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ブラックジャックのサイドベットとは? サイドベットとはブラックジャックのラウンドで行うボーナスベットであり、プレイヤーの勝ちまたはディーラーの勝ち以外の結果に賭けるものです。大部分のサイドベットは、ラウンドの始めでカードが配られる前に、通常のベットと一緒に賭けられます。多くのサイドベットには大抵、ディーラーに勝った場合の単純な2:1配当より払い出しの多い固定オッズがあります。 利用できるブラックジャックのサイドベットは? ブラックジャックで利用できるサイドベットには、何百とは言わないまでも何十もの種類があり、特に人気が高いのは次のようなものです。 インシュアランスベット ディーラーの表向きのカードがエースであり、ディーラーがブラックジャックになると考えられる場合、プレイヤーはインシュアランスベットを賭けることができます。ブラックジャックのインシュアランスベットに関する詳細はこちらをご覧ください。 21+3 21+3ベットは、プレイヤーの最初の2枚のカードと、ディーラーの表向きのカードが対象です。この3枚のカードが、ポーカーと同じような以下の組み合わせになるかどうかに賭けます。   フラッシュ：3枚のカードが同じスーツである場合(例：ダイヤの4、9、クイーン)。この配当は通常5:1です。 ストレート：3枚のカードがスーツ不問で連番の場合(例：スペードの5、クラブの6、ハートの7)。この配当は通常10:1です。 スリーカード：3枚のカードがスーツ不問で同じ数字の場合(例：キングが3枚)。この配当は通常30:1です。 ストレートフラッシュ：3枚のカードが同じスーツで連番の場合(例：スペードの6、7、8)。この配当は通常40:1です。 スーテッドトリップス：3枚のカードが同じスーツで同じ数字の場合(例：ハートの9が3枚)。この配当は通常100:1です。    パーフェクトペア パーフェクトペアのサイドベットは、最初の2枚の手札がミックスペア、カラーペア、またはパーフェクトペアのいずれかであることに賭けるものです。   ミックスペア：2枚のカードが、同じ数字で色が違う(赤と黒である)ペアになっている場合(例：ハートの7とスペードの7)。この配当は通常5:1です。 カラーペア：2枚のカードが、同じ数字かつ同じ色でスーツが違うペアになっている場合(例：クラブのクイーンとスペードのクイーン)。この配当は通常10:1です。 パーフェクトペア：2枚のカードが同じスーツで同じ数字のペアになっている場合(例：ダイヤの3が2枚)。この配当は通常30:1です。    イージーマッチ このサイドベットは、最初の手札2枚が同じスーツであることに賭けるものです。イージーマッチの配当は通常、シングルデッキゲームで3:1、マルチデッキゲームでは5:2です。 ロイヤルマッチ このサイドベットは、最初の手札2枚が同じスーツのキングとクイーンであることに賭けるものです。ロイヤルマッチの配当は通常、シングルデッキゲームで10:1、マルチデッキゲームでは25:1です。 オーバー/アンダー13 これは、最初の手札2枚の合計が13より大きいか小さいかに賭ける、わかりやすいベットです。エースは1として計算し、数が13の場合は一般的に負けとなります。この配当は通常10:1です。 スーパーセブン これは、手札に7が何枚含まれるかについてのベットです。最初のカードが7である場合、配当は通常3:1です。最初の2枚が7である場合、配当は通常、異なるスーツであれば50:1、同じスーツであれば100:1です。ヒットして配られた3枚目も7である場合、配当は通常、異なるスーツであれば500:1、同じスーツであれば5000:1です。 ラッキーレディー このベットでは、最初の手札2枚の合計が20になるかどうかに賭けます。カードの数字の合計が20である場合、配当は通常、異なるスーツであれば4:1、同じスーツであれば10:1、同じスーツの同じ数字であれば25:1です。 カードが2枚ともハートのクイーン(「ラッキーレディ」)である場合、配当は通常200:1 です。さらに、カードが2枚ともハートのクイーンであり、かつディーラーがブラックジャックとなった場合、配当は通常1000:1です。 ペアスクエア このサイドベットは、最初の手札2枚が同じ数字のペアであることに賭けるものです。異なるスーツのペア(例：ハートの7とスペードの7)である場合、配当は通常10:1ですが、同じスーツのペア(例：クラブの10が2枚)である場合、配当は通常15:1です。 ラッキーラッキー このベットでは、最初の2枚の手札とディーラーの表向きのカードが、以下の特定の数字または組み合わせになるかどうかに賭けます。 ラッキーラッキーの配当 

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サイドベットを利用すると、刺激的な方法でブラックジャックのゲームがさらに面白くなると同時に、勝つための方法も大きく増えます。サイドベットとはどんなものでしょうか? 利用できるサイドベットは? サイドベットに価値はあるでしょうか? 詳しくは続きをお読みください。

ブラックジャックのサイドベットの解説

ベットではニッチマーケットに結構値打ちがあるものです。これはハンドボールベットの専門家による知識や、日本の野球でのベットでの幅広い経験から言えることです。ブックメーカーが持っていない知識を獲得できれば、お金を稼ぐチャンスが生まれます。 また興味を持っていて、利益を生む可能性があるベットもいいでしょう。一部のもっと人気のあるマーケットよりも少しは信頼できる予測がしやすいからです。  サッカーのベットについての最高のアドバイスと統計データを得る 最新の専門家の記事を読んでベットに活かす Pinnacleをフォロー  コーナーキックにベットする理由  サッカーのコーナーベッティングは近年ますます人気が高まってきています。ブックメーカーが十分な知識を持っていない、あるいは細部まで注意を払っていないようであれば、ベッターが優位に立てるチャンスがあります。さらに、ライブでのコーナーベッティングにおけるオッズの変動も、賢明なベッターがこの特殊なマーケットを選ぶ理由になっています。 サッカーのコーナーキックのベッティングは、1X2やハンディキャップなどのマーケットとは全く異なるのです。試合の結果は各チームのコーナーキックの回数と相関がある可能性がありますが、毎回そうとは限りません。サッカーはあまり点が入らないスポーツなので、他の競技と比べて引き分けや弱いチームが勝つことが多くなります。しかしコーナーキックの回数は得点よりずっと多いでしょうし、チームの実力をより正確に反映していそうです。 試合の結果は各チームのコーナーキックの回数と相関がある可能性がありますが、毎回そうとは限りません。 ゴールは滅多に決まりませんが、試合でのコーナーキックは平均すると10回から11回あります。また、いわゆる大番狂わせと言うか、非常に弱いチームが勝つことはあり得ますし、実際に起こりますが、コーナーキックの回数は前評判通りの場合が多いようです。 サッカーのプレミアリーグの2016/17から2020/21までの5シーズンでは、1,900試合のうち1,057試合(55.6%)で実力が上と目されるチームが勝ちましたが、1,208 (63.6%)試合で実力のあるチームがより多くコーナーキックのチャンスを得たのです。 試合でどちらのチームがより多くのコーナーキックを得るのかをストレートベットすることはできませんが、一般に手に入るデータを使って、開いているマーケットでベットに勝つ可能性を得ることはできます。  コーナーベッティングの方法  Pinnacleはヨーロッパの主要なサッカーリーグとChampionsリーグにおいて、コーナーベット用に2種類のマーケット、&nbsp;TotalとHandicapを用意しています。 Totalコーナーベッティングの説明 このマーケットでは、ブックメーカーは試合でのコーナーキックの総数を予想して設定し、ベッターはその数より多いか少ないかを選択してベットします。 Totalコーナーベッティングの例： Wolves対Arsenal戦、2022年2月10日 コーナーキックが10より多い(11以上)：1.909 コーナーキックが10より少ない(9以下)：1.917 今シーズンのWolvesの試合では、この試合前までは毎試合で平均10.0回のコーナーキックがあり、一方Arsenalの平均は10.3回でした。よってブックメーカーの選択は論理的で、ベッターは慎重に判断する必要がありました。この試合では11回のコーナーキックがあったので、ラインは程よく選択されていたと言え、結果はどちらにも簡単にころぶ可能性がありました。 ただ後ほど検討しますが、このマーケットでのベット選択の手引きとなるものを見出すことができます。 &nbsp; Handicapコーナーベッティングとは? このベットは他の種類のハンディキャップベットと同じ形式にならいます。実際には一方の不利なチームにアドバンテージを与えて可能性を五分五分にし、相手方のチームにもその逆を行い、オプションとオッズはスライド制になります。 Handicapコーナーベッティングの例を、同じWolves対Arsenalの試合で見てみましょう。 Wolves +0.5コーナーキック：1.961 Arsenal -0.5コーナーキック：1.869 この例では、Arsenalにベットして勝つにはWolvesより少なくとも1回以上多くコーナーキックのチャンスを得なければなりません。Wolvesに賭ける場合、少なくともArsenalと同数だけコーナーキックが得られればベットに勝つわけです。 この試合までの2021/22年のArsenalの平均コーナーキック数の1試合あたりの差異は0.4で、Wolvesは-1.5でした。それから考えると、Arsenalにベットするのが合理的な選択となります。 にもかかわらず、正解となったのはWolvesへのベットでした。彼らは7回のコーナーキックを得ましたが、Arsenalは4回でした。なぜこのような意外な結果が出たかについては、後ほど試合の統計データの関連性について考慮する際に見ていきます。 コーナーベッティングの分析  サッカーのコーナーキックは、さまざまなシナリオの中で生まれます。コーナーキックが何本かまとまって発生することは広く知られています。これはコーナーキックの後に必ず次のコーナーキックが続くというわけではありません。短時間のうちに2～3本、あるいはそれ以上のコーナーキックが続けて生まれる場合があるということです。   参考記事：正しいスコアベッティング&nbsp;   コーナーベッティングの方法がわかったら、次はどちらのチームがコーナーキックを獲得し、どちらのチームがコーナーキックを受ける可能性が高いかを予想します。コーナーキックを獲得するうえで、明らかに大きな要因となるのがシュートです。シュート本数の多さは攻撃を支配していることを示す指標であり、相手側にボールが当たってコースが変わったりして、コーナーキックとなることが多いのです。&nbsp; 以下の表はプレミアリーグチームの2014/15から2018/19シーズンまでの1試合あたりの平均シュート数を示しています。&nbsp;  

サッカーのオッズ

サッカーではどういうわけか、コーナーキックが最もエキサイティングな出来事のひとつとなっています。ゴールにつながる可能性はわずか3%ほどですが、攻撃側のチームのファンは、そのチャンスをものにすると間違いなく雄叫びを上げて喜び、チームを鼓舞します。 コーナーキックにベットする場合、どうすれば有利になるのか、よく読んで確かめてください。

サッカーのコーナーベッティング：知名度が低いマーケットの価値

ポアソン分布は、分布全体で平均値を変数結果の確率に換算する数学の概念です。例えばManchester Cityの1試合平均ゴール数が1.7ゴールだとした場合、この情報をポアソン分布の方程式に当てはめると、Manchester Cityが0ゴールになる確率は18.3%、1ゴールは31%、2ゴールは26.4%、3ゴールは15%になることがわかります。 ポアソン分布 - スコアラインの確率を計算する ポアソンを使って最も可能性が高い試合のスコアラインを計算する前に、各チームがその試合で得点しそうな平均ゴール数を計算する必要があります。これは、各チームの「攻撃力」と「守備力」を求めて比較することで計算できます。 結果の確率の算出方法がわかれば、自分で出した結果とブックメーカーのオッズを比較し、バリューを見出すことが可能です。 攻撃力および守備力を計算する時に、代表的なデータ範囲を選択することは極めて重要です。範囲が長すぎれば、データはチームの現在の強さと関連性がなくなり、短すぎれば異常値によってデータは偏ってしまう場合があります。2015/16年のEPLシーズンに各チームが戦った38試合なら、&nbsp;ポアソン分布を適用するのに十分なサイズのサンプルとなるでしょう。 攻撃力の計算方法 昨シーズンの結果に基づいて攻撃力を計算する第一歩は、1チーム、1ホームゲーム、および1アウェイゲームあたりで獲得した平均ゴール数を求めることです。 昨シーズンに獲得した合計ゴール数をプレーした試合数で割ることで、これを計算します。  ホームで獲得したシーズンゴール / 試合数（シーズン中） アウェイで獲得したシーズンゴール / 試合数（シーズン中）  2015/16年のEnglish Premier Leagueシーズンでは、ホームで567ゴール/380試合、アウェイで459ゴール/380試合で、1試合あたりの平均がホームで1.492ゴール、アウェイで1.207ゴールでした。  ホームで得点した平均ゴール数：1.492 アウェイで得点した平均ゴール数：1.207  チームの平均とリーグの平均との比率が、「攻撃力」になります。 守備力の計算方法  また平均的なチームが得点を許した平均ゴール数も必要になります。これは、上記の数字の逆数です（ホームチームが得点するゴール数はアウェイチームが得点を許した数と同じであるため）:  ホームで得点を許した平均ゴール数：1.207 アウェイで得点を許した平均ゴール数：1.492  チームの平均とリーグの平均との比率が、「防御力」になります。  では上記の数字を使って、Tottenham HotspurとEvertonの2017年3月1日現在の攻撃力と守備力を計算してみましょう。 Tottenham Hotspurの予想ゴール数   Tottenhamの攻撃力の計算:   ステップ1：ホームチームが昨シーズンにホームで獲得したゴール数（Tottenhamは35）をホームゲーム数で割ります（35/19）：1.842。 ステップ2：この値をシーズンの1ホームゲームあたりに得点した平均ゴール数で割り（1.842/1.492）、「攻撃力」を求めます: 1.235。

ポアソン分布と過去のデータを組み合わせることで、サッカーの試合における予想スコアを簡単かつ確実に計算し、ベッティングに役立てることができます。ここでは簡単な概説で、必要な攻撃力及び防御力を計算する方法と、手軽にポアソン分布のバリューを生み出す近道を紹介します。あなたはすぐに、ポアソン分布を使ってサッカーのスコア予測を立てるようになるでしょう。

ポアソン分布：サッカーベットのスコア予想

スポーツベッティングで賭けるべきか判断するときに、期待値（Expected Value, EV）が大きな判断材料の一つです。&nbsp;期待値とは「長期的に見たときに、1回のベットあたり平均でどれくらいの利益や損失があるか」を示す数値です。今回は初心者の方向けに、この期待値について詳しく解説していきます。参考：用語集期待値はどうやって求められる？計算式はとてもシンプル！期待値の計算方法は、とてもシンプルで分かりやすいです。勝利する確率を1ベットあたりに獲得できる金額でかけて、そして負ける確率を1ベットあたりの損失金額でかけたものから引くだけです。（勝つ確率 x 1ベットあたりの獲得可能金額） – （負ける確率 x 1ベットあたりの損失金額） = 期待値スポーツベッティングで期待値を計算するときは、上記の式にデシマルオッズ（例：1.263、13.500など）を代入します。各結果（勝ち、負け、引き分け）のデシマルオッズを確認する オッズは賭け金に対するリターンを示します。賭け金をオッズに掛けて、賭け金を引いた額で、各結果の獲得可能金額を計算する 例えば、オッズが13.500であれば、賭け金が10ドルの場合、10 × 13.500 − 10 = 125ドルが獲得可能な金額となります。オッズから確率を求める 確率はオッズの逆数（1 ÷ オッズ）で計算できます。 例えば、オッズが13.500の場合、確率は1 ÷ 13.500 = 0.074（7.4％）となります。計算した確率と獲得金額を式に代入して期待値を求める※補足：③でオッズから確率を求める際、単純に1 ÷ オッズで計算できますが、ブックメーカーはマージンを設定しているため、全ての確率を合計すると100%を超えることがあります。ここからは実際に、例としてマンチェスター・ユナイテッドFC（マンU）とウィガン・アスレティックFC（ウィガン）の試合を考えてみましょう。仮にデシマルオッズが、マンU（1.263）、ウィガン（13.500）、引き分け（6.500）となっていたとします。すると、ウィガンの勝利に10ドルを賭けた場合に獲得可能な賞金は125ドルで、それが発生する確率は0.074、つまり7.4%です。この結果が発生しない確率はマンU勝利と引き分けの合計、つまり0.792 + 0.154 = 0.946（94.6％）になります。1ベットあたりの損失金額は、最初の賭け金10ドルです。ここまでの内容を踏まえて、計算式は次のようになります。0.074 x 125ドル – 0.946 x 10ドル = −0.2ドルこのベットの期待値はマイナスであり、10ドル賭けるたびに平均して0.2ドルを失うことを意味します。業界トップクラスに高い期待値！スポーツベッティングならピナクルが最適今すぐピナクルで賭けるスポーツベッティングの期待値はどのように役立つのか?覚えておきたいポイントとして、マイナスの期待値はお金を失うという意味ではありません。スポーツベッティングのオッズは、プレイヤーの主観で決まっています。したがって、多くのプレイヤーの裏をかけば、利益を出せる可能性があります。先ほど例に挙げた期待値の計算では、ウィガンが勝つ確率はわずか7.4%と示していました。しかし、自分がウィガンの勝利する確率は10%あると（例えばポアソン分布のようなシステムを使用して）考えた場合、その期待値は3.5ドルに上昇します。0.1 x 125ドル – 0.9 x 10ドル = 3.5ドルまた、これはアービトラージベッティングでオッズを比較する最適な方法でもあります。詳細についてはアービトラージベッティング解説を参照してください。ここまで見てきた通り、ベットの期待値を計算することで、プレイヤーはスポーツベッティングをより戦略的に楽しめるようになるのです。ぜひ期待値の計算も活用して、スポーツベッティングを存分に楽しんでくださいね。高い期待値でスポーツベッティングを楽しむならピナクルピナクルでは高い期待値で、スポーツベッティングを楽しめます。なぜなら、業界トップクラスの高オッズを実現しているためです。ピナクルでは、他のブックメーカーでありがちなボーナスはありません。また、莫大な広告費も使っていません。その全ては高オッズの実現のためで、「勝者を歓迎する」というポリシーを守っています。高い期待値でスポーツベッティングを楽しみたいなら、ぜひピナクルをご検討ください。

スポーツベッティングに欠かせない「期待値」の考え方を解説。EVの計算方法と、賭け判断への活かし方を初心者向けに紹介します。

期待値の計算方法は？スポーツベッティングの基本を徹底解説！

<p>Jonathonはシドニー大学で金融学と経済学を学び、EPLベッティング市場の効率性に関する論文で金融学士号を取得しました。卒業後はエクイティ・ストラテジスト、ブックメーカーとして活躍。特にテニス、クリケット、行動バイアスに関心を寄せています。</p>

Jonathon Brycki

<p><a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources/ja/tennis/how-to-price-a-tennis-match/nbkjm2n7pjg4dnfj">前回の記事</a>では、選手のサーブ確率を使用したテニスの価格設定モデルを構築する方法について説明しました。このモデルを使用して、どのようにゲーム、セット、試合の価格を設定するのかを示しました。このモデルは、試合中の勢いを考慮に入れていないという点で限界があり、トータルやハンディキャップの価格を付けることはできませんでした。</p>
<blockquote>第1セットと第2セット間よりも第2セットと第3セット間の方が勢いの影響が少ない</blockquote>
<p>この記事では、テニスの試合におけるセット間の勢いを知り、価格を付けるために、前回のモデルをさらに掘り下げていきます。このモデルのベースとして、再びサーブ確率を使用します。</p>
<h3>セットの勢い</h3>
<p>勢いは、テニスの試合中の重要な要素です。<a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Tennis/tennis-set-betting/M4WJWELXK8T87AYQ">テニスのセットベットのオッズと統計</a>という記事で、1セット目を取った選手が2セット目を取る可能性が高いことを示しました（試合前のオッズを考慮に入れています）。2010年以降のATPの全試合では、そのようなパフォーマンスは平均して16%でした。以下の図は、その関係を表しています。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-1.jpg" alt="tennis-1.jpg" title width="600" height="288" loading="lazy"></p>
<p>選手の暗示的確率が上がるほど、その影響は下がっています。つまり、大穴は本命よりも上手く2セット目に勢いを持っていける傾向があります。</p>
<p>インプライドオッズでこの図を表すと、この関係が明確に見て取れます。例えば、試合の勝率が11-20%であることを暗示しているオッズの選手は、平均すると、第2セットのフェアオッズは4.78になります。しかし、第1セットを取った場合、第2セットのフェアインプライドオッズは実際には平均で3.0になります。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-2.jpg" alt="tennis-2.jpg" title width="600" height="404" loading="lazy"></p>
<p>同様に、第2セットを取って相手に追いついた選手の方が第3セットを取る可能性が高くなります。第1セットと第2セット間よりも第2セットと第3セット間の方が勢いの影響が少なくなります。影響の大きさは平均でたったの1.4%です。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-3.jpg" alt="tennis-3.jpg" title width="600" height="315" loading="lazy"></p>
<p>私たちのテニスの価格設定モデルにとって、セット間の勢いはどんな意味があるかというと、ベースラインの確率（とサーブの確率）を更新し、試合で起こりうることを考慮に入れる必要があるということです。まず、第1セットと第2セット間の勢いの影響を分析しましょう。</p>
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<h3>第1セットと第2セット間の勢い</h3>
<p>前回の分析では、選手のサーブ確率の差を使用して、試合とセットの勝率をモデル化しました。以下の図は、サーブの確率の差をセットの勝率に変換しています。例えば、相手よりもサーブで4%多く得点している選手はセットの勝率が64%になります。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-4.jpg" alt="tennis-4.jpg" title width="600" height="282" loading="lazy"></p>
<p>この関係を使用して、第1セットに勝ちサーブ確率がそれに伴って増えるという条件で、第2セットの勝率を表すことができます。これは以下の図に示されています。例えば、試合前の暗示的確率が65%（インプライドオッズ1.54）の選手が第1セットを取った場合、第2セットのサーブ確率は2.3%増えます。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-5.jpg" alt="tennis-5.jpg" title width="600" height="278" loading="lazy"></p>
<h3>第2セットと第3セット間の勢い</h3>
<p>暗示的確率の範囲ではっきりとわかる傾向がない場合、第3セットでは、第2セットの勝者に対して1.4%のアドバンテージを想定します。これは、試合前のサーブ確率から0.45%調整したものと等しくなります。</p>
<h3>このモデルはどのようになるでしょうか?</h3>
<p>選手のサーブ確率を変動させ、150,000試合でモデルのシミュレーションを行いました。以下の図は、モデルの試合とセットの勝率の関係を表しています。2010年以降のATPの全試合を使用しており、ATPにおけるこの関係も示されています。モデルは、実際のセットの結果を正確に推測しているようです。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-6-new.jpg" alt="tennis-6-new.jpg" title width="600" height="321" loading="lazy"></p>
<p>次に、第1セットと第2セットそれぞれで勝った場合の第2セットと第3セットの条件付き関係を考えてみましょう。以下の図は、モデルと2010年以降のATPの全試合を比較しています。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-7-new.jpg" alt="tennis-7-new.jpg" title width="600" height="321" loading="lazy"></p>
<p>モデルは上手く較正されているようです。次の手順では、このモデルがトータルおよびハンディキャップの価格をどれくらい正確につけられているかを確認します。私が分析に使用したデータセットには各試合のトータルオッズとハンディキャップオッズは含まれていませんが、実際の試合の結果とモデルのシミュレーションを比較することができます。</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li>読む：<a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ja/tennis/how-to-bet-on-tennis/qrf267l88zejp4j4">初心者向けテニスベッティングガイド</a></li>
</ul>
</div>
<p>まずは価格が近い試合を見ていきましょう。選手の暗示的確率は40-60%です。私は30,000試合（ATPの長期的な平均サーブ確率は約64%）のシミュレーションを行い、トータルとハンディキャップを記録しました。以下の図では、これらを、この暗示的確率範囲に該当する2010年以降のATPの6,000以上の試合と比較しています。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-8.jpg" alt="tennis-8.jpg" title width="600" height="270" loading="lazy"></p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-9.jpg" alt="tennis-9.jpg" title width="600" height="271" loading="lazy"></p>
<p>モデルは適度に較正されているようですが、12から18ゲームの間（6ゲーム以下を取った敗者）のトータルを少なく見積もり、30以上でトータルを多く見積もっています。</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ja/tennis/how-to-price-a-tennis-match/nbkjm2n7pjg4dnfj">ゲーム、セット、試合：テニスの試合の値の付け方</a></li>
</ul>
</div>
<p>他の大きな相違は、トータル22と23の過大評価とトータル26の過小評価でした。それに応じて、モデルは低いハンディキャップを過大評価し、高いハンディキャップを過小評価していました。</p>
<p>もっと価格がばらついていた試合はどうでしょうか? 以下の図は、60-80%の暗示的確率のゲームトータル（相手は20-40%）を示しています。</p>
<p><img src="/sites/default/files/media-image/tennis-10.jpg" alt="tennis-10.jpg" title width="600" height="271" loading="lazy"></p>
<p>モデルの欠点は変わっていないようです。一体、どういうことでしょうか? 一見したところ、この相違は、各セットの最後にサーブ確率（と可能性）を更新するだけでは十分でないことを示しています。理想的には、サーブ確率は各ゲーム後、そうでなければ各ポイント後に常に調整する必要があります。</p>
<p>選手が第1セットで3-0でリードしている場合、選手のサーブ確率は第2セットに対して更新するだけではなく、第1セットの残りに対しても更新する必要があります。例えば、第1セットが6-2だと、7-5のセットよりも第2セットのオッズへの影響が大きくなります。</p>
<p>これらの要素を定量化して取り入れるには、このモデルと実際のATPの試合の相違を取り除く必要があります。これにより、モデルがテニスの試合の主要マーケットの価格をより正確につけられるようになります。この記事のパート2では、その分析を取り上げます。</p>
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パート1：テニスの試合における勢いのモデル化