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O que são as apostas paralelas no Blackjack? As apostas paralelas são apostas extras que podem ser feitas em uma rodada de Blackjack em resultados que vão além de se o jogador ou o croupier ganhará. A maioria dessas apostas é realizada no início da rodada, antes que as cartas sejam distribuídas, juntamente com as apostas regulares. Muitas têm probabilidades fixas que geralmente oferecem pagamentos maiores do que o simples de 2:1

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As apostas paralelas oferecem um jeito emocionante de tornar os jogos de Blackjack mais interessantes e, ao mesmo tempo, de aumentar suas chances de ganhar. Então, quais são as apostas paralelas no Blackjack? Quais apostas paralelas estão disponíveis e valem a pena? Continue lendo para descobrir.

Blackjack: apostas paralelas explicadas

Encontrar um nicho de mercado nas apostas pode muitas vezes gerar valor. Esse nicho pode variar muito, desde obter conhecimento especializado em apostas de handebol até ampla experiência em apostas no beisebol japonês. Desde que você saiba mais do que a casa de apostas, há dinheiro a ser ganho. Essas apostas também são interessantes e potencialmente lucrativas porque podem ser um pouco mais confiáveis e, portanto, mais

Probabilidades para o futebol

Escanteios são um dos eventos mais inexplicavelmente emocionantes do futebol. Apenas cerca de três por cento deles levam a um gol, mas você pode ter certeza de que os torcedores do time atacante rugirão sua aprovação e encorajamento se seu time receber um. Continue lendo para descobrir como você pode se beneficiar das apostas em escanteios.

Apostando em escanteios no futebol: o valor de um mercado menos conhecido

A Distribuição de Poisson é um conceito matemático para converter as médias numa probabilidade para resultados variáveis de uma distribuição. Por exemplo, se soubermos que o Manchester City tem uma média de 1,7&nbsp;golos por jogo, então ao introduzirmos esta informação numa fórmula da Distribuição de Poisson, veremos que esta média indica que o Manchester City marca 0 golos 18,3% das vezes, 1 golo 31% das vezes, 2 golos 26,4% das vezes e

A Distribuição de Poisson, associada aos dados históricos, fornece um método simples e fiável para calcular o resultado mais provável num jogo de futebol que pode ser aplicado às apostas. Esta apresentação simples mostra como calcular as medidas necessárias de capacidade ofensiva/defensiva com um atalho útil para gerar os valores da Distribuição de Poisson. Em pouco tempo, estará a prever os resultados do futebol utilizando a Distribuição de Poisson.

Distribuição de Poisson: prever o resultado nas apostas de futebol

  Valor esperado O montante que um jogador pode esperar ganhar ou perder se fizesse uma aposta nas mesmas probabilidades repetidamente, calculado através de uma equação simples que multiplica a sua probabilidade de ganhar pelo montante que poderia ganhar por aposta, menos a probabilidade de perder multiplicada pelo montante perdido por aposta.  Glossário►   Vamos pôr em prática um exemplo simples do Valor Esperado

O Valor Esperado de uma aposta expressa o montante que esperamos ganhar (em média) por aposta e, como tal, é o cálculo mais valioso que um apostador pode realizar quando compara as probabilidades oferecidas por diferentes casas de apostas. Como é que pode calcular o Valor Esperado nas apostas desportivas para prever quanto vai ganhar? Continue a ler para ter a resposta.

Como calcular o Valor Esperado

<p>Jonathon estudou Finanças e Economia na Universidade de Sydney, onde escreveu uma tese sobre a eficiência do mercado de apostas na Premier League inglesa como parte do seu grau académico em Finanças. Desde então, trabalhou como Estratega de capital e como Corretor de apostas. Jonathon interessa-se particularmente pelo tênis, críquete e tendências comportamentais.</p>

Jonathon Brycki

<p>Num <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources/pt/tennis/how-to-price-a-tennis-match/nbkjm2n7pjg4dnfj">artigo anterior</a>, expliquei como criar um modelo de avaliação do tênis utilizando as percentagens de serviço dos tenistas. Mostrei como este modelo poderia ser utilizado para avaliar os jogos, os sets e as partidas. Este modelo era limitado pelo facto de não considerar a dinâmica dentro de uma partida e, portanto, não era possível utilizá-lo para avaliar os totais e os handicaps.</p>
<blockquote>Existe um efeito de dinâmica menor entre o segundo e o terceiro sets do que entre o primeiro e o segundo.</blockquote>
<p>Este artigo prolonga o modelo anterior com o objetivo de compreender e avaliar a dinâmica entre sets numa partida de tênis. Uma vez mais, utilizo as percentagens de serviço como a base para este modelo.</p>
<h3>Dinâmica nos sets</h3>
<p>A dinâmica é um fator significativo durante uma partida de tênis. No artigo <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Tennis/tennis-set-betting/M4WJWELXK8T87AYQ">Estatísticas e probabilidades de apostas nos sets no tênis</a>, mostrei como um tenista tem maior probabilidade de ganhar o segundo set se tiver ganho o primeiro (depois de as respetivas probabilidades pré-jogo terem sido consideradas). O desempenho superior médio era de 16% em todas as partidas da ATP desde 2010. O gráfico abaixo representa esta relação.</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>Em geral, o efeito diminui à medida que a possibilidade implícita de um tenista aumenta. Ou seja, os tenistas menos favoritos costumam levar mais dinâmica para o segundo set do que os tenistas favoritos.</p>
<p>Ao expressar este gráfico em probabilidades implícitas, podemos claramente ver esta relação. Por exemplo, um tenista cujas probabilidades sugerem uma hipótese de 11-20% de ganhar a partida deverá ter, em média, probabilidades justas de 4,78 para o segundo set. No entanto, se tiver ganho o primeiro set, as suas probabilidades implícitas justas serão na realidade de 3,0, em média.</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>Da mesma forma, o tenista que ganhar o segundo set para equilibrar a partida em um set tem muito mais probabilidade de ganhar o terceiro set. Existe um efeito de dinâmica menor entre o segundo e o terceiro sets do que entre o primeiro e o segundo. A magnitude do efeito é, em média, de apenas 1,4%.</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>Para o nosso modelo de avaliação de preços no tênis, esta dinâmica entre sets significa que temos de atualizar as possibilidades de referência (e, portanto, as percentagens de serviço) para levar em conta o que poderá transparecer durante uma partida. Em primeiro lugar, vamos analisar o efeito de dinâmica entre o primeiro e o segundo sets.</p>
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<h3>Dinâmica entre o primeiro e o segundo sets</h3>
<p>Uma análise anterior mostrou que as possibilidades de vitória dos sets e da partida podem ser modeladas utilizando a diferença na percentagem de serviço dos tenistas. O gráfico abaixo representa como uma diferença na percentagem de serviço se traduz na possibilidade de ganhar um set. Por exemplo, é de esperar que um tenista que ganha mais 4% de pontos no serviço do que o seu adversário ganhe 64% dos sets.</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>Podemos utilizar esta relação para expressar a possibilidade de vitória do segundo set dependente da vitória do primeiro set como o aumento correspondente na percentagem de serviço. Tal pode ver-se no gráfico abaixo. Por exemplo, se um tenista com uma possibilidade implícita, antes do jogo, de vencer a partida de 65% (probabilidades implícitas: 1,54) ganhar o primeiro set, a sua percentagem de serviço no segundo set deverá aumentar em 2,3%.</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>Dinâmica entre o segundo e o terceiro sets</h3>
<p>Dado que não existe uma tendência percetível no intervalo de possibilidades implícitas, presumi uma vantagem constante de 1,4% no terceiro set para o vencedor do segundo set. Tal equivale a um ajuste de 0,45% na percentagem de serviço a partir das percentagens de serviço definidas antes do jogo.</p>
<h3>O que pensamos sobre o modelo?</h3>
<p>Simulei o modelo para 150 000 partidas ao variar as percentagens de serviço dos tenistas. O gráfico abaixo representa a relação entre as possibilidades de vitória dos sets e da partida resultantes do modelo. Também apresentamos esta relação na ATP, representada utilizando todas as partidas desde 2010. O modelo parece proporcionar uma boa estimativa dos reais resultados dos sets.</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>Em seguida, consideremos as relações condicionais para o segundo e para o terceiro sets com uma vitória no primeiro e no segundo sets, respetivamente. O gráfico abaixo compara o modelo a todas as partidas da ATP desde 2010.</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>Uma vez mais, o modelo parece estar bem calibrado. O passo seguinte é compreender com que precisão é que este modelo avalia os totais e os handicaps. Embora o conjunto de dados que utilizei para a análise não contenha as probabilidades para os totais e para os handicaps relativos a cada partida, podemos comparar os resultados concretos das partidas com as simulações do modelo.</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li>Leia: <a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/pt/tennis/how-to-bet-on-tennis/qrf267l88zejp4j4">Guia de principiante para as apostas no tênis</a></li>
</ul>
</div>
<p>Consideremos em primeiro lugar as partidas com uma avaliação próxima – nas quais as possibilidades implícitas dos jogadores se encontram nos 40-60%. Simulei 30 000 partidas (em torno da percentagem de serviço média de longo prazo da ATP de 64%) e registei os totais e os handicaps. Estas foram comparadas às mais de 6000 partidas da ATP desde 2010 que se enquadram neste intervalo de possibilidade implícita, nos gráficos abaixo.</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>Embora o modelo pareça estar razoavelmente calibrado, há de reparar que ele estima insuficientemente os totais entre 12 e 18 jogos (o perdedor a ganhar seis jogos ou menos) e estima excessivamente os totais acima de 30.</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/pt/tennis/how-to-price-a-tennis-match/nbkjm2n7pjg4dnfj">Jogo, set, partida: como definir o preço de uma partida de tênis</a></li>
</ul>
</div>
<p>A outra grande divergência é a estimativa excessiva dos totais 22 e 23 e a estimativa insuficiente de 26 totais. Consequentemente, o modelo estima excessivamente os handicaps baixos e estima insuficientemente os handicaps elevados.</p>
<p>E em relação às partidas com avaliações mais díspares? O gráfico abaixo representa os totais dos jogos para as possibilidades implícitas nos 60-80% (20-40% para o respetivo adversário).</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>Parece que a deficiência do modelo permanece. O que se passa? Ao que parece, a discrepância mostra que atualizar as percentagens de serviço (e, dessa forma, as possibilidades) só no final de cada set não é suficientemente dinâmico. Idealmente, as percentagens de serviço exigem um ajuste constante após cada jogo e, até mesmo, de cada ponto.</p>
<p>Se um tenista estiver à frente por 3-0 no primeiro set, não só deverão as percentagens de serviço dos tenistas ser atualizadas para o segundo set, mas também para o resto do primeiro set. Um primeiro set de 6-2 teria, portanto, um maior impacto nas probabilidades do segundo set do que um set mais próximo de, por exemplo, 7-5.</p>
<p>Quantificar e incorporar estes fatores deverá eliminar a discrepância entre este modelo e as partidas reais da ATP, permitindo ao modelo avaliar com mais exatidão todos os principais mercados de uma partida de tênis. A segunda parte deste artigo conterá esta análise.</p>
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Primeira parte: Modelar a dinâmica numa partida de tênis

Ao fazerem previsões sobre o ténis, especialmente em tempo real, os apostadores devem examinar bem o impacto que a dinâmica pode ter no resultado. No seu artigo mais recente, Jonathon Brycki criou um modelo para compreender e avaliar a dinâmica entre os sets numa partida de ténis.

Estatísticas e probabilidades de apostas nos sets no ténis

Ao fazerem previsões sobre o tênis, especialmente em tempo real, os apostadores devem examinar bem o impacto que a dinâmica pode ter no resultado. No seu artigo mais recente, Jonathon Brycki criou um modelo para compreender e avaliar a dinâmica entre os sets numa partida de tênis.