Podíval jsem se na všechny tipy, které v loňské hokejové sezoně vybral můj algoritmus jako hodnotné sázkové příležitosti a porovnal je s náhodnými simulacemi podle kurzů sázkovek.
V rámci zjednodušení jsem osekal sázky jen na vítěze v základní hrací době, tedy klasické “jedničky” a “dvojky”. Odfiltroval jsem tím všechny Money Line tipy, které berou v potaz i prodloužení, handicapy a samozřejmě i livebety. I tak z toho byl slušně velký vzorek: celkem 491 sázek na stejný počet zápasů.
Relativně vzhledem k výsledkům simulací se výsledky Tumobela nachází se ziskem přes +18 jednotek na 97. percentilu. Lepší výsledky tedy měla jen asi tři procenta z celkového počtu tří tisíc simulací využívajících náhodných výsledků na základě pravděpodobností podle trhu – tj. vypsaných kurzů bookmakerů po zásahu sázkařů.
Průměrný “výdělek” simulací byl kolem minus-25u a pokud předpokládáme, že odhad trhu je správný, pak existuje jen asi pětiprocentní šance čistě díky štěstí udělat profit nad 10 jednotek; tedy, při mém loňském bankroll managementu, návratnost investice 10 procent.
Juice – důvod, proč sázkovky vydělávají.
Implied odds z kurzů bookmakerů a následné simulace na tomto základě budou už z podstaty věci převážně ztrátové. Sázkové kanceláře totiž nevyhrávají zdaleka jen díky vlastní neexistující genialitě nebo velmi reálné neschopnosti sázkařů, ale hlavně díky poplatku za sázku, kterému se říká vig nebo juice.
Například u náhodného tenisového zápasu, který jsem našel na Tipsportu, jsou kurzy na domácího tenistu 1.63 a na hostujícího 2.30. Znamená to, že na domácího bychom měli vsadit, pokud si myslíme, že jeho šance na výhru jsou vyšší, než asi 61.5% (1 / 1.63 = 0.6134) a na soupeře, pokud jsou jeho šance vyšší, než asi 43.5%. Samotný bookmaker pravděpodobnosti vyhodnotil jako 58.5:41.5; bez ohledu na to, jak budou reagovat sázkaři, poplatek za sázku dává bookmakerovi rezervu a ten udělal svou práci dobře, i kdyby šance vyhodnotil o dvě nebo tři procenta špatně.
U tohoto tenisového zápasu je poplatek 4.8%, což je ještě docela slušné. Průměrný vig u mých sázek na hokej byl loni dokonce osm procent, protože se zaměřuji na méně populární soutěže, kde si sázkové kanceláře musí víc krýt záda. Právě proto se většina výsledků simulací (viz graf výše) pohybuje na yieldu kolem minus-8%.
Od nové sezony se zvyšuje obtížnost.
Ročník 2016 pro svůj model považuji i přes katastrofální závěr sezony za úspěšný. Uvidíme, jak se bude dařit v dalším roce, kdy budu nucen díky novému loterijnímu zákonu (thx, Babiš) pracovat s kurzy Tipsportu a Fortuny. Jedna věc je mít lepší odhad, než bookmakeři, a druhá je vyměnit zahraniční sázkovky za trh, kde je juice přes deset procent.
Co je zarážející je to, že když jsem metodiku otočil a pro simulace použil pravděpodobnosti svého modelu, i tak bylo kolem pěti procent simulací ztrátových. Jinak řečeno, a tady pro důležitost využiji tučné písmo, i kdybychom teoreticky měli algoritmus, který vyhodnotí pravděpodobnost perfektně, tak i přes poměrně velký vzorek téměř pěti stovek zápasů existuje asi 5% šance, že sezona bude i tak ztrátová. Co dodat než: sázením se neživím. Bohu dík.
macholytics.com 