Основатель Sportsbook Training Service Джонатан Смит знает два простых метода, которые помогут букмекерам получить наиболее точные коэффициенты для баскетбольных игр.
В рамках конференции SBC Digital North America он провел семинар «Прогнозы в баскетболе – два простых решения». Смит исследовал два способа определения линий разброса и общего количества очков для матчей НБА в сезоне 2020-2021.
В самом начале он отметил, что «пандемия создала проблемы всем, кто занимается спортивными ставками – игры были отменены или перенесены, а также сократились спортивные сезоны».
«НБА не стала исключением – в ней за целый сезон было сыграно всего 72 игры. Но, надеюсь, мы, как составители коэффициентов, сможем разобраться в том, что происходило в игровом поле и сделать несколько разумных прогнозов», – заметил он.
Приводя в пример сезон 2020-2021, Смит задал делегатам интересный вопрос: «Что происходит во время игры?».
Путем несложных расчетов он выяснил, что в среднем команды, игравшие дома, зарабатывали 113,33 очков, а те, кто играл в гостях, – 111,86 очков.
Исходя из этих данных, основатель Sportsbook Training Services предположил, что за время пандемии «домашнее преимущество» стало сокращаться.
Он поясняет: «Для выведения среднего показателя дома и в гостях мы в ячейке J3 набираем «=AVERAGE(e-e)», рассчитываем и получаем 111,86 для гостевых команд. То же самое делаем и для хозяев матча – и получаем 113,83.
Это очень показательная статистика, потому что обычно домашнее преимущество составляет два-три очка. Но в эпоху COVID-19, когда на играх практически не было зрителей, оно сократилось до одного очка».
После определения набранных и пропущенных очков командами, которые играли дома и в гостях, а также подсчета количества нападений и защит каждой команды, – Смит заявил, что его методика достаточно хорошо работает: разброс в каждом матче действительно был в пределах двух очков, и по итогу (хоть и не без исключения) цели, установленные преобладающим в то время рынком, были достигнуты.
Смит продолжает: «Банальный способ прогнозировать результаты – основываться на прошлых данных, однако, в то же время, это и очень наивная модель, поскольку она не предоставляет вам всю необходимую информацию.
Например, здесь не учитывается отсутствие ключевых игроков в составе или полученные травмы. Эту информацию нужно искать в других местах».
Его второй метод делает акцент на коэффициентах букмекеров перед игрой. По мнению Смита, они лучше отражают прогнозируемые результаты.
Он сказал: «Здесь мы будем использовать примерно тот же метод, что и в первом случае. Однако вместо вычисления средних очков, мы используем закрывающие линии от букмекеров.
Почему именно закрывающие линии? К концу игры у нас есть вся возможная информация, что и отражается в коэффициенте команды. Мы можем с полной уверенностью сказать, что эти коэффициенты наиболее близко отражают вероятности, которые мы должны найти».
Рассказав о второй модели, Смит начал расчет средних очков для команд, которые играют в гостях и дома, а затем принялся за вычисление сильных сторон нападений и слабых точек защиты команд – «так, чтобы получились как можно более точные очки для рынка».
Произведя несколько расчетов, Смит заключил: второй метод «обнадеживает», но он не такой точный, как простой метод вычисления средних показателей. Однако, чтобы и очки, и рынок гарантированно внесли свой вклад в окончательный разброс, – Смит использовал средневзвешенное значение из описанных двух методов.
