Информационное письмо
Образец оформления статьи
Анкета автора
31.10.2015

Выработка прибыльной стратегии ставок на результаты спортивных состязаний на основе расчета рисков

Гусева Дарья Викторовна
магистрант, кафедра информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Аннотация: Представлены прибыльные схемы ставок на спорт, опубликованные в профессиональных и официальных журналах и на конференциях, сравнивается их эффективность и разрабатывается алгоритм расчета рисков на лучшие из них. Каждая стратегия раскрывает свой особый метод или алгоритм прогнозирования спортивных событий. Все алгоритмы ставок основаны на теории вероятностей, нечеткой логике, нейронных или байесовских сетях, статистическом или математическом моделировании. Как и множество различных азартных игр, ставки на спорт имеют огромное количество проблем в рамках безопасности. Именно поэтому необходимо не только изучить прибыльные стратегии совершения ставок на футбол, но и разработать методы выработки прибыльной стратегии ставок на результаты спортивных матчей, а также рассчитать риски и возможный коэффициент потери, чтобы сделать правильный выбор. Но и максимально использовать знание и опыт экспертов в области управления рисками, предложив критерии, для отбора таковых, используя коллективный опыт и знания, чтобы произвести расчеты в обилие факторов и выявить единственно верную ставку.
Ключевые слова: ИТ-стратегия, анализ, модель, управление рисками, спортивный беттинг, ставки, алгоритм, стандарты, метод, расчет рисков, прибыльная стратегия, безопасность, сравнение
Электронная версия
Скачать (565.3 Kb)

1. Введение

В Великобритании самая крупная букмекерская контора имеет безупречную репутацию, в ее состав входит больше 2300 пунктов приёма ставок, 7500 автоматов. В штате компании больше 15 тысяч человек, а годовой оборот больше 15,5 миллиардов долларов. Букмекер принимает более миллиона ставок в день, активными участниками беттинга являются около 3 миллионов человек из 170 стран планеты.

Российская Федерация насчитывает 27 копаний аналогичного профиля, осуществляющих свою деятельность по лицензиям. С 2013 по 2015 год увеличилось число пунктов приема ставок (ППС) по всей России на 30,8%, их число достигло 4,949 тысячи. Динамика роста таких ставок иллюстрируется рисунком 1.

Рис. 1. Динамика роста числа пунктов приема ставок

Рис. 1. Динамика роста числа пунктов приема ставок

На российском рынке разрослась серьезная конкуренция между букмекерскими конторами, увеличивая количество пунктов приема ставок, особенно инновационными технологиями через глобальную сеть [14, 18-21, 24, 27, 28]. В первом квартале 2014 года была подсчитана средняя ставка в РФ, составившая 28,61 доллара. На самый популярный вид спорта в России, на футбол, средняя ставка составляет 24,88 доллара. Распределение среднего размера ставки по видам спорта, а также диапазон средних размеров ставок представлены на рисунке 2. Масштабы букмекерского сегмента хорошо отражает средний размер ставки в 28,61 доллара США. 

Рис. 2. Средний размер ставки по видам спорта в РФ

Рис. 2. Средний размер ставки по видам спорта в РФ

Самые большие суммы игроки ставят по ходу игры, а именно 83,92% от общей суммы ставок в течении первого квартала беттеры тратят именно на live-ставки. Согласно статистике в прошлом году они составили более 83,95%. В остальном мире далеко не во всех странах признается и легализован беттинговый бизнес, поэтому многие букмекерские конторы успешно существуют в интернете [3-6, 10, 29]. Территориальные границы постепенно стираются и, несмотря на всевозможные запреты, ставки имеют место быть. По подсчетам аналитиков суммарно через рынок за год проходит 700-1000 миллиардов долларов. Около 70% (500-700 миллиардов долларов) ежегодно приходится на ставки на футбол, поэтому с каждым годом появляется все больше стратегий для получения максимальной прибыли.

2. Цель исследования

Необходимо исследовать преимущества использования статистически приемлемых моделей при совершении ставок в качестве поддержки принятого решения, и факторы, которые привели нас к такому выводу [1, 2, 7, 8, 15, 17, 29], а также потенциал известных моделей, позволяющих улучшить их результативность.

Еще одной задачей данной работы будет являться разработка универсального механизма совершения ставок на сайте букмекерской конторы, без обмана и потери денежных средств [9, 11]. Проведение анализа деятельности различных «поставщиков», действующих на данном рынке, сравнение их с помощью критериев отбора [15] букмекерских контор. Рассмотрение наиболее надежных и популярных систем оплаты ставок.

3. Стратегия ставок на результаты спортивных состязаний на основе расчета рисков

Существует достаточно доказательств того, что спортивный беттинг не сильно эффективен, например, ставки на фаворита или хозяина в наименьшей степени несут денежные потери, чем ставки на выездные команды. Есть также ряд авторов, которые утверждают, что нашли выгодные стратегии, в основном при ставках на европейский футбол (например, Kuypers, 2000; Goddard and Asimakopoulos, 2004; Vlastakis и соавт., 2009), но эти стратегии, как правило, полагаются на сложные для реализации модели и выявляют лишь незначительное число прибыльных букмекерских возможностей.

Одним заметным исключением стала стратегия ставок Фибоначчи, впервые предложенная Archontakis и Osborne (2007), которые утверждали, что это так просто и так выгодно, хотя весьма рискованно. Стратегия ставок Фибоначчи предназначена для результативных ставок на футбол. Она опирается на соотношение последовательности Фибоначчи (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13...), где первые два числа равны одному, а каждое последующее число - это сумма двух предыдущих чисел. Стратегия работает следующим образом: делается ставка в 1$ (первое число в последовательности) на ничью, если она проигрывает, то делается ставка в 1$ (второй ряд) на ничью в следующем матче, если она также оборачивается потерей, то совершается ставка в 2$ (третий ряд) на ничью в следующем матче, и так далее, пока матч и в самом деле не закончится ничьей. После этого необходимо запустить всю последовательность с самого начала.

Archontakis и Osborne (2007) доказывают, что каждая последовательность ставок заканчивается в ничью выгодно. Если совершается ставка на ничью, то шансы всегда есть по крайней мере 2.618 (обычно верно). Авторы также протестировали стратегию Фибоначчи на 32 играх в 2002 году на чемпионате мира по футболу и обнаружили, что она привела бы их к получению прибыли. Стратегия ставок Фибоначчи была позже проверена Demir и соавт. (2012 год) на выборке из 32-х сезонов на европейских футбольных соревнованиях и нашла выгоду во всех 32 случаях.

Авторы характеризуют стратегию ставок Фибоначчи, как “просто и выгодно”, но требующую много вложений, так как есть риск долгого ожидания выигрыша [12, 13, 16]. Однако, при определенных условиях эта стратегия может быть по-прежнему прибыльна в настоящее время.

Чтобы адекватно понимать ценность игрока на футбольной площадке, за пределами основных показателей (очки, подборы и т. д.) в настоящее время есть ряд “продвинутых” метрик, которые имеют свое место во многих командах:

1. Формула эффективности - этот датчик обычно используется при оценке игроков, как вклад в командную работу. Он берет имеющиеся данные, простые для понимания, которые легко получить из статистики каждого игрока после сыгранных матчей и объединяет его под одной метрикой;

2. Рейтинг эффективности игрока – формула, определяющая рейтинг игрока в минуту, но в масштабе этот показатель не скорректирован;

3. Командная победа – измерение, определяющее, сколько побед команде принес тот или иной игрок;

4. Регулировка голов – система, определяющая, сколько очков было у команды, пока игрок был на поле.

В своей основе идея этих показателей заключается в том, что вклад игрока в определенную игру зависит от множества факторов. Каждый вклад может иметь различный вес, основанный на своих показателях (командная динамика, окружающая среда, конкуренция). Этот метод позволяет лучше разбираться в эффективности и мотивации каждой команды, изучить ее историю, понимать стратегию и каждого футболиста в отдельности. Несомненно, эти факторы много значат в спортивном беттинге.

Любая стратегия, разрабатываемая игроками, включает определенные критерии, такие как:

1. Информация о спортивных событиях – газеты, журналы, электронные источники;

2. Вычисления, статистика, теория вероятностей, сравнительный анализ;

3. Психологическая устойчивость – фактор, исключающий зависимость от азартных игр, стремящийся к отсутствию эмоциональной составляющей.

На данный момент существует множество стратегий, ведущих к более прибыльному результату, чем производство [22, 23, 25, 26]. Наиболее эффективные из них представлены в таблице 1.

Таблица 1. Стратегии ставок

Название

Свойства

Эффективность

Риск

Ставки Оскара Грайнда

Совершается минимально возможная ставка, которая в случае проигрыша не изменяется, а в случае выигрыша увеличивается на сумму первоначальной. Цикл заканчивается при получении минимальной прибыли.

Является перспективной на длительном промежутке времени игры.

Связана с минимальным риском.

Датская стратегия

Увеличивается сумма первой ставки, и ее коэффициент пока не наступит выигрыш, далее цикл начинается заново.

Является эффективной на коротком промежутке времени.

Игрок в плюсе, даже если угадывает каждую пятую игру.

Ставки Д’Аламбера

Делается ставка на события с примерно равными коэффициентами: если К < 2,5, то при проигрыше ставка увеличивается на размер первой, а при выигрыше уменьшается на размер первой; если К > 2,5, то при проигрыше ставка увеличивается на размер первой, а при выигрыше становится равной первоначальной.

Является эффективной при серийности выигрышей и черных полос у игрока.

Минимизирует риск в случае начала черной полосы прибылью на сериях выигрыша.

Ставки Маргинейла (догон)

Сумма ставки увеличивается каждый раз после проигрыша так, чтобы выигрыш в ставке покрывал предыдущий проигрыш.

При хорошем соотношении выигрышей в среднесрочном периоде постоянно растет.

Высокий риск проигрыша всего капитала при серии проигрышей.

Стратегия ValueBet

Анализ шансов в отдельно взятой игре: определяются шансы на победу в процентном соотношении. Рассчитывается как коэффициент букмекера*оценка игрока > 1, если утверждение верно, то ставка состоится.

Эффективно при хорошем планировании, верной оценке шансов и долгосрочной игре с одинаковыми ставками.

Нет знания того, как действовать дальше и какой доход ждет в будущем.


Особая активность у игроков проявляется перед чемпионатом мира: объемы ставок в два, а то и в три раза превышают обычные показатели. Букмекеры также открывают «необычные» ставки, например, на прическу Бекхэма, или на «коллективную» стрижку сборной Англии.

Невероятные выигрыши и невероятные убытки несомненно тесно связаны, обычно и те, и другие ставки производятся на события, исходы которых становятся сенсацией. Выигрыши, иногда, происходят случайно, вследствие слепой преданности команде, а иногда ставка совершалась целенаправленно:

1. В Англии в 1984 году Эдвард Ходсон поставил 55 пенсов на лошадиные бега, выигрыш составил 2 млн. фунтов стерлингов, но букмекерская контора установила лимит, который составляет 3 тыс. фунта стерлингов на максимальную выплату выигрыша;

2. Два американца поставили 64 доллара на то, что девять лошадей будут первыми в своих забегах, ставка сыграла и был сорван джек-пот, накопленный за 24 дня и вылившийся в 1 млн. 627 тыс. долларов;

3. В Греции в 2004 году один патриот сделал ставку на то, что его любимая команда выиграет чемпионат Европы, ставка составила 7300 долларов. По выходу в плей-офф беттер прибавил еще 14600 долларов и в результате выиграл чуть более 600 тыс. долларов;

4. В Мальте бывший профессиональный игрок сделал экспресс ставку в 1 евро и выиграл около 700 тыс. евро в котором сыграли все 19 событий на которые он поставил.

Самые крупные в мире букмекерские конторы провели исследования и выяснили, что около 98% игроков при долгосрочной игре несут убытки. И только 2% беттеров стабильны в своих выигрышах. Профессионалы спортивного беттинга за счет своих знаний имеют постоянную прибыль, совершая ставки. Если определить профессионалов как людей, получающих на совершении ставок каждый месяц в среднем 1000 долларов, то по подсчетам мировых букмекеров их процент составляет всего 1,5-2 от общего числа клиентов.

Если подсчитать финансовый коэффициент, который позволяет понять уровень доходности и убыточности игры, учитывая сумму инвестиций, то неприятной новостью для игроков становится факт, что данный коэффициент равен 115%-120% для очень успешного беттера.

В любой работе, в любом спорте бывают большие победы и огромные поражения, но надо помнить ее и о удаче, везении, так как случаются сенсации и в истории спортивного беттинга. События, на которые ставило 1,3% игроков, получивших хорошую прибыль:

1. «Сандерленда» взяла победу в Кубке Англии в 1973 году. Кубок Англии – очень престижное соревнование и решить, что «Черные коты» из низшей лиги доберутся до решающего матча, было очень сложно. Но еще сложнее было предугадать победу этой команды в финале, так как там он столкнулся с сильнейшей командой Англии «Лидс», которая могла сравниться с «Манчестером Юнайтедом» сейчас;

2. Победа «Ливерпуля» в финале Лиги чемпионов 2005 года. После первого тайма команда проигрывала соперникам со счетом 0.3, и никто не мог подумать, что англичанам удастся отыграться. «Ливерпулю» удалось не только отыграться, но и одержать победу по пенальти, в 2007 году эти команды вновь встретились, но победа уже осталась за «Миланом»;

3. «Стяуа» победила в финале Кубка чемпионов 1986 года. Румынская команда выиграла у «Барселоны», которая еще не завоевала громких титулов, но уже показывала высокий уровень. Тем не менее «Стяуа» сохранила свои ворота в неприкосновенности и сумела забить два мяча;

4. Северная Корея выбила Италию с чемпионата мира 1966 года. Свой последний матч в группе Корея играла против Италии, и победитель встречи выходил в плей-офф, первые смогли выиграть, забив один единственный гол. Вылет Италии разорил многие букмекерские конторы мира;

5. Дания выиграла чемпионат Европы 1992 года. Датчане провалили последний матч в своей группе, но в Югославии началась гражданская война и ее сняли с финального турнира. Игроков собирали с отпусков по всему миру, так как узнали они о своем участие накануне турнира. В группе с Францией, Англией и Швецией датчане вышли в плей-офф, по пенальти обошли голландцев и в финале обыграли Германию со счетом 2.0;

6. Сборная США обошла Англию на чемпионате мира 1950 года. Победа слабой сборной была сенсационной и поражение выбило англичан с турнира. После был снят фильм под названием «Игра всей жизни» (2005 года);

7. Албания разгромила Германию, не пропустив ее на чемпионат Европы 1968 года. Никто тогда и представить не мог, что сильную и непробиваемую команду Германии вышибет из чемпионата принципиальная Албания;

8. «МЮ» победила в финале Лиги чемпионов 1998/1999 годов. Команда вышла в финал против «Баварии» отыграв два года за одну минуту и это было «Чудо в Барселоне»;

9. Победа Греции на чемпионате Европы 2004 года. Самая невероятная победа за всю историю футбола: команда, не имеющая в своём составе звезд европейского уровня, вышла из группы с Португальцами и Испанцами, в четвертьфинале победив Францию, обыграв Чехов и обойдя в финале со счетом 1.0 Португалию оказалась победителем, проиграв только лишь России;

10. Выход сборной Кореи в полуфинал чемпионата мира 2002 года. Группа в которой играла сборная была не слишком сложной: США, Португалия, Польша. Даже португальцы не вышли в плей-офф, поэтому можно сказать, что выход Кореи неожидан, но не сенсационен, командой тогда руководил Гус Хиддинк и в 1/8 финала его подопечные обыграли Италию, Испанию по пенальти, но остановила их Германия.

«Ставки победителей» на сенсационные события разоряют букмекеров. Тогда конторы оказываются проигравшими, теряют крупные суммы и находятся на «черном дне». В 2014 году матчи английской Премьер Лиги разорили ведущего букмекера Великобритании на 25 миллионов евро. Любители гольфа в 2012 году так же разорили конторы на 400-650 тысяч евро. И, конечно же, ставки на лошадиные бега принесли более 122 миллионов долларов потерь.

4. Выводы

По данным маркетинговых исследований, ставки на спорт имеют все большую развлекательную ценность с проникновением в Интернет. Большинство букмекерских контор уже перешли от терминалов к онлайн сервисам, возрастающая конкуренция дает нам сигнал больше обращать внимание на управление своими рисками при работе с букмекерами.

Необходимо провести исследование прибыльной стратегии ставок на футбол не только с выбором безопасного букмекера, но и с уменьшением риска потери. Для этого можно воспользоваться одной из уже рассмотренных моделей для достижения данной цели и проследить их полезность в спортивном беттинге на букмекерском рынке. Сравнение эффективности и риска наиболее часто используемых методов прогнозирования, такие как рейтинги и мульти-модели позволяет менять стратегию ставок при верно рассчитанных потерях и коэффициента победы. В работе охарактеризовано большинство типов ставок с фиксированным коэффициентом, способы его проверки и безопасность букмекера.

Таким образом, универсальный механизм, или же предложенная модель докажет, что футбольные ставки достаточно прибыльны и безопасны, что она довольно эффективно захватывает многие аспекты игры и наконец-то позволяет завершать игровые сезоны с положительной прибылью, а история букмекерства показывает, что это возможно.

Список литературы:

1. Галстян А. Ш., Шиянова А. А., Минаков В. Ф. Моделирование стратегического развития рынка страхования в России: проблемы и пути их решения // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2014. – № 2 (41). – С. 256-260.

2. Граничин О.Н., Кияев В.И. Информационные технологии и системы в современном менеджменте. – Санкт-Петербург: Издательство ВВМ. – 2014. – 897 с.

3. Гусева Д.В. Выравнивание ИТ–стратегии и бизнес–стратегии торговой компании на примере сети гипермаркетов «О’КЕЙ» // Nauka-Rastudent.ru. – 2015. – № 7 (19). – С. 3.

4. Гусева Д.В. Разработка универсального механизма воздействия на риски при выравнивании ИТ-стратегии в сети гипермаркетов «О’КЕЙ» // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 9 (21).

5. Гусева Д.В., Мельникова Е.Ф. Разработка универсальной процедуры процесса управления изменениями в информационной системе розничной сети // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 8.

6. Гусева Д.В. Разработка универсальной процедуры процесса управления релизами в информационной системе розничной сети // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 8.

7. Бекаревич Ю.Б., Пушкина Н.В. Самоучитель Microsoft Access 2013. – СПб.: Изд-во БХВ–Санкт-Петербург. – 2014. – 464 с.

8. Гусева Д.В. Экономическая безопасность и риски совершения ставок на спортивных матчах // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2015). IX Санкт-Петербургская межрегиональная конференция. Санкт-Петербург, 28-30 октября 2015 г.: Материалы конференции / СПОИСУ. – СПб., 2015. – С. 210-211.

9. Карпова В. С., Мельникова Е. Ф. Планирование и контроль ресурсов в проектах инжиниринговой компании средствами Oracle Primavera // Информационные технологии в бизнесе. Сборник 8-й международной научной конференции. 19–20 июня 2013 г. Санкт-Петербург. Conference of St.-Petersburg State University of Economics and Finance. Information Technology in Business / Под ред. проф. В. В. Трофимова, В. Ф. Минакова. – 2013. – С 68 - 74.

10. Лобанов О.С., Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Методология ранжирования ресурсов в облачной инфраструктуре региона // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. – Ульяновск. – 2014. – С. 50-56.

11. Минаков В. Ф. Зависимость ликвидности банков от показателей экономической конъюнктуры // Региональная информатика (РИ-2014). XIV Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2014)». – Санкт-Петербург, 29-31 октября 2014 г.: Материалы конференции. – СПОИСУ. – СПб.: 2014. – С. 203.

12. Минаков В. Ф. Логистика мобильной торговли // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 9 (28). – С. 77-78.

13. Минаков В. Ф. Экономическая волнометрика воспроизводства // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 02 (014-2015) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/14/2424/. – С. 5.

14. Минаков В. Ф., Лобанов О. С., Остроумов А. А. Развертывание облачной инфраструктуры в региональном информационном пространстве // Научное обозрение. – 2014. – № 11. – С. 103-106.

15. Минаков В.Ф. Метод анализа многомерных иерархий // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 7 (19). – С. 31. / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/19/2803/.

16. Минаков В.Ф. Производственная волновая функция // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 10-1 (29). – С. 22-25.

17. Минаков В.Ф. Ценовая эластичность спроса и предложения качества // Информационные технологии в бизнесе. Сборник научных статей 8-й международной научной конференции. – Санкт-Петербург. Издательство «Инфо-да». – 2013. – С. 51-60.

18. Минаков В.Ф., Артемьев А.В., Лобанов О.С. Модель динамики технологических инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 2-1 (21). – С. 110-111.

19. Минаков В.Ф., Барабанова М.И., Радченко М.В. Математическая модель обслуживания потока заявок в национальной платежной системе // Материалы 5-й научно-практической internet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. – Ульяновск. – 2015. – С. 24-31.

20. Минаков В.Ф., Корчагин Д.Н., Король А.С., Шевцов М.А. Пустахайлов С. К. Математическое моделирование автоматизированных информационных процессов // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2006. – № 3. – С. 15–19.

21. Минаков В.Ф., Лобанов О.С., Минакова Т.Е. Аналоговые и дискретные метрики и модели оценки инноваций // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. – Ульяновск. – 2014. – С. 280-287.

22. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Исследование динамики производства электроэнергии региона // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2005. – № 4. – С. 74–77.

23. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Математическая модель кумулятивного эффекта энергосбережения // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2013. – № 1. – С. 197–199.

24. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е., Галстян А.Ш., Шиянова А.А. Обобщенная экономико-математическая модель распространения и замещения инноваций // Экономический анализ: теория и практика. – 2012. – № 47 (302). – С. 49-54.

25. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Синергия энергосбережения при высокой добавленной стоимости продукции // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 4. – С. 26.

26. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Энергосбережение – мультипликатор эффективности экономики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2013. – № 11-2 (18). – С. 60-61

27. Минакова Т.Е., Минаков В.Ф. Инновационное развитие региональных информационных ресурсов как облачных платформ // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота. – 2013. – № 12 (79). – С. 116–117.

28. Минакова Т.Е., Минаков В.Ф., Лобанов О.С. Каскадная модель коммерциализации инноваций // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. – Ульяновск. – 2014. – С. 63-69.

29. Шиянова А.А., Галстян А.Ш., Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Математическое моделирование макроэкономических трендов развития страхового бизнеса // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 4. – С. 436.