Читать книгу Секреты успешных ставок на спорт. Или как обыграть букмекера - Анатолий Косарев - Страница 33

Модель Монте-Карло (Monte Carlo Simulation) – это метод статистического моделирования, основанный на случайной генерации данных для прогнозирования возможных исходов сложных систем или процессов. Метод используется для анализа неопределённости и оценки вероятностей в самых разных областях, но нас интересует, как этот метод применим вставках на спорт.

Основные принципы метода Монте-Карло

Случайная генерация данных. Модель использует случайные числа для имитации процесса или явления. Случайные значения берутся из заданного распределения (например, нормального, Пуассона* или другого).

Многократные повторения. Симуляция проводится многократно (от тысяч до миллионов раз), чтобы охватить весь спектр возможных исходов.

Анализ результатов. На основе полученных данных строятся вероятностные распределения и вычисляются ключевые метрики: среднее значение, стандартное отклонение, вероятность наступления событий и т. д.

*Распределение Пуассона помогает оценить, как часто в среднем происходят редкие события, например, сколько голов забьёт команда в матче. Если Вы знаете, что команда в среднем забивает 2 гола за игру, то с помощью этого распределения можно понять, какова вероятность, что она забьёт:

· 0 голов,

· 2 гола,

· или, например, 4 гола.

Это можно использовать так

Оцените среднее количество голов. Например, вы знаете, что в последних матчах команда забивала в среднем 1.8 гола.

Сравнение вероятности. С помощью распределения Пуассона вы можете понять, что вероятность 0 или 1 гола выше, чем 5 голов. Это может помочь выбрать ставку, например, на «тотал меньше 2.5 голов».

Например:

Если команда в среднем забивает 1.5 гола за матч, то распределение Пуассона подскажет, что шансы забить ровно 3 гола будут ниже, чем забить 1 или 2.

Помните, что ставки – это не только удача, но и расчёты. Пуассон позволяет использовать математику, чтобы анализировать вероятности, а не просто ставить «наугад».

Метод Монте-Карло – это способ прогнозировать события с помощью симуляций. Он позволяет понять, как может развиваться матч, если учесть случайности.

Этапы:

1. Сначала нужно понять, что желаете предсказать. Например, вы желаете узнать, сколько голов забьёт команда или какая вероятность её победы.

2. Затем собрать данные. Требуется определить среднее количество голов, которые команды забивают и пропускают в матчах. А также учесть другие важные факторы: форма игроков, домашний/гостевой матч, травмы.

3. Создайте случайные сценарии. С помощью компьютера генерируйте случайные результаты матчей, основываясь на собранных данных*.

4. Посчитайте итоги. Для каждого сценария смотрите, кто победил и сколько голов забито. И повторить это нужно как можно больше раз.

5. Сделайте выводы. Посчитайте, в скольких случаях команда выигрывает. Это покажет вероятность её победы. Узнайте, как часто в симуляциях бывает больше или меньше определённого количества голов. Это поможет выбрать ставку на «тотал».

*Чтобы выполнить симуляцию методом Монте-Карло для прогнозов футбольных матчей, вам нужно следовать простым шагам. Для этого понадобится компьютер с установленной программой, например, Microsoft Excel или Python.

Чтобы воспользоваться более эффективным способом предсказания, языком программирования Python вам потребуется изучить его, но изучения языка программирования выходит за рамки этой книги. Поэтому, в рамках этой книги воспользуемся только таблицами Excel.

1. Ввод данных. Открыв Excel, в одной из ячеек укажите среднее количество голов для первой команды, например, 1.8. В другой ячейке укажите среднее количество голов для второй команды, например, 1.2.

2. Создание случайных чисел. Используйте формулу ПОИССРАСП () в Excel, чтобы генерировать случайное количество голов для каждой команды на основе их среднего значения. Для нашего примера это выглядит так =ПОИССРАСП (1.8) и =ПОИССРАСП (1.2). Эти формулы сгенерируют случайное количество голов, соответствующее распределению Пуассона.

3. Запуск симуляции. Скопируйте формулы для большого количества строк (например, 10 000 строк), чтобы получить результаты множества матчей.

4. Анализ результатов. Подсчитайте, сколько раз одна команда выиграла, проиграла или сыграла вничью. Постройте таблицу с вероятностями каждого исхода.

Если вы не знакомы с Excel или Python, начните с Excel – это проще и не требует навыков программирования. Для начала используйте небольшой проект, чтобы потренироваться, а затем применяйте метод Монте-Карло к реальным матчам.