Pinnacle

Что такое дополнительные ставки в блэкджеке? Дополнительные ставки — это бонусные ставки, которые делаются на раунд блэкджека на исходы, не связанные с победой игрока или дилера. В большинстве случаев они делаются в начале раунда, до того как карты были розданы, вместе с обычными ставками, и часто имеют фиксированные коэффициенты, которые обычно предлагают более высокие выплаты, чем стандартные 2:1 за победу над дилером. Играйте в блэкджек в

Играть в блэкджек

Дополнительные ставки предлагают захватывающий способ сделать игры в блэкджек более интересными, предоставляя больше возможностей для выигрыша. Итак, что такое дополнительные ставки, какие из них доступны и стоит ли их делать? Читайте дальше, чтобы узнать.


Объяснение дополнительных ставок в блэкджеке

Поиск нишевого рынка для размещения ставок часто может завершиться нахождением скрытой в таком рынке ценности. Ценными могут оказаться любые ваши познания: от высокого уровня компетентности в размещении ставок на гандбол до многолетнего опыта в размещении ставок на японский бейсбол. Если вы разбираетесь в какой-либо сфере лучше, чем в ней разбирается букмекер, на этом можно заработать деньги. Кроме того, именно в таких сферах вы можете отыскать интересные и

Угловой удар считается одним из наиболее впечатляющих событий футбольного матча. Лишь около трех процентов угловых завершаются голом, однако поклонники атакующей команды в любом случае будут яростно поддерживать и подбадривать свою команду, если ей назначат угловой удар. Прочтите статью и узнайте о том, как получить преимущество при размещении ставок на угловые удары.

Размещение ставок на угловые удары в футболе: ценные ставки на малоизвестном рынке

Распределение Пуассона представляет собой математическую концепцию для перевода средних значений в вероятность для переменных результатов в пределах распределения. Например, нам известно, что команда Manchester City в среднем забивает 1,7&nbsp;гола за игру. Если мы введем эту информацию в формулу Пуассона, то узнаем, что это среднее значение приравнивается к тому, что Manchester City забивает 0&nbsp;голов в 18,3&nbsp;% случаев, 1&nbsp;гол в 31&nbsp;% случаев, 2&nbsp;гола в 26,4&nbsp;% случаев и 3&nbsp;гола в 15&nbsp;% случаев. Распределение Пуассона: вычисление

Распределение Пуассона в сочетании с анализом данных прошлых выступлений – это простой и надежный метод определения наиболее вероятного счета в футболе, который можно применять для целей размещения ставок. В этом простом руководстве речь идет о том, как рассчитать необходимые значения сил атаки и обороны, а также приведен удобный способ определения значений по методу распределения Пуассона. И очень скоро вы сможете прогнозировать футбольные результаты, используя распределение Пуассона.

Распределение Пуассона: прогнозирование счета при размещении ставок на футбол

  Математическое ожидание Сумма, которую игрок может выиграть или проиграть при многократном размещении ставки с одинаковым коэффициентом. Для ее расчета используется простая формула: необходимо умножить значение вероятности выигрыша на сумму, которую можно выиграть по ставке, и вычесть вероятность проигрыша, умноженную на сумму, которую можно проиграть на одной ставке.  Словарь терминов►   Вот простой пример математического ожидания, реализованный на практике. Если вы ставите 10&nbsp;долл.&nbsp;США на

Заложенное в ставке математическое ожидание является отображением ожидаемого (среднего) размера выигрыша по этой ставке, а потому вычисление этого показателя представляет огромную важность для игрока при сравнении коэффициентов букмекеров. Как вычислять математическое ожидание ставок на спорт для прогнозирования выигрышей? Читайте дальше и узнайте ответ на этот вопрос.

Как вычислить математическое ожидание?

<p>Джонатон получил образование в сфере финансов и экономики в Сиднейском университете, где он также написал диссертацию на тему результативности рынков размещения ставок на матчи английской Премьер-лиги в рамках защиты своего диплома о высшем образовании с отличием в области финансов. С того момента ему довелось поработать специалистом по стратегии инвестирования в акции и букмекером. Наиболее интересными для Джонатона темами является теннис, крикет и когнитивные искажения.</p>

Джонатон Брыцки 

<p>В <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources/ru/tennis/how-to-price-a-tennis-match/nbkjm2n7pjg4dnfj">предыдущей статье</a> я рассказывал о том, как можно создать модель расчета коэффициентов для ставок на исход теннисных матчей на основании процента результативных подач игрока. Также я показал, как эту модель можно использовать для оценки игр, сетов и матчей. Разработанная мною модель обладала ограниченной полезностью, так как ее логика не учитывала изменение динамического преимущества внутри матча, из-за чего она не способна была рассчитать коэффициенты на тоталы и гандикапы.</p>
<blockquote>Влияние динамического преимущества на матч между вторым и третьим сетом значительно ниже, чем между первым и вторым</blockquote>
<p>В этой статье расширяется предыдущая модель, а также исследуется и оценивается изменение динамического преимущества в период между сетами теннисного матча. В качестве базиса для этой модели я снова буду использовать процент результативных подач.</p>
<h3>Динамическое преимущество в сете</h3>
<p>Динамическое преимущество достаточно сильно влияет на расстановку сил в теннисном матче. В статье <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Tennis/tennis-set-betting/M4WJWELXK8T87AYQ">Размещение ставок на теннисные сеты и связанные статистические данные</a> я указал на то, что игрок с куда большей вероятностью победит во втором сете, если ему удалось победить в первом (с учетом соответствующих игроку предыгровых коэффициентов). Среднее превышение ожидаемых показателей для всех матчей серии ATP с 2010&nbsp;г. составляло 16&nbsp;%. Рассмотрим эту взаимосвязь на диаграмме ниже.</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>Упомянутый эффект обычно проявляется тем слабее, чем сильнее увеличивается предполагаемая вероятность победы игрока. Благодаря этому аутсайдеры переносят динамическое преимущество во второй сет эффективнее, чем фавориты.</p>
<p>Если выразить график этой закономерности в виде предполагаемых коэффициентов, то подобное качество существующей взаимосвязи станет очевидным. Например, для игрока с рассчитанной на основе коэффициентов вероятностью победы в матче, равной 11–20&nbsp;%, во втором сете в среднем устанавливаются справедливые коэффициенты величиной в 4,78. Если же этому игроку удастся победить в первом сете, то истинные предполагаемые коэффициенты для победы во втором сете в среднем будут составлять 3,0.</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>Аналогично игрок, который выиграет во втором сете, уравняв счет в матче, с гораздо большей вероятностью победит и в третьем сете. Влияние динамического преимущества на матч между вторым и третьим сетом значительно ниже, чем между первым и вторым. Усредненное влияние эффекта соответствует всего лишь 1,4&nbsp;%.</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>Подобное поведение эффекта динамического преимущества между сетами означает, что для нашей модели расчета коэффициентов в теннисных матчах придется обновлять исходные вероятности (что приведет к необходимости изменения процентов результативных подач), благодаря чему мы сможем учитывать предполагаемые в ходе матча изменения. Сначала давайте проанализируем проявление эффекта динамического преимущества между первым и вторым сетом.</p>
<div class="cta-container latest-odds">
<h2>Воспользуйтесь лучшими коэффициентами на теннисные матчи</h2>
<p>Разместите ставку с самой низкой маржой и самыми высокими лимитами уже сейчас&nbsp;</p> <a id="LatestOddsCTA" class="button" href="https://www.pinnacle.com/en/odds-list/countries/tennis">Актуальные коэффициенты</a></div>
<h3>Динамическое преимущество между первым и вторым сетом</h3>
<p>Результаты проведенного ранее анализа подтвердили возможность моделирования вероятностей на победу в сете и матче с помощью разности между показателями процентов результативных подач обоих игроков. Приведенная ниже диаграмма демонстрирует зависимость вероятности победы в сете от разности в процентах результативных подач. Например, игрок, сумма очков на подаче которого превышает аналогичный показатель его соперника на 4&nbsp;%, будет выигрывать в 64&nbsp;% сетов.</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>Можно использовать эту закономерность, чтобы выразить зависимость вероятности победы во втором сете от победы в первом сете в виде соответствующего увеличения процента результативных подач. Результаты приведены на диаграмме ниже. К примеру, если перед игрой предполагаемая вероятность победы игрока составляла 65&nbsp;% (предполагаемые коэффициенты равны 1,54) и этот игрок побеждает в первом сете, то его процент результативных подач для второго сета должен увеличиться на 2,3&nbsp;%.</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>Динамическое преимущество между вторым и третьим сетом</h3>
<p>Учитывая тот факт, что мы не наблюдаем четко различимых тенденций в диапазоне предполагаемых вероятностей, я предположил, что победитель второго сета получит в третьем сете фиксированное преимущество величиной в 1,4&nbsp;%. Эта величина соответствует корректировке процента результативных подач на 0,45&nbsp;% по сравнению с предыгровым значением этого показателя.</p>
<h3>Как же выглядит наша модель?</h3>
<p>Я выполнил симуляцию 150&nbsp;000&nbsp;матчей, для каждого из которых я изменял проценты результативных подач игроков. На диаграмме ниже приведена рассчитанная моделью взаимосвязь между вероятностями победы в матче и в сете. Кроме того, я сравниваю рассчитанную зависимость с графиком взаимосвязи, который мы построили на основании данных всех матчей серии ATP с 2010&nbsp;г. Похоже, что моя модель неплохо справляется с оценкой действительных исходов сетов.</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>Теперь давайте рассмотрим зависимость между победой во втором и третьем сете с учетом победителя первого и второго сета соответственно. Диаграмма ниже сравнивает результаты моделирования с исходами всех матчей серии ATP с 2010&nbsp;г.</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>И этот график также демонстрирует высокую точность модели. На следующем шаге нам предстоит понять, насколько точно моя модель оценивает тоталы и гандикапы. Используемый мною для анализа набор данных не содержит нужных нам коэффициентов для каждого матча. Однако можно сравнить действительные итоги матча с результатами выполненных моделью симуляций.</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li>Прочтите также: <a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ru/tennis/how-to-bet-on-tennis/qrf267l88zejp4j4">Руководство по ставкам на теннис для новичков</a></li>
</ul>
</div>
<p>Давайте сперва рассмотрим те матчи, в которых игроки обладали примерно равными шансами на победу и для которых соответствующие теннисистам предполагаемые вероятности находились в диапазоне 40–60&nbsp;%. Я выполнил симуляцию 30&nbsp;000&nbsp;матчей (используя стабильный средний показатель процента результативных подач в матчах серии ATP, равный 64&nbsp;%) и записал данные для тоталов и гандикапов. Ниже я приведу сравнение с данными более чем 6000&nbsp;сыгранных с начала 2010&nbsp;г. матчей серии ATP, показатели которых попадают в нужный нам диапазон предполагаемых вероятностей.</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>Похоже, что модель неплохо откалибрована, но она все же недооценивает тоталы в промежутке от 12&nbsp;до 18&nbsp;геймов (если проигравший выиграл не более чем в шести геймах) и переоценивает тоталы выше 30.</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ru/tennis/how-to-price-a-tennis-match/nbkjm2n7pjg4dnfj">Гейм, сет, матч: как оценить теннисный матч</a></li>
</ul>
</div>
<p>Еще одно значительное отклонение выражается в переоценке 22&nbsp;и 23&nbsp;тоталов, а также в недооценке 26&nbsp;тоталов. Абсолютно так же модель переоценивает малые количества и недооценивает большие количества гандикапов.</p>
<p>Но что будет происходить при рассмотрении матчей с менее равномерным распределением коэффициентов? На диаграмме ниже отображены тоталы геймов для предполагаемых вероятностей в диапазоне 60–80&nbsp;% (20–40&nbsp;% для второго игрока).</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>Похоже, что неэффективность модели наблюдается и в этом случае. Так в чем же дело? По моим предположениям, эта неэффективность говорит нам о том, что обновление процентов результативных подач (соответственно, и вероятностей) только в конце каждого сета недостаточно точно отображает изменение динамических преимуществ. В идеальном случае обновление процентов результативных подач должно происходить на постоянной основе после каждого гейма, если не после каждого очка.</p>
<p>Если игрок ведет со счетом 3:0 в первом сете, то проценты результативных подач игроков должны обновляться не только для второго сета, но и для остатка первого. Счет 6:2 в первом сете будет сильнее влиять на коэффициенты исходов для второго сета, чем менее сильный разрыв при счете 7:5, например.</p>
<p>Численное выражение и внедрение в модель этих факторов должно устранить несоответствие между моей моделью и действительными исходами матчей ATP, что позволит модели более точно оценивать все основные рынки для теннисных матчей. Во второй части этой статьи я выполню необходимый анализ таких факторов.</p>
<p><strong>Для того чтобы максимально эффективно использовать наши <a href="https://www.pinnacle.com/en/odds-list/countries/tennis">лучшие коэффициенты,</a> обязательно прочитайте другие <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources">рекомендации по размещению ставок от экспертов</a></strong> Pinnacle.</p>

Моделирование динамического преимущества в теннисном матче: часть первая

При прогнозировании исходов теннисных матчей, в особенности тех, которые уже начались, игрокам всегда стоит учитывать влияние на результат динамического преимущества. В своей последней статье Джонатон Брицки описывает созданную им модель для изучения и оценки динамического преимущества в период между сетами теннисного матча.