على هذه الصفحة
القيمة المتوقعة في الرهان الدعائي للاعب
على هذه الصفحة
رياضيات دعائم اللاعب - المقال 2 من 5
التنقل بين المسلسلات:
- المادة 1: فهم الرياضيات وراء الخطوط
- المادة 2: القيمة المتوقعة في الرهان على اللاعب (أنت هنا)
- المادة 3: إدارة التباين ورأس المال للدعائم
- المادة 4: الرهانات المتراكمة في نفس اللعبة: رياضيات الارتباط
- المادة 5: المغالطات الشائعة في تحليل دعامات اللاعب
رياضيات تحديد فرص القيمة المتوقعة الإيجابية
مقدمة
إخلاء مسؤولية: هذه المقالة لأغراض تعليمية فقط، وليست نصائح مراهنة. الأمثلة المستخدمة افتراضية وتوضيحية. لا يمكنني توقع النتائج أو ضمان الأرباح. الهدف هو تعليم الإطار الرياضي لتقييم القيمة المتوقعة.
في المادة الأولى ، تعلمنا كيفية استخلاص المعلومات من خطوط الرهان: تحويل الاحتمالات إلى احتمالات، وحساب نسبة رهانات المراهن، وتحديد الاحتمالات العادلة. علّمنا هذا ما يقوله السوق .
لكن معرفة توقعات السوق لا تكفي. لاتخاذ قرارات مراهنة مدروسة، عليك الإجابة على سؤال جوهري: هل يستحق هذا الرهان المجازفة؟
يُجاب على هذا السؤال من خلال تحليل القيمة المتوقعة (EV). القيمة المتوقعة هي الطريقة الرياضية الدقيقة لتقييم أي رهان أو استثمار أو قرار في ظل حالة عدم اليقين. فهي تُخبرك، في المتوسط، على مدار عدة محاولات، بالمبلغ الذي قد تربحه أو تخسره مقابل كل دولار تُراهن به.
في هذه المقالة، سنغطي:
- التعريف الرياضي وحساب القيمة المتوقعة
- كيفية تقدير الاحتمالية الحقيقية من البيانات التاريخية
- متطلبات حجم العينة والفاصل الزمني للثقة
- إطار عمل كامل لتقييم دعائم اللاعب
- الأخطاء الشائعة في تقدير القيمة الاقتصادية
بحلول النهاية، سوف تفهم كيفية تحديد ما إذا كان الرهان الدعائي يقدم قيمة متوقعة إيجابية - والأهم من ذلك، أنك ستفهم القيود وعدم اليقين المتأصل في هذا التحديد.
أوهايو كتب رياضية موصى بها عبر الإنترنت
عرض الكل
75 % حتى
750$
100 % حتى
500$
50 % حتى
250$
+100 دورات
50 % حتى
250$
+100 دورات
القيمة المتوقعة: التعريف الرياضي
القيمة المتوقعة هي المتوسط المرجح لجميع النتائج المحتملة، حيث يتم ترجيح كل نتيجة حسب احتمالية حدوثها.
الصيغة العامة
بالنسبة لأي رهان مع نتائج محتملة متعددة:
حيث يتم أخذ المجموع على جميع النتائج الممكنة.
صيغة الرهان الثنائي (الفوز أو الخسارة)
معظم الرهانات الثنائية للاعبين: إما الفوز أو الخسارة. بالنسبة لهذه الرهانات، تُبسط الصيغة إلى:
نظرًا لأننا نراهن عادةً بمبلغ 1 دولار (أو نعبر عن كل شيء مقابل كل دولار نراهن به)، ونخسر رهاننا بالكامل إذا خسرنا، يصبح هذا:
وبما أن P_lose = 1 - P_win، فيمكننا أن نكتب:
فهم المكونات
- P_win: الاحتمال الحقيقي للفوز بالرهان (تقديرك، وليس تقدير السوق)
- الربح: مقدار الربح الذي تحصل عليه مقابل كل دولار تراهن به إذا فزت (باستخدام الاحتمالات العشرية: decimal_odds - 1)
- EV > 0: القيمة المتوقعة الإيجابية - تتوقع تحقيق ربح على مدار العديد من التكرارات
- EV = 0: رهان التعادل - لا يوجد ميزة في أي من الاتجاهين
- EV < 0: قيمة متوقعة سلبية - تتوقع الخسارة على مدار العديد من التكرارات
مثال عملي 1: حساب EV بسيط
دعونا نحسب القيمة المتوقعة لرهان افتراضي.
الرهان
اللاعب أ: أكبر من 25 عامًا.5 نقاط عند احتمالات -110
الخطوة 1: تحويل الاحتمالات إلى عدد عشري
من المادة 1، نعلم أن -110 يتحول إلى:
وهذا يعني أنه إذا راهنت بمبلغ 1 دولار وفزت، فسوف تسترد 1.909 دولار (حصتك البالغة 1 دولار بالإضافة إلى ربح 0.909 دولار).
الخطوة 2: تحديد الربح لكل دولار
وبالتالي، يمكنك ربح 0.909 دولارًا مقابل كل دولار تراهن به إذا فزت.
الخطوة 3: تقدير الاحتمالية الحقيقية
هذه هي الخطوة الحاسمة. لنفترض أنك حللت أداء اللاعب (أ) وحددت (باستخدام أساليب سنناقشها لاحقًا) أن احتمالية تسجيله أكثر من ٢٥.٥ نقطة هي ٥٥٪.
الخطوة 4: حساب القيمة المتوقعة
تفسير
بناءً على هذه الافتراضات، يُتوقع أن تبلغ قيمة هذا الرهان +0.05 دولار أمريكي لكل دولار مُراهن عليه، أي عائد استثمار بنسبة 5%. في حال وجود أكثر من 100 رهان من هذا النوع، يُتوقع ربح 5 دولارات أمريكية لكل دولار أمريكي مُراهن عليه (إجمالي الربح: 5 دولارات أمريكية لكل 100 دولار أمريكي مُراهن عليه).
تنبيه هام: هذا الحساب دقيق بقدر تقديرك للاحتمالية. إذا كان تقديرك الحقيقي للاحتمالية خاطئًا، فسيكون حساب القيمة المتوقعة خاطئًا. سنناقش كيفية إعداد تقديرات الاحتمالات لاحقًا.
تقديرك مقابل السوق
لكي يكون للرهان قيمة متوقعة إيجابية، يجب أن يختلف تقديرك للاحتمالات عن احتمالات السوق في الاتجاه الصحيح (وأن يكون أكثر دقة منها).
العلاقة
من المادة الأولى، علمنا أن احتمالات -١١٠ تعني احتمالًا بنسبة ٥٢.٤٪ (بما في ذلك نسبة الربح). الاحتمال العادل (بعد إزالة نسبة الربح) يبلغ حوالي ٥٠٪ في سوق متوازنة ثنائية الاتجاه.
على سبيل المثال لدينا:
- احتمالية السوق الضمنية (مع نسبة الخطر): 52.4%
- احتمالية السوق العادلة (تقديرية): ~50%
- تقديرك: 55%
أنت تعتقد أن الاحتمال الحقيقي هو ٥٥٪، بينما يعتقد السوق (بعد إزالة التذبذب) أنه أقرب إلى ٥٠٪. هذه الميزة البالغة ٥٪ هي ما يخلق قيمة متوقعة إيجابية.
احتمالية التعادل
ما هو الاحتمال الحقيقي الذي يمكن أن يصبح عنده الرهان عند -110 نقطة التعادل (EV = 0)؟
لتحقيق التعادل، يجب أن يكون احتمال الفوز الحقيقي 52.4% عند احتمال -110. هذا هو بالضبط الاحتمال الضمني الذي حسبناه في المادة 1. للحصول على قيمة متوقعة موجبة، يجب أن يتجاوز احتمالك الحقيقي المقدر 52.4%.
صيغة التعادل العامة
بالنسبة لأي احتمالات، احتمال التعادل هو:
وهذا يعادل رياضيا الاحتمال المفترض في المادة 1.
تقدير الاحتمالية الحقيقية من البيانات التاريخية
التحدي الأساسي في تحليل القيمة المتوقعة: كيف تقوم بتقدير الاحتمالية الحقيقية؟
النهج الأكثر شيوعًا هو استخدام البيانات التاريخية حول الأداء السابق للاعب.
النهج الساذج
لنفترض أن اللاعب (أ) لعب 50 مباراة هذا الموسم، وفي 28 من تلك المباريات، سجل أكثر من 25.5 نقطة.
هل تقديرنا للاحتمال هو ٥٦٪؟ ليس بهذه السرعة. هذه النسبة العينية هي نقطة البداية، ولكن علينا مراعاة ما يلي:
- عدم اليقين في حجم العينة
- اختلافات السياق (قوة الخصم، اللعب على أرضه/خارجها، أيام الراحة، وما إلى ذلك)
- الاتجاهات الأخيرة مقابل المتوسطات على مدار الموسم
- الانحدار إلى المتوسط
حجم العينة والخطأ المعياري
مع وجود 50 لعبة فقط، هناك غموض كبير حول تقدير الـ 56%. نقيس هذا باستخدام الخطأ المعياري للنسبة المئوية:
حيث p هي نسبة العينة و n هو حجم العينة.
على سبيل المثال لدينا:
الخطأ المعياري هو ٧ نقاط مئوية. وهذا يُمثل عدم يقين كبير!
فترات الثقة
تبلغ نسبة الثقة 95% تقريبًا:
التفسير: بنسبة ثقة 95%، تتراوح الاحتمالية الحقيقية بين 42.3% و69.7%. هذا نطاق واسع جدًا! عند الحد الأدنى (42.3%)، ستكون قيمة EV للرهان ضعيفة. وعند الحد الأقصى (69.7%)، ستكون قيمة EV إيجابية هائلة.
هذا هو السبب وراء أهمية حجم العينة في تقدير الاحتمالات.
ما مقدار البيانات التي تحتاجها؟
يوضح الجدول أدناه الخطأ المعياري وعرض الفاصل الزمني للثقة بنسبة 95% لأحجام العينات المختلفة، على افتراض أن p = 0.50 (يحدث أقصى قدر من عدم اليقين عند p = 0.50).
| حجم العينة (ن) | الخطأ المعياري | عرض 95% CI (±) |
|---|---|---|
| 10 ألعاب | 15.8% | ±31.0% |
| 25 لعبة | 10.0% | ±19.6% |
| 50 لعبة | 7.1% | ±13.9% |
| 100 لعبة | 5.0% | ±9.8% |
| 200 لعبة | 3.5% | ±6.9% |
| 500 لعبة | 2.2% | ±4.4% |
| 1000 لعبة | 1.6% | ±3.1% |
الملاحظات الرئيسية
- مع 10 ألعاب: فاصل الثقة 95% هو ±31%، مما يجعل تقديرات الاحتمالات عديمة الفائدة تقريبًا
- مع 50 لعبة: فاصل الثقة 95% هو ±14%، ولا يزال هناك قدر كبير من عدم اليقين
- مع 200 لعبة: فاصل الثقة 95% هو ±7%، وهو معقول للتقدير
- مع 1000 لعبة: فاصل الثقة 95% هو ±3%، دقة جيدة
المشكلة: لا يمتلك معظم اللاعبين أكثر من 200 عينة من المباريات في سياق واحد. موسم دوري كرة السلة الأمريكي للمحترفين (NBA) يتكون من 82 مباراة فقط، بينما يتكون موسم دوري كرة القدم الأمريكية (NFL) من 17 مباراة فقط. هذه البيانات المحدودة تُسبب غموضًا جوهريًا في تقدير الاحتمالات.
المثال العملي الثاني: القيمة المتوقعة مع تحليل عدم اليقين المناسب
دعونا نعمل على مثال أكثر واقعية يأخذ في الاعتبار قيود حجم العينة.
الرهان
اللاعب ب: أكثر من 6.5 كرة مرتدة بنسبة +105
الخطوة 1: البيانات التاريخية
لعب اللاعب "ب" 40 مباراة هذا الموسم. في 22 منها، سجّل أكثر من 6.5 متابعة.
الخطأ المعياري = √[0.55 × 0.45 / 40] = 0.079 = 7.9%
95% CI = 0.55 ± (1.96 × 0.079) = 0.55 ± 0.155 = [0.395، 0.705]
الخطوة 2: التعديلات السياقية
لاحظ أنه في آخر عشر مباريات له (أمام فرق أصغر حجمًا)، تجاوز معدل متابعاته 6.5 متابعة في ثماني مباريات (80%). مع ذلك، يمتلك خصم الليلة فريقًا قويًا في المتابعة. بالنظر إلى المباريات ضد أفضل عشر فرق في المتابعة، فإن معدل متابعاته 3 من 8 فقط (37.5%).
ما هو التقدير الذي يجب عليك استخدامه؟
- طوال الموسم: 55% (ن=40)
- آخر 10 مباريات: 80% (ن=10، ولكن العينة صغيرة!)
- مقابل أفضل الفرق في التقاط الكرات المرتدة: 37.5% (ن=8، عينة صغيرة جدًا!)
نسبة 55% من العينة طوال الموسم تحتوي على أكبر قدر من البيانات، ولكنها قد لا تعكس مباراة الليلة. عينة الفريق صاحب أعلى نسبة متابعة (37.5%) هي الأكثر صلة، ولكنها تتميز بمستوى عالٍ جدًا من عدم اليقين (SE ≈ 17%).
نهج معقول: رجّح التقدير العام بشكل أكبر نظرًا لكبر حجم العينة، مع تعديل طفيف للسياق. لنفترض أن 48% هي احتمالنا الحقيقي (بين متوسط الموسم البالغ 55% ونسبة المواجهات الصعبة البالغة 37.5%).
الخطوة 3: حساب القيمة الاقتصادية
الاحتمالات: +105 → الاحتمالات العشرية: 2.05 → الربح لكل دولار: 1.05
الخطوة 4: تحليل الحساسية
نظرا لعدم اليقين لدينا، دعونا نحسب القيمة المتوقعة عند حدود الفاصل الزمني للثقة:
الحالة المتفائلة (احتمال صحيح بنسبة 58%):
حالة متشائمة (احتمالية حقيقية 38%):
خاتمة
تشير أفضل تقديراتنا إلى أن هذا رهان ذو قيمة متوقعة سالبة (-1.6%). مع ذلك، نظرًا لعدم اليقين لدينا (يشمل نطاق الثقة سيناريوهات ذات قيمة متوقعة سالبة وقيمة متوقعة سالبة)، فإن هذا القرار ليس قاطعًا. سيرفض المراهن المحافظ هذا الرهان. أما المراهن المغامر الذي يعتقد أن تعديله السياقي دقيق، فقد يراهن إذا اعتقد أن الاحتمال الحقيقي أقرب إلى 50% أو أكثر.
الدرس الأساسي: عدم اليقين جزء من التحليل. لا تتظاهر بمعرفة الاحتمالات الحقيقية بدقة لا تملكها.
مشكلة الانحدار إلى المتوسط
أحد الأخطاء الأكثر شيوعًا في الرهان الدعائي هو الفشل في حساب الانحدار إلى المتوسط.
ما هو الانحدار إلى المتوسط؟
عندما يُظهر لاعب أداءً جيدًا (أو سيئًا) بشكل غير معتاد مقارنةً بعينة صغيرة، نتوقع أن يتراجع أداؤه المستقبلي إلى متوسطه طويل الأمد. هذه ضرورة رياضية، وليست ظاهرة نفسية.
مثال
حقق اللاعب "ج" معدل 18 نقطة في المباراة الواحدة طوال مسيرته (500 مباراة). في آخر 10 مباريات، بلغ معدله 26 نقطة في المباراة الواحدة.
تحليل ساذج: "لقد بلغ متوسطه 26 نقطة في المباراة الواحدة مؤخرًا، لذلك فمن المحتمل أن يسجل أكثر من 24.5 نقطة الليلة!"
الواقع الإحصائي: من المرجح أن يكون معدل نقاطه في المباراة الواحدة (٢٦ نقطة) متضخمًا بسبب التباين العشوائي. نتوقع أن يكون معدل نقاطه في مباراته القادمة بين ١٨ (متوسط مسيرته) و٢٦ (سلسلة انتصاراته الأخيرة)، بناءً على قوة كل عينة.
صيغة الانحدار
صيغة الانحدار إلى المتوسط المبسطة:
حيث تعتمد الأوزان w₁ وw₂ على حجم العينة. كلما زاد حجم العينة، زادت أوزانها.
بالنسبة لمثالنا، إذا قمنا بوزن عينة الـ 500 مباراة المهنية بشكل أكبر من سلسلة الـ 10 مباريات الناجحة:
توقعنا هو ١٩.٢ نقطة في المباراة الواحدة، وهو أقرب بكثير إلى متوسطه المهني من سلسلة انتصاراته الأخيرة. هذا يؤثر بشكل كبير على ما إذا كنا سنراهن على أكثر من ٢٤.٥ نقطة.
خلاصة القول: سلسلة الانتصارات المتتالية (الساخنة والباردة) تعني أقل مما تظن. تستحق أحجام العينات الأكبر (متوسطات الأداء، بيانات الموسم بأكمله) وزنًا كبيرًا حتى مع اختلاف الأداء الأخير. سنتناول هذا بمزيد من التفصيل في المقالة الخامسة حول المغالطات الشائعة، وخاصةً مغالطة اليد الساخنة والانحدار الصحيح إلى المتوسط.
إطار عمل كامل لتقييم الدعائم
من خلال جمع كل شيء معًا، إليك إطار عمل خطوة بخطوة لتقييم أي دعامة للاعب:
الخطوة 1: استخراج معلومات السوق
- تحويل الاحتمالات إلى احتمالات ضمنية
- حساب حصة وكيل المراهنات
- تقدير الاحتمال العادل (إزالة الاحتمال العادل)
- تحديد احتمالية التعادل
الخطوة 2: جمع البيانات التاريخية
- الأداء على مدار الموسم: كم مرة تجاوز اللاعب هذا الخط؟
- حجم العينة: كم عدد الألعاب؟ (كلما زادت كان ذلك أفضل)
- حساب نسبة العينة والخطأ المعياري
- إنشاء فاصل الثقة حول التقدير
الخطوة 3: إجراء التعديلات السياقية
- قوة الخصم في الفئة ذات الصلة
- تقسيمات المباريات على أرضنا مقابل مبارياتنا خارج أرضنا (إذا كان حجم العينة كافياً)
- أيام الراحة والمباريات المتتالية
- حالة الإصابة (اللاعب وزملاء الفريق)
- الاتجاهات الحديثة (ولكن يجب توخي الحذر عند اختيار الوزن بسبب العينات الصغيرة)
الخطوة 4: تشكيل تقدير الاحتمالية
- وزن البيانات على مدار الموسم بشكل كبير (عينة كبيرة)
- تعديل معتدل للعوامل السياقية القوية
- حساب الانحدار ليعني على الخطوط
- كن متحفظًا: إذا لم تكن متأكدًا، فاتجه نحو احتمالات السوق
الخطوة 5: حساب القيمة المتوقعة
- استخدم الصيغة: EV = (P_win × Profit) - (P_lose × 1)
- قم بإجراء تحليل الحساسية: ماذا لو كانت الاحتمالية ±5%؟
- ضع في اعتبارك فاصل الثقة: نطاق القيم المتوقعة المحتملة
الخطوة 6: اتخاذ القرار
- راهن فقط إذا كانت القيمة المتوقعة إيجابية بشكل واضح (على سبيل المثال، +3% أو أفضل)
- تجاوز المواقف الهامشية حيث يكون عدم اليقين مرتفعًا
- لا تراهن أبدًا لمجرد أن "لديك شعورًا"
- تتبع رهاناتك ومراجعة النتائج لمعايرة تقديراتك
ملاحظة هامة: هذا الإطار لا يضمن الربح. إنه نهج منهجي للتفكير الاحتمالي. حتى مع اتباع منهجية مثالية، سيؤدي التباين إلى ربح وخسارة. الهدف هو تحقيق قيمة متوقعة إيجابية على العديد من الرهانات، وليس الفوز في كل رهان على حدة.
الأخطاء الشائعة في تقدير قيمة السيارة الكهربائية
1. زيادة وزن العينات الصغيرة
"لقد تجاوز الحد في 4 من آخر 5 مباريات له، لذلك فمن المحتمل أن يتجاوز الحد الليلة!"
المشكلة: خمس مباريات عينة صغيرة جدًا. الخطأ المعياري حوالي ٢٢٪، مما يجعل التقدير بلا قيمة تقريبًا. سجل ٤-١ قد يكون بسهولة لاعبًا بنسبة ٥٠٪ محظوظًا.
2. تجاهل الانحدار إلى المتوسط
"إنه يُسجل بنسبة ٥٠٪ من الثلاثيات في آخر ١٠ مباريات له، مقابل ٣٥٪ فقط خلال مسيرته. لقد تحسن بشكل واضح!"
المشكلة: العينات الصغيرة تُنتج اتجاهات واضحة، لكنها مجرد ضوضاء. ما لم يكن هناك سببٌ ميكانيكيٌّ للتحسّن (مثل التعافي من الإصابة، أو تغيير المدرب)، فافترض أن الانحدار نحو متوسط المسار المهني.
3. الدقة الزائفة
"أقدر الاحتمال بدقة بنسبة 53.7% بناءً على نموذجي."
المشكلة: في ظل محدودية البيانات، يُعدّ الادعاء بدقة أقرب إلى ٠٫١٪ ضربًا من الهراء. من المرجح أن تتراوح نسبة عدم اليقين لديك بين ±٥٪ و١٠٪. أقرّ بذلك في تحليلك.
4. التحيز التأكيدي
"أنا حقا أحب هذا الأمر، دعني أجد الإحصائيات التي تدعمه."
المشكلة: يمكنك دائمًا العثور على إحصائيات مختارة بعناية لدعم أي موقف. استخدم إطارًا منهجيًا والتزم به باستمرار، حتى لو تعارض مع حدسك.
5.تجاهل الارتباط
"أراهن على خمسة دعائم مختلفة من نفس اللعبة، كل منها +EV بشكل مستقل!"
المشكلة: ترتبط الرهانات من نفس اللعبة. إذا سارت اللعبة بشكل مختلف عن المتوقع (خسارة فادحة، تسجيل نقاط منخفضة، إلخ)، فقد تخسر عدة رهانات معًا. هذا يُنشئ مخاطرة في المحفظة الاستثمارية، والتي سنناقشها في المقالة 3 ، وسيتم شرح رياضيات الارتباط بشكل شامل في المقالة 4 .
6. عدم تتبع النتائج
"أعتقد أنني مربح، لكنني لا أحتفظ بالسجلات."
المشكلة: بدون بيانات، لا يمكنك تحسين تقديراتك للاحتمالات أو معرفة مدى نجاح نهجك. تتبع كل رهان: التاريخ، والرهانات، والاحتمالات، والاحتمالات المُقدّرة، والنتيجة، والربح/الخسارة.
لماذا معظم الدعائم هي -EV (وهذا أمر جيد)
إليكم حقيقة مزعجة: معظم عروض اللاعبين التي تقدمها مواقع المراهنات الرياضية هي -EV للمراهن . هذا ليس مفاجئًا، بل هو أمر مقصود.
الرياضيات تشرح السبب
من المادة ١، نعلم أن نسبة الاحتفاظ النموذجية تتراوح بين ٤٪ و٦٪ للدعامات الرئيسية، وأعلى للدعامات غير التقليدية. هذا يعني:
احتمالات عادلة: أسعار السوق عند حوالي 50٪ (بعد إزالة الضرائب)
ميزتك المطلوبة: يجب أن تقدر احتمالية حقيقية >52.4% للحصول على +EV
لكي يكون رهان عند -110 موجبًا (+EV)، يجب أن يكون تقديرك للاحتمالية أعلى بـ 2.4 نقطة مئوية على الأقل من التقدير العادل للسوق. ونظرًا لعدم اليقين في تقدير العينات الصغيرة (عادةً ±5-10%)، فإن العثور على حالات سالبة واضحة أمر نادر.
شاربس ضد السوق
يُنفق المراهنون المحترفون (المُحترفون) موارد هائلة على البيانات والنماذج وجمع المعلومات. يُمثل خط إغلاق السوق الحكمة الجماعية لهؤلاء المراهنين المُحترفين، بالإضافة إلى نماذج شركات المراهنات. ومن الصعب للغاية تجاوز هذا الإجماع باستمرار.
حيث قد توجد القيمة
إذا كانت فرص EV+ موجودة، فمن المرجح أن تكون في:
- اللاعبون الثانويون: اهتمام أقل حدة، وتطور أقل في النمذجة
- إحصائيات متخصصة: الرهانات الغريبة حيث يتوفر لدى وكيل المراهنات بيانات أقل
- المراهنة المباشرة: مواقف متغيرة بسرعة حيث تتخلف الخطوط عن الواقع
- آخر الأخبار: أخبار الإصابات وتغييرات التشكيلة لم يتم تسعيرها بعد
ولكن حتى في هذه الأسواق، عادة ما تكون حصة شركة المراهنات أعلى (10-15%+)، الأمر الذي يتطلب حواف أكبر للتغلب عليها.
الوجبات الجاهزة
لا تتوقع العثور على رهانات ذات قيمة متوقعة إيجابية بسهولة. إذا وجدت رهانات ذات قيمة متوقعة إيجابية في كل مكان، فمن المحتمل أنك تُبالغ في تقدير ميزتك. كن متشككًا في تقديراتك، خاصةً عندما تختلف اختلافًا كبيرًا عن السوق.
نصائح عملية للمراهنة الدعائية القائمة على القيمة المتوقعة
1. ركز على حافتك
لا تُراهن لمجرد أن لديك رأيًا. راهن فقط عندما تكون لديك أفضلية معلوماتية أو تحليلية حقيقية في السوق. إذا كنت تستخدم نفس البيانات التي يستخدمها الآخرون، فمن المرجح أنك لا تتمتع بأفضلية.
2. راهن بمبلغ صغير عندما تكون غير متأكد
عندما يكون لتقديرك الاحتمالي نطاق ثقة واسع، راهن بمبالغ أصغر (أو لا تراهن إطلاقًا). احتفظ بأكبر رهاناتك للحالات التي تكون فيها ثقتك بتقديرك عالية. سنوضح ذلك في المادة 3 باستخدام معيار كيلي، الذي يحدد رياضيًا حجم الرهان الأمثل.
3. التخصص
بدلاً من المراهنة على رياضات/دوريات متعددة، ركّز على رياضة أو اثنتين يمكنك من خلالهما اكتساب خبرة حقيقية. شاهد كل مباراة، وتتبع العوامل السياقية، وابنِ نماذج إحصائية. التخصص هو ما يساعدك على اكتساب أفضليات لا يمتلكها السوق.
4. تتبع كل شيء
احتفظ بسجلات مفصلة:
- التاريخ ووصف الدعامة
- الاحتمالات وتقديراتك الاحتمالية
- أسبابك لتقدير الاحتمالية
- النتيجة (الفوز/الخسارة) والربح/الخسارة
- الأداء الفعلي للاعب
بعد أكثر من ١٠٠ رهان، حلل: هل تقديراتك للاحتمالات دقيقة؟ عند تقدير ٥٥٪، هل تصل نسبة نجاح الرهانات إلى حوالي ٥٥٪ من المرات؟ إذا لم تكن كذلك، فعدّل منهجيتك.
5. قبول التباين
حتى مع الرهان المثالي +EV، سيكون لديك سلسلة من الخسائر بسبب التباين.معدل فوز ٦٠٪ (ممتاز!) يعني ٤٠ خسارة لكل ١٠٠ رهان. لا تتخلى عن نهجك السليم بعد سلسلة من الخسائر. سنتناول التباين بعمق في المادة ٣.
6. اعرف متى تبتعد
إذا كنت تظهر خسائر ثابتة بعد أكثر من 100 رهان تم تتبعه بعناية، فهذا صحيح. أحد أمرين:
- لقد كنت غير محظوظ (ممكن ولكن من غير المحتمل أن يحدث ذلك في أكثر من 100 رهان)
- ليس لديك أي ميزة فعلية (على الأرجح)
كن صادقًا مع نفسك. معظم المراهنين لا يتمتعون بأفضلية حقيقية. هذا ليس عيبًا أخلاقيًا، بل من الصعب جدًا التغلب على الأسواق الفعّالة.
خاتمة
تحليل القيمة المتوقعة هو الأداة الأساسية لتقييم أي رهان في ظل حالة عدم اليقين. المفاهيم الرئيسية التي تناولناها:
- صيغة القيمة المتوقعة: القيمة المتوقعة = (الربح × الربح) - (الخسارة × ١). لا يُجدي الرهان إلا إذا كانت القيمة المتوقعة > ٠ بثقة كافية.
- تقدير الاحتمالية الحقيقية: استخدم البيانات التاريخية كنقطة بداية، ولكن ضع في الاعتبار قيود حجم العينة من خلال الخطأ المعياري وفترات الثقة.
- حجم العينة بالغ الأهمية: مع 50 لعبة، يكون عدم اليقين ±14%. ومع 200 لعبة، يكون ±7%. معظم تقديرات الاحتمالات تنطوي على عدم يقين أكبر بكثير مما يُقر به المراهنون.
- الانحدار نحو المتوسط: غالبًا ما تكون فترات التحسن والانخفاض مجرد ضوضاء. يُعطى وزن أكبر للبيانات طويلة المدى مقارنةً بالأداء الأخير، خاصةً مع العينات الحديثة الصغيرة.
- الإطار المنهجي: اتبع عملية متسقة لكل دعامة: استخراج معلومات السوق، وجمع البيانات، وإجراء التعديلات، وتقدير الاحتمالية، وحساب القيمة المتوقعة، واتخاذ القرار.
- معظم الرهانات تكون -EV: هذا أمرٌ مقصود. يضمن ثبات المراهنة خسارةً عشوائيةً للأموال. يتطلب إيجاد قيمة EV حقيقية (+EV) أفضليةً حقيقيةً على السوق.
ما لم نتطرق إليه: كيف تُحدد حجم رهاناتك؟ حتى لو حددتَ بشكل صحيح فرصةً لزيادة القيمة المتوقعة (+EV)، فإن المراهنة كثيرًا (أو قليلًا) قد تكون مكلفة. يتطلب تحديد حجم الرهان الأمثل فهمًا للتباين ومخاطر الخسارة.
في المادة 3: التباين وإدارة رأس المال للرهانات الدعائية، سنستكشف رياضيات تحديد حجم الرهانات، ونطبق معيار كيلي على رهانات اللاعب الدعائية، ونحسب مخاطر الخسارة، ونطور نهجًا لإدارة محفظة الرهانات الدعائية المتعددة. تُحدد القيمة المتوقعة قيمة الرهان، بينما تُحدد إدارة رأس المال قيمة الرهان.
أعلى 6 مكافآت كازينو كتاب رياضي على الإنترنت
مكافأة التسجيل - المملكة المتحدة - بطاقة الخصم - الرياضة
WR الخاص بي: 1xD
التنقل بين السلاسل
رياضيات دعائم اللاعب - المقال 2 من 5
- المادة 1: فهم الرياضيات وراء الخطوط
- المادة 2: القيمة المتوقعة في رهانات اللاعب الدعائية (المقالة الحالية)
- المادة 3: إدارة التباين ورأس المال للدعائم
- المادة 4: الرهانات المتراكمة في نفس اللعبة: رياضيات الارتباط
- المادة 5: المغالطات الشائعة في تحليل دعامات اللاعب
مقالات ذات صلة بـ Wizard of Odds
- القيمة المتوقعة في المقامرة - مفاهيم القيمة المتوقعة العامة في جميع أنواع المقامرة
- لماذا تفشل أنظمة المراهنة - فهم التوقعات السلبية
- رياضيات المراهنات الرياضية - تحليل أوسع للمراهنات الرياضية