Hva er en spillemodell?
I sin enkleste form er en sportsspillemodell et system som kan finne solide referansepunkter du kan bruke til å beregne sannsynligheten for de forskjellige potensielle resultatene i en kamp.
Modellen vil så kunne brukes til å finne lønnsomme spillemuligheter ved å gi en bedre vurdering av et lags faktiske egenskaper enn det bookmakerne kan.
Men det kan være vanskelig og tidkrevende å lage en sportsspillemodell. Det finnes en hel masse instruksjoner og råd du kan følge når du lager en spillemodell, noe som kan gjøre prosessen mer komplisert.
Men når du har laget en fungerende spillemodell, kan den hjelpe deg med å finne muligheter som den gjennomsnittlige spilleren ikke engang ville vurdert.
La oss starte.
I dette eksempelet bruker vi en metode som minner om «Actuarian Control Cycle» – en kvantitativ metode for risikoanalyse som brukes av forsikringsselskaper. Det er fem hovedaspekter:
- Definere problemet
- Bygge opp løsningen
- Overvåke resultatene
- Profesjonalitet
- Ytre krefter
Trinn 1: Definer målet for spillemodellen
Dette virker kanskje enkelt, men mange som spiller på odds glemmer å definere hva som er målet med modellen deres.
Uten et spesifikt mål kan du bli overveldet av alle tallene og miste fokus på hva du ønsker å oppnå.
Du kan kanskje argumentere for at du kan finne dataene først for å se om du ser noen mønstre, men dette vil likevel måtte testes mot en rekke hypoteser med forskjellige mål.
Derfor anbefales det på det sterkeste å starte med et spesifikt mål i stedet for generelle mål.
Trinn 2: Velg inndata
Neste trinn er å fortsette undersøkelsen i tallform ved å velge en målbar størrelse.
De første to trinnene dreier seg om å definerer problemstadiet i «Actuarial Control Cycle».
Trinn 3: Samle inn, grupper og endre data
Alle modeller trenger data som skal brukes i algoritmen. Det finnes to måter å samle data på: du kan finne dem selv eller bruke publiserte data på nettet.
Heldigvis finnes det enorme mengder informasjon på Internett. Mye av den er gratis, og visse nettsider tilbyr betalingstjenester.
Når du har samlet inn dataene, kan det hende at du oppdager at det må tas noen valg.
Hvis vi for eksempel ser på Premier League-lag, skal vi ta med alle kampene eller bare ligakampene? Det går an å gjøre justeringer hvis lagene mangler spillere eller hadde en Champions League-kamp midt i uka.
Her kan du vurdere selv basert på hva målet ditt er.
Trinn 4: Velg type modell
Det er her matematikken kommer inn i bildet, siden det er så mange forskjellige modeller å velge blant eller lage.
Vi har foreslått en del modeller tidligere. De kan være så enkle eller komplekse som du ønsker. Vi anbefaler at du ikke gjør det for komplisert.
Dette trinnet kan byttes ut med trinn 3, fordi dataene kan føre til at du bruker en spesifikk modell, eller fordi en spesifikk modell kan kreve spesifikke data.
Trinn 5: Håndtere antagelser
Alle modeller gjør en rekke antagelser, og du bør være oppmerksom på begrensningene deres. Du glemmer kanskje å gjøre dette, men det er kritisk viktig.
For eksempel var en viktig bidragende faktor til finanskrisen i 2007-08 feil bruk av derivater. Dette skjedde grunnet en misforståelse av antagelsene i kontrakter som sikrede gjeldsforpliktelser og kredittbytteavtaler.
Vi har tidligere i en artikkel beskrevet hvordan gjennomsnitt og standardavvik går ut fra at hendelser er normalfordelte. Dette må for eksempel testes.
Trinn 6: Lag sportstipping-modellen
Neste trinn er å lage selve sportsspillemodellen. Det finnes mange verktøy som kan brukes til dette, blant annet Excel, MatLab, Java, R programming og VBA.
Du trenger ikke å være programmeringsgeni for å lage en sportsspillemodell, men jo mer du forstår hvordan de fungerer, desto bedre utstyrt er du for å teste og analysere dataene.
Trinn 7: Test modellen
Det er obligatorisk å teste hvor effektiv en sportsspillemodell er for å forstå hvor sensitive resultater den gir.
Og resultatene modellen gir kan uansett gjøre at vi ønsker å revurdere et av de tidligere trinnene.
Nøkkelspørsmålet er alltid om modellen vil tjene penger eller ikke. Derfor må du teste dette, noe som fører til at du går gjennom syklusen igjen.
Trinn 8: Overvåk resultatene
En modell som allerede er laget og testet, må også vedlikeholdes etterhvert som tiden går. Da havner vi tilbake ved utgangspunktet, å definere målene.
Kunnskap i praksis
Det er viktig å forstå prosessene som er involvert når man skal lære å lage en sportsspillemodell.
Å lage kvantitative modeller handler ikke bare om å finne en modell og bruke den. Det er en rekke prosesser med i bildet som må fullføres, og ikke nødvendigvis i rekkefølgen vi har beskrevet.
Det å følge denne prosessen garanterer ikke at du får en modell du vil tjene penger på, men det sikrer at du er klar over de grunnleggende elementene som trengs for å lage en ny sportsspillemodell.
Klikk her for å få et eksempel på hvordan man lager en spillemodell.