شرط بندی سیستمی چیست؟

مایکل کنت

مایکل کنت، یکی از بنیانگذاران و از افراد کمتر شناخته شده این گروه، از نرم افزار کامپیوتری خود برای اجرای حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کرد که سپس اطلاعات مفیدی را در اختیار شبکه شرط‌بندی‌های گروه قرار می‌داد. سپس شبکه شرط‌بندان روی بازی‌هایی که در آنها مزیت آماری داشتند (که توسط نرم‌افزار تعیین می‌شود) شرط ثبت میکردند. 

سیستم‌های شرط‌بندی ورزشی همیشه مورد اعتماد یا دوست داشتنی شرط‌بندی‌ها نبوده است. مشکل این است که یک رویداد ورزشی دارای موارد نامشهود بسیار زیادی است که یک سیستم نمی‌تواند آن را پیش بینی کند. با این حال، همه چیز اخیراً شروع به تغییر کرده است زیرا صاحبان تیم ها شروع به توجه به ارزش در آمار کرده‌اند. دفاتر اصلی، تحلیلگران آماری برجسته‌ای مانند جف ساگارین را استخدام کرده‌اند.

کتاب‌ها شروع به ارائه تحلیل‌های آماری دقیق به خط مقدم سیستم‌های شرط‌بندی ورزشی کرده‌اند. وبلاگ‌ها در حال حاضر بیشتر در مورد این موضوع نوشته می‌شوند و خدمات معلولیت ورزشی با استفاده از سیستم‌های شرط‌بندی ورزشی از تحقیقات آماری پیشرفته ادعاهای موفقیت بزرگی را مطرح کرده‌اند.

تعیین سیستم‌ها در شرط ورزشی سیستم

تعیین سیستم‌ها با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل کامپیوتری و استخراج تمام بازی های ممکن است که معیارهای شرط‌بندی را برآورده می کند. سپس شرط‌گذار نتایج آن بازی‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا تعیین کند که آیا یک تیم بر دیگری برتری دارد یا خیر.

انواع

شرط ورزشی سیستم

تجزیه و تحلیل رگرسیون

تحلیل رگرسیون نوعی تکنیک آماری است که برای تعیین عوامل مهمی که بر نتیجه رویداد تأثیر می‌گذارند استفاده می‌شود. در مورد شرط‌بندی ورزشی، معمولاً با رگرسیون خطی چند متغیره انجام می شود. از آنجایی که رویدادهای ورزشی بسیار پیچیده هستند و عوامل زیادی وجود دارد، شناسایی دقیق هر متغیری که بر نتیجه بازی تأثیر می‌گذارد بسیار دشوار و شاید غیرممکن است. همچنین، تحلیل رگرسیون به هر یک از عوامل، وزنی اختصاص می‌دهد که مشخص می‌کند چقدر بر نتیجه رویداد تأثیر می‌گذارد. تجزیه و تحلیل رگرسیون آنقدر پیچیده شده است که برخی از شرط‌‌‌بندان در واقع آن را به عنوان یک شغل تمام وقت انجام می دهند. 

یکی از مشکلاتی که در نتیجه استفاده از رگرسیون خطی ایجاد می شود، تعیین علیت در مقابل همبستگی است. به بیان ساده، توانایی تشخیص تفاوت بین چیزی که باعث یک رویداد می شود و چیزی که به دلیل یک رویداد اتفاق می افتد، است. تحلیل رگرسیون می‌تواند تشخیص دهد که رویدادها با هم (یا برعکس) اتفاق می‌افتند، اما یکی باعث دیگری نمی‌شود.

تحلیل رگرسیون نیز در موارد خاصی که مدل‌سازی دشوارتر است، کوتاهی می‌کند. به عنوان مثال، در فوتبال، معمولاً 3 یا 7 امتیاز در یک زمان به دست می‌آید، بنابراین شرط‌بندی‌هایی که شامل امتیاز نهایی می‌شوند اغلب ترکیبی از این دو عدد را شامل می‌شوند. با این حال، یک رگرسیون خطی ساده به طور دقیق این را مدل نمی کند. 

ناهنجاری های آماری

اینها انحرافاتی از قانون رایج هستند و به شما مزیت رقابتی می دهند. در گریدرون (فوتبال آمریکایی)، رایج‌ترین حاشیه اختلاف در امتیاز نهایی 7 امتیاز (معادل یک تاچ داون به اضافه امتیاز اضافی) یا 3 امتیاز (یک گل زمینی) است. ممکن است امتیازات اضافی، ایمنی و تبدیل از دست برود. اما، آنها فقط در درصد کسری از نتایج وارد بازی می شوند. این عامل توزیع آماری نقطه ای، امکان ناهنجاری های آماری را باز می کند.

برای یافتن ناهنجاری ها باید با احتیاط آمار بازیکنان و تیم را بررسی کرد. همچنین باید عوامل مهمی مانند: آسیب دیدگی، تمایل تیم به برد بیشتر در استادیوم‌های ورزشی سرپوشیده یا روباز، آب و هوا (برای بازی‌های خارج از خانه)، شرایط جوی که تیم در آن بازی می‌کند و غیره توجه کرد.

عواملی که در تعیین سیستم‌های شرط‌بندی استفاده می‌شوند، ترکیبی از عوامل روان‌شناختی، انگیزشی، بیولوژیکی و موقعیتی هستند که بر اساس عملکرد گذشته، یک تیم را بر تیم دیگر برتری می‌‌دهد. به طور کلی اعتقاد بر این است که برای داشتن یک سیستم شرط‌بندی موفق به بیش از یک عامل اشاره به یک تیم نیاز است.