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Adivinar apuestas deportivas. Hace unos meses, desarrollé y escribí sobre un algoritmo sin ML para predecir los resultados de la Premier League utilizando un simple proceso de Poisson. El historial del programa fue más impresionante de lo que pensé que sería, prediciendo correctamente los resultados de 7/10 partidos en la primera semana de partidos.

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Secretos para adivinar apuestas deportivas

Estaba viendo el partido entre el Arsenal y el Manchester United el fin de semana pasado, uno en el que el equipo local generalmente era considerado un perdedor.

Para sorpresa de todos, el Arsenal se impuso. Realmente podría haber ido de cualquier manera. United golpeó la madera dos veces en la primera mitad. Pero un raro error de David De Gea en un tiro desviado de Xhaka y un penalti generosamente otorgado agregaron otro resultado impredecible en esta temporada confusa y al revés.

¿Y mencioné que el Tottenham Hotspur fue derrotado por el Southampton el mismo fin de semana?

A medida que se desarrollaba otra ronda de resultados sorprendentes de la Premier League, seguí pensando en el algoritmo que desarrollé. ¿Sería capaz de predecir correctamente los resultados de forma coherente? Hay algo de aleatoriedad inherente en el modelo, pero ¿es suficiente para tener en cuenta la tentadora naturaleza equilibrada del PL, donde el Southampton, en zona de descenso, logró una victoria contra el Tottenham all-star?

1. El algoritmo contra un experto

Una de las dificultades de probar un algoritmo es encontrar un buen punto de referencia para su rendimiento. Por ejemplo, si mi predicción tiene una precisión del 50% en más de 200 partidos, ¿es buena, mala o mediocre? Seguramente supera a las conjeturas aleatorias (con la misma probabilidad de 1/3 para Ganar, Empatar y Perder), pero no suena tan bien, ¿verdad?

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Así que descubrí que cada semana, el sitio web de Sky Sports publicaba una predicción para los partidos de esa semana de Paul Merson, un exjugador del Arsenal convertido en experto que había ganado varios títulos.

Honestamente, no soy un gran admirador de Paul Merson, después de lo que pensé que eran sus implacables críticas contra su antiguo club.

Datos

Solo escuche lo que el ex entrenador del Arsenal, Wenger, dijo sobre él:

Estos debates que escucho son una broma, una farsa. La gente [Merson] que ha manejado cero juegos, les enseña a todos cómo debes comportarte. Es una farsa.

Sin embargo, esto es una mina de oro para mí, porque ahora puedo comparar mi algoritmo con un «experto». No importa cuál sea su opinión sobre él, la predicción de un ex jugador del Arsenal para el partido Arsenal-Man United seguramente será más confiable que un modelo oscuro que se ejecuta al escupir números al azar.

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Aquí, comparé los resultados entre 273 partidos que Merson predijo esta temporada. Logró una precisión del 54,9%, mientras que mi algoritmo de proceso de Poisson logró una sorprendente precisión del 64,1%.

Curiosamente, Merson predijo un empate 2-2 entre el Arsenal y el Manchester United, diciendo que » ambos equipos se enfrentarán y habrá goles.»Mis algoritmos, al promediar la cantidad de goles que el Arsenal anotó y concedió en casa, le asignan una ligera ventaja y una probabilidad de ganar del 45% al Arsenal, en comparación con el 27% al Man United.

2. De las predicciones a las apuestas deportivas

El resultado me sorprendió. Una ventaja del 10% sobre la opinión de un experto es enorme. Y ni siquiera tuve que hacer mucho más que pedirle a los amados procesos de Poisson que redujeran los números.

Fue entonces cuando comencé a investigar las apuestas deportivas. Y entro en un nuevo juego contra un nuevo oponente: soy yo contra las casas de apuestas.

3. Comprender los marcadores: ¿cómo funcionan las cuotas?

Si alguna vez piensa que los términos y la APR cotizada en sus tarjetas de crédito son complicados, intente aventurarse en esos sitios web de apuestas una vez. Simplemente están locos.

Tomemos las cuotas de Estados Unidos, por ejemplo. Si ve una probabilidad de+300, significa que su pago es de $300 si apuesta 100 y gana. Esto está bien, pero luego tienen probabilidades negativas, como una probabilidad de -150.

Datos

¡Qué @#*!% % es eso? Significa que para obtener una ganancia de $100, deberá realizar una apuesta de $150. Por lo tanto, las probabilidades estadounidenses son un número mayor o igual a 100, a veces precedido por un + para indicar que el número es su ganancia, a veces precedido por un — para indicar la cantidad que necesita apostar para ganar $100.

Para el propósito de este proyecto, utilizaremos un sistema más agradable: las cuotas europeas. Es simple: me dicen cuánto recuperaré si apuesto $1. Por ejemplo, Bet365 ofrece una cuota de 2,4 para el caso de que el Arsenal venza al Man United, de 3,6 para un empate y de 3 para que el Manu gane. Esto significa que habría salido de la apuesta con $2.4 (una ganancia de $1.4) en mi bolsillo si hubiera apostado $1 por el Arsenal.

4. El pequeño secreto sucio

Pero las cosas no siempre son bonitas y sencillas. En realidad, para maximizar las ganancias, las casas de apuestas emplean equipos de científicos de datos para analizar décadas de datos deportivos y desarrollar modelos altamente precisos para predecir el resultado de los eventos deportivos y dar probabilidades a su favor.

Ejemplo

Supongamos que las cuotas de las casas de apuestas son un reflejo perfecto de la probabilidad de que los distintos equipos ganen, empaten o pierdan. Entonces, para ese choque Arsenal-Man United, dado que las probabilidades que Bet365 le dio al Arsenal de ganar son 2.4, la probabilidad de que ganen es simplemente 1 / 2.4 = 41.6%, sorprendentemente cerca de mi predicción del 45%. De manera similar, la probabilidad de que el Man United gane es 1/3.0 = 33.3%, y la probabilidad de un empate es 1/3.6 = 27.8%.

Algoritmo

41.6% + 33.3% + 27.8% = 102.7%! Eso es extraño

La razón por la que las probabilidades no suman el 100% es que las probabilidades no son justas. Ese 2,7% adicional es la ventaja de la casa de apuestas. Para obtener las probabilidades reales, debemos corregir la ganancia dividiendo por 102.7.

Por lo tanto, la probabilidad real de las casas de apuestas de una victoria del Arsenal es 41.6/102.7 = 40.5%, la probabilidad de una victoria del United es 33.3/102.7 = 32.5%, y para un empate, es 27.8/102.7 = 27.06%. Para una casa de apuestas perfectamente eficiente, estas son las probabilidades de cada resultado.

Ahora, este es el negocio divertido: si las probabilidades reflejan perfectamente la realidad, entonces no importa a qué resultado apueste, mi ganancia esperada es siempre la misma.

Si apuesto 1 dólar al Arsenal, espero volver

El beneficio esperado es el mismo si hubiera apostado por el Man United,

Y, lo adivinaste, si apuesto a un empate, espero recuperar 97 centavos. En promedio, la casa de apuestas me quitará unos 3 centavos por cada apuesta de $1.

5. Las estrategias de apuestas

Esta comprensión no me impide tratar de explotar cualquier ineficiencia potencial en el mercado. Al principio, diseño las estrategias generales de apuesta.

Establecí un presupuesto de $1000, dividido en partes iguales a las 30 rondas anteriores de la Premier League. Así que cada fin de semana tengo aproximadamente $33 dólares para apostar.

Para cada partido, se realizará una predicción mediante uno de los tres métodos: (a) la predicción de Paul Merson, (b) mis algoritmos de proceso de Poisson y (c) una asignación aleatoria de igual probabilidad de ganar, empatar y perder.

Predicción

Con la predicción, encuentro las probabilidades más altas entre 6 casas de apuestas en línea. Esto significa que si gano, obtengo el mayor beneficio posible. Estas serán las probabilidades a las que realizo mi apuesta.

Para cada partido, el monto de la apuesta se calculará según el criterio de Kelly [2], que funciona según el principio: debe invertir solo una fracción de su riqueza. Al mantener algunos a un lado, no terminará en bancarrota. La fracción óptima (f) depende de cada apuesta individual:

donde p * es la probabilidad de que ocurra el evento y x es una probabilidad
Implementar el criterio de Kelly es bastante simple en R,

La pregunta sigue siendo qué se considera la verdadera probabilidad de eventos (p*) en la fórmula del criterio de Kelly.

Como hemos visto en las partes anteriores, podemos tomar la inversa de las probabilidades dadas por cualquier casa de apuestas específica, pero esto no terminará bien ya que están inclinadas a la ventaja de la casa. Sin embargo, si agregamos todas las probabilidades de muchas casas de apuestas diferentes, deberíamos obtener un mejor reflejo de cómo las casas de apuestas ven la probabilidad de un evento, como el Arsenal que derrota al Man United,

Por ejemplo

Para la semana de partidos 30, con 5 partidos predichos correctamente y las mejores cuotas elegidas entre 6 casas, sumamos una pérdida neta de $0.9 o 90 centavos para esta ronda con la predicción de Poisson incorporada en nuestra estrategia de apuestas. Nuestra mayor derrota se debió a que el Chelsea no pudo arrebatar 3 puntos en casa contra los Wolves.

6. Aquí están los resultados finales

Ahora, suponiendo que he usado esta estrategia desde el comienzo de la Premier League, veamos qué tan rápido logramos enriquecernos.

Tanto mi algoritmo como las predicciones de Merson, cuando se combinan con las estrategias max odd con el criterio de Kelly, obtienen un rendimiento positivo neto al final de la semana de partidos 30, con la predicción del proceso de Poisson logrando un enorme rendimiento del 9,1% con un rendimiento normalizado del 0,3% por semana de partidos. Para poner en perspectiva, la rentabilidad a precio de mercado del ETF Vanguard S&P 500 es del 4,6% [4].

El método aleatorio genera una pérdida del 19% en la primera iteración, principalmente porque algunas apuestas afortunadas aquí y allá (el Man United perdió ante el West Ham) no pueden compensar muchas apuestas malas (Leicester, Huddersfield ganó en Etihad, Tottenham perdió ante Bournemouth, ¿honestamente?).

Incluso si vuelvo a ejecutar la predicción aleatoria muchas veces, basta con decir que he visto menos del 10% de los casos en los que los métodos aleatorios tienen retornos positivos.

Obviamente, existen riesgos inherentes en este modelo de Poisson óptimo. Tomemos la semana de partidos 24, donde nos golpearon con una pérdida neta de $14 dólares. Tanto Merson como el modelo de proceso de Poisson (¡ y yo !!!) tenía mucha confianza en Liverpool, Man City, Man United y Chelsea ganando 3 puntos contra Leicester, Newcastle, Burnley, Bournemouth respectivamente, proponiendo una apuesta total de $19. Resultado: Liverpool y Man United no lograron los 3 puntos, mientras que Chelsea y Man City fueron derrotados. Todo en el mismo fin de semana !!!

Palabras finales

Antes de clonar mi repositorio de Github y recaudar capital para su fondo de cobertura deportivo, debo dejar en claro que no hay garantías. Necesitas un gran capital inicial (simulo con $1000 pero cada semana solo tengo bet 33 para apostar), mucha paciencia y la cabeza fría.

En todo caso, este artículo es un buen ejemplo de lo que podrías hacer. Pero las casas de apuestas han hecho que sea extremadamente difícil para cualquiera obtener ganancias sostenibles. Si el corredor de apuestas cree que la probabilidad de ganar es de 1/6, garantizará que su ingreso esperado menos el pago sea positivo al establecer las probabilidades en menos de 5, tal vez algo así como 4.6.

Si todavía hay muchas personas que hacen una apuesta con probabilidades de 4.6, entonces el corredor de apuestas seguramente se da cuenta de que la probabilidad de una victoria debe ser mayor que su propia estimación y ajustará las probabilidades para decir 4. Lo más probable es que para cuando el código infiera las probabilidades más óptimas, se haya cambiado.

Además, si comienza a obtener ganancias regulares, las casas de apuestas pueden simplemente agradecerle por su negocio, pagar sus ganancias y cancelar su cuenta. Es lo que le ha ocurrido a un grupo de investigación de la Universidad de Tokio.

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