A 21. században, mindenhonnan ömlenek ránk az adatok. Sokszor észre sem vesszük, hogy naponta mennyi mindennel kapcsolatban találkozunk statisztikával. Ez a termék az utóbbi egy hónapban 130 forinttal olcsóbb volt, mint a másik. Az éves átlaghőmérséklet 14 Celsius fok. A munkavállaló 13%-kal hatékonyabban végzi a munkáját ebben az évben, mint tavaly. Ezek mind-mind statisztikai adatok, de már nem is vesszük észre őket. Pedig érdemes, pláne, ha valaki sportfogadásban „utazik”. Fel lehet és fel is kell használni a statisztikát, hogy megnyerjük a fogadásokat. Persze nem létezik olyan, hogy bolondbiztos fogadási rendszer. Ezt támasztja alá az is, hogy nincs olyan fogadó, akinek ne lenne rossz szériája, akkor is, ha a statisztikai adatok mást mondanak.
A statisztikát eszköznek kell tekintenünk, hiszen a bukméker irodák is felhasználják – egyéb adatokkal együtt – az oddsok beállításához. Logikus következtetés tehát, hogy mi is használjuk bátran a rendelkezésre álló információkat. Persze lehet, hogy úgy tűnik, hogy az egyhangú és pepecs munkával történő elemzés megöli a sport és a fogadás iránti lelkesedést, de enélkül az esélyünk igen csekély az irodák ellen. Meg kell próbálnunk javítani, és ha van rá mód, kiegyenlíteni az esélyeinket a fogadóirodák ellen.
Elveszve a mátrixban
Bár a sportban semmi sem bolondbiztos, és soha semmi sem garantálható, a számítógépek és a matematikai algoritmusok használata lehetővé tette a sportelemző iparág számára, hogy a prediktív modellezés élvonalába lépjen. A statisztikákon és a korábbi adatokon keresztül elérhető információk mennyisége lehetővé teszi a programok számára – és a mesterséges intelligencia számára –, hogy algoritmusok által generált előrejelzéseket hozzanak létre a meccsekről. Ezeket az eszközöket főleg a fogadóirodák használják a nyereményszorzók beállításakor, de a sportfogadók is felhasználhatják őket fogadási stratégiájuk részeként, hogy a lehető legelőnyösebb téteket tehessék meg. A mai technológiailag fejlett világban a programokat már úgy alakították ki, hogy „tanuljanak” a múlt tapasztalataiból, és így pontosabb képet alkossanak a lehetséges eredményekről. Ezek az intelligens hálózatok saját hibáikból is tanulhatnak, és ahogyan egyre több adat kerül be az algoritmusba, egyre hatékonyabbá válnak az előrejelzések modellezésében. A számítógépek számítási teljesítményei, valamint a statisztikák és a múltbéli statisztikák mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a programok rövid időn belül azonosítani tudják a tendenciákat és a változókat. Az ugyanazon információk felhasználásával előrejelzéseket létrehozni próbáló fogadóknak viszont sokkal több időre lenne szükségük, hogy ugyanarra a következtetésre és eredményre jussanak, mint az algoritmusok, és vélhetően sokkal nagyobb lenne az olyan hibafaktor, ami emberi tévedésre vezethető vissza.
Statisztika alapfok
Kétféleképpen lehet fogadni. Megkereshetünk néhány számunkra tetsző esélyt vagy oddsot, majd elkezdünk kutakodni a csapatok információi, statisztikái után. Vagy ami valószínűbb, hogy találunk egy meccset, majd ezután nézzük meg és találjuk meg a számunkra megfelelő oddsokat.
Bármelyik megközelítés útján indulunk is el, muszáj némi kutatást végeznünk, ahelyett, hogy az érzéseinkre hagyatkoznánk. Az egyszerű statisztikák, mint például az aktuális bajnoki pozíció vagy a korábbi meccsek eredményei, illetve a jelenlegi forma (például a legutolsó 5 meccs) együttese alapján már kialakulhat egyfajta kép a fogadó fejében. Egy lépéssel továbbhaladva, ha megnézzük a csapat közelmúltbeli és közelgő mérkőzéseit, az esetleges sérüléseket, valamint a hazai és idegenbeli eredményeket, az már egy jó alap lehet arra, hogy eldöntsük, melyik csapatot vagy piacot támogatjuk.
A végső következtetésünk alapján azután megkeressük azokat az oddsokat, amelyek lehetőséget adnak arra, hogy profitot szerezzenünk az újonnan megszerzett információk birtokában. Minél többet tudunk a fociról és fokozatosan, minél jobban megismerjük a csapatokat, annál jobban átlátjuk majd, hogy mely mérkőzéseket érdemes elkerülni, mert egyszerűen nem éri meg rájuk fogadni, vagyis, az „árréseik” nem jövedelmezőek. Amennyiben egy eleve esélyes csapatot – például a Bayern Münchent – választunk, mivel úgy gondoljuk, hogy a bajor gárda majd megnyeri a bajnokságot (amit nagyon sűrűn meg is tesz), számolnunk kell azzal, hogy ezt valószínűleg rengetegen ugyanígy megfogadják, így folyamatosan csökkentve az oddsot. Így már nem feltétlenül éri meg erre fogadni, ugyanis megnő a kockázat. Sokkal nagyobb összeget kell feltenni kicsi nyeremény reményében, magyarán nem bír értékkel a fogadás. A sztárcsapatoknak is lehet egyszerűen rossz napjuk, míg lehet, hogy a tabella utolsó helyén vergődő csapatnak minden bejön a meccsnapon. Ezekkel az esetekkel egész egyszerűen nem tud mit kezdeni a statisztika sem, de megmenthetjük magunkat a felesleges kockázattól azzal, hogy egyszerűen elkerüljük a nagyon kicsi (<1,2) oddsú vagy a 2 és afeletti oddsú meccseket, mert sokszor a látszat ellenére ugyanakkora kockázat van a kettőben, statisztika ide vagy oda.
Meglepő lehet, de elég sok – megbízható – bukméker iroda külön statisztikai adatokat is biztosít a webhelyén. Tehát valójában nem lehet mentségünk arra, hogy ezt ne használjuk ki.
Használati utasítás
Még a fogadásban kezdők is tisztában vannak azzal, hogy milyen fontos olyan bukmékert választani, aki magas oddsokat kínál a piacon. De nem elég a legmagasabb oddsokat lesni, elengedhetetlen, hogy megértsük a bennük rejlő lehetőséget.
Azt is tudnunk kell, hogyan kell kutatást végezni. Ez azt jelenti, hogy tudni kell, milyen információkra kell figyelnünk, hogyan kell a statisztikákat összeállítani, és hogyan kell azokat megfelelően értelmezni. Nem hangzik túl könnyűnek, de ha egyszer elsajátítjuk ezeket az módszereket, akkor van esélyünk arra, hogy szembeszálljunk a fogadóirodákkal. A statisztikák használata komolyan javíthatja fogadási esélyeinket, és jobb lehetőséget ad a fogadóirodák legyőzésére. Még akkor is, ha nem vagyunk hívei a statisztikának a sportban, és hajlamosak vagyunk a zsigeri érzéseinkre hagyatkozni.
Természetesen a digitális korszak megjelenésének és folyamatos fejlődésének köszönhetően a statisztikák számos helyen megtalálhatók a különböző platformokon. De az, hogy hozzáférünk-e valamilyen adathoz és azt helyesen használjuk-e fel, két teljesen külön kérdés.
A statisztikák használata a fogadás előtt jó esélyt ad a sikerre, és segít csökkenteni a fogadóirodák előnyét a fogadóval szemben. Bizonyos esetekben azonban rossz ötlet lehet, ha csupán a statisztikai adatok alapján teszünk fogadást. A sportágtól függetlenül több olyan tényezőt is találhatunk, mint például a korábbi statisztikák, amelyek befolyásolják a fogadás kimenetelét. Az olyan elemek, mint az időjárás, a sérülések vagy egy nehéz meccsnaptár, már önmagukban is mind-mind befolyásolhatják a statisztikát.
Egy másik szempont, amire különösen érdemes gondolni az elemzésnél, hogy meddig érdemes visszamenni az időben korábbi adatok után kutatva. Valóban fontosak a két csapat korábbi mérkőzései és az azokból kinyerhető adatok? A csapatoknak lehet például egy új edzője. Lehetséges, hogy egy Liverpool-Manchester United Bajnokok Ligája döntőt a fülledt Athénban játszanák – messze a hűvösebb éghajlattól, ahol ők általában játszanak –, ez vajon hatással van a statisztikára, amiből merítünk? Egy biztos: a statisztika vizsgálatának korlátaira biztosan hatással van.
A statisztika bányászata
Ritka, hogy egy fogadó vakon fogad, és nincs előzetes ismerete arról, hogy melyik fogadásba fekteti be a pénzét. Azok az alkalmi fogadók, akik például hobbiként tekintenek a sportfogadásra, olyan alapstatisztikákat használnak, mint a bajnoki tabellák vagy az egymás elleni meccsek (H2H) mielőtt meghatároznák, melyik mérkőzés mellett teszik le a voksukat, és melyikre rakják fel a pénzüket.
A komolyabb fogadók is figyelembe veszik ugyan a fentieket, de ők mélyebbre ásnak a statisztikákban is, és behatóbban vizsgálják a meccs azon összetettebb adatait, amelyek szintén jól használhatóak. Előfordulhat például, hogy egy csapat meccsenként átlagosan bizonyos számú szöglethez jut, míg egy másik csapat különösen jó lehet a büntetők értékesítésében. Ezek olyan információk, amelyek potenciálisan pénzhez vezethetnek.
Azok a profi fogadók, akik teljes mértékben bíznak a statisztikákban, nemcsak a pénzüket, hanem az idejüket is befektetik az online, könnyen elérhető statisztikákon alapuló fogadási modellek felépítésébe. Kezdetben szükségtelennek tűnhet a saját fejlesztés olyan programokkal, mint például az Excel, de ha folyamatosan figyeljük a releváns adatokat, és kiszűrjük a számunkra érdektelen információkat, akkor jobban tudjuk mérlegelni azoknak a fogadásoknak az esélyeit, amelyek hosszú távon jövedelmezők lesznek. A profi fogadók mindig hosszú távban gondolkoznak.
A profik mellett meg kell említenünk azokat is, akik programozók segítségével – vagy ők maguk - le is tudnak fejleszteni olyan algoritmusokat, melyek nem veszik figyelembe az emberi érzelmeket, és csak és kizárólag a statisztikára támaszkodnak. Ehhez persze egy hatalmas adatbázis kezelésére van szükség. Ez az a szűk réteg, akik képesek lehetnek a mesteréges intelligenciát is segítségül hívni – ammennyiben ezt is sikerül bekódolni a programba – , az algoritmus pedig képes tanulni és fejlődni. Természetesen még nekik sem sikerülhet minden, hiszen mindannyian láttunk vagy hallottunk olyanról, hogy egy Real Madrid szintű csapatot megver egy kisközség csapata.
Statisztika típusok
Az alapoktól eljuthatunk egészen az olyan statisztikákig, hogy egy-egy játékos mennyit fut a meccseken, vagy milyen a futási átlagsebessége. De akár a passzainak a hatékonysága is egy mérhető adat. Amennyiben már ezeket is figyelembe vesszük, nyugodtan kijelenthetjük, hogy a fogadóként komoly időt szánunk az elemzésre, így reménykedve a nyereséges fogadásban. Lássuk, hogy melyek azok az adatok, amelyeket muszáj vagy érdemes elemezni.
Bajnokság pozíció
Szinte minden esetben figyelembe vesszük egy csapat jelenlegi pozícióját a tabellán. Ezt nem feltétlenül muszáj megtenni, amikor egy bajnokság még gyerekcipőben jár, és csak egy-két meccsen vannak túl a csapatok, mivel nem ritka, hogy a bajnoki tabellán kevésbé jó csapatok vezetnek egy-egy szerencsésen alakult nyitómeccs után. De körülbelül tíz forduló után a bajnoki táblázatnak el kell kezdenie formálódni, és kirajzolódnak az erőviszonyok, amelynek alapvető mércéül kell szolgálnia egy csapat teljesítményének felméréséhez.
Friss és aktuális forma
Egy gyors „pillanatfelvétel” is szükséges arról, hogy a kiszemelt csapatok az utolsó 5-6-7 meccsükön, hogy „muzsikáltak” , így egy kicsit részletesebb betekintést kaphatunk a teljesítményükbe. A weboldalak gyakran színkóddal jelzik a győzelmet (zöld), a döntetlent (sárga vagy szürke) és a vereséget (piros), hogy világosan és átláthatóan ábrázolják a csapatok formáját, és megkönnyítsék a fogadók számára a gyors következtetések levonását. Noha ez nagyon hasznos, de megtévesztő is lehet, ha azt gondoljuk, hogy egy csapat nem képes veszíteni csupán azért, mert összehozott egy hatmeccses veretlenségi sorozatot. Ettől még előfordulhat, hogy az adott gárda csupa gyenge ellenféllel szemben nyert, és ez nem feltétlenül mutatja a valós helyzetet és formát.
Egymás ellen (H2H)
Ez az adatsor megmutatja két csapat eddigi összecsapásainak a statisztikáját. Játékosok és edzők jönnek-mennek, különösen manapság. De függetlenül attól, hogy ki van a pályán, vagy ki lép majd a pályára, egy adott csapatnak lehet egy szerencsétlen sorozata, vagy akadhat egy olyan mumus ellenfele, akit egyszerűen képtelen legyőzni. Két említésre méltó példa is van erre. Az egyik a Tottenham, aki 28 év nyeretlenség után csak 2018-ban tudta legyőzni a Chelsea-t a Blues otthonában. Egy másik említést érdemlő sorozat a Queens Park Rangers (QPR) nevéhez fűződik, aki még soha nem nyert a Nottingham Forest otthonában. 1934 óta tart ez a sorozat...
Gólátlagok
Ezek a mutatók jelzik, hogy a csapatok mennyi gólt rúgnak meccsenként átlagosan, akár külön-külön, akár együttesen. A gólstatisztikákban való elmélyülés egy igen hasznos tevékenyég annak megállapítására, hogy egy csapat mennyire halad előre a jó úton, vagy például milyen hiányosságai vannak a védekezésben, és ezeket az információkat érdemes is felhasználni a meccsek kiválasztásánál. Ahogyan azt is jó tudni, hogy egy adott mérkőzés várhatóan mennyire lesz erős gólokban, vagy a csapatok jobbára csak a középpályán fogják szórakoztatni a nagyérdeműt. A különböző gólpiacok, mint például a gólszerző csapatok vagy a gólok száma alatt/felett, soha nem voltak olyan népszerűek, mint manapság, és nagyon jövedelmező fogadási piacoknak tekinthetők, ha kiismerjük magunkat ezekben a lehetőségekben.
Lövési arányok
Ezeknek a mérőszámoknak a nyomon követése is hatékony statisztikai elem lehet, amelyet fel tudunk használni a fogadásnál. Még ha egy csapat nem is szerzett gólt, a kapura leadott lövések és a lövések összértékének a hányadosa akkor is meglehetősen magas lehet, ami ha a befejezés képességét (gól) nem is feltétlenül mutatja meg, de legalább a támadási szándékot és tudást jelzi, amelyeket az adott csapat következő meccsének elemzésekor alkalmazhatunk a fogadáshoz.
Szögletek száma
Nem biztos, hogy célravezető azt hinni, hogy az átlag feletti szögletszámmal bíró csapat nagyobb góleséllyel is rendelkezik az átlag alatti szögletszámmal rendelkező gárdával szemben, mert ez becsapós lehet. nem is Előfordulhat ugyanis, hogy a nagyobb szögletszámmal rendelkező csapat nem túl hatékony abban, hogy a szögleteit gólra váltsa, míg a kevesebbet szögletrúgó csapat nagyobb hangsúlyt fektethet (az edzéseken való több gyakorlással) arra, hogy a kevesebb megítélt szöglet mellett maximalizálja a gólok megszerzését. A kevesebb néha több, ahogy a mondás tartja.
Az elvárt célok- Expected Goals (XG)
Az elvárt célok Expected Goals (XG) egy relatíve új – és kevéssé ismert - megközelítése a statisztikai adatoknak. Ezen az adatok jól megférnek az olyan szokásos statisztikai elemek mellett, mint például a labdabirtoklás, a szabálytalanságok, egymás elleni eredmények stb.
Az „Elvárt célok” (Expected Goals – XG) a lövés minőségét méri több változó alapján, mint például a gólpassz típusa, a lövés szöge és hossza, vagy az, hogy a labdával való érintkezés fejjel vagy lábbal történt-e. Egy játékos vagy csapat elvárt céljainak figyelembevétele segíthet meghatározni azt, hogy átlagosan hány gólt kellett volna szereznie. A fogadás szempontjából ez egy mérőszám – amelyet 0 és 1 közötti értékben fejeznek ki. Ezen mérőszám segít annak szemléltetéséhez, hogy a várható célok hogyan segíthetnek feltárni egy csapat teljesítményének rejtett elemeit. Elég csupán visszatekintenünk az olasz Serie-A 2015/16-os szezonjára, azon belül is a Juventusra. A torinói csapat gyenge formában kezdte a szezont, az első tíz meccséből csak hármat nyert meg, ami majdnem Massimo Allegri edzői pozíciójába került. De jobban megvizsgálva a teljesítményüket és a várható céljaikat (XG) kiderült, hogy a kialakított helyzeteket illetően minden meccsen dominálnak az ellenfelükkel szemben, de ezeket a helyzeteket nem tudták gólra váltani. Az elvárt célok (XG) analizálása során nyilvánvaló lett, hogy csak idő kérdése, hogy a Juve elkezdje a menetelését, amit a szurkolók már eddig is megszoktak a csapattól. Lám, sikerült is nekik, összehoztak egy 15 meccses győzelmi sorozatot, és a végén kényelmesen bebiztosították maguknak a bajnoki címet. Ami a fogadási részét illeti, ha egy csapat nem azt az eredményt éri el, amit elvárnánk tőle, akkor az elvárt célok (XG) mutatója jobban megvilágítja, hogy miként is teljesít a csapat a valóságban. Ez egy különösen hasznos adat lehet, de valamiért ezt a mutatót –kiszámításának és komplexitása miatt – nem nagyon alkalmazzák.
Emberi tényező
Igen, ez is egy olyan tényező, amit érdemes figyelembe venni, de a statisztikát csak közvetve érinti. Talán a legjobb példa erre az egy edző menesztése utáni első időszak. Jön az új edző, - amire már szakkifejezés is van. Ez angolul a „manager bounce”, vagyis az edzőváltások utáni formajavulás, ami gyakran oda vezet, hogy a csapat sokkal jobban teljesít, mint ahogyan azt az előző edző ideje alatt elvárták (volna) tőlük. Ráadásul a csapathoz kötődő korábbi statisztikát az új tréner filozófiájával, formációjával vagy játékosválasztásával kapcsolatos új ötletek miatt már nem lehet olyan magabiztosan felhasználni.
Az adatelemzés fontossága
Az algoritmusok és az analitikai adatok létrehozásához használt matematikai egyenletek három fő kategóriára összpontosítanak:
- Játékos- és csapatstatisztikák: Bármely sportfogadó, aki régóta dolgozik a szakmában ismeri azokat a statisztikákban rejlő értékeket, amelyek megfelelően illeszkednek a saját fogadási stratégiájához. A meccselőrejelzésekhez használt mesterséges intelligencia és neurális hálózatok is különböző statisztikákat használnak fel. Az összes adathalmaz együtt lehetővé teszi a programok számára, hogy a lehető legpontosabb áttekintéseket és előrejelzéseket készítsék el.
- Múltbeli eredmények: El lehet képzelni, hogy megpróbáljuk átnézni és kibogarászni az összes statisztikai adatot egy adott csapatról, ligáról vagy játékosról? „Évekbe” telne, míg átnéznénk az egészet, és megtalálnánk, amit keresünk. A fejlett számítástechnika segítségével mindezt már nem kell megtennünk. Ehelyett ezek a prediktív programok elvégzik az elemzést, nyomon követik a múltbeli eredményeket, és azonosítják a tendenciákat, valamint azt, hogy a csapatok és a játékosok milyen jól teljesítettek.
- Fogadási adatok: Azok az információk, amelyeket a sportfogadók és irodák használnak, mind bekerülnek egy számítógépes modellbe. Ezeket az adatokat a fejlesztők által leprogramozott szűrők segítségével válogatja ki a rendszer különféle módokon, majd ezeket a megszűrt statisztikai adatokat felhasználva kerülnek továbbításra a rendszerben, ahol a mesterséges intelligencia keresi meg azokat a meccseket, amelyeket érdemes megtenni. Ez a rendszer képes tanulni a hibáiból, így csiszolva a saját tudását és eredményességét.
Viszont hangsúlyoznunk kell, hogy ezek a rendszerek nem orákulumok, nem látnak a jövőbe, így a sportfogadásban továbbra is erős marad a szerencsefaktor. Az adatelemzéssel a szerencsefaktor csökken, cserébe a tudatos mérkőzésválasztás, és így a nyerési esély nő.
Nincs „ingyenebéd”
Természetesen bárki használhat ingyenes elemző eszközöket. De az igazi kérdés az, hogy megéri-e?
Az ingyenesség persze jó dolog, de az a mondás – ami Winston Churchill és a tanácsadói közötti beszélgetés során hangzott el –, miszerint „Nincs ingyenebéd!” – itt is érvényesül, azaz a semmi befektetésével hosszabb távon nyereséget, hozamot elérni nem lehet. Ezzel a megállapítással nehéz vitatkozni. Ingyenes programokat sokat találhatunk, amelyek prediktív elemzést nyújtanak a sportfogadásban. A kérdés csak az, hogy milyen fejlesztői csapat áll az adott prediktív modell mögött, és hogy ezt miért érné meg nekik ingyen adni, hiszen az ő munkájuk és idejük benne van a projektben.
Az igazság azonban az, hogy egy fizetős oldalon, ahol a statisztika mélyebb részeit is felhasználják, a programok kifinomultabbak, az adatok pontosabbak, az eredmények pedig várhatóan magasabb hatékonyságúak lesznek, mint ingyenes társaiké. Valamint mi, fogadók, rengeteg időt takaríthatunk meg azokkal a szolgáltatásokkal, ahol a statisztikai elemzéseket már elvégezte valaki helyettük, de ez – mint mindenhol – pénzbe kerül, azonban hosszú távon nagyon is megéri. Pláne, ha figyelembe vesszük a megspórolt időt és energiát.
Eddig a prediktív analitikáról volt szó, de meg kell említenünk az élő fogadást is, bár itt bőven előfordulhat olyan eset, hogy az analitika nem segít, mivel az általában tapasztalható, gyorsan változó szorzók miatt nehéz olyan elemzési kódolást használni, ami olyan megbízhatóan tud működni, mint egy meccs előtti tipp (prediktív tipp).
Végszó
Tehát a statisztikák ismerete sem garancia arra, hogy hosszú távon legyőzzük a fogadóirodákat, de mindenképpen növeli a siker esélyeit. Ennek ellenére emlékeznünk kell arra, hogy a statisztikák felhasználása csak egy a sok tényező közül, amelyet figyelembe kell venni a fogadás megkezdése előtt. A statisztika nem ördögtől való dolog, és az inasunk is lehet. Ha kérünk tőle, akkor kiszolgál bennünket. Ha viszont csak fizetünk a szolgáltatásaiért, de nem használjuk ki azokat, akkor magunkra vessünk.
Hozzászólások