Ставки на футбол — как заработать
Дом для лучших подборок и советов от сотен каждую неделю:
Многие футбольные (футбол для наших американских друзей) чаевые и сайты чаевых предоставляют только несколько советов / чаевых в неделю, некоторые только один, и многие берут огромные суммы за эту привилегию. В этой статье я покажу вам, как получить максимальную отдачу от сотен бесплатных и дешевых советов каждую неделю, ответив на эти четыре вопроса.
Что, если бы вы могли выбирать самые лучшие из сотен еженедельных выборов/подсказок, что значительно увеличило бы ваши шансы на успех?
Что, если эти подсказки/подсказки выбраны на основе предыдущих результатов аналогичных подсказок/подсказок, и все эти подсказки/подсказки созданы с использованием комбинации нескольких испытанных статистических методов?
Что, если бы вы могли знать, где более успешны прогнозы на ничью, дома или в гостях в английской премьер-лиге, итальянской серии А, немецкой бундеслиге или во многих других лигах по всей Европе?
Что, если бы вы могли сделать все это БЕСПЛАТНО или по очень низкой цене?
Что ж, теперь вы можете. Если вам интересно, читайте дальше.
Некоторые советы лучше других:
Используя хорошо зарекомендовавшие себя статистические методы вместе с автоматизированным программным обеспечением, можно генерировать сотни футбольных советов в неделю для нескольких лиг, теоретически все высшие лиги мира могут быть охвачены. Так что, почему ты хочешь это сделать? Конечно, многие советы будут крайне неточными, но опять же, многие будут правильными, так как же определить, какие из них будут успешными, а какие нет? Гораздо лучше было бы просто сконцентрироваться на одном-двух матчах и предсказать их исход путем интенсивного и тщательного анализа.
На первый взгляд, приведенные выше ответы, которые я видел на протяжении многих лет, имеют некоторую ценность и заслуживают тщательного рассмотрения. Это хороший повод для целевого анализа одного матча, чтобы попытаться предсказать его исход. Подумайте, однако, когда ученый проводит статистический анализ, сколько элементов данных он выбирает в качестве репрезентативной выборки? Раз, два… а может больше? При статистическом анализе чем больше данных вам нужно обработать, тем лучше результат. Например, если вы хотите рассчитать средний рост класса школьников, вы можете просто взять за образец первых двух-трех. Но если все они шести футов ростом, они будут очень нерепрезентативными, поэтому, конечно, вы получите все их высоты и вычислите их среднее значение, и в результате получится гораздо более точный ответ. Это упрощенный пример, но я надеюсь, вы понимаете, что я имею в виду. Конечно, вы можете применить этот аргумент к одному матчу, собрав прошлые результаты для каждой стороны и применяя методы статистического анализа этих данных, но зачем ограничивать свой анализ этим одним матчем?
Мы знаем, что если мы создадим сотни автоматических подсказок, основанных на проверенных статистических методах, некоторые из них будут успешными, а другие нет. Так как же нам следовать главным советам, которые, скорее всего, будут правильными, и как мы делаем это каждую неделю? Что ж, ответ заключается в том, чтобы вести учет эффективности каждого совета, некоторые советы лучше других, и мы хотим знать, какие из них. На данный момент, если вам интересно, как я могу рассчитать всю эту информацию для каждой игры, в каждой лиге, которую я хочу охватить, и делать это еженедельно, то не волнуйтесь, я покажу вам, как все это сделать на конец статьи.
Результаты не всегда одинаковы:
Недостаточно просто записывать, как каждый из сотен созданных нами советов влияет на конечный результат. Теперь нам нужен способ проанализировать эти данные и логически сгруппировать их, чтобы извлечь из них максимальную пользу. Исходы не всегда одинаковы, другими словами, подсказка, которая показывает один возможный исход для матча A и такой же возможный исход для матча B, не обязательно приведет к одному и тому же результату (т. е. к правильному прогнозу или неправильному прогнозу). Почему это? Ну, есть сотни причин, и вы никогда не сможете объяснить их все, если бы вы могли, вы были бы миллионером без сомнения. Пытаясь предсказать исход матча, вы можете посмотреть на качественные факторы, такие как текущий список травм каждой команды, состав команды, моральный дух игрока и т. д. Мы также можем посмотреть на количественные факторы, используя наши статистические методы, чтобы предсказать исход матча. , поэтому мы можем посмотреть на такие вещи, как прошлые результаты, положение в лиге или более проверенные статистические методы, такие как метод Rateform. Мы можем использовать всю эту информацию, чтобы предсказать исход матча А и матча Б, и все равно не получить одинаковый результат. Отчасти причина этого, как объяснялось ранее, заключается в том, что мы не можем включить все факторы в совпадение, что невозможно. Но есть еще кое-что, что мы можем объяснить, о чем мы еще не подумали.
Когда мы рассматриваем один матч в отдельности, мы смотрим только на факторы для каждой из двух команд в матче, но почему бы не расширить это, чтобы увидеть, как другие команды, с которыми они играли друг против друга, живут? «Зачем нам это делать?» Я слышу, как некоторые из вас разговаривают. Потому что результаты не всегда одинаковы. Давайте предположим, что наш прогноз для игры А и игры Б — это победа хозяев (на данный момент забываем о прогнозируемом счете). Что еще мы можем рассмотреть, чтобы улучшить прогнозы домашних побед? Мы можем посмотреть на показатели всех типов домашних побед в том же соревновании, где проводится матч, а затем сделать выводы на основе этой новой информации. Это здорово, потому что дает нам дополнительный уровень факторинга, которого у нас не было раньше.
Просмотрев все прогнозы домашних побед для одной лиги, мы получим процент домашних побед для этой конкретной лиги, но мы все еще можем улучшить его. Мы можем сделать это, выполнив одно и то же упражнение во многих разных лигах и получив процент успеха для каждой лиги. Это означает, что теперь мы можем искать лигу, которая обеспечивает наилучшие общие прогнозы домашних побед, и искать прогнозы домашних побед на предстоящие матчи. По умолчанию мы знаем, что у этой лиги больше шансов на успех в домашних прогнозах, чем у любой другой лиги. Конечно, мы также можем применить эту технику для прогнозирования выездных побед и ничьих.
Насколько напряженная лига?:
Почему такая разница между лигами? Как и в случае с попыткой предсказать исход отдельной игры, на это явление влияет множество факторов, но есть лишь несколько основных факторов, определяющих, почему одна лига должна приносить больше домашних побед за сезон, чем другая. Самый очевидный из них можно охарактеризовать как «зажатость» лиги. Что я подразумеваю под «силой»? В любой лиге часто существует разрыв в навыках и способностях тех команд, которые постоянно находятся на вершине лиги, и тех, кто находится внизу, что часто выражается как «разрыв в классе». Эта разница в оценках сильно различается между разными лигами, причем некоторые лиги намного более конкурентоспособны, чем другие, из-за более близкого уровня навыков в лиге, «жесткой лиге». В напряженной лиге ничьи будут более заметны, чем в «не очень напряженной лиге», а домашние победы, вероятно, будут реже.
Итак, предположим, что мы заинтересованы в прогнозировании домашней победы, вооружившись нашей новой информацией о «трудных» лигах, мы можем прогнозировать матчи в течение сезона для любого количества лиг и наблюдать, как эти прогнозы срабатывают в каждой лиге. Вы обнаружите, что успех прогнозов будет точно соответствовать «плотности» конкретной лиги, поэтому, если лига приносит больше домашних побед, мы добьемся большего успеха с нашими домашними прогнозами. Не дайте себя одурачить, это не значит, что только из-за того, что дома больше побед, нам нужно быть более точными, я имею в виду процент успеха от количества сделанных хоум-пиков, который не имеет прямого отношения к количеству настоящие домашние победы. Например, предположим, что мы делаем 100 хоум-пиков в Лиге А и 100 в Лиге Б, и предположим, что 75 % правильных ответов в Лиге А и только 60 % в Лиге В. У нас одинаковое количество советов в Лиге В. Каждая лига имеет разные результаты, и эти различия, скорее всего, связаны с «плотностью» каждой лиги. Лига B будет «напряженной» лигой с большим количеством команд, имеющих аналогичный уровень «класса», в то время как лига A имеет более широкий классовый разрыв, когда речь идет о командах в ней. Поэтому мы должны выбрать лучшую лигу с точки зрения домашних побед и сделать выборку домашних побед из этой лиги.
Мы должны быть последовательны:
Конечно, это еще не все. Не имеет смысла просто брать каждый совет и записывать, как он работает, мы должны применять одни и те же принципы к каждому совету, который мы делаем. Вы должны убедиться, что параметры, установленные для каждого используемого вами метода прогнозирования (например, Rateform, Score Prediction и т. д.), остаются постоянными. Выберите лучшие настройки для каждого метода и придерживайтесь их для каждого прогноза, для каждой лиги и на протяжении всего сезона. Вы должны сделать это, чтобы ваши прогнозы были согласованными в лигах, между лигами и с течением времени. Ничто не мешает вам использовать несколько разных наборов параметров, если вы храните данные, сгенерированные из каждого из них, отдельно.
Если вам интересно, что это за параметры, возьмите в качестве примера метод Rateform. С помощью этого метода мы создаем целое число, представляющее возможный результат совпадения (я не буду здесь подробно останавливаться на методе Rateform, так как это тема другой моей статьи). Вы можете установить точки останова, которые представляют собой победу дома и на выезде, поэтому, если итоговый счет матча выше, чем верхняя точка останова, этот матч можно считать победой дома. Точно так же, если итоговый счет матча ниже нижней контрольной точки, этот матч можно считать победой на выезде. Все, что между ними, считается ничьей.
Footyforecast.com (теперь 1X2Monster.com) с 1999 года неделю за неделей предоставляет такую информацию на своем веб-сайте. Охватывает восемнадцать лиг по всей Европе, в том числе; Английская Премьер-лига, Шотландская Премьер-лига, Итальянская Серия А, Немецкая Бундеслига, Голландская Эредивизия, Испания, Франция, и это лишь некоторые из них. В общей сложности семь различных статистических методов используются для определения результатов каждого матча, сыгранного в каждой лиге, и ведется обширная запись того, как каждый метод применяется в каждом матче. В дополнение к тому, как каждая подсказка показала себя в соответствующей лиге, Footyforecast также предоставляет таблицы лиг, показывающие, насколько успешно каждая лига преуспела в прогнозировании результатов матчей. Рейтинговые таблицы результатов прогнозирования создаются для прогнозирования домашних побед, прогнозов ничьих, прогнозов побед на выезде и для общих прогнозов и являются бесценным инструментом для игроков, делающих ставки на футбол, когда они решают, куда направить свои прогнозы на европейский футбол.
Итак, вы поняли. Я надеюсь, что показал вам, как нацеливаться на высшие лиги, чтобы увеличить ваши шансы на успех при прогнозировании результатов 1X2, и хотя я не даю никаких гарантий, я почти уверен, что этот метод улучшит вашу прибыль.