Paris sur le score correct | Comment parier sur des scores corrects au football

Chaque fois que je passe devant un bookmaker sur ma rue principale, je reçois toujours une offre alléchante d’un pari de score correct pour m’attirer dans la boutique. En règle générale, ces offres diront quelque chose comme « Tottenham pour gagner 2-0 paie 100 £ pour une mise de 10 £ ».

Bien que les récompenses semblent attrayantes, ces publicités n’existent pas au profit du client. Ils cachent plutôt ce que les bookmakers savent être un grand avantage pour eux. Cet article étudiera l’ampleur réelle de cet avantage.

Paris sur le score correct

Un marché populaire des paris sur le football prédit le score final d’un match. Contrairement aux cotes de match droit pour lesquelles il n’y a que trois résultats possibles – à domicile, à égalité ou à l’extérieur – il y a beaucoup plus de scores possibles.

Même les scores les plus courants se sont produits moins de 12% du temps dans l’histoire de la ligue de football anglaise

Les bookmakers limiteront généralement le nombre de cotes de score correctes à un nombre maximum de buts par équipe. Si nous appelons ce nombre n, le nombre maximum de partitions possibles citées par le bookmaker est alors donné par la formule (n + 1)2. Par exemple, les matchs qui se terminent par un score de 0 à 6 buts pour chaque équipe peuvent avoir 49 scores possibles.

Sans surprise, les cotes pour un pari sur un score correct sont considérablement plus longues que les cotes du match, car chaque score possible a beaucoup moins de chances de se produire qu’un simple résultat à domicile, nul ou à l’extérieur. Même les scores les plus courants – 1-1, 1-0 et 2-1 – se sont tous produits moins de 12% du temps dans l’histoire de la ligue de football anglaise.

Les bookmakers traditionnels adorent les longshots. Premièrement, ils font de bons appâts pour attirer les clients. Deuxièmement, ils font de belles histoires lorsque les parieurs gagnent, ce qui est utile pour attirer encore plus de clients. Troisièmement, en raison du nombre de résultats possibles et du niveau de incertain les bookmakers appliquent une marge plus importante que pour les cotes de match.

La marge de score correcte de Pinnacle pour la demi-finale de Coupe de la Ligue 2017/18 entre Arsenal et Chelsea, par exemple, était de 5,3%, contre 2,5% pour le match à domicile, et qui ne tenait compte que des scores pour n jusqu’à 3. Autres les bookmakers utilisent des marges beaucoup plus importantes, pouvant atteindre 60% dans certains cas où n = 6 ou plus.

Enfin et surtout pourtant, les bookmakers raccourcissent beaucoup plus les prix plus longs que les plus courts sans que les parieurs ne s’en rendent vraiment compte ou s’en soucient.

le Favoris – Longshot Biais

En juin 2016, j’ai écrit sur quelque chose appelé favori – longue photo biais. Il s’agit de la tendance des parieurs à surévaluer (et à sur-miser) les longshots et sous-évaluer (et under-bet) favoris. Parce que nous sommes assez pauvres pour évaluer les vraies probabilités, en particulier pour les événements qui ont une probabilité de résultat très faible ou très élevée, nous parierons facilement trop d’argent sur des choses qui ont peu de chance de se produire et pas assez sur des choses qui sont très probables. se passer.

Dans le même temps, les bookmakers doivent se protéger contre la possibilité de paiements importants, en particulier lorsque les erreurs de prédiction pour des résultats de probabilité plus faible peuvent avoir un impact beaucoup plus important (comme nous le verrons plus loin dans l’article). En conséquence, ils raccourciront considérablement plus les prix des longshots que des favoris lors de l’application de leur marge.

Modélisation des scores corrects

En avril 2017, l’auteur de Pinnacle Benjamin Cronin nous a montré comment utiliser la distribution de Poisson pour prédire le score correct d’un match de football.

Bien qu’il ne s’agisse pas d’un modèle parfait pour prédire des scores corrects (il considère les buts à domicile et à l’extérieur comme indépendants alors qu’en réalité ils ne le seront pas), il fait un travail assez raisonnable de simulation des probabilités de score qui sont étroitement corrélées avec les fréquences de résultats réelles. Plus précisément, Ben a regardé le match joué entre Tottenham et Everton lors de la campagne de Premiership 2016/17.

En regardant les matchs que les deux clubs avaient disputés la saison précédente, le modèle de Ben a prédit que Tottenham marquerait 1,623 buts. Évidemment, c’est une absurdité; les équipes ne marquent pas réellement des fractions de buts. Statistiquement, cependant, cela nous dit que Tottenham pourrait s’attendre à marquer une moyenne de 1,623 buts s’il jouait plusieurs matchs à domicile contre une équipe aussi forte (ou faible) qu’Everton.

À partir de cette moyenne attendue, la distribution de Poisson nous permet alors de calculer les probabilités que Tottenham marque 0, 1, 2, 3 buts ou plus. De même, Ben a calculé que les objectifs attendus d’Everton étaient de 0,824. Les probabilités de score calculées sont présentées dans le tableau ci-dessous.

Nous pouvons convertir ces probabilités en « vraies » cotes de paris décimaux simplement en inversant. Par exemple, une probabilité de résultat de 25% (ou 0,25) aurait une bonne cote de 4,00. Les cotes «vraies» correspondantes pour les 49 résultats de score correct possibles sont indiquées ci-dessous.

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Comparaison des cotes de paris modélisées et réelles

Comment ces «vraies» cotes de score correct se comparent-elles à réel publié des cotes pour ce jeu? Les prix moyens du marché enregistrés par la comparaison des cotes Oddsportal.com sont indiqués ci-dessous.

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La marge théorique pour ce livre est de 40%. Une comparaison occasionnelle de ce tableau avec les «vraies» cotes ci-dessus révèle que lorsque le score devient moins probable, les cotes réelles commencent à s’écarter considérablement des «vraies». De toute évidence, tout comme pour les cotes de match, le bookmaker n’applique pas sa marge de manière égale sur tous les résultats. Moins l’issue est probable, plus le poids de marge spécifique pour ce score est élevé.

Les meilleures cotes du marché sont indiquées ci-dessous. La marge théorique pour les meilleurs prix disponibles est toujours de 14%.

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le Favoris – Longshot Biais et paris sur le score correct

Le moyen le plus simple d’estimer la force du poids de marge spécifique appliqué par le bookmaker pour chaque score consiste à diviser les cotes réelles par les cotes «vraies» modélisées.

Par exemple, le score de 0-0 avait un prix de pari moyen de 11,23. En divisant cela par le prix modélisé pour le même score – 11,55 -, on obtient un chiffre de 97,2%. Cela équivaut au retour sur investissement (ROI) attendu qu’un parieur pourrait s’attendre à réaliser. Pour chaque 100 $ misés, il s’attendrait à retourner 97,20 $ ou à perdre 2,80 $, en répétant ce type de pari plusieurs fois.

En appliquant ce calcul simple pour tous les scores, j’ai tabulé les résultats sous la forme d’une carte thermique ci-dessous. Plus le rouge est foncé, plus le retour sur investissement escompté est mauvais, ce qui implique un poids de marge spécifique plus important appliqué à ce score par le bookmaker. Lorsque le retour sur investissement attendu est supérieur à 100%, cela est indiqué en vert.

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À l’exception de quelques scores, tous les résultats sont sans surprise confrontés à une attente négative. Le bookmaker, après tout, n’est pas un organisme de bienfaisance. Mais les retours sur investissement attendus pour les scores élevés sont vraiment misérables. Le match nul 3-3, par exemple, a une perte attendue des deux tiers. Quiconque est assez stupide pour envisager de parier 5-5 tirages sur une base régulière peut généralement s’attendre à perdre près de 99% de ses mises.

Bien qu’il y ait quelques autres scores rentables attendus en pariant sur les meilleurs prix du marché (voir ci-dessous), l’image plus large reste la même: les scores élevés ont des cotes terribles.

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De plus, ne présumez pas que les probabilités d’une victoire à Everton avec un score faible détiennent nécessairement une valeur attendue positive. Les sorties de ces cartes thermiques dépendent naturellement de la précision du modèle de prédiction de l’objectif de Poisson sous-jacent à partir duquel les probabilités «réelles» sont calculées. Comme mentionné précédemment, le modèle de Poisson a ses limites et quelques détracteurs. Peut-être plus important encore, nous ne pouvons pas être certains que les chiffres de Ben pour les objectifs attendus de Tottenham et d’Everton étaient «vrais». (Si nous savions exactement ce qu’ils étaient, alors les paris seraient faciles) Les valeurs utilisées pour les objectifs attendus sont potentiellement une source d’erreur importante.

Par exemple, l’utilisation de valeurs de 1,93 et ​​0,88 pour Tottenham et Everton respectivement (valeurs beaucoup plus proches de celles impliquées par les marchés de paris répartis pour ce match) aurait fait en sorte qu’aucune cote de score correcte n’offrait une valeur attendue positive, même aux meilleurs prix du marché. .

L’influence des erreurs pour les scores de faible probabilité

Supposons maintenant que nous pensions que les objectifs attendus de Tottenham était bien plus haut. Dans leur 10 maison précédente Jeux ils avaient marqué 27 buts, remportant 9 d’entre eux. De même, Everton avait obtenu un score raisonnablement bon à l’extérieur, avec 10 lors de ses 10 derniers matchs, même s’ils n’avaient gagné que deux fois. En utilisant des chiffres de 2,7 et 1,0 pour les buts attendus à domicile et à l’extérieur, nous aurions très bien pu être tentés de parier sur une victoire à domicile 3-2 et récolter un retour décent avec une cote de 27/1 lorsque le match s’est terminé avec un tel score.

Avec ces entrées de modèle, le retour sur investissement attendu pour ce résultat était de 113,5% contre 71,1% indiqué ci-dessus, soit une augmentation proportionnelle de plus de la moitié. C’est précisément pour cette raison que les marges appliquées par les bookmakers aux scores les moins probables sont si importantes. Plus la probabilité de résultat est faible, plus l’impact d’une erreur dans le modèle de prédiction de score est important.

Étant donné que les bookmakers doivent utiliser des modèles comme tout le monde pour prévoir les scores, ils doivent se protéger contre la responsabilité de faire une erreur. Considérez un score de 6-1: le modèle original de Ben prédit qu’il détiendrait un retour sur investissement attendu de 31,7%, mais avec ces nouvelles entrées, il est de 232,8%, soit 7 fois plus. Pour un match nul 6-6, le changement est de 19 fois.

Prédictions de score correctes: ne vous laissez pas berner par la loi des petits nombres

En février 2017, j’ai écrit sur la loi des petits nombres, où les parieurs interprètent mal la rentabilité à court terme comme représentative de la compétence prédictive. Pour ceux qui aiment parier un score correct chances cela peut être particulièrement dangereux. Considérez quelqu’un qui parie beaucoup de 3-2 scores corrects à 27/1 comme pour Tottenham v Everton. Une victoire précoce peut facilement donner l’impression qu’ils ont trouvé une erreur dans la tarification du bookmaker et ont obtenu une valeur attendue positive.

De cours il est possible que cela soit vrai, mais les preuves suggèrent qu’il est beaucoup plus probable qu’ils viennent d’être chanceux. Nous préférons les explications causales aux chance pour les choses qui arrivent; les parieurs qui font un profit sont facilement trompés en supposant qu’ils doivent avoir quelque chose à voir avec cela. En outre, étant donné la probabilité assez raisonnable de réaliser un profit au cours des 27 premiers paris au prix de 27/1, comme l’illustre le graphique ci-dessous, le monde des paris sur le score correct ne manquera pas d’individus prêts à insister pour qu’ils possèdent ces compétences prédictives.

Le biais de survie garantira alors au reste d’entre nous de percevoir une probabilité accrue de prévalence de ces compétences. L’histoire est généralement écrite par les gagnants. Les parieurs rentables ont tendance à parler beaucoup plus de leurs victoires que les parieurs non rentables de leurs pertes.

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Cependant, les attentes à plus long terme révèlent une vue d’ensemble. Après chaque série de 28 paris, la probabilité de réaliser un profit diminuera en raison du fait qu’une victoire en vaut 27. Bien sûr, ce modèle de rentabilité attendue diminuant rapidement vers zéro n’est guère surprenant étant donné un retour sur investissement attendu par pari de seulement 58,6 % (en supposant, bien sûr, que le modèle de Ben est correct).

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Parier sur des scores corrects: résumer

De nombreux parieurs aiment l’attrait d’une grande victoire offerte par un score correct pari, et peut être facilement trompé par le succès. Cependant, ceux attirés par les cotes beaucoup plus longues disponibles doivent reconnaître que non seulement ils auront une chance beaucoup plus faible de gagner, mais aussi la façon dont les bookmakers manipulent leurs cotes garantit qu’ils seront potentiellement confrontés à un désavantage attendu beaucoup plus important.

Il est vrai que les bookmakers ont plus d’occasions de faire de plus grosses erreurs, mais c’est l’une des raisons pour lesquelles ils rendent les cotes de score correct plus injustes.

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