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Scommettere in un mercato di nicchia spesso consente di trovare valore. Si può trarre vantaggio da qualsiasi mercato minore. Ad esempio se si ha una conoscenza approfondita delle quote sulla pallamano o una vasta esperienza di scommessa sul baseball giapponese. Se si è più esperti del bookmaker, si possono vincere somme importanti.  Ottieni i migliori consigli e le statistiche più utili sulle scommesse Migliora

Quote sul calcio

Anche se sarà difficile trovare un bookmaker che non raccolga una grande mole di dati per definire le proprie quote per le scommesse sul calcio, abbandonare i mercati standard 1X2 e Handicap potrebbe darti la possibilità di sfruttare una visione diversa. Continua a leggere per scoprire come puoi trarre vantaggio dalle scommesse sui calci d'angolo.

Le scommesse sui calci d’angolo nel calcio: valore in un mercato meno conosciuto

La distribuzione di Poisson è un concetto matematico che trasforma le medie aritmetiche in probabilità per diversi risultati utilizzando una distribuzione. Ad esempio, se sappiamo che il Manchester City ha una media di 1,7 reti segnate per partita, la formula di Poisson ci informa che con questa media i Citizens hanno una probabilità del 18,3% di non segnare reti, del 31% di segnare una rete, del 26,4% di segnare 2 reti e

La distribuzione di Poisson, abbinata ai dati storici, offre un metodo semplice e affidabile per calcolare il punteggio più probabile nelle scommesse in una partita di calcio e si può applicare alle scommesse. Questa semplice guida mostra come calcolare il valore di "Attacco" e "Difesa" oltre a un'utile scorciatoia per calcolare i valori della distribuzione di Poisson. In pochissimo tempo sarai in grado di prevedere i punteggi delle partite di calcio utilizzando la distribuzione di Poisson.

La distribuzione di Poisson: prevedere il risultato nelle scommesse sul calcio

  Valore previsto La somma che uno scommettitore può aspettarsi di vincere o perdere se scommette sulle stesse quote molte volte si calcola attraverso una semplice equazione in cui si moltiplicano le probabilità di vincita con la somma che è possibile vincere per scommessa e sottraendo la probabilità di perdere moltiplicata per la somma persa per scommessa.  Glossario►   Ecco un semplice esempio di

Il valore previsto di una scommessa esprime quanto ci si può aspettare di vincere (in media) per ciascuna scommessa, ed è quindi uno dei calcoli più utili che uno scommettitore possa effettuare quando mette a confronto le quote dei bookmaker. Come si può calcolare il valore previsto nelle scommesse sportive per prevedere le proprie vincite? Scoprilo continuando a leggere.

Come calcolare il valore previsto

Comprendere a fondo i vari tipi di scommessa è fondamentale per incrementare i profitti nel tennis poiché ciò permette di scegliere le opzioni preferite con cui giocare. La scommessa base nel tennis consiste nel puntare sul vincitore dell'incontro. In questo caso, si scommette sul giocatore che riuscirà a battere il suo avversario e passare al turno successivo. Osserviamo, per esempio, l'incontro tra Murray e De Schepper giocato in occasione della Hyunday Hopman

Gli Australian Open sono ormai alle porte: è il momento perfetto per analizzare e comprendere alcuni dei tipi di scommesse più comuni del tennis e scoprire quali di queste offrono le migliori possibilità di profitto. Una marcia in più per il primo torneo del Grande Slam del 2016.

Guida alle scommesse con handicap sul tennis

Dominic è professore presso il Dipartimento di Matematica alla University of Leicester e assistente presso la University of Malta. È socio iscritto all'albo degli Attuari e le sue ricerche si concentrano sull'analisi sportiva e sulle formule derivate nel mondo della finanza e delle scommesse. La sua applicazione delle strategie matematiche a specifici sport si è rivelata uno strumento inestimabile per gli scommettitori.

Dominic Cortis

In un&nbsp;<a href="[[url:Articles~Detail|Sport=betting-strategy|ArticleKey=how-to-build-a-betting-model]]">precedente articolo</a> abbiamo spiegato come costruire un modello per le scommesse: ora faremo un passo avanti fornendo un esempio pratico.

Per questo esempio useremo un tipo di approccio simile al cosiddetto "ciclo di controllo attuariale", un sistema di valutazione quantitativa del rischio utilizzato da molte compagnie assicurative. I punti principali sono cinque:

<ul>
<li>Definizione del problema</li>
<li>Creazione della soluzione</li>
<li>Monitoraggio dei risultati</li>
<li>Professionalità</li>
<li>Agenti esterni</li>
</ul>

Di seguito suddividiamo queste caratteristiche in passaggi più piccoli, esemplificandoli.

Va detto che il nostro modello di esempio è molto semplice e non ne consigliamo l'utilizzo: si tratta unicamente di un esempio per mostrare il ragionamento alla base di ciascun passaggio.

<h3>Punto 1: Specificare lo scopo del modello per le scommesse</h3>

Il nostro scopo è calcolare i risultati delle partite di Premier League per verificare se siamo in grado di prevederli più accuratamente del bookmaker.

<h3>Punto 2: Selezionare un metodo di misurazione</h3>

Dal momento che il nostro scopo è prevedere i risultati di Premier League, il metodo di misurazione che adotteremo sarà la probabilità di vittoria in casa, di vittoria in trasferta e di pareggio.

<h3>Punto 3: Raccogliere, raggruppare e modificare i dati</h3>

Decidiamo di considerare solo i dati riguardanti il campionato e di non effettuare modifiche.

I dati raccolti saranno i punteggi di questa stagione e i relativi risultati.

<h3>Punto 4: Decidere la forma del modello</h3>

Ai fini del nostro esempio per il calcolo della probabilità di un risultato, useremo un semplice modello che si rifà ai tre precedenti incontri di ciascuna squadra.

I risultati saranno calcolabili tramite una semplice proporzione. Immaginiamo che la squadra di casa abbia vinto le sue tre precedenti partite, mentre la squadra in trasferta ha totalizzato una sconfitta, una vittoria e un pareggio.

Il rapporto "vittoria in casa:pareggio:vittoria in trasferta" sarebbe quindi 4:1:1 con una probabilità di 4/6 =2/3 = 66,66% per una vittoria in casa e di 16,66% (1/6) per gli altri due risultati.

Si tratta di un modello molto grezzo, ma il nostro scopo è concentrarci sui passaggi e non sul modello vero e proprio. Chiamiamolo "modello a 3 rapporti".

<h3>Punto 5: Conoscere i presupposti</h3>

Il nostro "modello a 3 rapporti" ha diversi presupposti che vanno testati separatamente:
<ul>
<ul>
<li>La scala della differenza reti o i goal segnati non hanno effetto sulla probabilità di vittoria</li>
</ul>
</ul>

<ul>
<ul>
<li>Non esistono differenze tra i risultati in casa e in trasferta (cosa che sappiamo non essere vera, come abbiamo visto <a href="[[url:Articles~Detail|Sport=betting-strategy|ArticleKey=how-to-use-standard-deviation-for-betting]]">qui</a>.)</li>
</ul>
</ul>

<ul>
<ul>
<li>Non esistono fattori esterni che influenzino i risultati, come gli incontri di coppa</li>
</ul>
</ul>

<ul>
<li>Non ci sono stati cambiamenti significativi nelle squadre nelle ultime tre partite</li>
</ul>
<h3>Passo 6: Costruire il modello per le scommesse sportive</h3>

Immaginiamo di costruire il modello in Excel.

<h3>Passo 7: Testare il modello</h3>

Possiamo retrotestare il "modello a 3 rapporti" sulle partite di Premier League del Leicester nel 2014. Dal momento che sono stati promossi dalla Championship la stagione precedente, ignoreremo i primi tre incontri.

Durante il test ci imbatteremo in alcuni problemi:

In alcuni casi non ci sono pareggi. Per esempio, in occasione della partita contro l'Hull in trasferta, il Leicester aveva perso i tre incontri precedenti, mentre l'Hull ne aveva vinto uno e persi due. Dobbiamo presumere che la probabilità di pareggio sia pari a zero? Oppure dovremo effettuare delle modifiche? Ciò significa che dovremo rivedere i passaggi da 4 a 6.

Se avessimo usato solo le partite in casa per la squadra di casa e solo le partite in trasferta per la squadra ospite, il risultati del modello sarebbero stati molto diversi? E se usassimo 2, 5 o 10 partite invece di 3? E se inserissimo anche gli incontri di coppa?

Questi risultati andranno testati usando presupposti diversi per calcolare quanto i nostri calcoli siano sensibili a ciascuno di essi. Più i risultati sono variegati, più dovremo effettuare test rigorosi (tornano al passaggio 5).

<h3>Passo 8: Monitorare i risultati</h3>

Ipotizzando che il nostro modello sia corretto, non dovremo dimenticarci di aggiornarlo con il passare del tempo. Questo ci riporta al punto di partenza.

Questo articolo vi ha fornito degli esempi su come costruire un modello seguendo i passaggi del ciclo di controllo attuariale.&nbsp;

summary

Come creare un modello per le scommesse

Questo articolo sulle strategie di scommessa illustra ai giocatori come costruire un modello di scommesse fornendo esempi per mostrare il ragionamento dietro ogni passaggio.