Математика в ставках на спорт

Игроки, которые предпочитают всем видам азартных игр ставки на спортивные события, часто предлагают обыгрывать букмекера с помощью использования различных стратегий. Математика в ставках на спорт, по мнению новичков и опытных пользователей, имеет первостепенное значение.

Математика в ставках на спорт

Основные понятия

Букмекеры используют специальные термины для обозначения главных понятий и расчетов внутри сектора. Эти обозначения действительно связаны с математическими формулами.

Беттору важно понимать, что такое коэффициент и маржа. Если первое понятие обозначает вероятность результата с заложенной комиссией букмекера, то маржа – это и есть комиссия конторы. От величины маржи зависит прибыль БК. Даже тогда, когда итоги одного события приводят к просадке маржи, на длительной дистанции букмекер все равно остается в выигрыше.

Формула для вычисления кэфа выглядит так:

P=1/Кэф.

Маржу находят по формуле:

M=(S-1)×100%.

Букмекер редко закладывает в событие меньше 3-4%. Это следует учитывать при анализе ставки каждому игроку.

Определение валуйной ставки

Искать удачи многие беттеры рекомендуют на валуйных ставках. Дело в том, что букмекер не всегда оперирует всеми данными, когда речь идет о непопулярных спортивных событиях. Здесь часто встречаются недооцененные исходы, которые помогают игрокам выйти в хороший плюс.

Ставки с недооцененными исходами, носят название валуйные, такие прогнозы определяют с помощью математических вычислений. Внутри валуя заложена низкая маржа букмекера и коэффициент, который отвечает основным условиям события без искусственного завышения.

Ожидание прибыли с учетом математических расчетов

С точки зрения математики ожидание прибыли вычисляют по формуле, учитывающей количество заключенных пари, личные расчеты, кэфы и размеры ставки. В этих подсчетах слабой позицией становится оценка вероятности исхода. Как правило, она основана на личных предпочтениях беттера, где большую роль играет «человеческий фактор».

Дисперсия – так называется явление, при котором вероятность распределена неравномерно по отношению к математическому ожиданию исхода. Если дисперсия выглядит рискованной, то это может привести к образованию просадки. Как правило, в этих случаях дисперсия может быть нивелирована только на долгосрочной дистанции.