EXKLUZIVNĚ: Sázení proti marži – Překonání marže pomocí podmíněné pravděpodobnosti

28.09.2023 17:00

Přinášíme vám exkluzivní překlad odborného článku od sázkového analytika Bryana Nicholsona, který je mj. autorem několika knih o kurzovém sázení včetně jeho nejznámější publikace Hypnotised by Number. Bryanovou největší specializací je golf.

 

• Co je to vig a jak ho definujeme?
• Sázkařské trhy: jak překonáváme vig?
• Hledání výhody a překonání marže při sázení 
• Co je to podmíněná pravděpodobnost?

 

Co je v kurzovém sázení trh? Ze základní definice vyplývá, že trh je místo, kde dochází k výměně peněz mezi sázkaři a sázkovými kancelářemi na výsledek určité události, přičemž ceny (kurzy) se stanovují a pohybují na základě různých faktorů.

 

Co je to vig?

Na sázkovém trhu je uplatňována marže, kterou si sázková kancelář bere jako provizi (v podstatě se jedná o poplatek za přijetí sázky). Tato provize bývá anglicky v sázkařském slangu nazývána jako vig, vigorish nebo juice (pozn. redakce: v podstatě je to odchylka od férového kurzu). Jako sázkaři musíme nejen překonat všechny ostatní hráče na trhu, ale zároveň musíme najít dostatečnou výhodu u našich tipů, abychom vig překonali.   

 

Jak překonat marži na sázkových trzích?

Abychom na trzích našli výhodu, musíme se dívat z neobvyklých úhlů pohledů a hledat proměnné, které ještě nejsou zahrnuty (kurzu). Buď k tomu můžeme využít různé metody sestavování vlastních kurzů nebo můžeme sledovat pohyb kurzů na základě vsazených peněz či názorů dobrých sázkařů. Moderní termín pro druhý zmíněný koncept je „Steam Chasing“ (doslova chytání páry). 

Většina sázkových trhů nebo vlastních kurzů sofistikovaných sázkařů je dnes vytvářena pomocí matematických modelů. A mnoho z těchto kurzů je odvozeno z tzv. frekvenčních pravděpodobností a průměrů velkých dat.

Cílem sázkové kanceláře je překonat průměr všech sázkařů

Pokud si vezmeme každý trh a příležitost zvlášť, obvykle narazíme na to, že při stanovení kurzu nebyla brána v potaz podmíněná pravděpodobnost, a právě toho můžeme, coby sázkaři hodnotných kurzů, využít.  

Podmíněná pravděpodobnost je míra pravděpodobnosti výskytu události za předpokladu, že nastala jiná událost ovlivňující procenta pravděpodobnosti. Sázkové kanceláře obvykle nemají čas, prostředky ani potřebu zakládat kurzy na bayesovském odvozování, které tyto situační faktory zahrnuje. 

Cílem sázkových kanceláří je překonat průměr všech sázejících a díky marži a možnosti zohledňovat sázky dobrých sázkařů mají od začátku jistou výhodu. 

Matematické koncepty, které stojí za vytvářením kurzů, lze popsat jako heuristiku, což jsou zásady pro stanovení kurzů na univerzálních trzích a to znamená, že může být zisková jak pro sázkovou kancelář, tak i pro sportovní sázkaře. O sázkových trzích a způsobu, jakým mohou fungovat jak pro sázkové kanceláře, tak i pro sázkaře, mluvím jako o „paradoxu černé skříňky“ (Blackbox Paradox).   

 

Jaká je marže na trzích s kurzovým sázením?

Sázkové kanceláře využívají marži k zisku a ochraně. Teoreticky má pohyb kurzů na základě objemu sázek za cíl vyrovnat sázkovou nabídku a pokrýt riziko. Standardním způsobem, jak aplikovat marži na dvoucestném trhu, kde jsou obě možnosti 50/50, je snížit kurzy na 10/11 (pozn. redakce: to odpovídá decimálnímu kurzu 1.909) pro obě strany.  

Pokud vydělíme jmenovatele čitatelem + jmenovatelem a poté jej vynásobíme 100x, bude náš vzorec vypadat následovně: 

11/21 = 0.524 (pozn. redakce: v decimálních kurzech by to bylo 1/1.909)

0.524 × 100 = 52,4 %.

52,4 % je implikovaná pravděpodobnost, kterou když sečteme pro obě strany, dostaneme hodnotu 104,8 %. Pro celkovou hodnotu se užívá termín „overround“ a dodatečných 4,8 % představuje marži sázkové kanceláře.  

 

Jak přistupujeme k hledání výhody, která může marži překonat? 

Prvním tajemstvím hledání výhody je logické myšlení. Například ve fotbale jsou různé live kurzy odvozené pomocí metody zvané časový rozklad, na kterou nemají vliv situační faktory, ke kterým může v průběhu některých zápasů docházet.   

A u golfu live algoritmus nebere v potaz dramatické změny v počasí. Do hry tak mohou vstoupit neočekávané proměnné způsobené např. změnou povětrnostních podmínek. Tím pádem se může stát, že půlka golfového hřiště je ve špatném stavu, což znamená změnu v pravděpodobnosti, která ale v kurzech často není reflektována.

Trhy na umístění v golfu se odvozují od kurzů na celkové vítězství, ale pokud je kurz na výhru konkrétního hráče 100.00, nemusí to nutně znamenat, že bude kurz 10.00 na to, že skončí v první desítce nebo kurz 5.00 na jeho umístění v první dvacítce. U každého hráče musíme zohlednit současnou formu nebo dovednosti na daném hřišti.

V mé knize Hypnotised by Numbers uvádím následující teoretický příklad pro sázení golfu:

Průměrná úspěšnost patování ze vzdálenosti 8 stop (pozn. redakce: cca 2,5 metru) od jamky je u profesionálních golfistů kolem 50 %. Pokud bychom se rozhodli vsadit na každého golfistu jednotlivě, že z této vzdálenosti zahraje jamku, pravděpodobnost by se mohla měnit. Položte si proto otázky: 

• Jak kvalitně daný hráč patuje?
• Na jakém typu trávy patuje?
• Jak sklon a rychlost povrchu ovlivňují obtížnost úderu? 

Pokud sázíme tento typ sázky s výhodou selektivity hráčů a dobrými znalostmi hráčových patovacích schopností, můžeme se domnívat, že vyzrajeme na kurzovou nabídku a překonáme kurzy. 

Můžeme tak dosáhnout úspěšnosti okolo 60 % oproti potřebným 52,4 %, které jsou potřeba k tomu, abychom po započtení marže zůstali alespoň na svém. Můžeme si vybírat golfisty s výbornými dovednostmi na greenu, kteří patují na hřištích s rychlostí o hodnotách 11-12 na stimpmetru (pozn. redakce: pomůcka k měření rychlosti greenu). Tímto postupem by se pravděpodobnost úspěšného patování ze vzdálenosti 8 stop mohla blížit k 60 %. Hodnota 50 % je pouze průměrem všech golfistů. 

V tom spočívá síla selektivity, která hraje ve prospěch sázkařů. Díky podmíněné pravděpodobnosti či čisté logice, nyní máme 60% úspěšnost při kurzu 10/11 (1.909). To se z dlouhodobého hlediska rovná výnosu ve výši 14 %, a to při tipování potenciálně vyrovnané příležitosti, a dokonce i při zahrnutí marže.  

Zatímco nad průměrnými sázkaři a celkově na těchto trzích sázkové kanceláře vítězí, může zároveň malý zlomek dobrých sázkařů vyhrávat naopak nad nimi. Pokud vezmeme v potaz každý zápas, sport a trh zvlášť, získáme mnoho příležitostí, kdy můžeme těžit z nesprávně vypsaných kurzů a využít je, protože určité nuance zkrátka nebudou v kurzech pokaždé zahrnuty.  

Ve zmíněné publikaci Hypnotised By Numbers jsme se rovněž zaměřili na příklad Denzela Dumfriese z národního týmu Nizozemska, který v zápasech na EURO 2020 nastupoval jako pravý bek. Z dostupných dat vyplývá, že kurz na to, že skóruje byl okolo 10/1 (tedy 11.00), což je pro útočně laděného obránce zcela adekvátní.   

Nicméně Denzel hrál spíše coby křídelní útočník. Skóroval hned v prvním utkání a před druhým zápasem se v kurzech nic nezměnilo. A Dumfries se trefil znovu. V obou zápasech se stal navíc mužem zápasu ve vysokém kurzu 21.00.

Pokud byste prozkoumali kurzy na tuto příležitost pomocí podmíněné pravděpodobnosti a sledovali první zápas, mohli byste na základě bayesovského uvažování odvodit, že férový kurz na trefu Dumfriese by byl o poznání menší než 11.00.  

 

Překonání marže pomocí podmíněné pravděpodobnosti – shrnutí

Kurzy jsou implicitní pravděpodobnosti, přičemž na slovo implicitní by měl být kladen důraz. Trh často není tak efektivní, jak se zdá, protože i ti největší hráči používají stejná data – taková, která nezohledňují situační faktory. Kurzy, modely a algoritmy jsou založené na frekvenční statistice. Uplatněním podmíněné pravděpodobnosti je můžeme výrazně překonat, a to včetně marže. Úspěšné sportovní sázení spočívá v pochopení základní matematiky, která za trhy stojí, a v uplatnění logiky k jejímu překonání. Nechceme s plameny bojovat ohněm tak, že budeme používat stejné metody při stanovování kurzů a vycházet ze stejných dat jako bookmakeři. 

Existuje kognitivní forma iluze známá jako Dunning-Krugerův efekt, která může hrát roli v Teorii efektivních trhů (pozn. redakce: v originále Efficient Market Hypothesis), proto se neunáhlujme s tvrzením, že trh nelze porazit. Když na sázkový trh přiteče spousta peněz, která mění kurzy, jedná se vlastně o převlečenou bayesovskou inferenci. Na sázkové trhy, jejichž kurzy jsou stanovené na základě velkého množství dat, můžeme aplikovat podmíněnou pravděpodobnost a získat tak přesnější odhady skutečných kurzů. Hodnoty k nalezení je mnoho, jde jen o to, jak svou logiku použijete, abyste oddělili vítězné sázky od těch ztrátových.

 

Zdroj: Obrázek použit z původního článku dostupného na webu pinnacle.com.

 

Další zajímavé články od stejného autora