スポーツベッティングシステムとは、特定のスポーツの特定の試合において、複数のイベントを組み合わせることで利益を生む賭けシナリオを構築するものです。スポーツベッティングは人間が関わるものであるため、賭け屋やギャンブラーに決定的な優位性はありません。システムは、ギャンブラーに優位性やアドバンテージを与えると考えられています。
スポーツブックは、より正確なオッズを設定するために、分析にシステムを活用しています。そのため、初心者のギャンブラーはシステムを使えば必ずうまくいくと信じているかもしれませんが、オッズメーカーはいずれそのシステムに合わせて調整し、利益が出なくなるというのが一般的な見解です。非常に短命なシステムはトレンドと呼ばれます。ある選択肢の勝率が高いと予測する単一のイベントはアングルと呼ばれ、他のアングルやトレンドと組み合わせてシステムを構築することを目的としています。
概要
システムは人を欺くことがあります。どんな標本空間でも、意味のない基準で十分に制約され、利益を生む賭けシステムであるかのような錯覚を生じさせる可能性があります。例えば、コインを投げて、表が出ればホームチーム、裏が出ればアウェイチームだとします。表と裏が出る確率はそれぞれ50%ですが、投げる回数を少なくすれば、表が出る確率が75%であると予測しているような錯覚を生じさせることは可能です。
スポーツブックがシステムに従ってオッズを調整するという事実と、システムを無期限に追従し続けることが困難になっている。スポーツブックは、試合数や賭け手から受け取る金額に応じて、一部のスポーツでは他のスポーツよりもオッズの調整に時間がかかる。[要出典]
統計分析に基づく賭博システムは以前から存在していたが、必ずしもよく知られていたわけではない。正確な予測で知られていたグループに、コンピュータ グループと呼ばれるものがあった。彼らは1980 年にラスベガスで結成され、何年にもわたり大学のフットボールやバスケットボールの試合に賭けて何百万ドルも稼いでいた。共同創設者であり、グループ内ではあまり知られていない人物の 1 人であるマイケル ケントは、自身のコンピュータ ソフトウェアを使用して膨大な量のデータを処理し、グループの賭博者ネットワークに有用な情報を提供していた。賭博者ネットワークは、（ソフトウェアによって判定された）統計的に有利な試合に賭けていた。60 Minutesで紹介されたビリー ウォルターズ[1]は、 このグループで最も有名なメンバーだった。[2]
スポーツベッティングシステムは、必ずしもベッターから信頼され、好まれてきたわけではありません。スポーツイベントには、機械では予測できない無形要素が多すぎるという偏見があります。しかし、最近、チームのオーナーが統計の価値に気づき始め、状況は変わり始めています。フロントオフィスは、ジェフ・サガリンのような著名な統計アナリストを雇用しています。
ビル・ジェームズ著『セイバーメトリクス』やディーン・オリバー著『バスケットボール・オン・ペーパー』といった書籍の登場により、スポーツベッティングシステムにおいて詳細な統計分析が注目されるようになりました。このテーマに関するブログ記事も増えており、スポーツハンディキャッピングサービス各社は、高度な統計研究に基づいたスポーツベッティングシステムを用いて大きな成功を収めていると主張しています。
システムの決定
システムを決定するには、コンピューター分析ツールを用いて、賭け手の基準を満たす可能性のあるすべての試合を抽出します。そして、賭け手はそれらの試合の結果を分析し、どちらのチームが有利かを判断します。
種類
回帰分析
回帰分析は、イベントの結果に影響を与える重要な要因を特定するために用いられる統計手法の一種です。スポーツ賭博の場合、これは通常、多変量線形回帰を用いて行われます。スポーツイベントは非常に複雑で多くの要因が絡むため、試合の結果に影響を与える各変数を正確に特定することは、不可能ではないにしても極めて困難です。また、回帰分析では、各要因がイベントの結果にどの程度影響を与えるかを示す「重み」を割り当てます。回帰分析は非常に高度化しており、一部のギャンブラーは実際にこれをフルタイムの仕事として行っています。[3]例えば、Advanced Football Analyticsは、アメリカンフットボールの試合結果について多変量線形回帰分析を実行しました。その結果、試合に勝つための最も重要な要素はパス効率であることが判明しました。[4]
線形回帰分析を用いる際に生じる問題の一つは、因果関係と相関関係の判断です。簡単に言えば、ある事象を引き起こす何かと、ある事象の結果として何かが起こる何かの違いを識別できることです。[5]回帰分析は、ある事象が同時に発生する傾向があること（あるいはその逆）を識別できますが、一方が他方を引き起こすかどうかは識別できません。
回帰分析は、モデル化が難しい特定のケースでは不十分です。例えば、サッカーでは通常、一度に3点または7点が得点されるため、最終スコアに関する賭けでは、これら2つの数字の組み合わせが含まれることがよくあります。しかし、単純な線形回帰では、これを正確にモデル化することはできません。[6]
統計上の異常
これらは一般的なルールからの逸脱であり、競争上の優位性をもたらします。アメリカンフットボール（グリッドアイアン）では、最終スコアの差は7点（タッチダウン1回＋エクストラポイント）または3点（フィールドゴール1回）が一般的です。エクストラポイント、セーフティ、コンバージョンの失敗はありますが、これらが試合結果に影響を及ぼすのはごく一部です。この得点分布の統計的要因は、統計的な異常値の可能性を高めます。
異常値を見つけるには、選手やチームの統計を注意深く見直す必要があります。また、怪我の状況、チームが屋内競技場と屋外競技場のどちらで勝利する傾向があるか、天候（屋外試合の場合）、チームがどのような気象条件でプレーに慣れているかといった重要な要素も把握しておく必要があります。世論やチームの心理状況に基づいて異常値を探すこともできます。
賭けシステムを決定する際に用いられる要素は、心理的、動機的、生物学的、状況的といった様々な要因が組み合わさったもので、過去の成績に基づいて、あるチームを他のチームよりも優位に立たせる要因となります。成功する賭けシステムを構築するには、あるチームを支持する複数の要因が必要であると一般的に考えられています。
参照
参考文献
- ^ “スポーツベッティング：ビリー・ウォルターズ”. YouTube . 2021年12月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年6月7日閲覧。
- ^ イアン・トーマス「コンピュータ・グループの物語」。2013年8月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年6月7日閲覧。
- ^ 「スポーツ賭博システムの歴史」. Price Per Head . 2015年4月4日閲覧。
- ^ Burke, Brian. 「真のパス効率」. Advanced Football Analytics. 2016年8月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年8月12日閲覧。
- ^ 「スポーツ賭博システムにおける回帰分析」 。 2013年6月7日閲覧。
- ^ マーフィー、ジム. 「スポーツベッティングシステム」. SportsBettingExperts.com . 2016年8月12日閲覧。
