多くのスポーツベッターは、チャンスを増やす方法を見つけることに熱心です。彼らはまた、賭けを選択するシステムとブックメーカーに勝つ方法も望んでいます。スポーツベッティングに絶対確実なプランはありませんが、特定のアプローチや方法を使用すると、長期的な利益を向上させることができます。

定量的ベッティング モデルの概要

定量的モデルは、データ駆動型の予測に興味がある人々の間である程度の人気を博しています。何が何だかわからない 定量分析とモデルの作成方法が主な障壁となります。次に、それを維持する必要性が生じます。これが、スポーツ賭博へのこのアプローチがしばしば見落とされるもう一つの理由です。

一夜にしてその方法を学ぶことはできません。ただし、この記事では、独自の結論に達するために知っておく必要のあるすべてのことを説明します。次のような定量的モデルを検証します。 スポーツベッティングを成功させる鍵 そしてそれが長期的にどれほど効果的であるか。次に、メリットとデメリットを比較検討して、それが自分にとって持続可能な方法であるかどうかを判断できます。

定量的モデルとは何ですか?

ブックメーカーがオッズを設定する必要がある場合、他の評判の良いスポーツブックから情報を取得する人もいます。最もトラフィックの多いブックメーカーに属する他のブランドは、多くの要素と仮定を組み合わせたアルゴリズムを使用しています。多くのブックメーカーは、データを入力して結果の確率を計算することで結果をシミュレートします。 多数の発生。

モデルは、特定のデータセットを使用してシミュレーションを実行するように設計されています。スポーツ イベントの場合、これは、得点、テニスのセット数、失点、およびその他の関連要素となる可能性があります。次に、モデルはデータに基づいてイベントまたはゲームをシミュレートし、勝者を決定します。

重要なのは、結果が常に同じになるとは限らないため、定量的モデルではシミュレーションを数回実行することです。これにより、各チームまたは競合他社のパーセンテージが得られ、勝利の頻度が示され、スポーツブックがオッズを設定するのに役立ちます。

この手法が天気予報や経済状況に役立つのと同様に、ベッターも使用できます。データにアクセスしてシミュレーションを実行できるのは書籍会社だけではありません。ただし、予測を行うには定量的モデルが必要です。

テクノロジーとデータの活用

幸いなことに、金融会社からレッスンを受けることができます。彼らはソフトウェアを入手します アルゴリズムと予測に関して重労働を行うためです。データ、適切な式、それを実行するための適切なプログラムはすべて役に立ちますが、モデルをどこから始めればよいかを知る必要があります。

定量的モデルを使って状況をテストしたいが、それが自分に適しているかどうかわからない場合は、テニスから始めてみるとよいでしょう。このスポーツは、分析やシミュレーションを使用するのが好きな人に人気があります。これは、テニスの試合には常に勝者と敗者がいるように、すべてのイベントで 2 つの結果が考えられるためです。

フォーミュラを作成する前に、試してみることができる公開されているフォーミュラがあるかどうかをオンラインで調べてみる価値があります。これにより、必要なデータの種類、データがどのように機能し、どのような結果が得られるかを理解できるようになります。

定量的モデルを作成するには労力が必要であり、それを維持することも必要になります。モデルとシミュレーションを作成する入力を理解すればするほど、より良い結果が得られます。 あなたはそれらを開発し、改良することになります。テクノロジーが関係していますが、ほとんどの数式は Excel で実行できるため、それを試すのにニッチなソフトウェアは必要ありません。

定量的モデルを適用する方法

独自の単純なモデルを構築する場合でも、既存のモデルを適応させる場合でも、テストする必要があります。分析する内容に応じて、モデルには目的があります。スポーツやデータが異なればさまざまな結果が生じるため、何が予想されるかを知っておく必要があります。

正確な目標を設定したら、モデルをテストして結果を得ることができます。これらはあなたの目的を達成し、利益をもたらすはずです。通常、このようなモデルに取り組むには無料の資金を使用する必要があるため、 忠実なプレイヤーへのボーナス 通常、毎週の報酬があるためです。テストの結果に基づいて、モデルを改良し、さらにテストして、その有効性に関するさらに多くのデータを収集することができます。

モデルは仮定に基づいて構築されます。 だからこそテストが不可欠なのです。それぞれの仮定は変数であり、それぞれが結果にどのような影響を与えるかを知りたいと思うでしょう。モデルの感度がどの程度であるかを知ることは、モデルを改良するのに役立ち、また、作業を進めるにつれて結果を信頼できるようになります。

テストに合格したモデルの維持には、主に式ではなくデータが関係します。シミュレーションが正確になるように、統計と入力を最新の状態に保つ必要があります。

メリット、デメリット、リスク

スポーツベッティングにどのようなアプローチを採用しても、賛否両論があります。定量的モデルの主な考慮事項は次のとおりです。

利点

スポーツ賭博におけるモデルと統計データの使用の支持者の多くは、この方法の利点を認識しています。パンターはオッズを設定するためにシミュレーションも使用するため、パンターとブックメーカーが同等の立場に立つことができるというのが主な見解です。

作成 信頼できる結果が得られる成功モデルは、時間の経過とともに利益を増やすためのより良い賭けをするのに役立ちます。理由と決定を裏付ける科学的データがあるため、長期にわたる賭けの追跡と評価が容易になります。

短所

モデルを開発したり、他の人のモデルを作り直したりするのには時間がかかります。モデルはさまざまな種類があるため、より単純なものを選択することも、複雑なものの作成により多くの時間を費やすこともできます。いずれにせよ、データの収集に時間を費やす必要があり、入力を維持する必要があります。

これは、持続可能な方法であるためには維持が必要であることを意味します。予測はシミュレーションに基づいていますが、利益が保証されるわけではありません。このモデルが本当に役立つようになるまでには時間がかかる可能性があり、すべてのギャンブルと同様に、報酬を得るにはリスクを負う必要があります。

リスク

定量的なリスク 信頼できる結果が得られないというモデルがあります。主なリスクはテストによって軽減できます。重要なのは、結果に影響を与える可能性があるものを理解するために、数式を作成してデータを追加するときにいくつかの手順に従うことです。

あなたのベッティングスタイル

定量的アプローチには、多くの人にとって魅力的な利点があります。ただし、これがあなたにとって正しいアプローチであるかどうかは、欠点によって決まります。多くのスポーツファンやベッターは、このアプローチのデータ重視の性質に嫌悪感を抱いています。これは時間がかかり、スポーツ イベントの数を減らしてしまうため、誰にとっても適しているわけではありません。ただし、ベッティングをさらに理解し、予測を上達させ、潜在的に利益を得たい場合は、定量的モデルの使用方法を学ぶ時間を作ることをお勧めします。