Pinnacle

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

Joseph è un analista nel settore delle scommesse e gestisce il sito Web www.Football-Data.co.uk, che offre un archivio storico di risultati, statistiche delle partite e dati sulle quote. È anche l'autore di&nbsp;Fixed Odds Sports Betting: Statistical Forecasting &amp; Risk Management&nbsp;(2003),&nbsp;How to Find a Black Cat in a Coal Cellar: The Truth about Sports Tipsters&nbsp;(2013) e&nbsp;Squares &amp; Sharps, Suckers &amp; Sharks: The Science, Psychology &amp; Philosophy of Gambling&nbsp;(2016).

Joseph Buchdahl

Quando si parla di sistemi casuali (o quasi totalmente casuali), le variabili che risultano più estreme a una misurazione iniziale hanno una tendenza ad apparire meno estreme dopo una seconda misurazione. Questo fenomeno prende il nome di regressione verso la media. 







I risultati del Leicester nella prima parte della stagione 2015/16 di Premier League, ad esempio, potrebbero fruttargli una valutazione di squadra più alta rispetto al Chelsea, che nello stesso periodo ha fatto registrare prestazioni molto inferiori alle aspettative. Tuttavia, se gran parte di ciò che ha contribuito alle loro rispettive valutazioni nasce come conseguenza di fattori casuali, secondo il fenomeno della regressione verso la media tali valutazioni non sarebbero destinate a perdurare.







<h4>Misurare le prestazioni di una squadra</h4>







Uno dei metodi per misurare le prestazioni di una squadra consiste nell'accostare i suoi risultati alle aspettative del mercato. Per esempio, se la vittoria di una squadra è data a 2,00, ciò significa che il mercato ritiene che quella squadra abbia il 50% di probabilità di vincere (tralasciando l'influenza del margine del bookmaker). Vincendo, la squadra soddisfa le aspettative del mercato; se non riesce a vincere, le delude.
<blockquote>Quando si parla di casualità, le variabili che risultano più estreme a una misurazione iniziale hanno una tendenza ad apparire meno estreme dopo una seconda misurazione.</blockquote>







Tale approccio è qualitativamente simile al <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/soccer/brier-score-method-to-measure-surprises-in-premier-league">metodo di punteggio Brier</a>, che si occupa di calcolare quanto la prestazione di una squadra si allontana dal risultato previsto dalle quote. La differenza principale è che il nostro approccio ci permette di calcolare la direzione, oltre che la rilevanza, della deviazione dalle aspettative.







Vediamo come si sono comportati Leicester e Chelsea in confronto alle previsioni di Pinnacle nelle prime 20 partite della stagione di campionato 2015/16. Per ogni partita vinta, le squadre ricevono un punteggio modificato dal rischio pari a [1 – 1/quota], mentre per ogni partita non vinta ottengono un punteggio di [-1/quota]. 







Con l'avanzare della stagione, i punteggi vengono cumulati. Le tabelle qui sotto mostrano che il Leicester ha mostrato prestazioni molto superiori a quanto i mercati di Pinnacle avessero previsto, mentre il Chelsea si è comportato molto peggio.







Prime 20 partite del Chelsea















<table width="520" height="440">
<tbody>
<tr>
<td>Avversari</td>
<td>Data</td>
<td>Quote di Pinnacle</td>
<td>Risultato</td>
<td>Guadagno/Perdita</td>
<td>Totale guadagni/perdite</td>
</tr>
<tr>
<td>Swansea</td>
<td>08/08/15</td>
<td>1,39</td>
<td>Non vinta</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>Non vinta</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>Vinta</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>Non vinta</td>
<td>-0,73</td>
<td>-1,31</td>
</tr>
<tr>
<td>Everton</td>
<td>12/09/15</td>
<td>2,01</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,50</td>
<td>-1,81</td>
</tr>
<tr>
<td>Arsenal</td>
<td>19/09/15</td>
<td>2,45</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,59</td>
<td>-1,22</td>
</tr>
<tr>
<td>Newcastle</td>
<td>26/09/15</td>
<td>1,63</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,61</td>
<td>-1,83</td>
</tr>
<tr>
<td>Southampton</td>
<td>03/10/15</td>
<td>1,83</td>
<td>Non vinta</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>Vinta</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>Non vinta</td>
<td>-0,50</td>
<td>-2,62</td>
</tr>
<tr>
<td>Liverpool</td>
<td>31/10/15</td>
<td>2,07</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,48</td>
<td>-3,11</td>
</tr>
<tr>
<td>Stoke City</td>
<td>07/11/15</td>
<td>2,07</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,48</td>
<td>-3,59</td>
</tr>
<tr>
<td>Norwich</td>
<td>21/11/15</td>
<td>1,43</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,30</td>
<td>-3,29</td>
</tr>
<tr>
<td>Tottenham</td>
<td>29/11/15</td>
<td>2,89</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,35</td>
<td>-3,63</td>
</tr>
<tr>
<td>Bournemouth</td>
<td>05/12/15</td>
<td>1,38</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,72</td>
<td>-4,36</td>
</tr>
<tr>
<td>Leicester</td>
<td>14/12/15</td>
<td>2,38</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,42</td>
<td>-4,78</td>
</tr>
<tr>
<td>Sunderland</td>
<td>19/12/15</td>
<td>1,32</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,24</td>
<td>-4,54</td>
</tr>
<tr>
<td>Watford</td>
<td>26/12/15</td>
<td>1,52</td>
<td>Non vinta</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>Non vinta</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>Vinta</td>
<td>0,52</td>
<td>-5,02</td>
</tr>
</tbody>
</table>



Prime 20 partite del Leicester



<table width="516" height="218">
<tbody>
<tr>
<td>Avversari</td>
<td>Data</td>
<td>Quote di Pinnacle</td>
<td>Risultato</td>
<td>Guadagno/Perdita</td>
<td>Totale guadagni/perdite</td>
</tr>
<tr>
<td>Sunderland</td>
<td>08/08/15</td>
<td>1,99</td>
<td>Vinta</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>Vinta</td>
<td>0,71</td>
<td>1,21</td>
</tr>
<tr>
<td>Tottenham</td>
<td>22/08/15</td>
<td>2,69</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,37</td>
<td>0,83</td>
</tr>
<tr>
<td>Bournemouth</td>
<td>29/08/15</td>
<td>3,57</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,28</td>
<td>0,55</td>
</tr>
<tr>
<td>Aston Villa</td>
<td>13/09/15</td>
<td>186</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,46</td>
<td>1,02</td>
</tr>
<tr>
<td>Stoke City</td>
<td>19/09/15</td>
<td>3,10</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,32</td>
<td>0,69</td>
</tr>
<tr>
<td>Arsenal</td>
<td>26/09/15</td>
<td>4,55</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,22</td>
<td>0,47</td>
</tr>
<tr>
<td>Norwich</td>
<td>03/10/15</td>
<td>3,31</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,70</td>
<td>117</td>
</tr>
<tr>
<td>Southampton</td>
<td>17/10/15</td>
<td>5,10</td>
<td>Non vinta</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>Vinta</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>Vinta</td>
<td>0,63</td>
<td>2,15</td>
</tr>
<tr>
<td>Watford</td>
<td>07/11/15</td>
<td>1,88</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,47</td>
<td>2,62</td>
</tr>
<tr>
<td>Newcastle</td>
<td>21/11/15</td>
<td>2,58</td>
<td>Vinta</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>Non vinta</td>
<td>-0,31</td>
<td>2,93</td>
</tr>
<tr>
<td>Swansea</td>
<td>05/12/15</td>
<td>2,80</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,64</td>
<td>3,57</td>
</tr>
<tr>
<td>Chelsea</td>
<td>14/12/15</td>
<td>3,11</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,68</td>
<td>4,25</td>
</tr>
<tr>
<td>Everton</td>
<td>19/12/15</td>
<td>3,65</td>
<td>Vinta</td>
<td>0,73</td>
<td>4,97</td>
</tr>
<tr>
<td>Liverpool</td>
<td>26/12/15</td>
<td>4,00</td>
<td>Non vinta</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>Non vinta</td>
<td>-0,24</td>
<td>4,49</td>
</tr>
<tr>
<td>Bournemouth</td>
<td>02/01/16</td>
<td>1,94</td>
<td>Non vinta</td>
<td>-0,52</td>
<td>3,97</td>
</tr>
</tbody>
</table>

<h4>Quanto si può parlare di fortuna?</h4>

La domanda sorge spontanea: i risultati brillanti del Leicester e quelli pessimi del Chelsea nei confronti delle aspettative del mercato sono destinati a continuare? Se queste tendenze fossero soprattutto una conseguenza di fattori causali come l'abilità dei giocatori e la direzione tecnica, potremmo aspettarci solo una lieve regressione verso le aspettative del mercato. D'altro canto, se la responsabilità dei risultati ricadesse unicamente sulla fortuna, avremmo una regressione verso la media più rapida e completa.

Per calcolare l'influenza della regressione (e, implicitamente, della fortuna) sui risultati degli incontri calcistici, dividiamo i nostri dati in due metà, ovvero la prima e la seconda parte di una stagione, e poi li mettiamo a confronto. Se la regressione verso la media è bassa, possiamo pensare che le prestazioni estreme della prima parte della stagione siano più facilmente correlate ad altre simili prestazioni estreme nella seconda parte. 

Potremmo quindi dire che le prestazioni sono persistenti. Se invece la regressione è significativa, le prestazioni estreme della prima parte dimostrano scarsa correlazione con eventuali prestazioni estreme nella seconda metà della stagione.

Il grafico in basso illustra tale correlazione per le squadre calcistiche inglesi per le stagioni da 2012/13 a 2014/15 di Premier League e delle Football League. Ognuno dei 276 punti di rilevamento rappresenta una coppia di prestazioni prima parte-seconda parte per ciascuna squadra in una singola stagione. La linea scura rappresenta la tendenza media dei punti di rilevamento.&nbsp;

Correlazione fra le prestazioni della 1a e della 2a parte della stagione

<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">

Si noti che non esiste praticamente alcuna correlazione e che la regressione verso la media è quasi perfetta. In un tracciato di correlazione come questo, il valore di R2 definisce quanto la variabilità di una variabile possa spiegare la variabilità di una seconda variabile.

Un 1 implica una perfetta correlazione, mentre uno 0 implica una totale assenza di correlazione. Qui possiamo vedere che la variabilità nelle prestazioni della prima metà della stagione in pratica non spiega alcuna delle variabilità nelle prestazioni della seconda metà: tra le due parti non esiste quindi alcun nesso di causalità, e la deviazione dalle aspettative del mercato è essenzialmente frutto di fortuna.

Le 20 squadre che più hanno deluso le aspettative hanno registrato una prestazione media pari a -4,05 nella prima parte di una stagione. Nella seconda parte la loro prestazione è regredita fino a -0,01, e solo una squadra ha peggiorato. Al contrario, le 20 squadre che più hanno soddisfatto le aspettative in una qualsiasi prima parte di stagione hanno registrato una prestazione media di +3,71, regredita a +0,13 nella seconda metà. Anche in questo caso solo una squadra ha mostrato una prestazione più estrema nella seconda parte rispetto alla prima.

Forse un'intera stagione è un lasso di tempo troppo lungo per valutare le prestazioni di una squadra. In 38 partite (o 46 nella Football League) possono succedere molte cose, e sperare in una qualsiasi persistenza significativa nelle prestazioni tra la prima e la seconda parte di una stagione è mero ottimismo.

In più, si può aggiungere che se il livello di abilità di una squadra cambia oggettivamente, nella seconda parte della stagione tale cambiamento inizierebbe a riflettersi nelle quote del mercato: le successive deviazioni dalle aspettative sarebbero quindi meno estreme, a prescindere dai processi casuali.&nbsp;

Potremmo provare a ridurre questo influsso prendendo in esame un lasso di tempo più breve, per esempio 12 partite. Molti sistemi di previsioni quantitative si basano infatti su brevi periodi per fornire indicatori di prestazione per gli incontri successivi.

Sfortunatamente, la correlazione fra le prestazioni delle prime 6 partite e quelle delle 6 successive è altrettanto debole. Su un totale di 1.596 coppie di correlazioni possibili, R2 risulta essere nuovamente 0,00 su due cifre significative. Sembra quindi che anche in un lasso di tempo di 12 partite le prestazioni di una squadra rispetto alle aspettative del mercato siano quasi totalmente decise dal caso.

<h4>La sagezza del mercato</h4>

Se pensiamo a cosa rappresenta realmente un mercato di scommesse come quello offerto da Pinnacle, sarà più facile capire perché la fortuna incarna un fattore estremamente rilevante nei risultati degli incontri calcistici. Con questo non vogliamo affermare che il risultato di una partita sia dettato unicamente dal caso. È ovvio che squadre come Arsenal, Manchester City e Chelsea (la maggior parte delle volte) sono superiori a club come il Norwich, il Sunderland e il Bournemouth, e tale differenza in abilità aumenta le loro probabilità di vittoria.&nbsp;

Intendiamo invece dire che il mercato, tramite le modifiche alle quote di scommessa, prende già in considerazione le differenze di abilità fra le squadre. Le squadre che si ritiene abbiano una maggior probabilità di vincere sono considerate generalmente più interessanti ai fini delle scommesse. Per questo motivo le loro quote saranno più basse. Le quote agiscono a tutti gli effetti come un tipo di handicap per la differenza di abilità fra le squadre. I risultati, filtrati da questo "processo di handicap", diventano quindi maggiormente dipendenti dal fattore fortuna.

Quando più scommettitori puntano e quindi esprimono la propria opinione sul risultato di un incontro, spesso si giunge a una stima piuttosto precisa della probabilità di un certo risultato, tramite un processo analogo alla cosiddetta compensazione del mercato (in cui la domanda viene bilanciata dall'offerta). Questo fenomeno prende il prevedibile nome di <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-psychology/wisdom-of-the-crowd-applied-to-betting">Saggezza del pubblico</a>.

Pinnacle è noto per vantare alcuni dei mercati più "saggi" ed efficienti, e questo è uno dei motivi per cui è in grado di offrire i prezzi migliori con i margini più bassi. Tuttativa un mercato non è sempre totalmente efficiente. Ciò è particolarmente vero nel periodo immediatamente successivo alla sua apertura, ovvero nel momento in cui pochi scommettitori hanno espresso il proprio parere e possono verificarsi degli errori nel prezzo.&nbsp;

È in questo periodo che gli scommettitori più astuti tendono a piazzare le proprie puntate con quote che spesso risultano essere più lunghe <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-strategy/what-distinguishes-winning-from-losing-players">rispetto a quelle di chiusura</a>. In ogni caso, a prescindere dall'abilità degli scommettitori, è indubbio che i risultati a breve termine possono anche essere decisi dalla mera fortuna. La conoscenza del fenomeno della regressione verso la media può però aiutare i giocatori a comprendere meglio l'influenza di <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-strategy/how-does-luck-influence-short-term-betting">fortuna e abilità</a>.
E tu, sei pronto a puntare sulla Premier League? Pinnacle offre molte&nbsp;<a href="https://www.pinnacle.com/en/odds/match/soccer/england/england-premier-league?sport=True">quote sulla Premier League</a> a basso margine disponibili su&nbsp;una serie di mercati diversi.&nbsp;<a href="https://www.pinnacle.com/signup/desktop/en-GB?ico=menuopen#signup_homepage">Apri subito un conto qui</a>, oppure, se sei appena entrato nel mondo delle scommesse, dai un'occhiata alla nostra utilissima&nbsp;<a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles">pagina di articoli sulle scommesse</a>&nbsp;che ti aiuterà a iniziare subito alla grande.







<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

I risultati brillanti del Leicester e quelli pessimi del Chelsea continueranno?

I sistemi di previsione si basano fortemente sulle prestazioni passate, quindi per gli scommettitori comprendere il concetto di regressione verso la media è fondamentale. Finora la stagione 2015-16 di Premier League è stata piena di sorprese ed è quindi lecito domandarsi: possiamo aspettarci risultati estremi? Ecco cosa ci rivelano le statistiche. 