Математические ставки. Метод Монте-Карло и прогнозы на спорт

Данная модель имеет множество применений в спортивных ставках. Самое простое, что можно придумать – прогнать симуляцию результатов матчей по истории ваших ставок или некоторой модели, которую вы считаете пригодной. Например, вы сделали более 1000 ставок и заработали втрое меньше, чем ожидали – вместо 6% всего лишь 2% с вложенной суммы. Вы пытаетесь понять, что это – неудачные обстоятельства или неверная стратегия.

• Игра – Матч, на который вы уже делали ставку. Пусть это будут, например, игры Евро-2012.
• Ставка – Согласно вашей стратегии и расчетам, ценная ставка, которая должна вам принести 10% прибыли или более (например, на основе модели коллективного разума).
• P Win – Вероятность победы первой команды, обратно пропорционально значению Ставки.
• Monte-Carlo – Случайное число в интервале [0:1].

Модель Монте-Карло выдает случайные числа заданное количество раз. На современном ПК 100000 итераций можно произвести за 5 минут, и этого будет достаточно. Если случайное число меньше P win, то мы выиграли, если же наоборот – наша ставка не сыграла. В нашем случае мы заработали на первой, четвертой и пятой игре, проиграв на второй и третьей. Общий выигрыш в нашей симуляции методом Монте-Карло составил 4,08 — 2 = 2,08 у. е.

Просуммировав так весь портфель ставок, прогнав 100000 итераций, вполне наглядно можно увидеть, на какой выигрыш рассчитывать. Кроме того, из этого числового эксперимента можно почерпнуть важные закономерности, например, сколько раз подряд можно быть в проигрыше даже при удачной модели, каков может быть максимальный выигрыш и так далее.

Визуально результат можно представить в виде колоколообразной кривой нормального распределения. По ней видно, что итоговая прибыль в 2% – это, конечно, не лучшее, что могло с вами случиться, но это вполне укладывается в рамки вашей модели. Вот если бы вы оказались у точки перегиба, с отрицательным результатом в -5%, тогда уж было бы над чем задуматься.

Есть хитроумные способы того, как сделать это в MS Excel, но мне это не по душе. Во-первых, MS Office – это вообще-то платная программа частной американской компании, и я не хочу навязывать ее, даже если многие ею пользуются. Во-вторых, вам лучше заранее подготовить почву для того, чтобы можно было более подробно обсуждать статистические модели на страницах «Рейтинга Букмекеров».

Для статистики лучше использовать статистические инструменты, например, бесплатный R под лицензией Affero GPL – он всегда останется открытым. Просто скачав, установив R и научившись в нем выполнять простейшие операции, вы повысите свою капитализацию. Мы обязательно посвятим этому отдельную статью.

К какому виду спорта лучше всего применять этот метод?

Данный метод может быть применим абсолютно к любой дисциплине.

Есть ли программы по методу Монте Карло?

Нет, программ по методу Монте Карло в настоящее время нет.

В чем минусы метода Монте Карло?

Единственный минус, который можно выделить в данном методе, подобное планирование ставок не подойдет новичкам в сфере беттинга ввиду непростой структуры.