Sono le 12: 52 del 2 gennaio 2007. Boise State ha appena scioccato Oklahoma per vincere la Fiesta Bowl. Nel frattempo, sto fissando la pagina TradeSports del gioco, guardando le probabilità di gioco fluttuano quasi selvaggiamente come il gioco stesso. Gli ultimi minuti del grafico TradeSports sembravano un elettrocardiogramma andato in tilt: un minuto Boise State aveva un 90% possibilità di vincere, poi solo pochi istanti dopo è stato Oklahoma che ha avuto un 95% possibilità di vincere, fino a quando in qualche modo Boise State miracolosamente tirato fuori la vittoria.
Mi è venuto in mente allora che la varianza in gioco d’azzardo quote di mercato è un buon modo per quantificare quanto sia eccitante un gioco è. I moderni scambi di scommesse consentono ai giocatori di scommettere durante il corso di un gioco. Le probabilità, che possono anche essere espresse come probabilità di vittoria, continuamente riadattate man mano che il gioco progredisce. La mia affermazione è che più le probabilità fluttuano durante una partita, più eccitante è quella partita.
Sommario
Flussi scommesse in tempo reale: come leggerli e capire su cosa puntare
Auburn è stata universalmente considerata un gioco emozionante e, abbastanza sicuro, le probabilità di gioco in tempo reale hanno oscillato selvaggiamente fino alla fine: Questo grafico mostra la probabilità che Florida State vincerà sull’asse y e il tempo sull’asse x. Dal momento che lo Stato della Florida ha vinto, il grafico termina al 100% nell’angolo in alto a destra. Se Auburn avesse vinto, il grafico sarebbe finito allo 0% nell’angolo in basso a destra
Florida State è entrato nel gioco come il favorito forte; i giocatori pensavano di avere un 78% possibilità di battere Auburn prima che il gioco è iniziato. Tuttavia, Auburn ha preso il primo slancio e ha costruito un rapido Vantaggio 21-3, a quel punto i mercati di gioco pensavano che Auburn avesse una probabilità 75% di chiudere la vittoria. Lo stato della Florida si è fatto strada nel gioco, e poi alla fine le squadre si sono scambiate i touchdown negli ultimi minuti, creando l’effetto whipsaw che puoi vedere nel grafico sopra.
Strategie per guadagnare con i flussi di scommesse anomale
Sembrava un matchup pari in un primo momento, ma Seattle ha ottenuto fuori ad un avvio rapido, e Denver era completamente in grado di rispondere. Le probabilità di gioco spostato costantemente verso un Seattle vittoria. Non c’è stato alcun ritorno e nessuna suspense, un all-around snooze fest.
E così è iniziato Gambletron2000.com. da ottobre 2013, Gambletron 2000 raccoglie dati sul mercato delle scommesse in tempo reale su tutti i principali sport. Inizialmente tutto quello che volevo era di rango – ordine giochi per eccitazione, ma con mia sorpresa ho scoperto che in-game gioco d’azzardo dati ci permette di rispondere ad altre domande interessanti. Tra questi:
- Quali squadre hanno reso le rimonte più improbabili? Le più grandi strozzature?
- Quale sport è oggettivamente il più eccitante?
- È il primo tempo in un gioco NBA regular season davvero così privo di significato come sembra?
- Potrei fare soldi usando uno di questi dati?
Gambletron può anche essere utilizzato per scrivere riassunti automatici di giochi, e ci forniscono un cruscotto dal vivo dei giochi più emozionanti in questo momento—come il canale RedZone della NFL, ma in tutti gli sport.
Sospensione Quote per flussi di scommesse anomale: quando accade?
Per chi non lo sapesse, gli scambi di scommesse consentono ai clienti di acquistare e vendere contratti sull’esito di eventi sportivi (e altri). Un contratto vale in genere una certa quantità fissa di denaro se la tua squadra vince e $ 0 se la tua squadra perde. Ad esempio, potresti acquistare un contratto su Boise State per $4 che ti pagherebbe $10 se Boise State vincesse, per un profitto di $6. Se lo stato di Boise perde, perdi i tuoi $4.
Una delle tante cose belle sugli scambi di scommesse rispetto ai bookmaker tradizionali è che puoi continuare a scommettere durante il gioco. Se il prezzo di un contratto statale Boise era di $ 4 per iniziare il gioco, ma poi Boise State ha segnato due touchdown per prendere un vantaggio di 14-0, potresti essere in grado di vendere il tuo contratto a qualcun altro per $7, intascando la differenza di $3 per te stesso. Mentre il gioco si svolge, i partecipanti al mercato regolano continuamente i prezzi che sono disposti a pagare per entrambe le squadre, e Gambletron 2000 osserva i prezzi di tali contratti e li converte in Probabilità implicite sul mercato di ogni squadra vincente.
Gambletron 2000 ha iniziato a raccogliere dati nell’ottobre 2013 in diversi importanti sport: NFL, NBA, MLB, NHL, soccer, NCAA football and basketball e, più recentemente, Hockey Olimpico e curling. Ci sono più di 2000 eventi sportivi nel database. Quando inizia un gioco, Gambletron 2000 monitora i mercati delle scommesse ogni 15 secondi e registra le probabilità per ogni squadra. Il risultato finale per ogni gioco è un grafico che assomigliGambletron 2000 ha iniziato a raccogliere dati nell’ottobre 2013 in diversi importanti sport: NFL, a a questo:
Questo grafico mostra probabilità di vittoria per un gioco NFL con i Denver Broncos al New England Patriots, da novembre 24, 2013. Quando la partita è iniziata, il mercato ha assegnato a Denver una probabilità del 51% di vincita. Denver ha costruito un vantaggio 24-0 durante il primo tempo, e al primo tempo il mercato implicava che Denver aveva una probabilità del 93% di vincere. Tuttavia, il New England ha messo in scena una furiosa rimonta del secondo tempo e alla fine ha vinto la partita in overtime.
Market Movers: i siti per scoprire i flussi anomali di scommesse
L’essenza di Gambletron è un algoritmo che utilizza questi dati per creare una misura di “hotness”. Ho giocato con alcuni diversi algoritmi di hotness, ma alla fine ho optato per uno che considera la varianza dei cambiamenti nella probabilità di vittoria implicita nel mercato (WP) su intervalli di 2 minuti. Matematicamente, per un gioco che inizia da t = 0 e termina a t = T, il calcolo del calore assomiglia a questo:
In parole, prendiamo tutti gli intervalli di 2 minuti, calcoliamo la variazione della probabilità di vincita su ogni intervallo, la quadriamo, la sommiamo tutta e poi dividiamo il totale per la lunghezza del gioco. C’è anche una costante K, che è stata scelta in modo che un valore di hotness di 1.000 corrisponda approssimativamente alla soglia per un gioco “buono”. Con questo, tuffiamoci e vediamo che tipo di storie il Gambletron 2000 può dirci.