat des matches de Premier League anglaise pour voir s'il est possible de prédire les résultats plus précisément qu'un bookmaker.

<h3>Étape&nbsp;2&nbsp;: sélectionner les métriques</h3>

Notre objectif étant de calculer le résultat des matches de Premier League, la métrique que nous utilisons est la probabilité d'une équipe gagnante à domicile, d'une équipe gagnante à l'extérieur et d'un match nul.

<h3>Étape&nbsp;3&nbsp;: collecter, grouper et modifier les données</h3>

Nous avons choisi de ne prendre en compte que les matches de ligue pour l'analyse des données, et n'avons procédé à aucune modification.

Les données collectées sont les scores de cette saison et les résultats qui en découlent.

<h3>Étape&nbsp;4&nbsp;: choisir la forme de votre modèle</h3>

Pour notre exemple de calcul de la probabilité du résultat d'un match, nous utilisons un modèle simple qui prend en compte les trois derniers matches de chaque équipe.

Les résultats peuvent être calculés à l'aide d'un simple ratio. Disons que l'équipe jouant à domicile a gagné les trois derniers matches, alors que l'équipe jouant à l'extérieur a gagné un match, perdu un match et fait un match nul.

Le ratio "victoire à domicile:match nul:victoire à l'extérieur" est de 4:1:1 avec une probabilité de 4/6 =2/3 = 66,66&nbsp;% pour une victoire à domicile et 16,66&nbsp;% (1/6) pour les deux autres résultats.

C'est un modèle un peu brut, mais notre intention est de se concentrer sur les étapes à suivre et non le modèle en lui-même. Nous l'appellerons le modèle du ratio à 3 éléments.

<h3>Étape&nbsp;5&nbsp;: traiter les hypothèses</h3>

Notre ratio à 3 éléments avance un certain nombre d'hypothèses qui devront toutes être testées séparément&nbsp;:
<ul>
<ul>
<li>L'échelle de la différence de buts ou les buts marqués n'ont pas d'effet sur les chances de gagner.</li>
</ul>
</ul>

<ul>
<ul>
<li>Il n'y a pas de différence dans le résultat de matches joués à domicile et à l'extérieur (nous savons que cela n'est pas vrai, comme nous l'avons mentionné <a href="[[url:Articles~Detail|Sport=betting-strategy|ArticleKey=how-to-use-standard-deviation-for-betting]]">ici</a>).</li>
</ul>
</ul>

<ul>
<ul>
<li>Il n'y a pas de facteurs externes affectant les résultats, comme des matches de coupe.</li>
</ul>
</ul>

<ul>
<li>L'équipe n'a pas subi de changement significatif au cours des trois derniers matches.</li>
</ul>
<h3>Étape&nbsp;6&nbsp;: élaborer le modèle de paris sportifs</h3>

Considérons que nous avons élaboré le modèle dans Excel.

<h3>Étape&nbsp;7&nbsp;: tester le modèle</h3>

Nous pouvons rétro-tester le modèle de ratio à 3 éléments sur les matches de Premier League 2014 de Leicester. Compte tenu de leur promotion la saison dernière, nous avons exclu les trois premiers matches.

Lors du test, nous découvrons des problèmes&nbsp;:

Dans certains cas, il n'y a pas de matches nuls. Par exemple, lors du match à l'extérieur contre Hull, Leicester avait perdu ses trois matches précédents, alors que Hull en avait gagné un et perdu deux. Devons-nous considérer que la probabilité d'un match nul était de zéro dans ce cas&nbsp;? Ou devons-nous procéder à un ajustement&nbsp;? Cela veut dire que nous devons reprendre les étapes 4 à 6.

Si nous n'avions utilisé que les matches à domicile pour l'équipe jouant à domicile, et les matches à l'extérieur pour l'équipe jouant à l'extérieur, le modèle de résultats aurait-il été foncièrement différent&nbsp;? Et si nous utilisions 2, 5 ou 10 matches plutôt que 3&nbsp;? Et si les matches de coupe étaient aussi pris en compte&nbsp;?

Ces résultats doivent être testés à l'aide d'hypothèses différentes afin d'évaluer l'influence de chacune sur les résultats. Plus les résultats varient, plus les tests doivent être rigoureux (retour à l'étape&nbsp;5).

<h3>Étape&nbsp;8&nbsp;: surveiller les résultats</h3>

Supposons que ce modèle est précis, il doit maintenant être mis à jour au fil du temps. Cela nous renvoie au point de départ du modèle.

Cet article nous donne des exemples sur la façon d'élaborer un modèle de paris pour les étapes impliquées dans le Cycle de contrôle actuariel.&nbsp;

summary

Voici comment les parieurs peuvent créer leur propre modèle de paris

Cet article consacré à la stratégie des paris montre aux parieurs comment élaborer un modèle de paris en donnant des exemples pour illustrer le processus difficile qui se cache derrière chaque étape.