Как устанавливаются шансы - действительно интересная тема, в которой я провел некоторое исследование, и аналогично спортивной аналитике.
Первая статья, на которую я хотел бы сослаться, касается НФЛ, а именно «Почему рынки азартных игр организованы так не так, как финансовые рынки», Стивен Д. Левитт (The Economic Journal 2004). Это показывает, что шансы на НФЛ редко устанавливаются для генерации действия 50/50, потому что букмекерская контора может использовать «квадратное» действие, искажая шансы против их традиционного смещения (т. Е. Точка зрения, изложенная выше о коньяках штата Огайо - если букмекерская контора знает что они собираются принимать больший% ставок, они могут либо корректировать шансы, либо спред, чтобы лучше было платить премию за ставку на Buckeyes - например, -7,5 или более чем одно касание вместо -6,5 - особенно если истинный рейтинг для игры был около -5 или -6). Это также указывает на то, что букмекерские конторы / букмекерские конторы редко дают себе шансы, которые они обычно платят влиятельным производителям шансов, которые устанавливают линию для многих событий. Тогда букмекерские конторы редко будут сильно корректировать эти шансы, поскольку они будут эффективно препятствовать рынку в сравнении с другими букмекерскими конторами и букмекерскими конторами (создавая выгодную возможность для «резких» действий).
В случае игры, указанной OP, цены, указанные в Bet 365, соответствуют общему количеству раундов в большинстве футбольных игр в этом сезоне между 105-107% (я заинтересован в этом - их овернард% в английской премьер-лиге обычно составляет 5-6%). Эта маржа в 5-7% будет заботиться о них в долгосрочной перспективе, так как это означает, что неискушенные игроки должны быть более правы, чем в среднем, в долгосрочной перспективе, чтобы получать устойчивую прибыль. То, как генерируются реальные коэффициенты, является другим вопросом в случае Bet365, многие из их конкурентов используют группу Bet Genius для данных коэффициентов (например, Sportingbet, Paddy Power, Sky Bet). Затем они, вероятно, внесут небольшие коррективы в это на основе своих типичных предпочтений в ставках клиентов (например, какие действия они предпринимают и какие уклоны).
Для многих видов спорта группа Кантора Фитцджеральда создала алгоритм Мидаса, чтобы настроить коэффициенты таким же образом, как они бы действовали на Уолл-стрит, и они получают все большее присутствие в Лас-Вегасе, управляя несколькими спортивными книгами - http: //m.wired. .com / magazine / 2010/11 / ff_midas / all / 1 . Это позволило им устанавливать спреды на весь сезон НФЛ (http://www.grantland.com/blog/the-triangle/post/_/id/27740/nfl-win-totals-hot-off-the-sportsbook -пресс) до начала предсезона (что не является типичным случаем, так как большинство букмекеров, похоже, реагируют на еженедельные действия, травмы и результаты игроков).
Как генерируются реальные шансы? Это более сложный вопрос. Что касается математики (Уэйн Л. Уинстон, 2009), некоторые виды спорта, например, НФЛ, могут управляться простым алгоритмом наименьших квадратов, основанным на полях победы и набранных очках, которые затем можно отточить (например, чтобы придать больший вес последним играм). Затем его можно использовать для получения процента выигрыша на основе полученных оценок. В случае с НФЛ, Хэл Стерн «О вероятности выигрыша в американском футболе» (американский статистик 45, 1991) показал, что вероятность окончательного запаса победы для домашней команды НФЛ может быть хорошо аппроксимирована нормальной случайной величиной со средним = преимущество хозяев + рейтинг команды хозяев-рейтинг команд и стандартное отклонение 13,86. Подключите рейтинги, сгенерированные вашими наименьшими квадратами, и вы получите набор процентов по отношению к данному спреду. Я считаю, что это также может быть применено ко многим другим видам спорта (например, Австралийский футбол по правилам). В случае с футболом, однако, я считаю, что шансы также провели некоторый регрессионный анализ статистики игроков, чтобы позволить им сделать более рациональный рейтинг, основанный на игроках, которые фактически будут на поле, а не на результатах прошлой команды с точки зрения полей победы (например, группа Dtech, которая анализирует европейский футбол для газеты «Таймс»), основывает свои рейтинги на данных о бросках команды и целяхhttp://www.dectech.org/football/help_info.php - а не модель наименьших квадратов, основанная исключительно на краю победы). Учитывая, что спорт можно и нужно рассматривать в качестве учебного предмета, я считаю, что именно поэтому мы наблюдаем увеличение числа групп, таких как группа Accuscore, которые имеют в основном академическое образование (из интервью на ESPN Behind the Bets Podcast) и использовали свои знания, чтобы использовать возможности, искаженные для того, чтобы использовать игроков, которые делают ставки с предопределенными уклонами (например, фаворит домашней команды выигрывает более чем в 50% игр). Если вы сможете убрать предвзятость из выбранной вами команды, я думаю, это создаст новые возможности.