Рабочие ссылки букмекерских контор
# Букмекер   Рейтинг Моб.
версия
Русский
язык
Бонус Сайт БК
1 1xBet   10/10     5 000 RUB
2 Melbet   10/10     100%
3 PariMatch   10/10     2 500 RUB
4 Mostbet   9/10     20% от депозита
5 Лига Ставок   10/10     500 RUB
6 Fonbet   8/10     Аванс. ставка

Формула для расчета тотала в футболе в экселе


Очень просто, нужно разделить единицу на выставленный коэффициент:.

Как сделать программу в excel для ставок?

То есть маржа заложенная прибыль БК составляет 2. Отняв их от предоставленных БК вероятностей Получим истинные значения Пересчитав данные в коэффициенты получим 3. Конечно же в ставках на футбол букмекеры закладывают не только статистику предыдущих матчей, но и другие параметры. Аналитики в БК не дремлют!!! Такие недооценённые ставки называются валуйными от англ.

Формула для расчета тотала в футболе в экселе

Value bet — ценная ставка. Успешный поиск валуйных пари и есть целью для преуспевающего игрока. Возьмем матч Ахмат - Арсенал. Если мы считаем, что мы правильно учитываем процентную вероятность рассчитанной нами ничьей, то тогда Это и есть валуйная ставка.

Или проще Расчет на основе количества побед - ничьих - поражений за последние все игры чемпионата. В это число вы должны внести поправки которые считаете необходимыми Наши вероятности основаны только на статистических данных Травмы игроков, удаления, денежное состояние клубов Вообщем очень широкий спектр! Советуем выполнить подобное построение, занятная практика. Вернёмся к анализу футбольных ставок. Какие показатели использовать при построении модели?

Кто-то предположит, что это результаты прошедших матчей, а именно голы. Предлагаем взглянуть на игру с математическим стороны, чтобы доказать несерьезность этого мероприятия.

Футбол считается самым дисперсионным видом спорта, и мы в состоянии это подтвердить. Выходит, что команда с 3 бросками вообще не претендует на выигрыш. В баскетболе так же наблюдается подобная картина: команда, в итоге совершившая в 10 раз больше попыток забить мяч в кольцо, чем соперник, победит в любом случае.

Наиболее близкий к футболу — хоккей, но там дисперсия поменьше, так как за игру наносится больше ударов и шайбы забиваются чаще. Также в хоккее проводится больше игр. Однако хоккейная дисперсия также очень большая, что не даёт возможности строить модели, опираясь на результат матча. Снова встаёт вопрос о том, как всё-таки рассчитывать вероятности исходов футбольного матча? Есть вариант построения модели прогнозирования, основываясь на более мелких элементах игры, чем голы, а именно, на ударах по воротам и владении мячом.

Вкратце поведаем, как работали системы несколько лет назад и как делались ставки людьми, которые не смотрели ни одного матча за год. Когда я проживал в Чехии, то познакомился с одним успешным беттором из Германии. Его звали Пауль. Мне довелось видеть, как он делает ставки на футбол и какие системы при этом использует. Для получения информации о вероятности того или иного исхода матча он сначала высчитывал вероятности по владению мячом и ударам.

Допустим, в матче Лион и Марсель им были рассчитаны такие вероятности владения мячом:. На картинке видно, что у каждого владения прогнозы букмекеров на хоккей своя вероятность. Представленные вероятности зависят от различных вариантов хода матча. То же самое Пауль делал и по ударам в ворота.

Таким образом, он работал и с пасами, угловыми, другими статистическими данными. Какие же были дальнейшие действия?

К сожалению, у меня нет данных Пауля, так как в то время я не делал ставки, а когда я обратил внимание на ставки, то сразу начали работать с xG. Поэтому буду показывать примеры с данными собранными за матчей специально для этой статьи.

Если кто-нибудь желает пользоваться этой стратегией, которую я сейчас покажу, то скажу сразу, нужно в идеале собрать статистику как минимум с 30 матчей, чтобы получить точные данные. На основе показателей прослеживается отличная корреляция между нанесёнными ударами по воротам и вероятностями исхода матча. Теперь становится понятна логика Пауля в матче Лиона и Марселя. Пауль мог получать вероятности исходов матча Лиона с Марселем.

Такие действия проделывались по ударам, по владению, и по нескольким другим статистическим данным. Это могли быть пасы, отборы, угловые. После всех этих манипуляций он знал довольно точные вероятности исходов событий и на дистанции опережал пул игроков с приличным ROI. Для этого ему нужно было лишь выстроить модель, которая прогнозирует вероятности пасов, владения, ударов и так далее. Такая модель строится достаточно несложно. Рассмотрим ее, когда будем обсуждать, каким образом строить подобные модели для xG.

Например, команды, играющие на родном стадионе, реже наносят удары издали, и чаще — с близкого расстояния. Значит, вероятность забить гол у домашней команды чуть выше, чем у гостевой. И поэтому, 15 ударов домашней команды лучше, чем то же количество у гостевой команды. Тоже самое и в баскетболе, команда которая бросит в 10 раз больше в кольцо, победит без каких-либо вариантов. Наиболее близкий футболу по рандомности вид спорта это хоккей, но и там дисперсия все же меньше чем в футболе.

Так же зачастую в хоккее играют больше матчей чем в футболе. Но все же в хоккее дисперсия так же очень большая, чтобы прогнозировать отталкиваясь от результата игры. Поэтому прогнозирование на основе конечного счета так же не даст достаточно точных результатов.

Итак, как же прогнозировать вероятности футбольных матчей? Одним из вариантов является построение модели прогнозирования основанной на более мелких элементах игры, чем голы, а именно на ударах по воротам, прогноз на спорт fonbet на владении мячом.

Давайте я вкратце расскажу, как работали системы несколько лет назад и как люди делали ставки, даже не смотря ни одного матча за год. Когда я жил в Чехии, я познакомился с одним успешным беттором из Германии, которого звали Пауль и я лично видел, как он делает ставки на футбол, и какие системы для этого использует.

Для того чтобы узнать какова вероятность того или иного исхода матча, он рассчитывал вначале вероятности для владения мячом и удара. К примеру, представим, что в матче Лион и Марсель он рассчитал такие вероятности владения мячом:. Все эти вероятности зависят от различного хода матча. Точно так он работал и с пасами, угловыми и другими статистическими показателями.

Что с этим со всем он делал дальше? Давайте расскажу, как это выглядело, но сразу скажу, что этих данных к сожалению, у меня нет, так как в то время я не делал ставки, а когда мы обратили внимание на ставки, то сразу начали работать с xG.

Поэтому буду показывать примеры с данными собранными за матчей специально для этого поста. Если кто-нибудь желает пользоваться этой стратегией которую я сейчас покажу, то скажу сразу, нужно в идеале собрать статистику как минимум с 30 матчей, чтобы получить точные данные.

Как пользоваться Калькулятором.

Если работать одному, то уйдет около недели-двух. Первая колонка - это столбик в котором написана разница ударов между домашней командой и командой гостей. Как вы понимаете здесь как пример указана лишь несколько разниц, так как команды могут нанести не только на 5 ударов больше по воротам, но и на 10 и на 20, но это нам сейчас ни зеркало букмекерской конторы винлайн чему.

Вторая колонка - это вероятность с которой выиграет первая команда при той или иной разнице в ударах. Как вы видите прослеживается отличная корреляция между нанесенными ударами и вероятностями исхода матча.

Пауль получал вероятности исходов матча Лион — Марсель. Так он проделывал и для ударов, и для владения, и для нескольких других статистических данных. Например, угловые, пасы, отборы, и на выходе после всех этих манипуляций он знал достаточно точные вероятности исходов, и на дистанции переигрывал пул игроков с приличным ROI.

Все что ему нужно было, так это построить модель прогнозирующую вероятности владения, пасов, ударов, и так далее. Эта модель строится достаточно легко и к ее построению мы еще доберемся, когда будем рассказывать, как строить такие модели для xG, правда там все намного сложнее.

Это связано НЕ с тем, что домашние команды лучше реализуют моменты на домашнем стадионе. Это объясняется тем, что домашние команды создают более опасные моменты в матче, чем гостевые команды.

К примеру, домашние команды реже бьют издали, и чаще с близкого расстояния. Это все дает то, что вероятность реализовать удар у домашней команды чуть выше, чем у гостевой, и соответственно 15 ударов домашней команды чуть лучше, чем те же 15 ударов гостевой команды.

Это может быть незаметно глазу, но изучив уже через время статистику по xG, мы действительно нашли математическое подтверждение этому факту, в будущем у нас будет выходить множество видео по xG и в одном из них Артем покажет и расскажет об.

Итак, системы построенные на проценте владения, на угловых и на количестве ударов действительно могут достаточно точно определять вероятности исходов предстоящих матчей. Но с появлением xG все изменилось. Теперь можно прогнозировать матчи намного точнее, ведь мы можем узнать не просто количество ударов в матче, но и вероятность каждого удара стать голом.

И этот путь ведет к прогнозированию вероятностей с изумительной точностью. В следующей статье вы узнаете, как можно прогнозировать вероятности с помощью системы xG! Не забывайте подписываться на наш YouTube канал:.

Матчи Новости Блоги Статусы. Гонки Новости Блоги Статусы.