Как составить прогноз
В статье все указывается на примере профессионального американского футбола, хотя эти же принципы можно использовать для других видов спорта.
Первое, что вам нужно – это точка отсчета. Это быстрый способ определить предварительный счет.
Чтобы начать составлять свое мнение об исходе игры по футболу – логическим шагов будет являться составление предварительного прогноза; точка отсчета – *начальный* прогноз. Используя этот *первый* счет как точку отсчета, вы сможете составить свое суждение добавляя другие факторы, которые влияют на игру. Составленный предварительный прогноз послужит начальной точкой, от которой вы будете выводить прогноз, используя все остальные субъективные и абстрактные факторы, которые станут частью вашего финального прогноза.
Этот предварительный прогноз лучше составлять, используя статистику предыдущих игр. Статистика – это фундамент и основа любой хорошей гандикапперской системы, потому что они предлагают лучшие ключи к уровням умений. Но только умение обращаться со статистикой не является самым определяющим. Намотайте на ус – он далеко от самого определяющего. Победитель в про футболе определенно использует *коктейль* из трех главных типов определяющих факторов для составления прогноза.
1) Абстрактные (abstractual ) факторы.
Это факторы в целом никак не относятся к уровням талантов команд. К ним можно отнести – ослабление команды из-за травм, неожиданные травмы, сумасшедшие повороты в игре, погода, шум болельщиков, болезни. Это факторы очень трудно поддаются прогнозированию. Самым большим абстрактным фактором из всех является тупая пруха/непер (удача/ неудача).
2) Субъективные факторы (subjective – личные).
Эти факторы включают в себя все мотивационные аспекты, которые играют важную роль. Они включают в себя все, что может влият на желание команды выиграть и способность к концентрации. Субъективные факторы включают в себя все, от мести до пьянок, также переговоры по контрактам, травмы, внутрикомандные интриги, уволенных тренеров, ревность, личные конфликты, семейные проблемы… Любые и/или все эмоциональные темы.
3) Объективные факторы
В них входят факторы, которые понятны и очевидны каждому – лучшие показатели уровня способностей команды; *доказуемый* талант команды дает нам показатель выступлений команды в предыдущих матчей... Статистика.
Первая категория (абстрактные факторы) – самая легкая из этих трех, потому что с ней наиболее тяжело обращаться – попросту ее можно практически всегда игнорировать. В главе 10 рассмотрены несколько абстрактных факторов (например погода) – но в основном тут мало чего можно сделать – так как все основано на обычной прухе. Просто приходится надеяться, что хороших и плохих *сюрпризов* поровну.
Когда речь идет о профессиональных спортивных командах, вы можете точно считать, что субъективные факторы более существенны, особенно по отношению к линии. Несомненно – ваша способность к верной оценке шансов команд и успех в спортбеттинге будет определяться знанием влияния мотивационных факторов. Об этих факторах более подробно рассказано в главах 3 и 4 и повсеместно в книге.
Естественно, чтобы составить прогноз с учетом субъективных факторов, вам нужна какая-то мера или точка отсчета. Поэтому основной целью математических формул, основанных на статистике является вывод этой точки отсчета, основанной на предыдущем перфомансе. Статистика может вам очень многое рассказать и очень важно знать предыдущую силу команд.
Но в то же время опасайтесь слишком полагаться на какие-то математические формулы. Вы должны просто использовать прогноз, основанный на статистике, чтобы потом составить более точный прогноз, учитывающий по возможности субъективные и абстрактные факторы.
Использование Математических Формул.
Я бы не сказал так, что я уменьшаю значение математики и статистики, я этого не делаю. Не обманывайтесь мыслью о простоте нижеследующей формулы.
При долговременном сроке *эксплуатации*, математическая формула, приведенная в этой главе работает примерно также как и многие другие хорошие формулы анализа, включая гораздо более сложные *yards-per-point* формулы и запутаннейшие формулы компьютерных гениев и титанов мысли. (Термин *долговременный* означает по меньшей мере 500 наблюдений, событий.)
Я хочу сказать, что эта формула имеет ожидание в 60% успешных прогнозов вообще и примерно 54-55% побед против поинтспреда (3.1% до 5% с оборота – прим. Перевод на понятный язык).
Я экспериментировал на протяжении многих лет со многими довольно сложными системами, включая те, которые базируются на yards-per-point и многие другие, основанные на разных статистических методах. Я так и не нашел каких-то важных усовершенствований над нижеприведенной очень простой формулой.
У меня нет аргументов для тех ребят, кто настаивают на построении очень сложных статистических систем, которые занимают часы, чтобы выдать прогноз; я просто не нахожу и никогда не видел системы лучше, чем эта простая система.
Как Установить Рейтинг Силы Команд
Вы можете использовать результаты встреч команд за последние 4 игры регулярного чемпионата или в межсезонье для того, чтобы определить вашу собственную оценку - рейтинг силы нападения и защиты данной команды. Этот рейтинг силы может быть использован для определения предварительного счета между двумя любыми командами. Для первых четырех недель сезона с начала старта чемпионата нужно использовать статистику предыдущего года (Не используйте счета игр товарищеских встреч).
Для того, чтобы определить рейтинг нападения команды нужно игнорировать самую высокую и самую низкую результативность по забитым мячам в последних четырех играх и использовать оставшиеся 2 счета.
К примеру, если команда имеет последние забила в последних 4-х играх 10, 20, 30 и 40 голов, вам нужно будет отсеять 10 и 40, а следует сложить 20 и 30 и полученные 50 разделить на 2.
20+30="50…50" разделить на 2="25"
Чтобы вычислить рейтинг защиты, просто повторите тоже самое, но наоборот; нужно игнорировать самый высокий и самый низкий счет тех голов, которые были пропущены командой и в последних четырех играх и вычислить средний показатель в оставшихся двух. К примеру, если четыре последних матча команда пропустила 13, 13, 15 и 47 очков, нужно исключить 13 и 47 и найти среднее в оставшихся двух матчах – 13 и 15, что дает рейтинг в 14 очков:
13+15="28…..28" разделить на 2=" 14"
Самый большой и самый маленький показатель забитых/пропущенных голов игнорируются с целью устранения “шума”, который создается при чередовании игр “в ударе” и “провальных” игр. Такие игры показывают счет, который не показывает реальную силу и талант команд. В профессиональном футболе бесконечно получаются исходы встреч такими, что не показывают относительные таланты команд. Одним из примеров этого служит то, что когда одна команда сильно отстает от другой в счете и оппонент оказывается в ситуации эмоционального превосходства – и просто усилием воли заставляет себя забивать снова проигрывающей команде, которая уже лежит на лопатках и практически сдалась. И тренеры обеих команд начинают выпускать новичков, поэтому может случиться что угодно.
Вот такие обоюдные “прорывы” не являются реальными индикаторами способностей команд, и поэтому не должны использоваться для статистически основанных прогнозов будущих игр. Путем исключения самых больших и самых меньших результатов игр мы получаем более реальную картину. Мы определяем “усредненные” показатели команд, а не среднестатистические.
Конечно, существуют такие игры, которые происходят в особых условиях и при особых обстоятельствах и их нельзя использовать для этой модели. Мы описали несколько из них в других частях книги с объяснениями почему же могут возникать расхождения.
В двух вышеуказанных примерах имеются 2 типа результатов встреч:
10 13 --- 20 13 --- 30 15 --- 40 47
Обратите внимание, что в первом результате встреч – слева, даже без игнорирования самой большой и самой меньшей результативности (10 и 40) все равно средняя результативность будет 25 очков. Но справа, если бы мы не игнорировали самую большую и самую малую результативность среднее значение вышло бы 22 очка, а не 14. Это было бы огромной разницей в 8 очков в рейтинге силы защиты. Результат в 47 пропущенных очков сильно меняет результаты. Даже беглый взгляд на четыре цифры справа показывают, что счет в 47 очков не показателен для команды в последних четырех играх.
Как Использовать Рейтинги Силы Команд Для Прогноза Счета
Рейтинги силы команд, полученные благодаря вышеприведенной формуле могут быть использованы для предварительного прогноза.
Чтобы оценить количество очков, которое получит команда А в предстоящей игре с командой Б, сложите рейтинг нападения команды А с рейтингом защиты команды Б, потом отнимите 20 очков. (Двадцать очков это топорный средний счет в НФЛ по результатам многих сезонов).
К примеру, если рейтинг нападения команды А составляет 27 и рейтинг защиты команды Б составляет 24 очка, сложив их вы получите 51 очко, затем отняв 20 очков вы получите 31.
Чтобы составить прогноз по результативности команды Б – повторите все с точностью до наоборот. Сложите рейтинг нападения команды Б с рейтингом защиты команды А, затем отнимите 20 очков. К примеру, если команда Б имеет рейтинг нападения 16 и рейтинг защиты команды Б составляет 14, сложив эти два числа мы получим 30, затем отняв 20 мы получим прогноз результативности в 10 очков.
Таким образом наш предварительный прогноз на игру между командой А и командой Б даст нам прогноз, что команда А выиграет со счетом 31-10.
Заметьте также, что это мы также произвели предварительный прогноз тотала больше/меньше, который составляет 41 очко.
Опасайтесь Усреднений
Отметьте себе, что рейтинг нападения команд не может быть усреднен с рейтингом защиты другой команды. Рейтинги добавлены вместе, и только потом 20 очков отнимаются из общей суммы.
Ошибочным является усреднение статистических данных между командами. Это очень важный пункт и поэтому большинство математических формул дают ошибки. Усреднение статистических показаний нападения одной команды совместно с усреднением статистических показаний защиты другой команды дадут нам ложное представление о силе команд в тех случаях, когда статистика одной команды выше среднелиговой статистики, а статистика другой команды ниже среднелиговой. Вот почему: Если рейтинг нападения команды равен 27 очкам, это на 7 очков выше среднелигового показателя в 20 очков; это означает, что команда должна забивать более 27 очков против любого оппонента с защитой, которая ниже среднеголигового.
Рейтинг защиты команды Б составляющий 24, на 4 очка хуже среднего, то есть команда А может рассчитывать забить не менее, чем их “обычные“ 27 очков.
Но давайте посмотрим на то, что произойдет, если мы усредним рейтинг нападения команды А на уровне 27 и рейтинг защиты команды Б на уровне 24.
27+24="51…51" разделить на 2="25.5"
В этом случае, усреднение подразумевает, что команда с плохой защитой удержит команду со средней результативностью 27 очков на уровне 25.5 очков.
Что-то определенно не то здесь.
По аналогии, команда Б имея рейтинг нападения равный 16, при усредненном уровне защиты команды А равном 14 очкам, покажет нам счет для команды Б равный 15 очкам.
16+14="30…30" деленное на 2="15"
Усреднение покажет нам, что команда с великолепной защитой в 14 среднепропускаемых очков готовится пропустить от команды с посредственным нападением, забивающем в среднем 16 очков, 15 очков.
Это чепуха. Вот почему усреднение может вас больно ужалить.
Усреднение статистических показаний одной команды относительно другой – не важно в чем происходит усреднение – в очках, ярдах, или еще в чем-нибудь – спродуцирует ложные прогнозы всякий раз, когда статистические данные команды выше или ниже среднелиговых.
Таким образом, спрогнозировав прогноз на то, что команда А выиграет по базовым формулам со счетом 31-10, усреднение приведет к другому прогнозу, что команда А выиграет со счетом 25.5-15. Это огромная разница, так как при усреднении мы считаем, что разница составит 10.5 очков. В то же время наша формула показывает, что команда А выигрет со разницей в 21 очко.
Гандикапперы часто ошибаются с усреднениями, и когда результаты не сопоставимы с прогнозами – они не понимают, что само усреднение ошибочно по своей сути; взамен, они решают что они пользуются какой-то не той, не “правильной” статистикой. Они переключаются на усреднение ярдов, или на усреднение пробежки, или тотал – что угодно – пока не начнут считать, что эта статистика тоже ошибочна, и все летит коту под хвост.
Проблема не в статистике – проблема в усреднении.
Как Определить Домашнее Преимущество Команды
Отметьте себе, что ваш предварительный прогноз не учитывает домашнего преимущества команд. В профессиональном футболе, как и во всех командных видах спорта, имеется общая тенденция выступать лучше в родных пенатах. Профессиональные футбольные команды забивают в среднем 23 очка дома и 20 в гостях. Вот почему многие хлопцы, кто разбираются в футболе рекомендуют устанавливать 3-х очковое преимущество для команд, выступающих у себя дома.
На самом деле это общее правило, это обобщение может сильно ввести в заблуждение. И обойтись дорого. Существует очень большая разница в зависимости от команды касательно домашнего преимущества на протяжении больших промежутков времени.
В течение трех лет, в начале девяностых годов, команда Вашингтон Редскинз в среднем забивала 23 очка дома, в то время как в пропускала в среднем 22 очка; в гостях же команда забивала 24 очка в среднем, в то время как пропускала в среднем 20 очков. То есть они зарабатывали на 3 очка меньше дома, чем в гостях; хотя они имели домашнее преимущество по идее, на самом деле статистика показывает, что они имели гостевое преимущество по сути.
В то же время Хьюстон Ойлерз на протяжении того же самого трехлетнего периода в среднем получали 28-20 дома, но в гостях получали по шее с результатом 20-29. Это создает гигантскую 17 очковую разницу между домашней и гостевой игрой, выявляя также огромное 8.5 очковое домашнее преимущество.
Точно можно сказать, что именно способствует домашнему преимуществу (антипреимуществу) – довольно тяжело – это загадочное явление, но один причинный фактор можно выделить – это энтузиазм масс. Может показаться, что успешная команда по идее должна иметь большое домашнее преимущество, а неуспешная должна иметь малое домашнее преимущество – имеется в виду какой-то интервал времени. Таким образом, чем успешнее команда, тем более воодушевлены фанаты и, таким образом, большей должно быть разница между игрой дома и в гостях.
Но факты показывают, что для успеха команды не требуется иметь здоровое домашнее преимущество. Середнячок с плохими выступлениями, такой как Нью Инглагд, постоянно показывал здоровое домашнее преимущество.
С другой стороны, Сан-Франциско 49-е никогда не показывали какого-то значительного домашнего преимущества, будучи в то же время самой успешной командой на протяжении почти двух десятилетий.
В случае с 49-ми, объяснение может быть в уникальной конфигурации стадиона Candlestick Park, который минимизирует шум толпы фанатов. Помимо общей относительной открытости стадиона, толпа болельщиков находится далеко от поля, отделенная от него на значительное расстояние.
Команда Рэйдерз имеет схожее расположение поля, когда они выступают в Лос Анжелесе, также имея большое расстояние между полем и фанатами.
Команда Даллас Ковбойз, выступая в восьмидесятых годах, могут послужить лучшим примером эффекта влияния толпы. Мы все помним фантастическое преимущество в домашних играх Ковбоев, когда Том Лэндри и Роджер Стаубах привели “Американскую Команду” к славе. В то время преимущество в домашних играх у Ковбоев составляло довольно постоянно более 7 очков. Но потом пришли проблемные годы, когда Ковбои начали спотыкаться. Местные фаны стали меньше кричать “Ура!” и общий энтузиазм упал. Домашнее преимущество Ковбоев постепенно превратилось в ничто, а потом даже стало антипреимуществом на несколько сезонов с конца 80-х и аж до начала 90-х.
Конечно, есть и другие примеры экстраординарных домашних преимуществ команд, но суть состоит в том, что ошибочным является предполагать, что все команды имеют трехочковое домашнее преимущество.
Давайте рассмотрим следующее: Если мы будем считать, что у каждой команды 3-х очковое домашнее преимущество, потому что это среднее преимущество в чемпионате, почему бы не начать считать, что каждая игра должна заканчиваться со счетом 23-20, так как это средний показатель лиги?
Вашей задачей является все проверить и оценить влияние домашних игр на основе встреч между командами.
Это также поможет вам думать об антипреимуществе команд, выступающих в гостях. Несомненно, некоторые команды постоянно хуже играют дома по сравнению с другими командами на протяжении очень долгого промежутка времени. Такая ситуация может возникнуть, когда выездная команда показывает очень здоровое домашнее преимущество. Помните, что большая разница между домашними выступлениями и выступлениями на выезде может также быть проинтерпретирована как антипреимущество при игре в гостях.
В любом случае, произвольно взятое трехочковое преимущество не логично. Это так же бессмысленно, как и ожидание того, что и ожидание того, что все игры закончатся с преимуществом домашней команды со счетом 23-20, и это не может быть выражено с помощью математической формулы.
Источник:
Дж.Р.Миллер
|
