close
okt 10, 2018
okt 10, 2018

Hvordan tjener man penger på MLB-prognoser?

Hvilke utfordringer har man når man lager MLB-prognoser?

Årsaken til at data kan være både til hjelp og til hinder

Hva gjør man med MLB-prognoser

Hvordan tjener man penger på MLB-prognoser?

Det finnes utallige metoder av varierende kvalitet for produksjon av MLB-prognoser. Hvis du vil tjene penger på baseball-tipping, må du kunne lage presise MLB-prognoser, men hvordan gjør man det? Les videre for ekspertinnsikt i hvordan man lager MLB-prognoser.

Hvilke utfordringer har man når man lager MLB-prognoser?

Det er vanskelig å tjene penger på tipping, mye vanskeligere enn hva folk tror. Baseball har helt andre regler enn fotball, basketball og tennis, men det er like vanskelig å slå bookmakeren og tjene penger på lang sikt. Hver av de ovennevnte sportsgrenene (og mange flere) har unike aspekter som gir egne utfordringer, men det finnes også en del likheter.

Hvis du satser på baseball hos en bookmaker, måler du ikke bare kunnskapene og strategien din opp mot den bookmakeren, du konkurrerer med alle andre som spiller samme sted. En bookmaker som Pinnacle trenger ikke å lage MLB-prognoser, de bruker bare informasjonen de får fra alle de andre tippespillerne i markedet, for å gjøre det enda vanskeligere å finne verdi.

Det store statistiske utvalget (det er 2340 kamper i grunnserien til MLB), de utallige dataleverandørene og kampformatet er blant de mange gode grunnene til å tippe på baseball. Dette er også grunnen til at svært mange velger å tippe på denne sporten. Jo flere aktører det er i tippemarkedet, desto mer presise blir bookmakerens odds.

I tillegg er baseballsporten unik fordi spillet er så dynamisk. I MLB er det ikke uvanlig å se store endringer i taktikk og strategi. Et nylig eksempel er at Lou Boudreaus forsvarstaktikk fra 1946 plutselig dukket opp igjen i 2014. Spillets uforutsigbarhet og endringer i hvilke aspekter lagene verdsetter betyr at en vellykket tippestrategi raskt kan bli utdatert.

MLB-prognoser: Årsaken til at data kan være både til hjelp og til hinder

Som nevnt tidligere finnes det enorme mengder tilgjengelige data i baseball. Det er sannsynligvis den mest datarike sporten som finnes. Bruken av data har blitt enda mer utbredt etter at sabermetrics ble lansert, og lagene var de første som dro fordeler (Billy Beanes Oakland A’s er kanskje det mest kjente eksempelet). I dag brukes data flittig i både tippemarkeder, i fantasisport og av vanlige fans.

Uansett hvor gode MLB-prognosene dine er, blir du fort blakk hvis du ikke passer godt på pengene dine.

Avanserte statistiske måleverdier som ERA+, FIP, WAR, wOBA og wRC+ (dette er bare et lite utvalg) regnes nå for å være grunnleggende komponenter i MLB-prognoser. Det er likevel viktig å huske at det å bruke data, ikke nødvendigvis er det samme som å bruke data effektivt.

Når du har innhentet dataene, blir neste steg å analysere dem og bygge opp en prognosemodell. Det finnes enorme mengder datakilder og modellfunksjoner som kan brukes til MLB-prognoser. Regresjonsanalyse av run-statistikk kan brukes til å finne en fordel ved tipping på totaler, en rangeringsmodell med forskjellige inndatakilder kan brukes til moneyline-matchups, analyser av enkeltlag kan brukes til prognoser for sesongseier og så videre.

Det er viktig å ta med de unike aspektene ved baseball i prosessen når man bruker data til å lage MLB-prognoser. Hvis man glemmer å tenke på ting som styrken til motstanderne på spilleplanen, været, hvor en kamp arrangeres og når i sesongen den spilles, kan det ha enorm effekt på prognosene dine og resultatene du får ved å følge dem.

Til tross for alle fordelene man får ved å bruke data, er det viktig å huske at selv om man kan finne et mønster eller en fordel, må man alltid utføre grundige tester og analayser for å evaluere om funnene er legitime og vil holde mål når man bruker dem på et tippemarked. Dette kan oppsummeres med et sitat fra Mark Twain; «Det er ikke tingene du ikke vet som gir deg problemer. Det er når du tror du vet noe, men tar feil, at ting går galt.»

Det finnes masse ressurser som kan hjelpe deg med å unngå de vanlige feilene som oppstår ved analyser og modellering av data. Nassim Talebs bok Fooled by Randomness gir en god forklaring på (blant annet) hvorfor «jo mer data vi har, desto lettere er det å drukne i dem». Dette utsagnet stemmer nok om de fleste sportsgrener, men det er spesielt relevant for baseball, da det finnes så enormt mye data.

Joseph Buchdahl har skrevet utfyllende om sannsynlighet og usikkerhet i boken Squares & Sharps, Suckers & Sharks, og har også publisert en haug artikler i Pinnacles Tipperessurser om emner som f.eks. forskjellen mellom korrelasjon og årsakssammenheng. De som vil lese mer baseball-spesifikk litteratur kan prøve seg på Jim Alberts og Jay Bennetts «Curve Ball» (en samling essays om baseballstatistikk).

Hva gjør man når man har laget MLB-prognoser

Det er flott å kunne lage sine egne MLB-prognoser, men hvis man ønsker å tjene penger, må man også investere i prognosene sine. Bookmakere tilbyr odds på at visse resultater oppstår (oddsene justeres over tid, etter hvert som mer informasjon når markedet). Hvis prognosene dine som oftest er mer presise en de bookmakerne leverer, har du mulighet til å tjene penger på lang sikt.

Det er tre enkle trinn man må følge hvis man skal starte å tippe på MLB-prognosene sine. Først og fremst må du sammenligne prognosene dine med markedet. Den enkleste måten å gjøre dette på, avhengig av hva du prøver å forutsi, er å konvertere prognosene dine til prosentvise sjanser og sammenligne dem med oddsene fra bookmakeren (i prosent). Dette forteller deg om du bør satse eller ikke.

Hvis du glemmer å tenke på ting som styrken til motstanderne på spilleplanen, været, hvor en kamp arrangeres og når i sesongen den spilles, kan det ha enorm effekt på prognosene dine.

Hvis du etter dette første trinnet bestemmer deg for å satse penger på valget ditt, må du beregne hvor mye penger du bør satse – bruk en innsatsmetode for å beregne hvor mye penger du bør satse på hvert spill. Til slutt må du måle suksessen til tilnærmingen din ved å analysere resultatene (og da snakker om mer enn bare for 30–40–50 spill).

Basert på eksemplene over har du kanskje laget styrkerangeringsmodeller som antyder at Chicago Cubs har 66 % sjanse for å slå St. Louis Cardinals (etter at alle eksterne faktorer er evaluert). Hvis bookmakeren tilbyr 2,33 (42,92 %) for Cardinals og priser Cubs til 1,694 (59,03 %) gir dette deg en tippemulighet med forventet verdi (du tror at Cardinals i realiteten har større vinnersjanse enn oddsene antyder). 

Når du har lært deg hvordan du kan finne fordeler (forventet verdi), vil bruken av en innsatsmetode som Kelly-kriteriet hjelpe deg med å satse riktige beløp relativt til den fordelen og sikre at du ikke går tom for penger. Uansett hvor gode MLB-prognosene dine er, blir du fort blakk hvis du ikke passer godt på pengene dine.

I tillegg til å finpusse tilnærmingen din, er resultatanalyse sannsynligvis den viktigste delen av prosessen når man satser penger på MLB-prognosene sine. Spørsmålet om dyktighet kontra flaks i tipping er noe alle tippespillere bør være klar over, men som mange ikke forstår.

Enten du sammenligner resultatene dine mot sluttoddsene (Pinnacles odds er de mest effektive oddsene på markedet), bruker en t-test eller Bayes-analyse, er det kritisk viktig å kontrollere at resultatene skyldes dyktighet (prognosemetode) og ikke bare flaks (tilfeldigheter) hvis du ønsker å lykkes i det lange løp.

Tipperessurser – Bli en bedre spiller

Pinnacles Tipperessurser er en av nettets mest omfattende samlinger av ekspertråd for tipping. Passer for alle erfaringsnivåer, og formålet er ganske enkelt å gi kundene våre støtten de trenger for å bli bedre spillere.