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

Analyste spécialiste des paris, Joseph gère le site web Footbal-Data.co.uk, qui publie des résultats passés, les statistiques des matchs et les cotes des paris. Il est également l'auteur de Fixed Odds Sports Betting: Statistical Forecasting &amp; Risk Management (2003), How to Find a Black Cat in a Coal Cellar: The Truth about Sports Tipsters (2013) et Squares &amp; Sharps, Suckers &amp; Sharks: The Science, Psychology &amp; Philosophy of Gambling (2016).

Joseph Buchdahl

Dans le cadre de systèmes aléatoires ou essentiellement aléatoires, les variables les plus extrêmes lors d'une mesure initiale ont tendance à être moins extrêmes lors d'une seconde mesure. Ce phénomène est appelé régression vers la moyenne. 







Par exemple, les performances de Leicester durant la première partie de la saison&nbsp;2015/16 de Premier League pourraient lui valoir un meilleur classement d'équipe que Chelsea, dont les performances ont été bien en deçà des attentes sur la même période. Mais si la majorité des facteurs ayant contribué à leur cote d'équipe respective relevaient du hasard, le phénomène de régression vers la moyenne impliquerait que ces classements risquent de ne pas perdurer.







<h4>Mesure des performances d'équipe</h4>







Un moyen de mesurer les performances d'une équipe consiste à les comparer aux attentes du marché. Par exemple, si la cote de la victoire d'une équipe est de 2.00, cela signifie que le marché estime qu'elle a 50 % de chances de l'emporter (sans tenir compte de l'influence de la marge du bookmaker). Si elle gagne, elle surperforme par rapport aux attentes du marché&nbsp;; si elle n'arrive pas à l'emporter, elle sous-performe.
<blockquote>Dans le cadre de systèmes aléatoires, les variables les plus extrêmes lors d'une mesure initiale ont tendance à être moins extrêmes lors d'une seconde mesure.</blockquote>







Cette approche est qualitativement équivalente à la <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/soccer/brier-score-method-to-measure-surprises-in-premier-league">méthode du score de Brier</a>, qui mesure le degré de déviation d'une équipe par rapport à la signification des cotes. La principale différence réside dans le fait qu'elle nous permet de mesurer la direction et l'ampleur de cette déviation par rapport aux attentes.







Analysons les performances de Leicester et de Chelsea par rapport aux attentes de Pinnacle au cours des 20&nbsp;premiers matches de la saison&nbsp;2015/16 de Premier&nbsp;League. Pour chaque victoire, une équipe se voit attribuer un score de risque ajusté égal à [1 – 1/cote], tandis que pour chaque match non gagné, elle se voit attribuer un score de [-1/cote]. 







Au fil de la saison, ces scores s'additionnent cumulativement. Les tableaux ci-dessous révèlent que les performances de Leicester ont largement dépassé les attentes du marché des paris de Pinnacle&nbsp;Sports, alors que celles de Chelsea ont été bien en dessous.







20&nbsp;premiers matches de Chelsea















<table width="520" height="440">
<tbody>
<tr>
<td>Adversaire</td>
<td>Date</td>
<td>Cote Pinnacle</td>
<td>Résultat</td>
<td>Gain/perte</td>
<td>Gain/perte cumulé</td>
</tr>
<tr>
<td>Swansea</td>
<td>08/08/15</td>
<td>1.39</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.72</td>
<td>-0.72</td>
</tr>
<tr>
<td>Manchester City</td>
<td>16/08/15</td>
<td>3.87</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.26</td>
<td>-0.98</td>
</tr>
<tr>
<td>West Bromwich Albion</td>
<td>23/08/15</td>
<td>1.65</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.39</td>
<td>-0.58</td>
</tr>
<tr>
<td>Crystal Palace</td>
<td>29/08/15</td>
<td>1.37</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.73</td>
<td>-1.31</td>
</tr>
<tr>
<td>Everton</td>
<td>12/09/15</td>
<td>2.01</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.50</td>
<td>-1.81</td>
</tr>
<tr>
<td>Arsenal</td>
<td>19/09/15</td>
<td>2.45</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.59</td>
<td>-1.22</td>
</tr>
<tr>
<td>Newcastle</td>
<td>26/09/15</td>
<td>1.63</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.61</td>
<td>-1.83</td>
</tr>
<tr>
<td>Southampton</td>
<td>03/10/15</td>
<td>1.83</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.55</td>
<td>-2.38</td>
</tr>
<tr>
<td>Aston Villa</td>
<td>17/10/15</td>
<td>1.34</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.25</td>
<td>-2.13</td>
</tr>
<tr>
<td>West Ham</td>
<td>24/10/15</td>
<td>2.01</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.50</td>
<td>-2.62</td>
</tr>
<tr>
<td>Liverpool</td>
<td>31/10/15</td>
<td>2.07</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.48</td>
<td>-3.11</td>
</tr>
<tr>
<td>Stoke</td>
<td>07/11/15</td>
<td>2.07</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.48</td>
<td>-3.59</td>
</tr>
<tr>
<td>Norwich</td>
<td>21/11/15</td>
<td>1.43</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.30</td>
<td>-3.29</td>
</tr>
<tr>
<td>Tottenham</td>
<td>29/11/15</td>
<td>2.89</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.35</td>
<td>-3.63</td>
</tr>
<tr>
<td>Bournemouth</td>
<td>05/12/15</td>
<td>1.38</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.72</td>
<td>-4.36</td>
</tr>
<tr>
<td>Leicester</td>
<td>14/12/15</td>
<td>2.38</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.42</td>
<td>-4.78</td>
</tr>
<tr>
<td>Sunderland</td>
<td>19/12/15</td>
<td>1.32</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.24</td>
<td>-4.54</td>
</tr>
<tr>
<td>Watford</td>
<td>26/12/15</td>
<td>1.52</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.66</td>
<td>-5.19</td>
</tr>
<tr>
<td>Manchester United</td>
<td>28/12/15</td>
<td>2.95</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.34</td>
<td>-5.53</td>
</tr>
<tr>
<td>Crystal Palace</td>
<td>03/01/16</td>
<td>2.07</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.52</td>
<td>-5.02</td>
</tr>
</tbody>
</table>



20&nbsp;premiers matches de Leicester



<table width="516" height="218">
<tbody>
<tr>
<td>Adversaire</td>
<td>Date</td>
<td>Cote Pinnacle</td>
<td>Résultat</td>
<td>Gain/perte</td>
<td>Bénéfice/perte cumulé</td>
</tr>
<tr>
<td>Sunderland</td>
<td>08/08/15</td>
<td>1.99</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.50</td>
<td>0.50</td>
</tr>
<tr>
<td>West Ham</td>
<td>15/08/15</td>
<td>3.42</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.71</td>
<td>1.21</td>
</tr>
<tr>
<td>Tottenham</td>
<td>22/08/15</td>
<td>2.69</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.37</td>
<td>0.83</td>
</tr>
<tr>
<td>Bournemouth</td>
<td>29/08/15</td>
<td>3.57</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.28</td>
<td>0.55</td>
</tr>
<tr>
<td>Aston Villa</td>
<td>13/09/15</td>
<td>1.86</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.46</td>
<td>1.02</td>
</tr>
<tr>
<td>Stoke</td>
<td>19/09/15</td>
<td>3.10</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.32</td>
<td>0.69</td>
</tr>
<tr>
<td>Arsenal</td>
<td>26/09/15</td>
<td>4.55</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.22</td>
<td>0.47</td>
</tr>
<tr>
<td>Norwich</td>
<td>03/10/15</td>
<td>3.31</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.70</td>
<td>1.17</td>
</tr>
<tr>
<td>Southampton</td>
<td>17/10/15</td>
<td>5.10</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.20</td>
<td>0.98</td>
</tr>
<tr>
<td>Crystal Palace</td>
<td>24/10/15</td>
<td>2.21</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.55</td>
<td>1.52</td>
</tr>
<tr>
<td>West Bromwich Albion</td>
<td>31/10/15</td>
<td>2.70</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.63</td>
<td>2.15</td>
</tr>
<tr>
<td>Watford</td>
<td>07/11/15</td>
<td>1.88</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.47</td>
<td>2.62</td>
</tr>
<tr>
<td>Newcastle</td>
<td>21/11/15</td>
<td>2.58</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.61</td>
<td>3.23</td>
</tr>
<tr>
<td>Manchester United</td>
<td>28/11/15</td>
<td>3.26</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.31</td>
<td>2.93</td>
</tr>
<tr>
<td>Swansea</td>
<td>05/12/15</td>
<td>2.80</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.64</td>
<td>3.57</td>
</tr>
<tr>
<td>Chelsea</td>
<td>14/12/15</td>
<td>3.11</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.68</td>
<td>4.25</td>
</tr>
<tr>
<td>Everton</td>
<td>19/12/15</td>
<td>3.65</td>
<td>Victoire</td>
<td>0.73</td>
<td>4.97</td>
</tr>
<tr>
<td>Liverpool</td>
<td>26/12/15</td>
<td>4.00</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.25</td>
<td>4.72</td>
</tr>
<tr>
<td>Manchester City</td>
<td>29/12/15</td>
<td>4.25</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.24</td>
<td>4.49</td>
</tr>
<tr>
<td>Bournemouth</td>
<td>02/01/16</td>
<td>1.94</td>
<td>Absence de victoire</td>
<td>-0.52</td>
<td>3.97</td>
</tr>
</tbody>
</table>

<h4>À quel point les performances reposent-elles sur le hasard&nbsp;?</h4>

Désormais, une question se pose&nbsp;: doit-on s'attendre à ce que la surperformance de Leicester et la sous-performance de Chelsea par rapport aux attentes du marché se poursuivent&nbsp;? Si ces tendances résultaient essentiellement de facteurs de causalité comme le talent des joueurs et le style de direction sportive, nous pourrions nous attendre à une faible régression vers les attentes du marché, du moins jusqu'à ce que le marché ait complètement réévalué le niveau de talent de chacune de ces équipes. À l'inverse, si elles relevaient essentiellement du hasard, la régression vers la moyenne devrait être plus rapide et complète.

Afin de déterminer l'influence de la régression vers la moyenne (et par conséquent du hasard) sur le résultat des matches de football, nous avons ventilé nos données en deux moitiés (les phases aller et retour d'une saison) avant de les comparer. En cas de faible régression vers la moyenne, nous pourrions nous attendre à ce que des performances extrêmes lors de la phase aller soient tout simplement associées à des performances tout aussi extrêmes lors de la phase retour. 

Autrement dit, les performances perdureraient. À l'inverse, en cas de régression significative vers la moyenne, des performances extrêmes lors de la phase aller devraient afficher une faible corrélation avec des performances extrêmes lors de la phase retour.

Le graphique ci-dessous illustre cette corrélation pour les équipes de football de la Premier League et de la Football League anglaises sur les saisons&nbsp;2012/13 à&nbsp;2014/15. Chacun des 276&nbsp;points de données représente une paire de résultats aller/retour pour chaque équipe au cours d'une même saison. La ligne sombre représente la tendance moyenne de ces points de données.&nbsp;

Corrélation entre les performances aller et retour

<img src="/sites/default/files/media-image/regression-to-mean-betting-table.jpg" alt="regression-to-mean-betting-table.jpg" width="406" height="398" loading="lazy">

Comme vous pouvez le constater, la corrélation est quasiment inexistante et la régression vers la moyenne est quasiment parfaite. La valeur du carré du coefficient de corrélation linéaire, ou R2, dans un tel diagramme de corrélation définit le degré de contribution de la variabilité d'une variable à la variabilité de la seconde variable.

Une valeur égale à 1 est synonyme de parfaite corrélation, tandis qu'une valeur nulle indique une absence de corrélation. Ici, nous pouvons constater que la variabilité des performances sur la première moitié de saison ne contribue quasiment pas à la variabilité des performances sur la seconde moitié de saison. Autrement dit, il n'existe aucun lien de causalité entre les deux et l'écart par rapport aux attentes du marché est essentiellement une question de hasard.

Les 20&nbsp;équipes ayant le plus haut degré de sous-performance affichaient une performance moyenne de -4.05 au cours de la première moitié de saison. Leurs performances sur la seconde moitié ont régressé vers une moyenne de -0.01, une seule équipe affichant une performance plus mauvaise. Inversement, les 20&nbsp;équipes les plus surperformantes de la phase aller affichaient une performance moyenne de +3.71, qui a régressé vers +0.13 lors de la phase retour. Encore une fois, seule une équipe a affiché une performance plus extrême lors de la phase retour que lors de la phase aller.

Il est possible que l'évaluation des performances d'équipe sur l'ensemble d'une saison porte sur une période trop longue. De nombreux événements peuvent se produire en l'espace de 38&nbsp;matches (ou 46 dans le cas de la Football League) et s'attendre à la moindre persistance significative des performances entre les phases aller et retour d'une saison revient au mieux à prendre ses désirs pour des réalités.

En outre, on peut supposer que si le niveau de talent d'une équipe avait radicalement changé, le marché des paris commencerait à refléter ce changement dans les cotes avant la seconde moitié de la saison, garantissant ainsi que tout écart futur par rapport aux attentes soit de toutes façons moins extrême que précédemment, indépendamment de tout processus aléatoire.&nbsp;

Il serait peut-être possible de réduire cette influence en étudiant une période bien plus courte, par exemple de 12&nbsp;matches. En effet, de nombreux systèmes prévisionnels quantitatifs se fondent sur des périodes de cet ordre afin de fournir des indicateurs de performance pour les futurs matches.

Malheureusement, la corrélation entre les performances au cours des 6&nbsp;premiers matches et celles sur les 6&nbsp;matches suivants est tout aussi faible. Sur un total de 1&nbsp;596&nbsp;paires de corrélations possibles, la valeur du R2 était à nouveau nulle sur deux chiffres significatifs. Même sur une période limitée à 12&nbsp;matches, il semblerait que les performances d'une équipe de football par rapport aux attentes du marché soient quasiment entièrement une question de hasard.

<h4>Sagesse du marché des paris</h4>

Si nous réfléchissons à ce qu'un marché de paris comme celui offert par Pinnacle représente vraiment, les raisons pour lesquelles le hasard est un facteur d'une telle importance dans les résultats de paris de football deviendront évidentes. Nous ne sommes pas en train de dire que le résultat d'un match se résume à une question de hasard. Des équipes comme Arsenal, Manchester&nbsp;City ou Chelsea (le plus souvent) sont clairement meilleures que des équipes comme Norwich, Sunderland ou Bournemouth, et leur talent supérieur augmente leur probabilité de victoire future.&nbsp;

Nous disons plutôt que le marché des paris, grâce à l'ajustement des cotes de paris, prend en compte ce différentiel en matière de talent collectif. Les équipes perçues comme ayant une plus forte probabilité de victoire susciteront généralement un intérêt plus fort de la part des parieurs et leur cote sera donc plus faible. La cote joue ainsi le rôle d'une sorte de handicap compensant la différence de talent entre les équipes. En raison de ce processus de handicap, les résultats deviennent davantage une question de hasard.

Lorsqu'une foule de parieurs exprime, à travers ses paris, son opinion sur le résultat probable d'un match, elle arrive souvent à une évaluation relativement précise de la probabilité de ce résultat par le biais d'un processus semblable à celui d'équilibre du marché (où la demande des parieurs est compensée par l'offre des bookmakers). Ce phénomène est fort logiquement connu sous le nom de <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-psychology/wisdom-of-the-crowd-applied-to-betting">sagesse de la foule</a>.

Pinnacle est renommée pour certains des marchés de paris les plus avisés et les plus efficaces, ce qui constitue l'une des raisons pour lesquelles l'entreprise est capable d'offrir les meilleurs prix avec les marges les plus faibles. Cependant, un marché de paris n'est pas entièrement efficace en permanence, ce qui est particulièrement vrai dans la période suivant immédiatement son ouverture, lorsque relativement peu de parieurs ont exprimé leur opinion et que des erreurs de tarification peuvent survenir.&nbsp;

Les parieurs les plus malins tendent à effectuer leurs paris au cours de cette période à des cotes fréquemment meilleures qu'à <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-strategy/what-distinguishes-winning-from-losing-players">l'approche de la clôture</a>. Néanmoins, même les résultats de ces parieurs peuvent encore être dominés par le hasard à court terme. La connaissance du phénomène de régression vers la moyenne doit aider les parieurs à mieux comprendre les influences <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-strategy/how-does-luck-influence-short-term-betting">du hasard et du talent</a>.
Prêt à parier sur la Premier League anglaise (EPL) ? Pinnacle offre une gamme étendue de <a href="https://www.pinnacle.com/en/odds/match/soccer/england/england-premier-league?sport=True">cotes EPL</a> à faible marge disponibles sur&nbsp;une multitude de marchés différents.&nbsp;<a href="https://www.pinnacle.com/signup/desktop/en-GB?ico=menuopen#signup_homepage">Ouvrez un compte ici</a> ou, si vous êtes toujours en phase de découverte de l'univers des paris sportifs, jetez un œil à notre&nbsp;<a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles">page d'articles dédiés aux paris</a>&nbsp;qui vous aidera à vous lancer immédiatement.







<a href="https://www.pinnacle.com/signup/desktop/en-GB?ico=article_strategy&amp;icl=openaccount"><img src="/sites/default/files/media-image/strategy-openaccount.jpg" alt="strategy-openaccount.jpg" width="700" height="160" loading="lazy"></a>&nbsp;

summary

Leicester surperforme, Chelsea sous-performe : une situation vouée à perdurer ?

Les systèmes prévisionnels étant essentiellement fondés sur les performances antérieures, la compréhension de la régression vers la moyenne est cruciale pour les parieurs sportifs. La saison 2015-16 de Premier League ne manque pas de surprises jusqu'ici et une question se pose : les résultats extrêmes sont-ils durables ? Voici une analyse du point de vue statistique. 