Неприятная правда о трендах НФЛ: О чем умалчивают недобросовестные гандикаперы.
Dennis Erny, ArmChair Analysis
Тренды, тренды и еще раз тренды. Они везде в Интернете, куда бы Вы ни кинули взгляд. “С 1977 года Нью-Йорк Джетс” имеют результат 13-1 ATS (против форы выиграли 13 раз, проиграли 1 раз) в тех случаях, когда они играли на выезде и проиграли свою последнюю игру”. Или. “С 1977 года команда гость имеет результат 96-56 против форы (ATS) тогда, когда их фора была от 4.5 до 6.5”. Или. “Фавориты, играющие на чужом поле после проигрыша (SU) на чужом поле и встречающиеся с противником, который до этого победил (SU) на своем поле, имеют запись 18-2 против форы (ATS) с 2000”. Эти примеры могут быть также названы “ситуациями” или “точками зрения” (в оригинале “углами”). Я уверен, что для любой игры, которая была сыграна в течение сезона NFL, Вы могли бы найти не меньше 10-20 активных тренда, работающих как за одну, так и за другую команду. Тогда какой смысл в анализе такого рода? Действительно ли тренды имеют какую-либо ценность для ставок на спорт за долгий период времени?
В процессе написания этой статьи я смог еще раз увидеть мой собственный опыт, связанный как с получением, так и с внедрением некоторых очень продвинутых трендов и углов зрения в практику моей игры и дальнейшее разочарование результатами этого подхода. В течение сезонов 2001 и частично 2002 года я использовал тренды для своих ставок, наряду со статистическим анализом, и результаты были мрачными, если не сказать большего. В течение трех лет, начиная с 1999 года, я накопил большую базу данных содержащую данные за 8 лет по 1600 играм. Эта база данных содержала данные по 47 параметрам. В ней такая статистика и такие факторы как: счет игры, проиграла команда свою последнюю игру на выезде или свою игру дома, была ли это игра между командами дивизиона или меж-дивизионной игрой, кто был фаворитом, кто аутсайдером и так далее и тому подобное. Я даже исследовал такие вещи как временное управление ходом игры (clock management), потери мяча и несколько даже более туманных статистик. Эти данные позволили получить более 140 статистически значимых трендов из которых большинство показало свою полную несостоятельность, будучи примененными к следующим (на момент вычисления) играм. Почему тренды с такими записями как 32-8 ATS или 21-2 ATS дают общий процент выигрышей лишь немного превышающий 50% в применении к играм сезонов 2000 и 2001 годов?
Причин этому много и я попытаюсь раскрыть некоторые из них. Чтобы раскрыть присущие стратегии трендов проблемы вероятно лучше всего начать с аналогии. Вот такой. Предположим у Вас есть ящик с камешками лежащий напротив Вас. В этом ящике находятся 5000 черных и 5000 белых камешков. Эти камешки представляют собой результат ставок на каждую игру NFL, начиная с 1980 года, при этом белый камешек означает, что команда выиграла с данной ей форой и черный, что команда не сумела покрыть данную ей фору. Все мои три вышеприведенных примера и тысячи других трендов, которые Вы можете встретить в Интернете, являются в действительности условиями, которые выделяют небольшие наборы результатов (камешков) из базы данных (ящика), содержащих все данные (камешки). “Фавориты, играющие на чужом поле после проигрыша (SU) на чужом поле и встречающиеся с противником, который до этого победил (SU) на своем поле, имеют запись 18-2 против форы (ATS) с 2000” это тренд или ситуация, в которой 7 специальных условий должны быть соблюдены, чтобы игра попала в эту выборку. Эти условия следующие:
1) Команда A является фаворитом в предстоящей игре
2) Команда A играет на выезде
3) Команда A играла на выезде в предыдущей игре
4) Команда A проиграла в предыдущей игре абсолютно (не против форы)
5) Команды B играла дома в предыдущей игре
6) Команда B выиграла предыдущую игру абсолютно (не против форы)
7) Только игры, начиная с 2000 года, включены в выборку
Из 10000 камешков только 20 удовлетворяют условиям этого тренда. Из которых 18 белые (выигрыш против форы) и 2 черные (проигрыш против форы). На поверхности этот тренд мог бы показаться значащим, но так ли это в действительности.
Проблема N1.
Если Вы будет смотреть долго и внимательно на 5000 игр НФЛ и подберете достаточно условий чтобы исключить 99.8% - как в предыдущем примере – то у вас есть все шансы найти большое количество ситуаций, которые Вам покажутся очень необычными, хотя на самом деле они очень обычны. Один из первых трендов приведенных в статье звучит как “ Since 1997 the visiting team is 96-56 ATS when their spread range was 4.5 to 6.5”. Это классический пример ситуации когда игрок копается в базе данных пока он не найдет что-нибудь, что кажется ему значащим. Может быть, команды играющие ДОМА по выборке с 1977 имеют результат 30-2 против форы при форах в диапазоне между 8 и 9. Ну и что с того! Тренды, которые включают такое малое количество игр, не имеют никакой ценности для ставок и я готов побиться об заклад, что когда Вы их примените к будущим играм, то Вы будете выигрывать только 50% ставок.
Давайте вернемся к нашему ящику с камешками, и я объясню Вам эти вещи по другому. Предположим, что Вы в качестве эксперимента взяли небольшой совок и извлекли из ящика камешки несколько раз по кучке камешков стандартного размера в 40 камешков каждый раз. Вы могли бы предположить, что для большинства кучек количество черных и белых камней будет приблизительно 20 на 20. Вы ошибаетесь. В то время как кучки с 20 белыми и 20 черными камешками будет встречаться более часто, чем другие любые другие комбинации и они будут встречаться лишь в 12.5% кучек или в среднем в одной из 8 кучек. Некоторое количество кучек будет содержать по 25 черных и 15 белых камней или даже, иногда, чрезвычайно неравномерное количество камней, такое, как 30 на 10.
Проблема N2.
Печально, но все тренды и ситуации либо полностью являются продуктами случайности, либо они, по крайней мере, в значительной степени подвержены влиянию случайности. Предположим, что я нашел тренд, с результатом, который является статистически значимым – даже если я знаю, что слепой случай обесценил его - я на 100% уверен, что в его основе лежит психологическая или фундаментальная причина.
Проблема N3.
Преимущество небольшого количества трендов и ситуаций, которые подкреплены кусочком здравой логики часто будет размыто или полностью уничтожено, когда лайн-мейкеры начнут менять фору чтобы компенсировать то преимущество, которое имеет рассматриваемая команда. В течение нескольких лет ставка на аутсайдеров, играющих на своем поле в понедельник вечером, была выигрышной стратегией. Игра на виду у всей национальной аудитории похоже давала приток сил слабой стороне к тому же играющей дома. Возникало намерение доказать всей Америке и своим собственным болельщикам, что они не так плохи, как на это указывают их результаты. Этот тренд работал до тех пор, пока лайн-мейкеры не стали уменьшать фору для аутсайдеров играющих дома, чтобы компенсировать их, ранее неучтенное, преимущество. Это полностью уничтожило тренд, хотя до сих пор Вы можете видеть много сервисов предлагающих “верняки” на игры в понедельник вечером, основанные на вариациях устаревшего тренда.
Я попытаюсь обосновать то что различного рода эмоциональные факторы такие как например те которые определяли в настоящее время недействующий тренд “вечернего аутсайдера играющего дома в понедельник” могут иметь лишь небольшое влияние на результативность играющих команд. Моя текущая методология в действительности учитывает результат последней игры команды в сравнении другой статистикой с тем, чтобы определить “стоит” ли команда на месте, усиливается или наоборот, ослабла. Однако это и есть пределы моего “ситуационного” анализа. Я рассматриваю то что происходит “здесь и сейчас”, команда против команды, используя тщательное детальное сравнение ключевых параметров которые определяются после каждой игры. С тем чтобы видеть имеется ли там какая-либо схожесть с изученными шаблонами. Очень важно, однако, заметить, что эти колебания результативности в данный момент вызваны, скорее всего, фундаментальными факторами такими, как травмы, замены, изменения стратегии тренера, чем чисто эмоциональными факторами. Предположим, ради интереса, что команда только что выигравшая с большим счетом на своем поле у соперника из того же дивизиона действительно может иметь импульс положительных эмоций на следующую игру. Сохранится ли этот эмоциональный настрой в течение всей игры или будет длиться только несколько минут первой четверти игры? Мое предположение, что справедливо последнее. Любой настрой от предыдущей игры положительный или отрицательный рассасывается очень быстро, как только начинается следующая игра.