2.3.2 Ставки на исходы П1, X, П2 баскетбольных и гандбольных матчей.

Рассмотрим, чем отличается выдача коэффициентов на исходы П1, X, П2 в

баскетбольных и гандбольных матчах (для бейсбола вопрос о том по каким коэффициентам играть не стоит в принципе, величины коэффициентов на исходы бейсбольных матчей П1, П2 в подавляющем большинстве случаев относятся к одному порядку) от выдачи аналогичных коэффициентов в видах спорта подразумевающих низкий тотал.

Попробуем разобраться в работе букмекера на примере выдачи коэффициентов П1, X, П2 для

баскетбольного матча.

Совершенно очевидно, что в любом случае (не зависимо от вида спорта) на вероятность

исходов, связанных с победой, ничьей или поражением одной из команд влияют одни и те же основные показатели: сила команд, текущее их состояние, мотивация, и прочие, менее важные факторы.

Другое дело, что работа букмекера по выдаче коэффициентов на исходы различных спортивных событий имеет свои особенности, связанные с характером игры. Так, как упоминалось выше, существует ряд футбольных и хоккейных клубов придерживающихся откровенно оборонительной тактике игры. Кроме того, помимо наличия таких команд, сами по себе эти виды спорта сложно назвать “высокототальными” – футбольный и хоккейный матч закончившийся победой в “сухую” считается буквально эталонным. Всё это приводит к сильному влиянию на оценку вероятности исходов П1, X, П2 средних индивидуальных тоталов встречающихся команд. Относительно же гандбола и баскетбола, зависимость такой оценки вероятности от индивидуальных тоталов команд прослеживается очень слабо. Несомненно, команды играющие от обороны в гандболе и баскетболе присутствуют, но, говорить о “сухих” победах в этих видах спорта не приходится.

Все эти факты приводят к тому, что, по крайней мере, в рамках одного турнира, баскетбольным, и гандбольным клубам можно присвоить определенный универсальный рейтинг, основанный лишь на вычислении фор между встречающимися клубами (см. рассмотренный выше рейтинг Сагарина). Данное заключение подтверждается линиями букмекерских контор – в некоторых случаях линии открываются именно росписями фор между встречающимися клубами, коэффициенты непосредственно на исходы П1, X, П2 появляются позднее (иногда могут вообще не появиться).

Каким образом вычисляется универсальный рейтинг баскетбольных клубов?

По аналогии с изучением футбольных и хоккейных матчей, у букмекеров, также как и у

игроков, нет более объективных данных, чем статистические данные турнирной таблицы.

Сразу отмечу, что турнирные таблицы баскетбольных чемпионатов, с данными вроде –

“Oklahoma GP – 78 W – 52 L – 26 8146:7868” можно отыскать не везде, и количество набранных очков в баскетбольных турнирах, на сайтах букмекерских контор обычно не приводится. Для получения этих (и множества других) полезных статистических данных я рекомендую воспользоваться ресурсом – http://www.betexplorer.com/.

Опираясь на эту статистику, рассмотрим в качестве примера присвоения рейтинга, и примера

работы букмекера по расчету вероятности исходов П1, X, П2, уже упомянутый БК Oklahoma, и его матч 7.04.2011 с БК L.A.Clippers (GP – 79 W – 31 L – 48 7805:8037).

На примере баскетбольного клуба западной конференции NBA – Oklahoma (статистика на

7.04.2011) можно сказать, что противостояние данной команды с гипотетическим середняком

чемпионата, закончится победой Oklahoma, с мат. ожиданием разницы в счете – (8146 – 7868) / 78 ≈

3.6. Что касается L.A.Clippers – мат. ожидание разницы в счете с гипотетическим середняком

составит – (7805 – 8037) / 79 ≈ – 2.9.

После окончания работы со статистическими данными, БК начинают выполнение

всевозможных экспертных оценок. Работа “баскетбольных” экспертов по своему смыслу абсолютно аналогична работе “футбольных” (см. описание действий №4 – №7).

В конце концов, по окончанию всевозможных экспертных корректировок, мат. ожидание

разницы в счете (форы) между исследуемым баскетбольным клубом и гипотетическим середняком чемпионата и нужно считать универсальным рейтингом этого клуба.

В нашем примере, без учета экспертных исследований, имеем следующий универсальный

рейтинг команд:

- Oklahoma + 3.6

• L.A.Clippers – 2.9.

 

Как осуществляется переход от рейтинга противоборствующих команд к вероятности

исхода их противостояния?

Думаю, вполне очевидно, что мат. ожидание разницы в счете (фора) между двумя конкретными командами, вычисляется путём разности их рейтингов:

Oklahoma – L.A.Clippers (3.6 –(-2.9)) = 6.5 очков.

То есть, матч Oklahoma – L.A.Clippers, без учета преимуществ домашней площадки, скорее

всего, закончится победой Оклахомы с разницей в 6-7 очков.

Как мы показали выше, универсальный рейтинг баскетбольных клубов учитывает прошлые

заслуги команд, их потенциал, состояние (всё по аналогии с футбольными матчами), но не учитывает сильную зависимость качества игры баскетбольных команд от места проведения встречи. Если не отходить от понятия универсальности такого рейтинга, то необходимо корректировать мат ожидание разницы в счете предстоящей встречи в пользу домашней команды. Для лиги NBA 2011 такая

корректировка составляет ≈ 3.5 очка (значение получено из статистических показателей лиги NBA 2011, представленных на http://www.betexplorer.com/).

Но, в связи с тем, что зависимость качества игры баскетбольных клубов от места проведения

встречи действительно сильна, и, следовательно, для каждой из команд индивидуальна, букмекеры могут рассмотреть статистику домашних и гостевых встреч раздельно, дополнив универсальный рейтинг домашними и гостевыми показателями. Эта задача упрощается в связи с большим количеством матчей (по крайней мере, в NBA) по ходу сезона. Большое количество матчей проводимых за сезон, также позволяет проанализировать статистику личных командных встреч.

Итак, в нашем случае:

- домашние игры Oklahoma – GP – 39 W – 29 L – 10 4180:3934, мат. ожидание 6.3;

- гостевые игры L.A.Clippers – GP – 39 W – 9 L – 30 3797:4070 мат. ожидание – 7.

Получается, что с учетом домашней площадки, противостояние Oklahoma – L.A.Clippers

завершится с мат. ожиданием разницы в счете – (6.3 –(-7.0)) = 13.3 очков. То есть, на основе этих индивидуальных статистических данных, мы приходим к примерно 7 очковому (13.3 – 6.5) ≈ 7

преимуществу (вместо 3.5) для домашней команды. Сопоставив эти величины, можно предположить, что фора хозяев площадки составит, допустим – 5 очков.

Следовательно, мат. ожидание разницы в счете, в данном матче:

Oklahoma – L.A.Clippers 6.5 + 5 = 11.5, то есть, в линии БК мы должны увидеть примерно

следующее (при марже M=7.5%):

Oklahoma – L.A.Clippers -11.5 1.85 +11.5 1.85.

С учетом того, что в личных встречах L.A.Clippers играет довольно успешно, и имеет 2 победы (правда домашние) из трёх матчей, фору можно еще раз немного подкорректировать (в любом случае

рейтинг универсален лишь до какой-то степени).

Что же касается “реальных” котировок на эту игру, БК “Марафон” включили этот матч в линию

6.04.2011, в следующем виде:

Oklahoma – L.A.Clippers -11.0 1.96 +11.0 1.96.

что практически совпадает с нашими расчетами.

 

 

Переход от линии с форой, к коэффициентам на исходы П1, X, П2.

 

Перед рассмотрением этой достаточно сложной задачи, разберемся с выдачей коэффициентов

на общий и индивидуальный тотал баскетбольного матча.

Как мы выяснили, вероятность тотальных исходов футбольного (хоккейного) матча можно

рассчитать разными способами:

- менее точно, так как показано в подглаве 2.2. Грубо говоря, при работе по этому методу не

совсем верно учитывается то, что фаворит, забивающий и так много, ещё больше забьет аутсайдеру;

- более точно, так как показано в подглаве 2.3. Помимо статистики забитых голов, учитывается, то, кому они забиты.

Для гандбольных же и баскетбольных клубов, метод, казалось бы, более точного расчета

вероятности тотальных исходов (2 способ), не подходит.

Дело в том, что в этих видах спорта противоборствующие команды набирают очки практически синхронно. Кроме того, в рядовых матчах, в рамках клубных чемпионатов, у команд практически полностью отсутствует заинтересованность в получении большой разницы в счете. Именно эта особенность не позволяет воспользоваться каким-либо коэффициентом “k”, необходимым для

расчета вероятностей тотальных исходов вторым способом, коэффициентом напрямую связанным с отношением пропущенных голов исследуемой команды к пропущенным голам середняка турнира.

Конечно такую команду – “середняк”, по отношению к лиге NBA вывести можно – по данным

приведенным на http://www.betexplorer.com/ в матчах набирается в среднем 199 очков, то есть, показатели средней команды – 99.5 : 99.5, но толку от этих данных немного.

Надо четко понимать, что в условиях синхронного набора очков, далеко не все набранные

командами очки являются одинаково значимыми. В данной ситуации вычисление вероятности тотальных исходов по первому способу (естественно с учетом корректировок, связанных с травмами,

новостями и прочим), и распределение индивидуальных тоталов (мат. ожиданий набранных очков) при помощи известных фор, наиболее точно.

На примере упомянутых нами команд, это выглядит следующим образом:

Oklahoma (8146+7868) / 78 ≈ 205.3;

L.A.Clippers (7805+8037) / 79 ≈ 200.5. (вычислили среднее количество очков в матчах с

участием каждой из команд).

Следовательно, в общем случае (при отсутствии новостей) мат. ожидание набранных очков в

матче между командами, составит – (205.3+200.5) / 2 ≈ 203 (произвели еще одно усреднение).

Именно на основании этого значения m и открылась линия БК “Марафон” 6.04.2011: тотал

меньше 203 – 1.97, больше 203 – 1.95. Абсолютно аналогичная роспись имела место и у БК

“Pinnaclesports”.

Отсюда, индивидуальные показатели команд:

 

m1 + m2 = m;

m1 = m2 + f. (15).

 

где m1 – мат. ожидание количества очков первой команды;

m2 – мат. ожидание количества очков второй команды;

m – мат. ожидание общего количества очков = 203;

f – мат. ожидание разницы набранных очков (обычно, но не всегда очень близко к форе в

линии), в нашем случае = 11.

Решая систему уравнений (15), получим: m1 = 107, m2 = 96. Линию, основанную на этих

значения, мы и наблюдаем в БК “Марафон” от 6.04.2011 – “Оклахома(107): мен. – 1.92, бол. – 1.92;

Клипперс(96): мен. – 1.92, бол. – 1.92”.

Следует отметить, что случайная величина набранных очков в матче подчиняется

нормальному закону распределения. Графически, плотность вероятности для нормального

распределения выглядит следующим образом (числовые значения взяты из рассматриваемого нами матча Oklahoma – L.A.Clippers):

 

Из рисунка 3 следует:

- наиболее вероятно, что количество набранных очков в матче будет равно мат. ожиданию (то

есть, в нашем случае = 203);

- с 50% вероятностью количество набранных очков будет больше/меньше мат. ожидания

(отсюда и равные коэффициенты на тотальные исходы – больше/меньше 203);

- применительно к нормальному распределению, действует уже упомянутое в подглаве 2.1

правило трёх сигм – с вероятностью в 99.73% количество набранных очков в матче будет находиться в диапазоне от (m – 3δ) до (m + 3δ);

- форма кривой изображенной на рисунке 3 очень сильно зависит от величины – δ. Где δ

(сигма), обозначение среднеквадратичного отклонения (СКО), то есть меры разброса случайной величины. СКО в общем случае зависит от рандомности того или иного события или командного показателя.

По отношению к матчу Oklahoma – L.A.Clippers на рисунке 3 показано следующие области:

- заштрихованная синим цветом. Составляет 50% от площади всей фигуры. Причем, её

относительная площадь области (в процентах), не будет зависеть от величины δ. Область

соответствует вероятности исхода – “тотал матча больше 203”;

- закрашенная белым цветом. Соответствует вероятности исхода – “тотал матча меньше 195”.

Относительная площадь области сильно зависит от величины δ;

- заштрихованная красным цветом. Соответствует вероятности исхода – “тотал матча будет

находиться в диапазоне от 195 до 203”. Относительная площадь области также сильно зависит от величины δ.

Ещё раз напомню, как было отмечено в конце подглавы 2.2 – практически ни одна БК не беретна себя ответственность за расчет величины СКО для количества набранных очков в баскетбольныхи гандбольных матчах. Никто не занимается предсказанием того, как изменится рандомность тотала матча под влиянием тех или иных новостей. Отсюда и отсутствие в линиях предложений с высокими коэффициентами на тотальные исходы. Так, например, предложение поставить на – “Oklahoma -

L.A.Clippers тотал меньше 195” вы вряд ли где-нибудь встретите. Односторонние покупки очков для тоталов, с сильнейшим урезанием коэффициентов, как мы все понимаем, не в счет.

Теперь перейдём непосредственно к рассмотрению задачи о вычислении коэффициентов на

исходы П1, X, П2, при известных форах между баскетбольными/гандбольными клубами. Учитывая “синхронность” набора очков баскетбольными и гандбольными командами, и, следовательно, отсутствие зависимости вероятностей исходов П1, X, П2 от тотала матча, можно с большой уверенностью предположить – букмекеры при выдаче коэффициентов на исходы не отталкиваются от индивидуальных тоталов команд (напомню в футболе и хоккее расчет вероятности исходов П1, X, П2 основывается на индивидуальных мат. ожиданиях голов – m1 и m2).

В таком случае, единственной основой для расчетов вероятностей становится величина мат. ожидания разницы набранных очков между командами (фора).

Каким образом мат. ожидание разницы набранных очков оказывает влияние на величины

вероятностей – P(П1), P (X), P(П2)?

Случайная величина разницы набранных очков между командами, также как и сумма

набранных очков, в общем случае подчиняется нормальному закону распределения, см. рисунок 4.

 

Из рисунка 4 следует:

- наиболее вероятно, что разница набранных очков между командами будет равна мат.

ожиданию (в нашем случае, для матча Oklahoma – L.A.Clippers = 11);

- с 50% вероятностью разница набранных очков будет больше/меньше мат. ожидания (отсюда и роспись матча, принимающая вид – “Oklahoma – L.A.Clippers -11.0 1.96 +11.0 1.96”);

- форма кривой изображенной на рисунке 4 (а значит и вероятность исходов П1, X, П2) зависит от величины среднеквадратичного отклонения δ (СКО).

Как уже было отмечено в подглаве 2.2, для расчета вероятности случайных величин,

подчиняющихся нормальному закону распределения, можно воспользоваться формулой (7):

 

Где, в нашем случае, применительно к матчу Oklahoma – L.A.Clippers:

r – разница набранных очков;

 

f – мат. ожидание разницы набранных очков (11);

σ – СКО.

 

Практика показывает, что данная формула, применительно к баскетбольным, гандбольным,

футбольным (американский футбол NFL) матчам должна включать в себя некий корректирующий коэффициент – “d” (делитель). По отношению к баскетбольным матчам данный коэффициент ≈ 1.8

Коэффициент d≈1.8, для баскетбола (по крайней мере, для NBA) был подобран опытным путём, исходя из известной средней вероятности ничейного исхода. Так, из статистики, представленной на сайте http://www.betexplorer.com/, следует – в сезоне 2011г, на 21.04 сыграно 1230 матчей, из них в ничью завершился 81 матч, что составляет 6.59%.

Значение d≈1.8 для баскетбольных матчей, скорее всего связано с особенностями подсчета

очков набираемых командами – так, количество мячей влетевших в сетку, как раз таки, примерно, в два раза меньше тотала матча. Если же рассмотреть концовку баскетбольной встречи, то окажется, что в среднем результативный бросок приносит – 1.5 ÷ 2 очка (из-за большого количества штрафных бросков). Для гандбола, данный коэффициент “d”, равен 1, что ещё раз подтверждает его связь с особенностями ведения счета.

Хотя, справедливости ради, стоит отметить – значения “d” и σ могут быть индивидуальны для

каждой из команд лиги. Такие коэффициенты связанные с “рандомностью” игры клуба, также можно считать своеобразным клубным рейтингом, дополняющим универсальный.

 

С учетом наличия коэффициента “d”, формула (7) принимает следующий вид:

В подглаве 2.2 уже говорилось о сложности работы с формулами связанными с нормальным распределением.

Так, для того чтобы работать по формуле (16) и при этом избежать сложных интегральных

вычислений, мною была составлена небольшая программа, действующая следующим образом:

- принимаем, что d=1.8, σ = 10 (подобраны опытным путем);

- разница набранных очков (r) выбирается из диапазона – (f-20 ÷ f+20);

- дискретность величины r принимается равной 0,1; т.е. расчёты по формуле (16) производились

для r = f – 20, r = f – 19.9, r = f – 19.8 ,… r = f, … r = f + 19.8, r = f + 19.9, r = f + 20. Напомню, что f это мат. ожидание разницы набранных командами очков, в нашем случае f = 11;

- все значения P(r), полученные в предыдущем действии суммируются, и принимаются за 100%,

∑P(r) = 100%;

- суммируются значения P(r), относящиеся (см. Рис.4) к исходам П1, X, П2.

Из соотношений ∑P(П1) / ∑P(r), ∑P(X) / ∑P(r), ∑P(П2) / ∑P(r) находятся нужные нам

вероятности.

Для нашего матча “Oklahoma – L.A.Clippers”, произведя расчеты по алгоритму, описанному выше, получим:

P (П1) ≈ 84.34% P (X) ≈ 3.93% P (П2) ≈ 11.73%;

 

Следовательно, при отсутствии маржи, коэффициенты на эти исходы приняли бы следующий

вид:

K1 = 1.19 K2 = 25.43 K3 = 8.52.

 

В БК “Марафон” 6.04.11, роспись матча “Oklahoma – L.A.Clippers” открылась следующими

коэффициентами:

- 11.0 1.96 + 11.0 1.96

K1 = 1.18 K2 = 18 K3 = 7.8,

что практически совпадает с итогами наших расчетов.

 

 

Попробуем ответить на главный вопрос главы №2 – среди коэффициентов какой величины, выданных на исходы баскетбольных матчей, “валуйных” окажется больше всего?

 

В каком случае букмекеру проще допустить критическую ошибку?

Разберём этот вопрос на следующих примерах:

 

При ошибочном расчете мат. ожидания разницы набранных очков для примерно равных команд

(допустим f приняли за -0.5, вместо 0), получается (коэффициенты выданы без учета маржи):

-0.5 2.00 +0.5 2.00

P (П1) ≈ 48.56% P (X) ≈ 7.16% P (П2) ≈ 44.27%;

K1 = 2.06 K2 = 13.96 K3 = 2.26.

вместо верных:

0 2.00 0 2.00

P (П1) ≈ 46.41% P (X) ≈ 7.17% P (П2) ≈ 46.41%;

K1 = 2.15 K2 = 13.94 K3 = 2.15.

Примечание: если немного отвлечься от основного вопроса, и рассмотреть изменение коэффициента K3 с 2.15 по

2.26 (то есть изменение примерно на 0.1 при почти равновероятных событиях), то можно заметить, что при таких изменениях коэффициента на линии фор (допустим благодаря “прогрузу” линии) происходит изменение форы на величину 0.5. Что, в общем-то, еще раз подтверждает правильность выбора величин d≈1.8, σ = 10 по отношению к

баскетбольным матчам.

При ошибке в расчетах величины f, для баскетбольных команд несколько отличающихся по

силе (допустим f приняли за -5.5, вместо -5):

-5.5 2.00 +5.5 2.00

P (П1) ≈ 68.02% P (X) ≈ 6.14% P (П2) ≈ 25.84%;

K1 = 1.47 K2 = 16.28 K3 = 3.87.

вместо верных:

-5 2.00 +5 2.00

P (П1) ≈ 66.06% P (X) ≈ 6.32% P (П2) ≈ 27.62%;

K1 = 1.51 K2 = 15.82 K3 = 3.62.

 

При ошибке в расчетах величины f, для нашего примера, то есть для матча – “Oklahoma -

L.A.Clippers” (допустим f приняли за -11.5, вместо -11), получим:

-11.5 2.00 +11.5 2.00

P (П1) ≈ 85.60% P (X) ≈ 3.70% P (П2) ≈ 10.70%;

K1 = 1.17 K2 = 27.02 K3 = 9.35.

вместо верных:

-11 2.00 +11 2.00

P (П1) ≈ 84.34% P (X) ≈ 3.93% P (П2) ≈ 11.73%;

K1 = 1.19 K2 = 25.43 K3 = 8.52.

 

Тогда, согласно формуле (14):

- отношение вероятности исходов P (П2) друг к другу, в первом случае – 46.41 / 44.27 ≈ 1.048;

- во втором случае – 27.62 / 25.84 ≈ 1.069;

• в третьем случае – 11.73 / 10.70 ≈ 1.096.

 

На первый взгляд картина типична: “валуйных” коэффициентов среди высоких котировок

должно быть больше.

Но, первоначальное впечатление в данном случае обманчиво.

Нет, не искусственный срез высоких коэффициентов является в данном случае источником

проблем для игрока – ставки на исходы баскетбольных матчей довольно популярны, и конкуренция между БК серьёзным образом ограничивает возможности по срезу высоких коэффициентов.

Проблемы для любителей высоких коэффициентов кроются, опять же, в некоторых

особенностях баскетбольных и гандбольных турниров и отдельных взятых встреч. Мною уже неоднократно упоминалась присущая данным видам спорта синхронность набора очков

противоборствующими сторонами и различная ценность набранных очков в зависимости от

ситуации. Стоит также отметить, что на всё это накладывается очень низкая турнирная ценность именно крупных побед (за исключением некоторых международных матчей) и легкость проведения замен по ходу встречи.

Приводит это к следующему – в некоторых случаях сильные баскетбольные (реже

гандбольные) клубы, получив комфортное превосходство в счете, например в 10 очков, заметно сбавляют натиск, дают отдохнуть своим лидерам, и переориентируются лишь на удержание добытого вначале встречи преимущества. Сильные команды, регулярно практикующие такой подход,

будут побеждать с небольшой разницей в очках, но, при этом, с завидной регулярностью.

В таком случае, букмекер вполне может безошибочно расписать линию фор на основе

статистических данных, но не может подобрать верные коэффициенты (“d” и “ σ ”) для нормального распределения случайной величины разницы набранных очков. Это в принципе не разрешимая задача (распределение вероятности здесь ненормально), так как при существенной разнице в классе противоборствующих команд, плотность распределения вероятности разницы набранных очков часто приобретает вид, изображенный на рисунке 5 (рисунок не относится к нашему примеру с матчем “Oklahoma – L.A.Clippers”).

Следовательно букмекеру, при выдаче коэффициентов на исходы П1, X, П2 в случае противостояния разных по силе баскетбольных команд, зачастую приходится обращаться к их ручной корректировке.

Данная корректировка коэффициентов аналогична действию 2, относящемуся к футбольным

матчам (правда, для баскетбольных матчей эта корректировка имеет более важное значение).

Напомню, в основе этого действия лежит учет соотношения побед и поражений исследуемой

команды-фаворита и учет средней разницы очков между победителем и проигравшим в данной лиге.

После выполнения (а скорее – в случае не выполнения) данного действия, для игрока возможно возникновение следующей неприятной ситуации – букмекер, несмотря на ошибочно завышенную плюсовую фору, выдаёт невыгодный коэффициент на чистую победу команды-аутсайдера.

Кстати, именно действия с ручной корректировкой коэффициентов иногда позволяют БК “Марафон” открывать “баскетбольную” линию самыми высокими в мире коэффициентами на победу аутсайдеров, при стандартной (срисованной у зарубежных контор) величине форы.

 

 

 

 

В связи с отсутствием строгих математических формул, описывающих действия по корректировке коэффициентов на исходы П1, X, П2 вручную, привожу фрагмент турнирной таблицы

(Топ команды) лиги NBA за сезон 2010/2011г:

 

 

 

 

 

Из таблицы 1 видно – кто из фаворитов наиболее подвержен прагматичной игре на удержание добытого преимущества (у них распределение разницы набранных и пропущенных очков наиболее отличается от нормального).

У этих команд небольшая разница набранных и пропущенных очков (небольшой

универсальный рейтинг), но, с другой стороны, количество побед у них несоразмерно велико (высокий коэффициент на победу противника, вытекающий из количества поражений фаворита).

Коэффициенты на поражения таких команд, приведенные в таблице, закрашены красным цветом.

При ставках на высокие коэффициенты против таких баскетбольных клубов надо соблюдать максимальную осторожность. Надо, как минимум, убедиться в том, что коэффициенты на поражение у этих команд, в текущей (либо недавней) линии выше, чем коэффициенты на поражение у других команд лиги, имеющих такую же минусовую фору (то есть убедиться в том, что ручная корректировка произведена в “нашу” пользу).

Существует и обратный пример игры баскетбольных клубов – у некоторых команд при

большой разнице набранных и пропущенных очков, присутствует относительно небольшое

количество побед. Коэффициенты на поражения таких команд, приведенные в таблице 1, закрашены синим цветом. У этих баскетбольных клубов распределение разницы набранных и пропущенных очков максимально приближено к нормальному, и, кроме того, величина СКО (σ) для такого распределении велика (больше 10). Ставить на высокие коэффициенты против таких команд наиболее предпочтительно.

Возможна также третья ситуация, характерная в основном для европейских баскетбольных

чемпионатов – в отдельном баскетбольном турнире возможно наличие аутсайдера, проигрывающего с завидным постоянством. Играя против такой команды, лидеры чемпионата не всегда будут проводить ударные концовки матчей, добиваясь рекордной разницы в счёте. Всё это опять же приводит к тому, что число в линии фор в играх с участием этого баскетбольного клуба, должно будет несколько превышать величину мат. ожидания разницы набранных очков – “f”, полученную на основе турнирной таблицы (см. рисунок 5). Но главное, вероятность победы такого аутсайдера будет отличаться в меньшую сторону, от вероятности рассчитанной по формуле нормального

распределения. Следовательно, ставить на чистую победу такого аутсайдера нужно с максимальной осторожностью.

 

 

 

Вывод о целесообразности ставок на исходы П1, X, П2 для баскетбола и гандбола.

 

Следующий вывод, в общем-то, совпадает с заключением о целесообразности игры на

исходах для футбола и хоккея. Так, ставки на исходы типа – П1, X, П2, либо ставки на

баскетбольную/гандбольную линию фор очень интересны для профессионального игрока. По аналогии с футболом, игроков к ставкам на исходы и линию фор баскетбольных матчей привлекают возможные экспертные ошибки. Кроме того, как упоминалось при рассмотрении ставок на тотальные исходы, на итоги баскетбольных противостояний огромное влияние оказывают различные форс мажорные события (травмы лидеров и прочее), и влияние таких событий существенней, чем в футболе и хоккее. Этот факт заставляет и букмекеров и успешных игроков действовать с максимальной оперативностью.

Что же касается основного вопроса – “среди коэффициентов какой величины “валуйных” окажется больше?” – то для ставок на исходы баскетбольных/гандбольных матчей не всё однозначно. Игра по большим коэффициентам на данных видах спорта может быть прибыльной только в случае индивидуального подхода к каждому матчу в отдельности.

Безусловно, индивидуальный подход необходим и для ставок на футбольные/хоккейные матчи, но, для баскетбола всё это актуально в намного большей степени.

При этом следует отметить – в большинстве случаев преимуществом игры на больших

коэффициентах для баскетбола/гандбола может являться наличие индикаторов в виде

движения линии фор. Как известно, в случае выхода каких-либо новостей способных повлиять на исход матча, либо в случае изначальной ошибки букмекера, баскетбольная/гандбольная линия фор чаще корректируется быстрее чем коэффициенты на исходы П1, X, П2, и этим индикатором можно воспользоваться.