博彩公司如何确定体育博彩赔率?

机器算法验证 可能性 随机过程
2022-02-13 14:40:28

让我们以足球(足球)为例。有3种可能的结果,主场赢,平局,客场赢。我从 bet365 拿了一个随机游戏

Turkey vs Ukraine
hwin, draw, awin
2.20  3.40  3.20

因此,对于给定结果的 100美元投资,您要么损失 100美元,要么赢取:220美元、340美元或 320美元他们的概率评估加起来不是 100%,他们多拿了 5%-12%,但他们是怎么得出这些数字的(2.20、3.40、3.20)?是下注的人的下注模式,例如,如果 90% 的人把钱放在土耳其,hwin系数会更低,还是某种计算?
计算的问题是样本很差,国家队在很长一段时间内很少打比赛,在不同实力的球队之间,许多外部参数都有贡献,比如伤病,个别球员的当前状态和动机等.
他们的全国锦标赛策略有什么不同吗.
所以基本上,问题是他们最依赖什么,他们如何得出这些数字,是计算,其他玩家的投注模式,组合等吗?

一个子问题,如果其他赌徒对系数的计算方式有很大的影响,那么在我看来,这样的评估会有很大的错误。我不知道你是否能分辨出给定结果的 65% 和 70% 之间的差异,但这种差异对我来说是无法区分的。需要明确的是,我认为在给定的例子中土耳其是最受欢迎的,主要是因为他们在主场比赛,但是他们获胜的机会是 45% 还是 55% 太抽象了,如果他们对阵摩纳哥国家队,那么我会让您更有信心赢得胜利。

2个回答

如何设定赔率是一个非常有趣的主题,我已经对它进行了一些研究,并且以类似的方式进行体育分析。

我要参考的第一篇论文特别涵盖了 NFL “为什么赌博市场的组织方式与金融市场如此不同”,Steven.D.Levitt(经济杂志 2004 年)。这说明 NFL 的赔率很少设置为产生 50/50 的行动,因为博彩公司可以通过与传统偏见相反的赔率来利用“方形”行动(即上面关于俄亥俄州立七叶树的观点 - 如果博彩公司意识到他们将接受更大百分比的赌注,他们可以调整赔率或点差,因此更好的人必须支付溢价来下注七叶树 - 例如 -7.5 或多于一次达阵而不是 -6.5 - 特别是如果游戏的真实评分在 -5 或 -6 左右)。这也说明了博彩公司/体育博彩公司很少自己制定赔率,他们通常支付给有影响力的赔率制定者,他们为很多赛事设定了底线。然后博彩公司很少会大幅调整这些赔率,因为它们将有效地阻碍市场对抗其他博彩公司和体育博彩(为“敏锐”行动创造有利可图的机会)。

就 OP 引用的游戏而言,Bet 365 引用的价格与他们本赛季在大多数足球比赛中运行的 105-107% 之间的全面百分比一致(我对此感兴趣 - 他们的英超联赛的超额百分比通常为 5-6%)。从长远来看,这 5-7% 的利润率将照顾他们,因为这越来越意味着从长远来看,单纯的赌徒必须比平均水平更正确才能获得持续的利润。对于 Bet365,如何生成实际赔率是另一回事,许多竞争对手使用 Bet Genius 组来获取赔率数据(例如 Sportingbet、Paddy Power、Sky Bet)。然后他们可能会根据他们典型的客户投注偏好(例如他们采取的行动类型和偏见)对此进行小幅调整。

对于很多体育运动,Cantor Fitzgerald 小组已经创建了 Midas 算法,以与在华尔街交易的方式相同,他们在拉斯维加斯经营着几本体育书籍的业务越来越多 - http://m.wired .com/magazine/2010/11/ff_midas/all/1这使他们能够为整个 NFL 赛季设定点差(http://www.grantland.com/blog/the-triangle/post/_/id/27740/nfl-win-totals-hot-off-the-sportsbook -press)在季前赛开始之前(这不是典型的情况,因为大多数博彩公司似乎对每周的行动以及球员的受伤和表现做出反应)。

实际赔率是如何产生的?这是更难的问题。继续 Mathletics (Wayne L.Winston 2009),一些运动,例如 NFL,可以通过一个简单的最小二乘算法来管理,该算法基于胜利的边际和得分,然后可以对其进行微调(例如,给最近的比赛更多的权重)。然后,这可以用于根据得出的评级生成获胜百分比。以 NFL 为例,Hal Stern “关于赢得一场美式橄榄球比赛的概率”(American Statistician 45, 1991)表明,主场 NFL 球队最终获胜的概率可以很好地近似为正态随机变量平均值 = 主队优势 + 主队评分 - 客队评分,标准差为 13.86。将您的最小二乘法生成的评级插入其中,您就有一组针对给定价差的百分比。我相信这也可以应用于很多其他运动(例如澳式足球)。就足球而言,尽管我相信赔率制定者也对球员统计数据进行了一些回归分析,以使他们能够根据实际在场上的球员而不是过去球队在胜利边际方面的表现做出更合理的评分(例如,为《泰晤士报》分析欧洲足球的 Dtech 团队根据球队投篮和进球数据进行评分http://www.dectech.org/football/help_info.php - 而不是纯粹基于胜率的最小二乘模型)。鉴于体育可以而且应该被视为一门学术科目,我相信这就是为什么我们看到具有主要学术背景的 Accuscore 集团等团体的数量有所增加(来自 ESPN 的“投注背后播客”的采访)并利用他们的知识从赔率倾斜中创造机会,以利用带有预先条件偏差下注的赌徒(例如,主队的最爱赢得超过 50% 的比赛)。如果你能消除你选择的团队的偏见,我相信这将产生机会。

以下内容仅供娱乐。体育博彩是一个非常有趣的学术话题,我建议您将其保留为学术话题。根据我所说的任何事情行事,您都会承担自己的财务(和法律,在某些司法管辖区)风险:)

这个过程比许多人想象的要复杂。首先,有一些体育书籍的例子明确基于公众的行为......基本上它们是那些愿意提供赌注的人和愿意下注的人的媒人。不过,这些通常不是我们所说的。至于其他人,一种思路是让庄家熟练地确定“真实”赔率,并据此设定底线。正如评论中的许多人指出的那样,另一种思想流派是房子可以操纵这条线,以便在每一方都获得平衡的行动并保证利润(如前所述,隐含概率总和不是 100%,因此差异由果汁或维格计算)。但是,合法的博彩公司每年处理成千上万的事件,因此如果可以预期获得更大的利润,他们不必过分担心保证较小的利润。正如体育书籍所处理的那样,这不仅仅是一个会计问题。

在这一点上,重要的是要做出一些区分。首先,我将注意开盘线和收盘线之间的区别。博彩公司必须有一些在市场对它们的线采取行动之前,这些开盘线被认为比事件开始前的收盘线效率低。同样重要的是要注意博彩世界中所谓的“锐器”和“方块”之间的区别。不管他们怎么想,大多数下注者都是所谓的“方阵”,他们在选择哪边下注方面实际上并没有多少明显的技巧。另一方面,“Sharps”是资金雄厚的专家,他们知道自己在做什么。一个正方形可能有一个他会下注的设定限制,与赔率无关,一个锐角则非常不同。如果他觉得赔率不利,他根本不会下注,如果台词没有更新以反映他的行为,他会下很多赌注。这不是尖锐的非理性贪婪。有一个统计基础称为凯利标准,用于确定当一个人有优势时下注多少。

因此,利器的存在使得简单地设置 50/50 线并愉快地锁定利润变得令人惊讶地不平凡。如果线路不好,利器会一遍又一遍地锤击它。为了保持 50/50 的行动,房子将不得不调整线到锐利不再觉得他们有优势的点。这里有很多力量在起作用......市场力量,不同书籍之间的套利,以及大量信息,但这些都会使收盘线相当接近真实赔率,无论这是否是初衷. 当然这很复杂,因为房子可能有非公开信息,或者可能认为他们比公众更聪明。没有一个简单的答案,

至于他们如何确定除了实际投注之外的线(这可能很重要,例如在设置开局线时),他们可以做很多事情。首先,他们可能会参考其他书籍并假设有效市场假设的一些变体。但是,他们也可能采用与敏锐投注者相同类型的技术。在 21 世纪,体育分析是一个不断发展的领域。有许多专门用于体育分析的学术期刊、会议和博客。除了哪支球队赢或输之外,还有大量数据。例如,在美国职业棒球大联盟中,几乎任何人可能想要跟踪的数据都存在。任何有兴趣的人都可以下载大约过去 60 年来每场常规赛的每一场比赛。还有一些人在通过观察他们的比赛来确定球员的相关技能方面非常有知识。我不能说具体的书做了什么,但代表体育书的分析和球探的潜在组合是相当强大的。