5 15, 2018
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なぜWorld Cupのベットはデータ解析の難易度が高いのか?

データ志向のWorld Cupベット戦略の問題

定性的アプローチには限界があるのか?

World Cup問題に解決法はあるか?

なぜWorld Cupのベットはデータ解析の難易度が高いのか?

World Cupは、世界のサッカーにおいてまさしく最大のイベントです。4年に1回開催され、ファンはロシアで1か月に渡って繰り広げられる64試合を心待ちにしています。しかし、トーナメントはしばしばベッターを悩ませるものです。World Cupでのベットが難しい理由は何でしょうか?詳しくは続きをお読みください。

以前の記事でMark Taylorは、 (勝者を含む)正確な2018 World Cup予想を試みるためのアプローチと、このようなアプローチにおける限界について説明しました。この記事では後者に焦点を当てます。ここでは、定量的アプローチ・定性的アプローチにおける限界について触れます。 

モデルから得られる結果はプロセス次第です。

どんなモデルも結果のテストとモニタリングの繰り返しプロセスであると言ってよいでしょう。以前の記事でもお伝えした通り、判断と創造性はモデルを構築するどのプロセスにおいても重要な要素です。

World Cupは4年に1度の大会のため、おのずと結果のテストとモニタリングが制限されてしまいます。定量的アプローチは、真の完璧な結果を得るものではありません。実際の結果は数字によりシミュレーションまたは説明される創造的なプロセスです。

また、定量的モデルは、一連の仮定、そして過去のデータに基づきます。問題は、World Cupでは予選ステージで収集されたデータであっても、値が陳腐化してしまうことです。

過去のチームパフォーマンスを使用したケースを見てみましょう。強さが異なるチームとそれぞれが対戦することから、予選ステージのデータはそれほど重要ではありません。例えば、パナマがアメリカに勝ちCONMEBOLラウンドを突破したとしても、パナマはUEFAの予選グループを勝ち抜けるでしょうか?

データの量が足りないため、(多くの数字を使用した)アルゴリズム重視のアプローチでは、毎週行われる通常のサッカーリーグほどのメリットが得られません。

これは、ヨーロッパ予選がより厳しいものとなることをほのめかすものではありません。これはただグループステージの影響とは非常に異なるものです。さらに、予選の試合は2年間に渡って行われ、チームの成績はかなり上下するでしょう。選手は、1年において能力も変化し、怪我にみまわれることもあるかもしれません。

FIFAチームランキングを使用してこの変化の調整を試みることも可能かもしれませんが、非現実的であると思われます。FIFA 2018のシミュレーションは信頼できそうで、より予測しやすいデータです。

一部の高度なモデルは選手固有のパラメーターを使用します。これらのモデルは非常に複雑になる傾向にありますが、より高精度の予想が得られます。しかし、選手のパフォーマンスはチームの構造によって異なり、クラブ内でのセッティングでプレイする時は優秀でも、ナショナルチームではそれが発揮できない場合もあります。

World Cupでパフォーマンスが期待されたメッシへのプレッシャーは、アルゼンチンチームにおけるバルセロナチームメイトがいなかったことからさらに大きくなりました。モハメド・サラーは確かに今シーズン素晴らしかったですが、エジプトチームにおいても同様のパフォーマンスを発揮できるとは限りません(私は個人的にはエジプトチームが活躍することを望んでいますよ)。

過去のWorld Cupデータを使用してチーム固有のパラメーター(得点強度)を算出することは、同様の理由から難しいでしょう。チームは4年の間に大きく変わるものです。現にこれまでにも、World Cupの決勝進出者が次のWorld Cupではふるわないという大番狂わせもありました。チーム監督とプレイスタイルも時間と共に変わっていくでしょう。

定性的アプローチには限界があるのか?

1970年のブラジル、1974年のオランダ(残念ながら勝利は逃しましたが)、2010年のスペインといった伝説的なチームは、定性的予測を含む他のアプローチにも影響を与えます。

数か月前に共著で発表した論文(A Public (Mis)interpretation of Brazil’s World Cup Performance「ブラジルのWorld Cupパフォーマンスにおける人々の理解(誤解)」)において、私たちは2014 World Cupにおけるブラジルのオッズを予想しました。ご参考までに論文を要約すると、ブラジルの試合後アウトライトオッズは試合前オッズより高くなるというものです。

チームは4年の間に大きく変わるものです。現にこれまでにも、World Cupの決勝進出者が次のWorld Cupではふるわないという大番狂わせもありました。 

この共著論文では、ブラジルがWorld Cupで勝利する確率は、World Cup開始前は25%、カメルーンと対戦し、グループステージを通過した後は18%となりました。最初のトーナメントのキックオフでは最大27%でした。

後になって振り返ってみると、前回World Cupでのブラジルは、以前の大会で見られたような伝説的チームではありませんでした。しかし、ベッターは、印象に囚われすぎ、アンカリングバイアスから抜け出せていないようでした。

ブラジルの各試合の後にこのバイアスは修正を余儀なくされますが(そのため試合後オッズは高くなります)、次の試合が始まるとすぐに忘れられてしまいます。

また、予測の不正確さを引き起こす要素は他にもあります。これは心理学用語では「自信過剰バイアス」と呼ばれるもので、率直に言えば「うぬぼれ」と言ってよいでしょう。成功するか失敗するかを問わず、自身の能力を過信するスポーツベッターは数多く存在します。おそらく私もその一人でしょう。

「Leicesterはリーグで勝利できない」、「Chelseaがトップ4に入るのは確実なベット」、「Juventusはチャンピオンズリーグで勝利する」といった(発言者の自信すら伴った)やっかいな発言を耳にする(またはそのような会話に参加する)機会が多くなっています。これこそが自信過剰バイアスです。

World Cup問題に解決法はあるか?

定量的アプローチには限界があり、定性的アプローチにはバイアスが存在するとしたら、正確なWorld Cup予想を行う科学的な方法はないのでしょうか?

問題は、World Cupでは予選ステージで収集されたデータであっても、値が陳腐化してしまうことです。

しかし、これはおそらくメリットとなりえます。データの量が足りないため、(多くの数字を使用した)アルゴリズム重視のアプローチでは、毎週行われる通常のサッカーリーグほどのメリットが得られません。また、World Cupはベッターにとって娯楽的でエキサイティングなものです。

どんな予想であっても、その目的は相対的に正確であればよく、厳密に正確である必要はありません。例えば職場などで予想を立てて賭けをする場合などは(Scoragol.comで無料Excelファイルを使用できます)ぜひクリエイティブになることをお勧めします。クリエイティブになりすぎてもいけませんが。

半分の参加者がドイツが勝利する方に賭けてたら、そこには賭けないことをお勧めします(かといってパナマが勝利する方に賭けるべきでもありませんが)。市場で勝つには、様々な「もしも」を考慮することが重要です。定性的モデルを使用している場合はただ一つのパラメーターセットに頼るのではなく、これらが変化にどれだけ対応できるかテストしてください。

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