Лучшие прогнозисты на спорт в мире: Прогнозы на спорт 🤑 Лучшие прогнозы на спорт от профессионалов

Прогнозы на спорт 🤑 Лучшие прогнозы на спорт от профессионалов

В современных реалиях беттинга линии букмекерских контор имеют массу интересных событий, однако самостоятельно разбираться и анализировать их все – трудная задача. Поэтому беттеры ежедневно ищут онлайн точные прогнозы на спорт от профессионалов, которые занимаются спортивной аналитикой не первый день.

И тут перед беттерами встает серьезный вопрос, как выбрать надежного каппера с самыми точными прогнозами для ставок на спорт и при этом не попасться на уловки мошенников? Наш сайт призван помочь в данном вопросе.

 

Топ прогнозы на спорт

Все прогнозы на спорт делятся на 2 категории – платные и бесплатные. Что у тех, что у других есть свои преимущества и недостатки.

Бесплатные прогнозы на спорт

Плюсы:

• За них не нужно платить. Бесплатные прогнозы на спорт в Телеграмм публикуют сотни пабликов, однако, среди их авторов могут быть как профессиональные капперы, так и обыкновенные любители. Не всегда их цель обмануть своих клиентов, зачастую, попросту опыта прогнозиста не хватает для того чтобы качественно проанализировать событие и дать на спорт супер точный прогноз.
• Вы можете таким образом проверить каппера. Как правило, даже те аналитики, которые работают преимущественно над платными прогнозами для ставок на спорт, иногда добавляют их и бесплатно. Это отличная возможность прорекламировать свой продукт и позднее, получить с этого заработок. А для потенциальных покупателей, оценить работу прогнозиста и сделать выбор, стоит ли с ним сотрудничать в дальнейшем.

Минусы:

• Низкие коэффициенты. Ни для кого не секрет, что бесплатным ставкам капперы уделяют меньше внимания и времени, ведь они могут повлиять на их заработок только косвенно. Куда больше собственных усилий аналитики направляют в сторону платных прогнозов на спорт на сегодня. Это отражается и на коэффициентах ставок, если в платном разделе они достигают 1.80 и выше, то в бесплатном – котировки варьируются в промежутке 1.
  40-1.60.
• Слабая аналитика. То, что эти ставки абсолютно бесплатны, сказывается и на их проходимости, супер точными прогнозами на спорт их точно назвать нельзя. Хорошей проходимостью для бесплатного раздела считается 60-65%, что в совокупности с небольшими котировками на дистанции даст совсем «копеечную» прибыль. Для платных услуг выдвигаются куда более жесткие требования, их проходимость должна составлять от 70%.
• Капперы, которые публикуют онлайн прогнозы на спорт бесплатно, зачастую работают «на контору». Наверняка все не раз слышали о партнерской программе букмекерских контор. Так вот, она устроена таким образом, что выплаты прогнозисту, который привел клиента, поступают в виде процента от ставки приведенного клиента. Соответственно, такому прогнозисту не важно выиграет беттер или нет.

Платные прогнозы на спорт

Преимущества:

• Высокая проходимость. Чем больше времени прогнозисты уделяют анализу матчей, тем выше их статистика. Это логично, в платный раздел ставок на спорт и прогнозов, как правило, ежедневно добавляют всего по 2-3 качественно проанализированных выбора. В отличие от бесплатных, где их количество доходит до 5-7, однако результаты оставляют желать лучшего.
• Достойные коэффициенты. При покупке ставок Вы заметите и куда более внушительные выплаты после выигрышей, ведь котировка 2.00-2.50 сходу умножит банк вдвое, в отличие от 1.40-1.60 в бесплатном разделе. Но не советуем поддаваться азарту и ставить «ва-банк», выберите оптимальный размер ставки и ставьте «флэтом», выделяя себе на каждый день лимит от своего банкролла.
• Круглосуточная консультация и помощь новичкам. Купив прогноз на спорт на сегодня, Вы можете обратиться к капперу с любыми вопросами, на которые он обязательно даст развернутый ответ. Конечно же, если он настоящий профессионал. Вам могут подсказать, почему именно такую ставку на спорт и прогноз он выбрал, в какой букмекерской конторе лучше оформить пари, а также какой процент от банка лучше ставить.

Недостатки:

• Стоимость. За качественный продукт всегда приходится платить, и прогнозы для ставок на спорт – не исключение. К этому нужно быть готовым, решаясь на покупку платных ставок. Но будьте уверены, результат и полученная прибыль наверняка окупятся. В целях экономии Вы можете приобрести пакетную подписку на неделю или месяц, а также воспользоваться скидками для новичков. Такие предложения Вы можете найти у большинства спортивных аналитиков.
• Множество мошенников. Как Вы понимаете, платные услуги вызывают куда больший интерес и у аферистов, ведь с их помощью они могут без каких-либо усилий набить карман и исчезнуть. Именно поэтому важнейшим пунктом при выборе спортивного аналитика для сотрудничества является его репутация. На нашем сайте ведется независимый рейтинг капперов. В него попадают капперы, прошедшие проверку, и получившие высокую оценку нашей редакции.

Прогнозы на спорт от профессионалов

Разберемся, благодаря каким факторам прогнозы на спорт от профессионалов могут иметь наивысшую ценность, что выражается в их высокой проходимости:

1. Работа в команде. Как правило, профессионалы работают в команде и над составлением прогнозов на спорт на сегодня трудятся коллективно, что снижает до минимума шансы ошибиться. Либо же капер ведет свою деятельность самостоятельно, являясь экспертом в одном конкретном виде спорта.
2. Честная статистика. Надежные аналитики никогда не станут скрывать информацию о проходимости. Профессионалы знают, даже если один из их прогнозов окажется неудачным, то серия побед в следующие 2-3 дня легко его «перекроет». Об этом помнят и их клиенты, которые не сомневаются, что на дистанции будут в «плюсе».
3. Качество аналитики. В то время как неопытные прогнозисты оценивают предстоящее событие поверхностно, в стиле «У Манчестер Юнайтеда серия побед» или «Рафаэль Надаль хорошо играет на грунте», профессионалы умеют мыслить более глубоко. Также их задача – четко и понятно для клиента объяснить свой выбор.

Множество профессионалов на сегодня предоставляют свои прогнозы для ставок на спорт в Телеграмм или других соцсетях, что упрощает связь с ними. Однако, прежде чем переводить деньги за прогноз, обязательно ознакомьтесь с результатами проверки аналитика, а также отзывами клиентов на нашей сайте.

Если проект надежный – смело начинайте с ним сотрудничество и зарабатывайте с помощью ставок на спорт.

Помните, даже самые точные прогнозы на спорт на сегодня от профессионалов не гарантируют Вам 100% выигрыша, обойтись без проигрышей в мире беттинга невозможно.

Рейтинг лучших капперов и экспертов России и мира

Теперь все желающие смогут изучить наш рейтинг экспертов, бесплатно и без смс!:) А если серьезно, то интересно подсмотреть за звездами, которые пишут для спортивных сайтов, выступают на ТВ. Многие из них категоричны в прогнозах и оценках, поэтому хочется понять их логику.

В нашем рейтинге прогнозистов представлены футбольные комментаторы, ТВ-эксперты из России и других стран. Теперь можно сравнить точность «аналитики» Черданцева и Уткина на длинной дистанции.

Мы собрали прогнозы от экспертов на футбол в одном месте. Специалисты работают со ставочными платформами, оставляют прогнозы в ходе аналитических программ – теперь все это собрано на сайте Betting Insider. Ну, а наш рейтинг отсортирует экспертов по значению ROI – их показателю успешности в прогнозировании.

Теперь лучшие капперы России и мира собраны в одном месте – можно следить, как за рейтингом лучших прогнозистов проекта, так и за рейтингом футбольных экспертов.

• Генич – комментатор «Матч ТВ», регулярно оставляет прогнозы для Winline и Рейтинга Букмекеров. Специалист по испанскому футболу.
• Черданцев – комментатор «Матч ТВ», составляет прогнозы для БК Олимп. Легенда беттинг-сообщества. Часто работает правило – «посмотри прогноз Черданцева и поставь наоборот».
• Уткин – российский комментатор, работающий в барах, экспериментирует со своим Youtube-каналом.
• Андронов – спортивный журналист, комментатор. Одно из первых лиц «Советского спорта». Сотрудничает с Рейтингом Букмекеров.
• Казанский – комментатор «Матч ТВ», готовит прогнозы для Рейтинга Букмекеров и Winline.
• Мерсон – эксперт британского Sky Sport. Специалист по английскому футболу.
• Ловчев – футбольный эксперт. Регулярно готовит прогнозы для Рейтинга Букмекеров.
• Шнякин – комментатор «Матч ТВ», сотрудничает с каналом Ставка TV.
• Гусев – комментатор Первого канала. Работает на матчах футбольной и хоккейной сборных, готовит прогнозы для Ставка TV.
• … и другие эксперты — в новом рейтинге Betting Insider.

Лучшие капперы мира – профессионалы спортивных ставок

Плох тот беттер, который не хочет стать лучшим прогнозистом и не мечтает возглавить рейтинг капперов. Однако почти все игроки останавливаются на уровне любителей и не достигают выдающихся результатов. Так в чем же секрет успешного каппера: везение, упорный труд или что-то еще? Ответ на этот вопрос кроется в историях успеха ТОП капперов.

Тони Блум

Тяга Тони Блума к азартным играм проявилась в очень раннем возрасте. Говорят, что эта тяга передалась ему от деда, который постоянно пропадал в картежных клубах или букмекерских конторах. Как и подавляющее большинство игроков, дед Тони проигрывал. Однако никогда не терял контроль и всегда мог вовремя остановиться.

Тони еще будучи школьником спускал все карманные деньги в игорных заведениях. Его не останавливало ни возрастное ограничение: играть можно было лишь с 18 лет; ни тот факт, что приходилось пропускать занятия в элитном колледже и бежать на противоположный конец города. Даже постоянные проигрыши не останавливали Тони.

После колледжа Тони отправился изучать математику в университет Манчестера. Параллельно он работал в крупной аудиторской компании Ernst & Young. Это ему быстро наскучило и Тони решил стать профессиональным беттером. Он делал очень агрессивные ставки: за вечер мог проиграть до пяти тысяч фунтов. Но чаще все же выигрывал. Математический бэкграунд и накопленный опыт сделали свое дело.

Тони выработал свою стратегию, ставки росли с каждым месяцем. Перед букмекерами встал вопрос — либо смириться с убытками, либо попытаться переманить талантливого юношу на свою сторону.

Второй вариант всех устроил. Тони приступил к работе в букмекерской компании Victor Chandler. Сотрудничество принесло плоды уже после первой командировки Тони в Тайланд, откуда он привез в Великобританию азиатский тотал. На тот момент мало кто понимал, как на этом можно было делать деньги. Тони назначили главным. Он разработал математическую модель, сформировал линию и запустил продукт в массы.

Самое главное, что научился делать Тони за время работы в Victor Chandler, это правильно оценивать спортивные события. Однажды во время матча Тони ворвался в кабинет к основателю компании и сказал, что одна из команд сильно недооценена другими букмекерами. Чендлер сделал ставку по рекомендации Тони на несколько миллионов, а уже на следующий день этих миллионов у него стало больше.

Несколько лет спустя Тони создал свою букмекерскую компанию, в которой можно было делать ставки online. Грамотный подход к бизнесу и правильное формирование линии позволили ему быстро добиться успеха и продать бизнес за 1,5 миллиона фунтов.

Параллельно с этим Тони начал увлекаться покером. Он создал несколько сайтов для онлайн игры, а также сам сел за стол и стал активно принимать участие в турнирах. Его манера игры привлекала многих. Очень скоро он получил прозвище «ящерица» (lizard) за хладнокровие и был включен в ТОП 15 лучших игроков в истории.

Тони всегда был на шаг впереди. После продажи своей букмекерской компании и сайтов для игры в покер Тони создал новый бизнес. Он больше не принимал ставки. Он консультировал. Чтобы воспользоваться консультацией, необходимо было сделать депозит в 2 миллиона фунтов и ждать полгода до выплаты дивидендов.

Прибыль компании по некоторым оценкам доходит до сотни миллионов фунтов в год, но точных цифр не знает никто. Тони не любит общаться на тему бизнеса, он по-прежнему увлечен азартными играми и разрабатывает новые математические модели оценки событий.

Джо Пета

В отличие от Тони Блума выдающийся беттер Джо Пета не имел увлекавшихся ставками родственников, да и сам не был склонен к азартным играм. Он вел обычный образ жизни: работал на Уол-Стрит биржевым маклером, в свободное время увлекался бейсболом.

В мир ставок Джо Пета попал случайно. Все началось с трагического инцидента на дороге — Джо сбила машина и он попал в инвалидное кресло. Больше он не мог приносить пользу на бирже, ведь там главное движение и скорость заключения сделок. Его уволили.

Теперь у него осталось только хобби — бейсбол. Джо стал уделять больше времени просмотру матчей. Он настолько глубоко погрузился в эту игру, что стал знать все до мелочей: какой игрок лучше бросает, какой — быстрее бегает. Пета был в курсе физического состояния игроков, трансферов и прочих около бейсбольных новостей.

В один прекрасный день Джо решил сделать ставку, потому что знал исход события практически наверняка. Ставка сыграла. И тут Пета понял, что для него не составляет труда разложить бейсбольный матч на противостояния отдельных игроков между собой и просчитать, какая команда в итоге выиграет.

По словам Джо, это оказалось даже проще, чем быть биржевым маклером: ведь в бейсболе он обладал практически полной информацией, а на бирже уровень неопределенности был стабильно выше. В первый год он добился доходности порядка 40% и стал лучшим бейсбольным прогнозистом.

Статистика каппера привлекла крупные инвестиции. Джо Пета оперировал не только своими средствами и смог прилично заработать. Однако через какое-то время доходность упала до 10-15% и Пета решил завязать со ставками.

Пета не возглавил рейтинг капперов, но успел неплохо заработать, сделать себе имя и открыть свою консалтинговую компанию. Неплохая история для человека, который попал в инвалидное кресло, потерял работу и мог окончательно сдаться.

Боб Вульгарис

Боб Вульгарис с детства имел перед глазами пример человека, который делал ставки часто и на крупные суммы. Это был его отец. Время от времени семья Боба была на грани банкротства.

Еще мальчиком он понимал, что ставки — это очень рискованный путь к обогащению, который у большинства игроков заканчивается провалом. Он видел разорившихся игроков в казино и в букмекерских конторах. Главный вывод, который Боб сделал в детстве: нельзя делать ставки без полного понимания происходящего. Ставки, сделанные наобум, никогда не выигрывают.

В возрасте 25 лет Боб начал делать ставки на баскетбол. Он неплохо разбирался в игре и понимал, что во второй половине команды сильнее нацелены на результат: больше атакуют, больше фолят, назначается больше штрафных. А значит, результативность второй половины игры чаще выше, чем результативность первой. Букмекеры же считали, что очки набираются равномерно в обеих половинах.

Боб Вульгарис решил проверить свою гипотезу и начал с банка в 80 тысяч долларов. Стратегия работала стабильно, и уже через пару лет банк Боба перевалил за миллион. Еще через какое-то время Боб уже мог позволить себе делать ставки на миллион долларов в день. За пять лет он сколотил целое состояние.

Главная ошибка Боба заключалась в том, что он надеялся, что букмекеры никогда не исправят свою ошибку и он всегда будет зарабатывать так же много. Но нет. Со временем букмекеры оптимизировали свою линию, и схема Боба перестала работать. Он проиграл треть своего банка за месяц и был вынужден остановиться.

Боб перестал делать ставки лишь на время. Он привлек своего товарища-математика к разработке программы, которая могла просчитать результат баскетбольного матча, опираясь на заранее введенные параметры: процент владения мячом, точность бросков и множество других. Но доходность от такой программы была низкой.

Боб был вынужден признать, что больше не способен зарабатывать на букмекерских ставках. Вульгарис продолжил делать ставки на баскетбол, но уже не так активно и без прежнего азарта. А затем и полностью перешел на игру в покер.

Вывод:

Выдающихся беттеров объединяет не только любовь к азартным играм и желание урвать куш. Их объединяет еще кропотливая работа и стремление сделать что-то по-новому. Все они глубоко погружены в вид спорта, на который делают ставки. Их стратегии уникальны и основаны на точных расчетах. Везение, безусловно, присутствует в их историях, но не является ключевым фактором.

Чтобы стать выдающимся беттером, нужно:

1. Хорошо разбираться в том виде спорта, на который будут делаться ставки
2. Постараться найти какую-то закономерность, которую не заметил букмекер
3. Грамотно распределить банк
4. Если первые 3 пункта выполнены, нужно извлечь из этого максимум выгоды как можно быстрее
5. Когда доходность пойдет на спад, можно привлечь внешние средства либо заняться консалтингом

Понравилась статья?

Прогнозы на спорт: Точные бесплатные прогнозы (от 65%) и ставки от экспертов на сегодня и завтра

Бесплатные прогнозы на спорт от экспертов Betauth с проходимостью выше 65%

Командой экспертов на сайте Betauth каждый день составляются бесплатные прогнозы на спорт. Прогнозы на спортивные дисциплины составляются на футбол, хоккей, теннис, киберспорт и баскетбол. Выкладывается предматчевая аналитика на популярные Лиги и Чемпионаты в описаных видах спорта. Можно прочесть экспертное мнение профессиональных прогнозистов касательно популярных футбольных чемпионатов различных стран, мира, Лиги Чемпионов УЕФА. В хоккее это чемпионаты КХЛ, NHL, МХЛ и т. д. Что касается баскетбольных прогнозов на сегодня, то специалисты портала обозревают предстоящие события ФИБА, НБА, ВНБА и пр. Особой популярностью в киберспорте пользуется ставки на CS:GO, FIFA,  и LoL

На сайте ежедневно публикуются прогнозы от профессионалов Betauth. Эксперты публикуют лучшие прогнозы на спорт со ставками не ниже коэффициента 1,6 в букмекерских конторах. Выбираются максимально выгодные предложения для каждого события, учитываются риски и вероятность изменения составов к началу спортивного матча.

Почему прогнозы на спорт на Betauth сегодня – правильный выбор беттера ?

Преимущества бесплатных прогнозов на спорт от Betauth:

• на популярные матчи, помимо статистики личных встреч, предоставляется статистика команд в чемпионате;
• ведутся протоколы матчей, что позволяет беттерам оперативно получать актуальную информацию для совершения Live-ставок;
• выбираются лучшие коэффициенты из представленных на рынке букмекерских контор;
• высокоточные прогнозы — залог профессионалов на Betauth, которые достигаются за счет детального анализа матча и личных встреч соперников.

Прогнозы на спорт на сегодня от Betauth обладают высокой проходимостью, потому что прогнозисты сайта:

• являются опытными профессионалами в ставках – стаж прогнозиста от 10 лет;
• собирают большие объемы статистики;
• используют при составлении спортивных прогнозов аналитический подход с качественным анализом.

Какие типы ставок предлагают аналитики для предоставления точных прогнозов?

Команда прогнозистов предлагает делать ставки на ординары, поскольку данные прогнозы обладают более высокой проходимостью. Примеры ставок:

1. Ставки на исход матча.
2. Тоталы команд.
3. Индивидуальные Тоталы команд и игроков.
4. Форы (плюсовые/минусовые).

Прогнозы на киберспорт: правила выигрышного беттинга

Киберспорт в 2020 становится одним из главных направлений для ставок. Причем основная аудитория соревнований – молодежь. Призовые фонды турниров уже превышают 30 млн долларов, а онлайн трансляции противостояний собирают миллионные аудитории у экранов. Поэтому среди бетторов ставки на кибиреспорт стали заметно популярнее. Букмекеры понимают интерес аудитории, поэтому регулярно расширяют линии на киберспортивные события. 

Среди самых востребованных турниров можно отметить:

1. Counter-Strike – популярный онлайн-шутер.
2. Dota 2 – стратегию в стиле MOBA.
3. FIFA – футбольный симулятор.
4. League of Legends – экшн-стратегию.

Киберспортивные команды по ним есть во многих странах, российские традиционно находятся на ведущих позициях.  Популярными вариантами прогнозов являются: ставка на победителя встречи, фора, триумф на одной из карт, проход коллектива в следующий этап соревнований, тотал, исход турнира. Прогнозы на киберспорт, представленные на Betauth, позволяют изучить специфику матчей по киберспорту, сделать более точный прогноз на сегодня.

Сейчас букмекер 1xBet предлагает клиентам «Календарь кибербонусов», который позволяет ежедневно получать кэшбэки на различные игры. Это сделает прогнозы на киберспорт более прибыльными.

Новичкам в ставках на спорт рекомендуется изучить материалы в обучающем разделе «Ставки на спорт». Полезная информация поможет разобраться с типами, видами и обозначениями пари в букмекерских конторах, ознакомиться со стратегиями беттинга.

Необходимо помнить о том, что какими бы точными прогнозы ни казались, они не дают стопроцентных гарантий выигрыша. Поэтому игроки должны самостоятельно взвешивать всю полученную информацию перед ставками на футбол, хоккей, киберспорт и т. д., и только потом принимать решение.

Лучшие капперы помогут сделать правильный выбор

На спортивном сленге «каппер» — профессиональный прогнозист, на прогнозы которого ориентируются люди, делающие ставки на те или соревнования и турниры. В последние годы российские капперы освоили самые разные виды спорта и даже вышли со своими прогнозами на киберспортивные турниры. Во всем этом многообразии матчей, чемпионатов и капперов легко запутаться новичку, особенно если он наивен и считает, что прогнозы любого каппера — залог выигрышной ставки. К сожалению, ставка на спорт по прогнозу первого попавшегося каппера — столь же сомнительна, как и ставка по жребию или подкидыванию монеты. Именно поэтому для беттеров (людей, делающих ставки на спорт) создан независимый рейтинг лучших капперов.

Лучшие капперы отобраны самими игроками. Их статус в рейтинге — не результат рекламы или самопиара, дутых достижений и атрибутов роскошной жизни в социальных сетях — а реальные точные прогнозы, позволяющие делать ставки на спорт и выигрывать. Независимый рейтинг лучших капперов 2020 года позволяет отделить настоящих профессионалов от мошенников, основное занятие которых — не грамотное прогнозирование, а актерская игра и попытка пустить пыль в глаза игроков. Гарантия независимости рейтинга как сторонней площадки агрегирования информации о капперах — оценки игроков, формирующие позиции капперов в общей выдаче, что гарантирует игрокам наиболее достоверную информацию о капперах-одиночках и целых капперских компаниях. Помните: цель мошенников — развести игроков на донаты через свои сервисы. Иногда мошенники пытаются прямо принимать ставки. Настоящий каппер никогда не будет просить у игрока денег, но может указать, какие платформы являются наиболее выгодными для ставок. Рейтинг лучших капперов — инструмент, которым нужно пользоваться разумно, оценив риски, распределив средства и перепроверив информацию, тем самым развивая собственные прогностические навыки.

Рейтинг лучших капперов также включает подробную информацию о биографии капперов, их социальных сетях и статистику точных прогнозов. Кроме того, рейтинг лучших капперов включает как платных, так и бесплатных прогнозистов. Благодаря лучшим капперам игроки и сами начинают лучше разбираться в спорте, приумножают свои депозиты и последовательно наращивают прибыли благодаря ставкам на спорт.

как найти и на что обращать внимание?

Однако существуют люди, которым удается регулярно обыгрывать букмекеров. Это капперы. Топовые прогнозисты обещают своим клиентам миллионы прибыли. Но можно ли им доверять?

Как работает каппер?

Профессиональные прогнозисты, как правило, специализируются на каком-то конкретном виде спорта, на отдельном турнире или определенном виде ставки. Чаще всего работают они по подписке. Самая популярная из них – месячная. За это время покупатель сможет оценить реальную эффективность ставок, предложенных каппером.

Рассылка прогнозов осуществляется на электронную почту подписчиков, в мессенджеры, социальные сети или же при помощи специальных интернет-сервисов. Однако помимо «сухой» рассылки профессиональный прогнозист сообщает клиенту, в какой букмекерской конторе нужно сделать ставку. А при невозможности ее посещения предлагает альтернативные варианты.

Но прежде чем вы обратитесь за помощью к капперу, следует знать, что он не владеет никакой секретной информацией об исходах матча. Он проводит анализ спортивных событий и исходя из полученных данных формирует список максимально возможных вариантов.

Где искать прогнозиста?

Для поиска проверенных капперов можно воспользоваться следующими интернет-ресурсами:

• Социальные сети. Например, во «ВКонтакте», в поиске по ключевым словам, можно отыскать огромное количество групп, которые ведут капперы.
• Сайты-верификаторы. На подобного рода ресурсах размещается информация о прошлых прогнозах наиболее надежных капперов. Кроме того, там можно встретить и отзывы их реальных клиентов.
• Спортивно-развлекательные ресурсы. На них размещаются прогнозы не только капперов, но и спортивных экспертов, комментаторов и журналистов. Посетители могут ознакомиться с этой информацией бесплатно, работу специалистов оплачивают владельцы сайта. Однако данные на подобных ресурсах не всегда точные, да и статистику прогнозиста вы на них не узнаете.

Как не стать жертвой мошенника?

Для людей, который вовлечены в беттинг понятия «каппер» и «мошенник» – синонимы. Особенно это характерно для стран СНГ и РФ. Так как именно тут сосредоточено огромное количество мошеннических проектов.

Чаще всего недобросовестные прогнозисты создают одностраничные сайты с шаблонным дизайном, группы в мессенджерах или соцсетях, где предлагают свои услуги. Но зачастую их статистика – чистой воды подделка, а все рекламные публикации – фейк.

Понять, что перед вами мошенник очень просто. Необходимо лишь запросить у него ссылку на сайт-верификатор, где размещена информация о его статистике. Честный каппер ее пришлет, в то время как мошенник найдет массу отговорок, чтобы этого не делать.

Как выбрать лучшего каппера?

Выбирайте тех прогнозистов, информация о статистике которых находится в открытом доступе. У надежного каппера есть аккаунт на одном из авторитетных сайтов-верификаторов, где можно изучить отзывы клиентов, посмотреть примеры ставок, среднее их количество в месяц и другую важную информацию. Если же прогнозист не дает вам ссылку на свой аккаунт, а предлагает ознакомиться со статистикой в самописном эксель-файле, вероятней всего вы связались с мошенником.

У успешных прогнозистов можно наблюдать довольно длительную прогнозируемую историю ставок. Ведь высокий коэффициент окупаемости вложений и дистанция, например, в 10 ставок менее выгодная история, чем дистанция в 200 ставок при более низком коэффициенте окупаемости. Прогнозируемость истории характеризует каппера как грамотного аналитика, который придерживается определенной системы, не пытается отыграться, а умеет правильно реагировать на череду и выигрышей, и просадки.

Профессиональные капперы обычно дают прогнозы на рынок, которые не пользуются большой популярностью. Зачастую он есть лишь в нескольких букмекерских конторах. Максимумы по нему не слишком велики, но они позволяют повторить статистику каппера. Если же сделать этого не получается, то с таким прогнозистом лучше не связываться.

Чтобы максимально обезопасить себя от ошибки каппера рекомендуем подписаться на нескольких специалистов. Ведь даже самого лучшего может постичь череда неудач, что не лучшим образом скажется на вашем благосостоянии. Подписавшись на нескольких грамотных прогнозистов, вы сможете компенсировать неудачные советы одного успехами другого.

Использовать прогнозы капперов при совершении ставок или нет – решать только вам. Ведь даже самый лучший профи не сможет дать никаких гарантий. Все его прогнозы – аналитическая работа. И нередко за чередой выигрышей следуют месяца проигрышей.

Рейтинг лучших спортивных прогнозистов (Top-100 спортивных предсказателей)

Бесплатные прогнозы на спорт

Рейтинг лучших прогнозистов Кубка мира (Топ-100)

№	Прогнозист	Попытки	Точных прогнозов	Очки (КМ)
1	Владимир 171	47	29,8%	126
2	Марик	47	29,8%	126
3	Вадим Марунченко	47	29,3%	124
4	eduard_71	47	29,1%	123
5	Наталья	47	28,8%	122
6	leon10	47	28,8%	122
7	Боцман	46	29,2%	121
8	СЕЛИФАН	47	28,4%	120
9	Алина_К	47	28,4%	120
10	Ольга_Р1	47	28,1%	119
11	Юрий Расторгуев	47	28,1%	119
12	norweg	47	27,9%	118
13	Оксана	47	27,9%	118
14	Виктор Анатольевич	47	27,9%	118
15	Иван Нестерчук	46	28,3%	117
16	Лора	47	27,7%	117
17	Donik	47	27,7%	117
18	Serega	47	27,7%	117
19	Наталья Ма_ко	47	27,7%	117
20	VAL	47	27,2%	115
21	Андрей K	46	27,5%	114
22	Татьяна	47	27%	114
23	Сергей Кугуар	47	26,7%	113
24	Лидия	47	26,7%	113
25	Елена	47	26,7%	113
26	Кира	44	28,3%	112
27	Людмила Ж.	46	26,6%	110
28	Мася	47	26%	110
29	ВАШ	46	26,3%	109
30	СаПо	46	26,3%	109
31	Сергей Воробьёв	47	25,8%	109
32	Светуля	47	25,8%	109
33	Олег М.	47	25,8%	109
34	Андрей Александрович	44	27,3%	108
35	Марина	45	26,7%	108
36	Татьяна	46	26,1%	108
37	Иван Похмельев	47	25,5%	108
38	Михалыч	46	25,8%	107
39	Sibiryachka	46	25,8%	107
40	Андрей	46	25,8%	107
41	Борис	47	25,3%	107
42	Steff	47	25,3%	107
43	Lebedyn	46	25,6%	106
44	Lana	46	25,6%	106
45	Dimlons	47	25,1%	106
46	Серый	44	26,5%	105
47	Лина	47	24,8%	105
48	Михаил	47	24,6%	104
49	Евгений Н	44	26%	103
50	Валерий Васильевич	46	24,9%	103
51	Александр Фетисов	46	24,9%	103
52	Татьяна Балашиха	47	24,3%	103
53	Рустам Есжанов	47	24,3%	103
54	Георгиевич	47	24,3%	103
55	Ирсен	42	27%	102
56	Владимир Н.	46	24,6%	102
57	Алла	46	24,6%	102
58	Елена	46	24,6%	102
59	Мария Н	47	24,1%	102
60	Алексей	42	26,7%	101
61	БАРСА	46	24,4%	101
62	Николай Решетняк	47	23,9%	101
63	сергей	47	23,9%	101
64	Мария-Мирабелла	46	24,2%	100
65	Александр GT	47	23,6%	100
66	Alexander Belkin	44	25%	99
67	Дима Пермь	45	24,4%	99
68	Gertz-V	46	23,9%	99
69	Виктор Голуб	46	23,9%	99
70	Виккор	47	23,4%	99
71	Галина	45	24,2%	98
72	АлександритСК	41	26,3%	97
73	МСМК	43	25,1%	97
74	Нина Николаевна	44	24,5%	97
75	Дилетант	46	23,4%	97
76	Марина Апатиты	42	25,1%	95
77	Igor Koshkin	42	25,1%	95
78	Юрий	45	23,5%	95
79	nur-sever Жапаров	47	22,5%	95
80	boroda61	47	22,5%	95
81	saibir22	42	24,9%	94
82	Elen	46	22,7%	94
83	Локтик	47	22,2%	94
84	Нина	42	24,6%	93
85	Fresch	44	23,5%	93
86	Димыч	44	23%	91
87	Irina	46	22%	91
88	Наталья Кулинченко	47	21,5%	91
89	bin	39	25,6%	90
90	Кенга	41	24,4%	90
91	tane4ca Туранова	46	21,7%	90
92	Михаил	47	21,3%	90
93	Andrew	35	28,3%	89
94	Михаил	39	25,4%	89
95	Сергей Анатольевич	43	23%	89
96	KMV	46	20,8%	86
97	валерий	40	23,1%	83
98	Александр Тит	42	22%	83
99	Лыжник	34	26,5%	81
100	НатальяАнатольевна	33	26,6%	79

Новости MLB, статистика, турнирная таблица и многое другое в Sports Forecaster

Брогдон рассматривается как потенциальный сету … 11.03 18:30 Мэтт Гелб из Athletic сообщает, что в этом сезоне «Филлис» считают Брогдона потенциальным организатором. rotowire.com

Тейлор был поцарапан с линии … 11.03 18:17 Тейлор был вычеркнут из состава перед игрой в четверг против пивоваров, сообщает Линн Уорти из The Kansas City Star. rotowire.com

Веласкес реально рискует проиграть … 11.03 18:11 Веласкес рискует потерять не только место в ротации, но и место в составе, сообщает Мэтт Гелб из The Athletic. rotowire.com

Бауэрс соревнуется с Бобби Брэдом… 11 марта 18:03 Бауэрс соревнуется с Бобби Брэдли за стартовую позицию на первой базе, сообщает Зак Мейзел из The Athletic. rotowire.com

Меркадо конкурирует с Брэдли Зи … 11.03 17:58 Меркадо соревнуется с Брэдли Зиммером за место в стартовом центре Кливленда, сообщает Мэнди Белл из MLB.com. rotowire.com

Циммер соревнуется с Оскаром Мерк … 11.03 17:53 Зиммер конкурирует с Оскаром Меркадо за работу в центре поля Кливленда, сообщает Мэнди Белл из MLB.com. rotowire.com

Нейлор — главный кандидат… 11.03 17:47 Мэнди Белл из MLB.com сообщает, что Нейлор является ведущим кандидатом на право занять место правого полевого игрока на вернисаже Кливленда. rotowire.com

Солер сделал хоумран один к одному … 11.03 17:40 Солер пошел 1-к-1 с хоумраном и прогулкой в ​​среду в игре Royals со счетом 9: 3 над Reds в игре Cactus League. rotowire.com

Джонсон может не попасть на открытие … 11.03 17:39 Джонсон может не попасть в состав вернисажей, несмотря на очень впечатляющее начало игры Cactus League, сообщает Мэнди Белл из MLB.com. rotowire.com

Менеджер Red Sox Алекс Кора сказал Thur… 11.03 17:33 Менеджер Red Sox Алекс Кора сказал в четверг, что ему комфортно, что Гонсалес будет повседневным левым полевым игроком команды, чтобы начать сезон, если Франчи Кордеро (список травмированных COVID-19) не будет готов играть к дню открытия, сообщает Алекс Спейер из Boston Globe. . rotowire.com

Менеджер Red Sox Алекс Кора сказал, что Thur … 11.03 17:27 Менеджер Red Sox Алекс Кора заявил в четверг, что Чавис не будет рассматриваться как вариант в дальней части поля «на данный момент», сообщает Кристофер Смит из Springfield Republican. rotowire.com

Татис (болезнь) переживет … 11.03 17:25 Татис (болезнь) проведет полную тренировку в четверг и вернется в состав в пятницу против Окленда, если тренировка пройдет гладко, сообщает Деннис Лин из The Athletic. rotowire.com

Игроки НХЛ | Прогноз спорта

Игроки НХЛ | Спортивный прогнозист

Имя	Позиция	Команда
Аалто, Антти	С	–
Эбботт, Дилан	D	–
Абделькадер, Джастин	RW	–
Абид, Рамзи	LW	–
Эбни, Кэмерон	RW	–
Абрамов Михаил	С	ТОР
Абрамов, Виталий	RW	OTT
Abruzzese, Nicholas	С	ТОР
Acciari, Ноэль	RW	FLA
Адам, Оливье	G	–
Адамс, Брайан	LW	–
Адамс, Коллин	LW	NYI
Адамс, Крейг	RW	–
Адамс, Джон	RW	DET
Адамс, Джон	D	–
Адамс, Кевин	С	–
Адамс, Марк	D	–
Аддисон, Кален	D	МИН
Аддисон, Иеремия	LW	–
Эбишер, Давид	G	–
Афанасенков Дмитрий	LW	–
Агостино, Кенни	LW	ТОР
Агоззино, Андрей	LW	ANA
Ахак, Лейтон	D	ВГК
Ахкан, Джек	D	BOS
Ахо, Себастьян	D	NYI
Ахо, Себастьян	С	АВТОМОБИЛЬ
Айелло, Энтони	D	–
Эйткен, Джонатан	D	–
Акерлунд, Магнус	G	–
Ален, Александр	С	–
Алами, Кейд	D	–
Алатало, Мика	RW	–
Альбелин, Томми	D	–
Альберс, Пол	D	–
Альбертс, Эндрю	D	–
Алдерсон, Брэндон	RW	–
Олдридж, Кейт	D	–
Ален, Юха	D	–
Александр, Джексон	D	–
Александр, Джетт	G	–
Александр, Райан	С	–
Александров, Юрий	D	–
Алексеев, Никита	RW	–
Алексеев, Ярослав	LW	–
Альфредссон, Даниэль	RW	–
Алишлалов, Малик	D	–
Алистров, Владимир	LW	–
Алиу, акима	RW	–
Аллард, Фредерик	D	NAS
Аллард, Жан-Симон	С	–
Аллен, Бобби	D	–
Аллен, Брайан	D	–
Джейк Аллен	G	MTL
Алленсен, Натан	D	–
Эллисон, Джейми	D	–
Эллисон, Джейсон	С	–
Эллисон, Уэйд	RW	PHI
Алмейда, Джастин	С	PIT
Алсинг, Олле	D	OTT
Alt, Mark	D	LA
Альтшуллер, Даниэль	G	–
Алтыбармакян, Андрей	RW	ЧИ
Алвес, Хорхе	G	–
Альцнер, Карл	D	–
Амадио, Грег	D	–
Амадио, Майкл	С	LA
Амбросио, Колби	С	COL
Амброз, Сет	RW	–
Амонте, Тони	RW	–
Амороса, Терранс	D	–
Анас, Сэм	С	STL
Андерс, Итан	G	–
Андерсен, Фредерик	G	ТОР
Андерсон, Брэндон	G	–
Андерсон, Чад	D	–
Андерсон, Крейг	G	WSH
Андерсон, Эрик	С	–
Андерсон, Дж.С.	G	–
Андерсон, Джои	RW	ТОР
Андерсон, Джош	D	–
Андерсон, Джош	RW	MTL
Андерсон, Майки	D	LA
Андерсон, Р.Дж.	D	–
Андерсон-Долан, Джарет	С	LA
Андерссон, Йохан А.	С	–
Андерссон, Йонас	RW	–
Андерссон, Лиас	LW	LA
Андерссон, Никлас	LW	–
Андерссон, Расмус	D	CGY
Андреофф, Энди	LW	PHI
Эндрюс, Бобби	С	–
Эндрюс, Брент	LW	–
Андрейчук, Дэйв	LW	–
Анелоски, Брайс	D	–
Анг, Джонатан	С	–
Ангелидис, Майк	LW	–
Ангелло, Энтони	RW	PIT
Angelstad, Mel	LW	–
Угол, Тайлер	С	CBJ
Аникеенко, Виталий	D	–
Анисимов, Артем	С	OTT
Аншаков Сергей	LW	–
Ансонс, Райвис	RW	PIT
Энтони, Стивен	LW	–
Антропов, Ник	RW	–
Эпплби, Кен	G	–
Эпплтон, Мейсон	RW	WPG
Акино, Энтони	RW	–
Акино, Лучано	С	–
Аршамбо, Оливье	LW	–
Лучник, Андрей	D	–
Арчибальд, Брэндон	D	–
Арчибальд, Джош	RW	EDM
Арделан, Марка	D	–
Архипов, Денис	С	–
Армиа, Иоиль	RW	MTL
Армстронг, Крис	D	–
Армстронг, Колби	RW	–
Армстронг, Дерек	С	–
Армстронг, Джон	С	–
Армстронг, Райли	С	–
Арнасон, Тайлер	С	–
Арнольд, Билл	С	–
Арнольд, Скотт	LW	–
Арнотт, Джейсон	С	–
Арсен, декан	D	–
Арведсон, Магнус	LW	–
Арвидссон, Виктор	RW	NAS
Эшам, Аррон	RW	–
Аски, Том	G	–
Асланидис, Александрос	G	–
Аспирот, Джонатан	D	OTT
Асплунд, Расмус	Вт	BUF
Астон, Питер	D	–
Aston-Reese, Zach	LW	PIT
Афанасиу, Андреас	Вт	LA
Атертон, П.J.	D	–
Аткинсон, Кэм	RW	CBJ
Аттард, Рональд	D	PHI
Обель-Кубель, Николас	RW	PHI
Обен, Жан-Себастьян	G	–
Обен, Матье	С	–
Обен, Серж	С	–
Аукойн, Адриан	D	–
Аукойн, Кайл	D	DET
Одетт, Дональд	RW	–
Оффри, Мэтт	RW	–
Оже, Крис	С	–
Оже, Джастин	RW	–
Олд, Алекс	G	–
Ausmus, Gage	D	–
Остин, Тай	G	–
Эйвери, Шон	LW	–
Аксельссон, Антон	LW	–
Аксельссон, Эмиль	D	–
Аксельссон, П.J.	LW	–
Эйрес, Дэвид	G	–

Новости НФЛ, статистика, положение и многое другое в Sports Forecaster

Тренер Брайан Флорес ожидает, что Таговайл … 11.03 17:32 Тренер Брайан Флорес ожидает, что Таговайлоа совершит большой скачок во втором сезоне НФЛ, сообщает Адам Х. Бизли из Miami Herald. rotowire.com

Святые выпускают Дженкинса, А … 11.03 16:32 Святые выпускают Дженкинса, сообщает Адам Шефтер из ESPN. rotowire.com

Барр (пектораль) идет своим … 11.03, 15:41 По словам генерального менеджера Рика Спилмана, Криса Томассона из St.Об этом сообщает Paul Pioneer Press. rotowire.com

Начальники выпускают Шварца (… 11.03 15:15 Руководители выпускают Шварца (сзади) в четверг, сообщает Ян Рапопорт из NFL Network. rotowire.com

Начальники выпускают Фишера (Ac… 11.03, 15:05 Руководители освобождают Фишера (Ахилл) и его товарища О. Т. Митчелла Шварца (сзади), сообщает Нейт Тейлор из The Athletic. rotowire.com

Повара и техасцы договорились … 11.03, 14:56 Как сообщает Аарон Уилсон из Houston Chronicle, Кукс и техасцы договорились о реструктуризации контракта, которая высвобождает для команды 6,5 миллиона долларов. rotowire.com

Сихоукс расширили Фуллера на отличную … 11.03, 01:19 В среду «Сихоукс» продлили Фуллеру тендер на предоставление агентств без исключительных прав, сообщает Брэди Хендерсон из ESPN.com. rotowire.com

Ковбои выпустили Олавале в среду… 11.03, 1:14 Ковбои освободили Олавале в среду, сообщает Аарон Уилсон из Houston Chronicle. rotowire.com

Вальехо подписал двухлетний контракт на 4,2 миллиона долларов … 03/11 1:09 утра Вальехо подписал двухлетний контракт на 4,2 миллиона долларов с кардиналами в среду, сообщает Ян Рапопорт из NFL Network. rotowire.com

Викинги выпустили Рейффа на среду … 03/11 1:04 утра Викинги выпустили Reiff в среду. rotowire.com

Томпсон изменил свой контракт … 11.03, 12:54 Томпсон реструктурировал свой контракт с «Пантерами» в среду Дэвидом Ньютоном из ESPN.ком сообщает. rotowire.com

Кардиналы разрезают Алфорда (пектораль) … 11.03, 12:48 Кардиналы разрезают Элфорда (пектораль) в среду, сообщает Филд Йейтс из ESPN. rotowire.com

Майами выпустил Ван Ноя в среду … 03/10 23:59 Майами выпустил Ван Ноя в среду. rotowire.com

Львы не использовали свои франки … 03/10 23:14 «Львы» не использовали свой тег франшизы на Окваре, сообщает Ян Рапопорт из NFL Network. rotowire.com

8 компаний, работающих с большими данными, влияющих на индустрию спорта

Любой, кто дистанционно настроен на обучение в колледже или профессиональное спортивное вещание, прекрасно осознает, что данные и статистика играют огромную роль в индустрии.От исторических данных и фундаментальных показателей до алгоритмического прогнозирования производительности и чрезвычайно конкретной статистики игроков — большие данные являются самым ценным игроком в отрасли.

Большие данные в спорте

Большие данные доказывают, что спорт — это больше, чем просто физические игры. Теперь это еще и игра с числами. Футбол, бейсбол, баскетбол, футбол и даже фэнтези-спорт — все они полагаются на большие данные, чтобы максимально повысить эффективность игроков и спрогнозировать будущие выступления.

Данные позволяют командам и организациям отслеживать производительность, делать прогнозы и принимать решительные меры в поле.Вне игры аналитики, комментаторы и болельщики постоянно используют данные — будь то объяснения по ходу игры, обсуждения прогнозов или решений лиги Power Fantasy.

Узнайте больше о компаниях, работающих с большими данными, которые делают возможным углубленный спортивный анализ и информацию об играх в режиме реального времени.

СТАТИСТИКА

СТАТИСТИКА

Местоположение: Чикаго, Иллинойс

Чем занимается: Охватывая более 45 видов спорта и 600 лиг по всему миру, STATS предоставляет колоссальный объем спортивных данных и предоставляет статистические данные для ведущих поставщиков спортивных развлечений как ESPN, Yahoo и Fanduel.Каналы данных компании предоставляют все, от данных до игры и прогнозов до данных в игре и прогнозов отдельных игроков.

Влияние на отрасль: STATS предоставляет новые возможности и открытия для аналитиков, болельщиков и энтузиастов фэнтези-спорта во всех видах спорта, которые он охватывает, от студенческого футбола до профессионального регби.

Посмотреть вакансии + узнать больше

Krossover

Krossover

Местоположение: New York, New York

Чем занимается: Krossover — компания, занимающаяся спортивной аналитикой, которая предоставляет технологические продукты и решения тренерам и спортсменам.После загрузки игрового фильма на платформу команды получают информацию об эффективности команды и игроков. Krossover помечает и извлекает данные из игрового фильма и создает настраиваемые отчеты для различных видов спорта, включая футбол, лакросс, волейбол и баскетбол.

Влияние на отрасль: Помимо того, что тренеры не тратят часы на вырезку игрового фильма, платформа помогает спортивным командам на всех уровнях — от средней школы до профессионалов — эффективно анализировать своих оппонентов.

Посмотреть вакансии + узнать больше

numberFire

numberFire

Местоположение: Нью-Йорк, Нью-Йорк

Чем занимается: numberFire — это спортивная аналитическая компания, которая помогает фанатам анализировать и прогнозировать результаты отдельных спортсменов и команд.Приобретенная Фандуэлем, компания извлекает информацию из различных видов неструктурированных данных для команд и лиг, включая NFL, MLB, NHL и NBA. numberFire использует общедоступные источники данных и алгоритмы прогнозного моделирования для создания прогнозов, используемых фанатами фэнтези-спорта.

Влияние на отрасль: numberFire утверждает, что, используя его прогнозы, у игроков в фэнтези-спорт шансы на победу в своих лигах на 30% выше.

Посмотреть вакансии + узнать больше

ChyronHego

ChyronHego

Местоположение: Мелвилл, Нью-Йорк

Назначение: ChyronHego обеспечивает визуализацию данных в реальном времени и графические трансляции для прямых телетрансляций, новостей и спортивных трансляций.Предлагая набор продуктов и услуг, компания предлагает решения для отслеживания игроков, которые используют оптические, GPS и радиочастотные методы для сбора данных. Система оптического слежения компании TRACAB использует камеры для отслеживания игроков и положения мячей на более чем 300 стадионах и ежегодно собирает данные о 4500 играх в режиме реального времени.

Влияние на отрасль: Развернутый во всех парках и стадионах Высшей бейсбольной лиги, TRACAB может отслеживать со скоростью 25 очков в секунду, предоставляя информацию для каждой игры, графическую визуализацию и другой анализ для тренеров, аналитиков и комментаторы.Технология компании помогает использовать популярный и отмеченный наградами Statcast MLB.

Sportradar

Sportradar

Местоположение: Нью-Йорк, Нью-Йорк

Назначение: Sportradar — это глобальная компания, предоставляющая данные о спорте, которая охватывает более 40 видов спорта и 800 лиг по всему миру. Сотрудничая с профессиональными лигами, такими как НФЛ, НБА и НХЛ, SportRadar предоставляет ежедневные и исторические данные в реальном времени для широко используемых приложений, веб-сайтов и платформ спортивной аналитики в режиме реального времени.

Влияние на отрасль: данные Sportradar и другие медиапродукты используются как вещательными компаниями, так и операторами фэнтези-спорта, от CBS Sports и DraftKings до крупных медиакомпаний и технологических компаний, таких как Turner Media и Twitter.

Elias Sports Bureau

Elias Sports Bureau

Местоположение: New York, New York

Чем занимается: Elias Sports Bureau предоставляет спортивную статистику и исторические данные по США и Канаде.Среди клиентов компании ESPN, Turner Sports, Comcast SportsNet и NFL Network.

Влияние на отрасль: Основанная более века назад, компания начала продавать болельщикам оценочные карты и данные бейсбола. Сегодня Элиас является официальным статистиком в MLB, NFL, NBA, NHL, WNBA и MLS.

Opta

Opta

Местоположение: Лондон, Англия

Назначение: Opta предоставляет данные о спорте в реальном времени для лиг по всему миру.От футбола и баскетбола до крикета и регби, Opta предоставляет данные глобальной аудитории через приложения, веб-сайты, новостные агентства и другие источники, чтобы они могли лучше понять результаты своих любимых лиг, команд и игроков.

Влияние на отрасль: Opta в партнерстве с Audi создала Audi Player Index, поток данных, который производит статистические измерения производительности игроков в MLS.

TruMedia Network

TruMedia Network

Местоположение: Бостон, Массачусетс

Назначение: TruMedia предоставляет решения для хранения спортивных данных и аналитики для профессиональных команд и спортивных СМИ.Работая с бейсболом, футболом, футболом и крикетом, TruMedia улучшает взаимодействие с данными, предлагая такие решения, как интерактивная графика, которые придают данным визуальное преимущество.

Влияние на отрасль: Данные TruMedia помогают спортивным аналитикам и комментаторам улучшать пояснения и разбивки с помощью графических изображений, таких как тепловые карты, которые отображают визуальные данные о размещении шага.

СвязанныеЧитать больше историй о науке о данных

Изображения через Shutterstock, социальные сети и веб-страницы компаний

Использование прогнозов на футбол для прогнозирования футбола

Abstract

Коэффициенты ставок часто превосходят математические модели в задачах прогнозирования, связанных со спортом, однако факторы, влияющие на коэффициенты ставок, не могут быть полностью отслежены, и в отличие от прогнозов на основе рейтингов, нет прямого измерения качества конкретной команды из ставки.В настоящем исследовании исследуется подход к объединению методов математических моделей и информации, содержащейся в коэффициентах ставок. Представлена ​​модель прогнозирования футбола, основанная на известной рейтинговой системе ELO и использующая преимущества ставок в качестве источника информации. Используются данные почти 15000 футбольных матчей (сезоны 2007/2008 до 2016/2017), включая как внутренние матчи (английская премьер-лига, немецкая бундеслига, испанский дивизион Primera и итальянская серия A), так и международные матчи (Лига чемпионов УЕФА, Лига Европы УЕФА). ).Показано, что новая модель ELO на основе коэффициентов ставок превосходит классические модели ELO, тем самым демонстрируя, что коэффициенты ставок до матча содержат более важную информацию, чем результат самого матча. Показано, как новая модель может помочь получить ценную информацию о качестве футбольных команд и его развитии с течением времени, что дает практическую пользу при анализе эффективности. Более того, утверждается, что сетевые подходы могут помочь в дальнейшем улучшении методов оценки и прогнозирования.

Образец цитирования: Wunderlich F, Memmert D (2018) Система оценки коэффициентов ставок: использование футбольных прогнозов для прогнозирования футбола. PLoS ONE 13 (6): e0198668. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0198668

Редактор: Энтони Константину, Лондонский университет королевы Марии, СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО

Поступило: 26 февраля 2018 г .; Принято к печати: 23 мая 2018 г .; Опубликовано: 5 июня 2018 г.

Авторские права: © 2018 Wunderlich, Memmert.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все данные, использованные в этом исследовании, были получены с общедоступных веб-сайтов, упомянутых в соответствующей части исследования. Кроме того, в качестве вспомогательной информации включен файл, содержащий минимальные данные для воспроизведения исследования, а также наиболее важные результаты.

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Прогнозирование спортивных событий, таких как матчи или турниры, уже давно привлекает интерес научного сообщества. Спортивные мероприятия, такие как футбольные матчи, проводятся регулярно и привлекают огромное внимание общественности. Более того, доступны обширные данные, которые относительно легко интерпретировать.Благодаря этим факторам спорт (и особенно футбол) оказывается идеальной средой для изучения применимости существующих методов прогнозирования или разработки новых методов, которые будут перенесены в другие области прогнозирования.

Поиск наиболее точных методов спортивного прогнозирования интересен как с научной точки зрения, так и с экономической точки зрения, поскольку огромный рынок ставок на футбол (и другие виды спорта) дает возможность выиграть деньги за счет точных прогнозов [1]. Помимо предоставления точных прогнозов, модели прогнозирования также могут быть полезны для понимания природы основных процессов [2] и, как показано в этом исследовании, для получения практических сведений об анализе результатов в спорте.

Три разные задачи усложняют приближение спортивных прогнозов с использованием математических моделей. Во-первых, неизвестные качества команды (или игрока) должны быть исследованы с использованием широкого и значимого набора данных, а также хорошо подобранной математической модели [3,4]. Во-вторых, сам прогноз (то есть вероятность определенного исхода матча или турнира) должен быть получен с использованием соответствующих статистических методов, таких как вероятностные модели [5] или моделирование Монте-Карло [2,6].Наконец, результаты прогнозов необходимо сравнить с реальными данными с помощью соответствующих статистических тестов. Мы будем называть эти три задачи процессом оценки , процессом прогнозирования и процессом тестирования на протяжении всей статьи.

Были исследованы различные источники прогнозов с целью понять процессы прогнозирования, разработать перспективные методы прогнозирования и сравнить их возможности прогнозирования. Источники можно условно разделить на четыре категории:

1. Человеческое суждение, i.е. попросить участников с разной степенью знаний выполнить задачи прогнозирования, связанные со спортом
2. Рейтинги, то есть использование официальных рейтингов, таких как Мировой рейтинг ФИФА по футболу или рейтинг ATP по теннису, для составления прогнозов на будущие матчи и турниры.
3. Математические модели, т. Е. Использующие существующие или разрабатываемые новые математические и статистические подходы для прогнозирования результатов спортивных мероприятий.
4. Коэффициенты ставок, то есть использование коэффициентов, предлагаемых букмекерскими конторами и биржами ставок, в качестве прогноза соответствующего спортивного события.

Человеческое суждение

Многочисленные работы исследовали предсказательное качество человеческих прогнозов в футболе. В общем, так называемые футбольные эксперты не могут превзойти обычных людей в простых задачах прогнозирования, связанных с футболом [7]. Более того, большинство участников превзошли прогнозы по простому правилу, основанному на мировом рейтинге ФИФА в вышеупомянутом исследовании. Прогнозы экспертов, опубликованные в спортивных журналах, даже превзошли наивную модель выбора команды хозяев для победы [8].Однако было показано, что эксперты превосходят обычных людей в более сложных задачах прогнозирования, таких как прогнозирование точных результатов или статистики матчей [9].

Рейтинг

Прогностический характер рейтингов вызывает сомнения по нескольким причинам. Рейтинги обычно создаются для вознаграждения за успех, а не для получения наилучшей оценки будущих результатов команды или игрока. Более того, спортивные рейтинги упрощены и не имеют соответствующей информации, чтобы быть честными и понятными (см.[10]). Однако рейтинги оказались полезными предикторами в целом для футбола [11], тенниса [10] и баскетбола [12]. В то же время показано, что коэффициенты ставок [11] или математические модели [10] способны превзойти эти рейтинги в задачах прогнозирования.

Математические модели

Часто исследуемый и широко применяемый математический подход к спортивному прогнозированию — это рейтинговая система ELO, которая является хорошо известным методом ранжирования и оценки спортивных команд или игроков.Первоначально он был изобретен и использовался в шахматах, но с течением времени он успешно применялся во множестве других видов спорта, включая футбол (см. [13,3]), теннис [14] или австралийский футбол по правилам [15].

Хваттум и Арнцен [16] расширили хорошо известную систему рейтингов ELO, используя модели логит-регрессии, чтобы вычислить вероятности для трех исходов матча (Дома / Ничья / В гостях) на основе рейтингов ELO. Было показано, что этот подход ELO превосходит модели, основанные на подходе упорядоченной пробит-регрессии, введенном Годдардом [17], но уступает ставкам.

Коэффициенты ставок

Коэффициенты ставок

можно рассматривать как агрегированное мнение экспертов, отражающее как суждения букмекеров, так и поведение игроков при размещении ставок. Однако это совершенно другая форма экспертного мнения по сравнению с исследованиями, в которых экспертов просят выполнять задачи прогнозирования в экспериментальной среде. В то время как эти эксперты обычно не должны опасаться негативных последствий из-за неточных прогнозов, предложение неточных коэффициентов будет иметь серьезные финансовые последствия для букмекеров.Это могло быть причиной того, что коэффициенты ставок явно превосходят прогнозы футболистов, публикующих свои прогнозы в спортивных журналах [8].

Хваттум и Арнцен [16] показывают, что в целом коэффициенты ставок обладают превосходным предсказательным качеством и лучше подходят для прогнозирования результатов футбола, чем различные количественные модели. Было показано, что модель консенсуса, основанная на коэффициентах ставок различных букмекеров, дает более точные прогнозы на чемпионат Европы 2008 года по футболу, чем методы, использующие рейтинг ELO и мировой рейтинг FIFA [11].Ковальчик [14] даже исследует одиннадцать моделей прогнозирования в теннисе и обнаруживает, что ни одна из них не способна превзойти коэффициенты ставок при прогнозировании одиночных матчей.

Не отрицая общей предсказательной силы коэффициентов ставок, стоит отметить, что существуют эмпирические указания на несовершенство коэффициентов ставок, как показано в [18] или в широко задокументированном смещении фаворита и длинного прогноза (см. [19] для обзора). . Более того, стоит отметить, что различные подходы, основанные на моделях, давали положительную прибыль от ставок при выводе стратегий ставок из прогнозов ([20–22] среди прочего).

Большая часть вышеупомянутых исследований сосредоточена на сравнении четырех разных источников прогнозов или разных подходов для одного и того же источника прогнозов. Поскольку существует широкий консенсус в отношении того, что коэффициенты ставок оказались мощным инструментом прогнозирования [23], коэффициенты ставок обычно используются в качестве эталона качества для проверки качества прогнозирования математических подходов [14]. Таким образом, коэффициенты ставок и математические модели описываются как противоположные подходы к одной и той же задаче прогнозирования, вместо того, чтобы смешивать силу обоих подходов для создания новых возможностей прогнозирования.

До сих пор практически ни одно исследование не пыталось изменить процесс прогнозирования с использованием существующих прогнозов (на основе коэффициентов ставок), чтобы сделать выводы о качествах команд, получить рейтинги команд и, таким образом, внести вклад в анализ эффективности команд. Leitner et al. [11] придерживаются этой стратегии, используя «обратную» симуляцию чемпионата Европы 2008 года, чтобы получить рейтинги команд на основе коэффициентов ставок на турнир. Этот подход особенно проливает свет на разницу между качеством команды и ее вероятностью выиграть турнир (последствия ничьей в турнире).Тем не менее, коэффициенты ставок на отдельные матчи не учитываются при определении рейтинга команды. Хотя прогнозирующее качество ставки шансы часто говорится и обширная информацию, отраженная в ладах можно неоспоримо рассматривать как важное преимущество пари шансов, вопрос о том, как ценных ставках шансов предыдущих матчей для прогнозирования будущих матчей не ставится так далеко.

Это исследование расширяет предыдущие исследования в различных аспектах. Мы представляем новую модель, которая способна объединить преимущества математических подходов с информационным преимуществом ставок.Предполагается, что по дизайну модель не улучшит прогнозы на основе коэффициентов ставок, но она направлена ​​на разработку структуры, которая позволяет нам исследовать переносимость предыдущих прогнозов на будущие прогнозы, построить рейтинг, который улучшает классические методы рейтинга и, таким образом, использовать методы прогнозирования для получить более подробные практические сведения об анализе производительности. Мы подробно рассмотрим вопрос, имеют ли ставки, известные до матча, более высокую ценность для целей прогнозирования, чем результат, известный после матча.Рейтинг, используемый в качестве промежуточного шага модели прогнозирования, можно интерпретировать как обращение процесса прогнозирования, поскольку качество футбольной команды определяется на основе предыдущих прогнозов. Мы используем этот рейтинг, чтобы продемонстрировать улучшения традиционных методов оценки и то, как информация, включенная в коэффициенты ставок, может быть эффективно извлечена для использования в практическом анализе, например по качественному развитию футбольных команд. Более того, мы демонстрируем, как модель ELO-Odds может использоваться для анализа развития качества отдельных команд с течением времени или объяснительной силы таблиц лиг.Наконец, мы демонстрируем отсутствие теоретических основ в отношении моделей рейтинга, которые используют сетевую структуру матчей, применяя результаты матчей к рейтингам не вовлеченных команд.

Метод

Данные

Мы получили данные о матчах за 10 сезонов в четырех наиболее важных европейских футбольных лигах (а именно в английской премьер-лиге, немецкой бундеслиге, испанском дивизионе Primera и итальянской серии A) с сайта http://www.football-data.co .Великобритания.Для каждой лиги все сезоны с 2007/2008 по 2016/2017 считались суммой в общем наборе данных о почти 14 500 домашних футбольных матчах. Кроме того, мы получили данные за 10 сезонов важнейших международных клубных турниров (Лига чемпионов УЕФА и Лига Европы УЕФА) с сайта http://www.oddsportal.com. Для всех сезонов с 2007/2008 по 2016/2017 учитывались матчи, сыгранные между участниками из четырех вышеупомянутых футбольных лиг. В целом, более 450 международных матчей были включены в общую базу данных, содержащую почти 15 000 матчей.

Модели, рассматриваемые в этом документе, основаны на следующих данных для каждого матча: дата матча, команда хозяев, команда гостей, голы хозяев (полное время), голы на выезде (полное время), а также коэффициенты ставок на победу хозяев, ничью и победа на выезде. Чтобы избежать специфики букмекерской конторы и получить наилучшее возможное отражение рынка ставок, все коэффициенты ставок, используемые в анализе, усредняются на основе доступных коэффициентов ставок различных букмекеров. За исключением отдельных случаев, средние коэффициенты ставок основаны на пяти или более букмекерских конторах в международных матчах и 20 или более букмекерских конторах во внутренних матчах.Разница между международными и внутренними совпадениями обусловлена ​​объемом информации и уровнем детализации, доступной в соответствующем источнике данных. Матчи Кальяри — Рома (23.09.12) и Сассуоло — Пескара (28.08.16) были полностью исключены из набора данных, поскольку оба были решены федерацией. Финальные матчи Лиги чемпионов и Лиги Европы были полностью исключены из набора данных, поскольку они проводятся в нейтральном месте. См. Таблицу 1 для получения подробной информации о количестве матчей для каждого сезона и соревнования.

Перевод коэффициентов ставок в вероятности

Коэффициенты ставок

широко используются для получения прогнозов, поскольку они просто переводятся в вероятности и доказали свое качество в большом количестве различных исследований. Если букмекерская маржа не была указана в коэффициентах ставок, обратные коэффициенты ставок для любого возможного исхода матча можно было бы интерпретировать как вероятность его наступления. Чтобы исключить маржу букмекерской конторы из коэффициентов, то есть гарантировать, что производные вероятности в сумме составляют 100%, мы применили наиболее широко используемый подход базовой нормализации (см. [11,24] для более подробного объяснения и S1 File для подробностей о расчет).Такой подход устраняет общую букмекерскую маржу, однако его можно критиковать как упрощающий, поскольку он неявно предполагает, что букмекерская маржа распределяется пропорционально между всеми возможными исходами матча (например, дома, победой и ничьей). Более подробное обсуждение этого вопроса, возможных последствий и альтернативных подходов см. В [25,24]. Из-за достаточно небольшой маржи в нашем наборе данных (средняя букмекерская контора около 1,064, что соответствует теоретической выплате в 94,0%), мы считаем подход базовой нормализации приемлемым упрощением.См. Таблицу 1 и Файл S1 для получения более подробной информации о полях.

Рейтинговые системы

Рейтинговая система ELO — это хорошо известная и широко используемая рейтинговая система, которая изначально была изобретена для использования в шахматах, но была успешно перенесена на оценку футбольных команд (см. [3]). Модель основана на идее расчета ожидаемого результата для каждого матча из текущего рейтинга команд-участниц. После матча известен фактический результат, и рейтинги обоих участников соответственно корректируются.Чем больше разница между фактическим и ожидаемым результатом, тем выше корректировка оценок (и наоборот). В результате для каждой команды получается динамический рейтинг, который со временем корректируется с учетом каждого нового результата матча, который становится наблюдаемым.

ELO-Результат

Пусть H _i и A _i будут рейтингами ELO для домашней и гостевой команд перед матчем. Тогда ожидаемый результат матча где ω — мера домашнего преимущества (в баллах ELO), а c и d — свободно выбираемые параметры, которые влияют на шкалу рейтинга.В рамках этого исследования мы применяем обычный выбор: c = 10 и d = 400.

После матча можно увидеть фактический результат ^H для хозяев поля. Он установлен как a ^H = 1, если победит команда хозяев, a ^H = 0,5 в случае ничьей и a ^H = 0, если команда хозяев проигрывает. Фактический результат для команды гостей, следовательно, составляет a ^A = 1 — a ^H , и рейтинги обеих команд корректируются следующим образом: где k — поправочный коэффициент, который мы выберем при калибровке.Мы называем эту классическую модель ELO ELO-Result. См. [26] и [13,3] для получения дополнительной информации о вычислении классического рейтинга ELO в шахматах и ​​футболе.

ELO-Голы

Данная модификация модели ELO дополнительно учитывает забитые каждой командой голы. Пусть δ — абсолютная разница мячей за матч. Затем параметр k изменяется на

Следовательно, модель может использовать больше информации, чем чистый результат совпадения. Расчет был взят из [16], и модель получила название ELO-Goals.Обратите внимание, что широко известные рейтинги Эло по футболу, опубликованные в Интернете [13,3], также основаны на расчете, включающем цели, однако с использованием немного другого метода расчета.

ELO-Коэффициенты

Несмотря на то, что коэффициенты ставок обладают превосходными предсказательными качествами, они не использовались в качестве основы для составления рейтингов и рейтингов. Удивительно, но еще не оценено, насколько ценны коэффициенты ставок на предыдущие матчи для прогнозирования будущих футбольных матчей.Следующая модель называется ELO-Odds и сочетает в себе методы ELO-рейтинга с информацией, полученной из коэффициентов ставок.

Расчет работает аналогично показанному для ELO-Result, т.е. ожидаемый результат для каждого матча рассчитывается на основе текущего рейтинга его участников. Однако фактический результат заменяется ожидаемым результатом с точки зрения ставок. Пусть p _H , p _D и p _A будут вероятностями домашнего выигрыша, ничьей и выигрыша на выезде, полученными из ставок ставок.Затем фактический результат, используемый в ELO-Result, заменяется на:

Модель направлена ​​на получение доступа к большему количеству информации, чем результаты или цели, путем косвенного получения ее из коэффициентов ставок. В то же время, это резкое ограничение, так как при расчете рейтингов ELO-Odds результаты матча напрямую не используются. Более того, модель использует коэффициенты ставок до матча в качестве меры фактического результата, таким образом, используя только информацию, которая была известна до начала матча, и полностью игнорируя результат, наблюдаемый после матча.

Статистическая база

Чтобы убедиться, что это исследование основано на прочной структуре, мы используем предыдущие исследования и проверенные статистические методы, которые в значительной степени заимствованы у Хваттума и Арнтцена [16]. Для каждой из моделей ELO используется следующий подход: для полного периода данных (10 сезонов, 07 / 08–16 / 17) рейтинг ELO каждой команды рассчитывается и корректируется после каждого матча. Домашнее преимущество ω = 80 используется, как указано в вышеупомянутой статье.В качестве стартового значения каждой команде дается рейтинг в 1000 очков перед первым матчем первого сезона. Чтобы иметь полезную стартовую ценность для команд, получивших повышение в более поздних сезонах, эти команды сохраняют рейтинги команд, вышедших в низшую лигу. Эта процедура имеет два положительных эффекта: во-первых, можно предположить, что повышенные команды в целом слабее, чем средняя команда в лиге. Таким образом, рейтинги вышедших из лиги команд являются более многообещающим показателем качества команды, чем использование среднего стартового значения для повышенных команд.Во-вторых, у него есть приятный побочный эффект: сумма рейтингов остается неизменной в течение всего периода времени и рассчитывается по всем командам, которые в настоящее время участвуют в одной из четырех лиг.

Первые два сезона (07/08 и 08/09) служат исключительно периодом времени для получения полезного начального рейтинга для каждой команды. Для каждого матча следующих трех сезонов (10.09–11.12) определяется разница между рейтингом команды хозяев и рейтингом команды гостей. Эти рейтинговые различия затем принимаются как единственная ковариата модели упорядоченной логит-регрессии.В результате регрессионной модели получаются логистические функции, которые переводят разницу рейтингов в вероятности победы на своем поле, вничью и на выезде. Для каждого матча последних пяти сезонов (13/12/16/17) эти вероятности рассчитываются и формируют прогнозы матчей. Наконец, прогнозы анализируются с использованием информационных потерь L _i (определение см. В [27]) в качестве меры качества прогнозирования. Обратите внимание, что минимизация информационных потерь эквивалентна максимизации функции правдоподобия.Чтобы проверить, значительны ли различия в функциях потерь двух моделей, используются парные t-критерии. См. Рис. 1 для графического представления процесса рейтинга, процесса прогнозирования и процесса тестирования.

Результаты

Параметр калибровки

Три модели ELO-Result, ELO-Goals и ELO-Odds требуют калибровки параметров. В то время как ELO-Result и ELO-Odds требуют одного параметра k , ELO-Goals требует двух параметров: k ₀ и λ .В таблице 2 показаны потери информации при выборе различных параметров для результатов ELO, целей ELO и коэффициентов ELO. Информационная потеря для всех трех моделей и различных параметров, кроме того, проиллюстрирована на рис. 2, , рис. 3, и рис. 4. Из результатов мы можем выбрать полезные параметры для моделей (а именно k = 14 для ELO-Result; k ₀ = 4, λ = 1,6 для ELO-Goals и k = 175 для ELO-Odds).

На первый взгляд удивительно, что поправочный коэффициент k более чем в десять раз выше для ELO-Odds, чем для ELO-Result, но этот результат можно объяснить следующим образом: Во-первых, фактические результаты ( a ^H , a ^A ) в ELO-Result может быть 0, 0.5 или 1, естественно, больше отклоняются от ожидаемого результата, чем в ELO-Odds, следовательно, требуется меньший поправочный коэффициент. Во-вторых, фактические результаты в ELO-Result подвержены сильному влиянию случайности. Следовательно, более высокий коэффициент корректировки вызывает слишком сильную адаптацию последних результатов.

В общем, использование результатов для выбора параметров (т. Е. Выбор тех параметров, которые дают наилучшие результаты) вызывает опасность переобучения данных. Однако мы видим, что результаты не очень чувствительны к выбору параметра (ов) по сравнению с чувствительностью результатов к выбору модели (см. Следующий раздел).

Качество прогнозирования

В таблице 3 показаны основные результаты анализа прогнозного качества различных методов прогнозирования. Показано, что коэффициенты ставок имеют наивысшее предсказательное качество, превосходя коэффициенты ELO на очень значительном уровне. ELO-Odds, в свою очередь, значительно превосходит ELO-Goals, в то время как ELO-Goals значительно превосходит ELO-Result. Следовательно, результаты Хваттума и Арнтцена [16] могут быть воспроизведены в отношении коэффициентов ставок, результатов ELO и целей ELO, хотя и с использованием другого набора данных, включая четыре европейских лиги и два международных соревнования.

ELO-Goals превосходит ELO-Result, что подтверждает, что разница мячей в матче содержит больше релевантной информации, чем его результат (победа, ничья, поражение). Это согласуется с аналогичными результатами [28], которые показали, что средняя разница мячей является лучшим показателем качества команды, чем среднее количество очков (оба рассчитываются за несколько матчей).

Поразительный и новый результат — превосходство ELO-Odds над ELO-Goals, что подтверждает, что прогнозы предыдущих матчей действительно полезны для рейтинговых команд и являются ценным источником информации для прогнозирования будущих матчей.Обратите внимание, что этот результат не сильно зависит от выбора параметра k, поскольку ELO-Odds все еще превосходит ELO-Goals на очень значимом уровне (p <0,01) при выборе крайних параметров, таких как k = 30 или k = 400. Даже для таких параметров, как k = 20 или k = 500 ELO-Odds все еще выше, чем ELO-Goals, но разница больше не значительна (см. Таблицу 4).

Фактически, это показывает, что с точки зрения прогнозирования коэффициенты ставок, известные до футбольного матча, содержат больше информации, чем результат, известный после матча.Проще говоря, просмотр коэффициентов ставок до матча дает вам более актуальную информацию о качестве команды и более ценную информацию для анализа производительности, чем последующее изучение результатов. Этот результат может частично быть обусловлен тем фактом, что результат матча является реализацией лежащего в основе распределения вероятностей, в то время как коэффициенты ставок представляют это распределение вероятностей. Включение других показателей качества, связанных с матчем (помимо результатов и голов), таких как ожидаемое количество голов, рассчитанное на основе статистики матча после матча, может служить основой для полезного дополнительного рейтинга ELO.К сожалению, для этого потребуется либо общедоступный источник ожидаемых целей, охватывающий всю базу данных, либо базу данных, включающую исчерпывающую статистику матчей, чтобы рассчитать собственные показатели ожидаемых целей.

По замыслу, мы не можем ожидать, что модель ELO-Odds обеспечит лучшие прогнозы, чем сами коэффициенты ставок, поскольку они являются единственным источником информации для модели. Тем не менее, стоит оценить, почему существует такой явный разрыв в прогностических качествах. Обратите внимание, что, хотя в качестве источника информации используются коэффициенты ставок, модель ELO-Odds на сегодняшний день использует меньше информации, чем коэффициенты ставок.Он может только извлекать информацию о команде из коэффициентов ставок и объединять их в рейтингах. Мотивационные аспекты одного матча или любая соответствующая информация (например, травмы или составы команд), которая стала доступной между двумя матчами, не будут отражены в коэффициентах ELO. Более того, фактический результат предыдущего матча не отражается в ELO-Odds, хотя он, безусловно, влияет на коэффициенты ставок. Наконец, модель упорядоченной логит-регрессии, использующая разницу ELO в качестве единственной ковариаты, может быть ограничивающим фактором, поэтому даже точный рейтинг не обязательно ведет к точному прогнозу.

Анализ оценок отдельных команд

Один из важных аспектов этого исследования — пролить свет на точные (прогнозирующие) рейтинги команд, которые обычно используются в качестве промежуточного результата моделей прогнозирования. Коэффициенты ставок на матч можно рассматривать как рыночную оценку качества участия обеих команд. Однако непросто получить количественный рейтинг для каждой команды на основе коэффициентов ставок на различные матчи. Используя коэффициенты ставок в качестве входных данных для расчета ELO в ELO-Odds, мы сделали информацию, включенную в коэффициенты ставок, видимой с точки зрения рейтинга команды.Результаты предыдущего раздела уже показали, что ELO-Odds в целом дает превосходную оценку качества команды. Мы хотели бы проиллюстрировать это двумя замечательными примерами. Конечно, эти примеры нельзя рассматривать как доказательство превосходства ELO-Odds, но они могут быть полезны для иллюстрации различий в оценке качества и того, как их можно использовать для понимания качественного развития команд.

Перед тем, как сравнивать коэффициенты ELO с рейтингами, основанными на результатах или целях, нам необходимо убедиться, что различные показатели ELO вообще сопоставимы.Обратите внимание, что из-за построения расчета ELO очки, набранные одной командой, одинаково теряются другой командой. Таким образом, сумма очков для всех команд в нашей базе данных остается неизменной на протяжении всего периода исследования. В результате рейтинги сопоставимы по размеру, и есть возможность сравнивать оценку качества команд (в баллах ELO) по разным моделям. В частности, становится возможным анализировать различия между ELO-Odds и ELO-Result на уровне команды и, как следствие, получать более подробные сведения о развитии качества и производительности каждой футбольной команды.

На рис. 5 показаны рейтинги немецкой команды «Боруссия Дортмунд» в сезонах 2013/2014 и 2014/2015 (период с августа 2013 г. по май 2015 г.). Представлены как результаты ELO ( k = 14), так и коэффициенты ELO ( k = 175). Будучи одной из лучших команд в предыдущих сезонах, «Дортмунд» также успешно финишировал под номером 2 ^и в сезоне 2013/2014. Несмотря на небольшие отклонения (особенно в начале сезона), рейтинги ELO-Result и ELO-Odds в основном совпадают, и в конце сезона практически никакой разницы в рейтингах нет.В феврале 2015 года — после полугодовых массово неудачных результатов — «Дортмунд» оказался на последней позиции в турнирной таблице. Следовательно, ELO-Result показывает резкое снижение рейтинга почти на 100 пунктов. Удивительно, но ELO-Odds долгое время практически не реагирует на неудачный период, доказывая, что рыночная оценка качества команды изменилась слабо. Последующее развитие событий может быть истолковано как подтверждение этого суждения, поскольку «Дортмунд» успешно играл оставшуюся часть сезона и финишировал 2 и 3 в следующих двух сезонах.

На рис. 6 показаны рейтинги английской команды «Лестер Сити» в сезонах 2014/2015 и 2015/2016 (период с августа 2014 г. по май 2016 г.). В сезоне 2014/2015 «Лестер» финишировал 14 ^-й -й командой. На протяжении всего сезона ELO-Odds заметно выше, чем ELO-Results. В конце сезона 2014/2015 разница между двумя рейтингами составляет примерно 50 очков, что указывает на то, что рынок однозначно оценил команду выше, чем показанные фактические результаты.В сезоне 2015/2016 «Лестер» выиграл Премьер-лигу, что стало одним из самых выдающихся успехов в ассоциативном футболе последнего года. За это время ELO-Result резко возрастает, прибавляя примерно 130 очков к рейтингу Лестера, тогда как увеличение ELO-Odds заметно слабее (примерно 60 очков). Как и в предыдущем примере (но в противоположном направлении), успешные результаты лишь частично отразились на рыночной оценке качества команды. В следующем сезоне «Лестер» финишировал 12 ^-м , что снова больше соответствует осторожному рыночному суждению, чем рейтингу, основанному на результатах.

В свете результатов этого исследования эти примеры показывают эффективное использование рейтинга ставок на основе коэффициентов для получения практического представления о качестве футбольных команд. Более того, они убедительно показывают, что результаты футбола кажутся очень одномерными и, следовательно, недостаточным отражением качества команды. Этот результат согласуется с данными Heuer et al. [29], которые описывают «забивание голов» как «в высшей степени случайный процесс». Это основная причина использования трудно поддающихся определению, но ценных критериев, таких как шансы на достижение целей, для оценки качества команды [30].Более того, это дает начало идее расчета расширенных ключевых показателей эффективности с использованием данных о позициях по футбольным матчам [31,32].

Следует признать, что эти два примера относятся к очень особым ситуациям и были явно выбраны для того, чтобы проиллюстрировать различия в рейтингах. Более того, обе ситуации обсуждались очень кратко, без учета таких событий, как объявление тренером «Дортмунда» об уходе из клуба в течение сезона или возможные психологические и мотивационные эффекты, мешающие выступлению «Лестера» после неожиданного чемпионата.

Анализ рейтинговых таблиц

В таблице 5 показана финальная таблица лиг за сезон 2013/2014 в испанском дивизионе Примера (слева). Принято считать, что после 38 матчей команды достаточно хорошо упорядочены в зависимости от их основного качества на протяжении всего сезона. Для сравнения команды были отсортированы по среднему рейтингу ELO-Odds в течение сезона и представлены в правой части таблицы. Между обоими рейтингами есть сильное сходство, но есть и несколько заметных расхождений.Атлетико Мадрид выиграл титул, хотя явно занял третье место на рынке ставок после ФК Барселона и Реал Мадрид. Учитывая выдающуюся роль ФК «Барселона» и «Реал Мадрид», этот результат может быть неудивительным и будет соответствовать мнению многих футбольных экспертов, тренеров и официальных лиц того времени. Интереснее разногласия относительно менее успешных команд. Согласно рыночной оценке, Леванте UD был худшей командой в лиге в этом сезоне, хотя и занял 10 ^{-е место} в таблице лиги.В отличие от этого, «Бетис Севилья» занимала по рынку 11 ^{-е место} , но фактически была понижена в конце сезона.

Это сравнение дает ценную информацию о разнице между результатами и рыночной оценкой команд. Конечно, у нас нет полного представления о точных механизмах анализа результатов в профессиональных футбольных клубах. Однако со стороны и после подробного освещения в СМИ кажется, что результаты — безусловно, самая важная основа для принятия решений.Исходя из этого исследования, официальные лица клуба должны уделять больше внимания тщательному анализу результатов деятельности, оценивая различные источники информации, а не только смотреть на результаты при оценке работы игроков и тренеров.

Возврат ставок

При исследовании количественной модели прогнозирования футбольных матчей общий подход состоит в том, чтобы изучить финансовую выгоду модели путем тестирования различных стратегий ставок и расчета прибыли от ставок.В целях полноты и сопоставимости с другими исследованиями, доходность ставок для различных моделей ELO была рассчитана и может быть найдена в файле S1. Однако мы хотели бы отметить, что получение положительной прибыли от ставок не может быть приравнено к более высокому качеству прогнозирования базовой модели, измеряемому статистическими методами. Наивная модель присвоения 100% вероятности выигрыша каждой гостевой команде принесла бы положительный возврат ставок, если бы вероятность выигрыша на выезде, как правило, недооценивалась в коэффициентах ставок.Однако ее, конечно же, нельзя рассматривать как ценную модель вероятностного прогнозирования. Этот пример показывает, что поиск прибыльных стратегий ставок и поиск точных моделей прогнозирования — несколько разные задачи.

Кроме того, ELO-Odds предназначен для соединения преимуществ ставок с коэффициентами и математических моделей путем извлечения информации из коэффициентов ставок и использования их в математических моделях. Следовательно, было бы — по замыслу — неразумно ожидать систематического положительного дохода от такой модели.Исходя из этих причин, основное внимание в данном исследовании уделяется оценке прогнозирующего качества модели прогнозирования с точки зрения статистических показателей и ее преимуществ в плане предоставления информации для анализа производительности.

Обсуждение

Хотя предсказательная сила коэффициентов ставок широко признана [23,11], коэффициенты ставок не использовались в качестве основы для создания рейтингов и рейтингов. Было приложено много усилий для разработки математических моделей, чтобы найти прибыльные стратегии ставок, и, таким образом, превзошли на рынке ставок [1,20,16].Напротив, мы придерживаемся стратегии использования коэффициентов ставок в качестве источника информации вместо того, чтобы пытаться превзойти их. Как показывают результаты, это многообещающий подход в попытке извлечь релевантную информацию, которую иначе вряд ли можно было бы использовать в математических моделях.

Мы могли успешно перенести предыдущие результаты, касающиеся рейтингов ELO в ассоциативном футболе [16], в другой набор данных, включая как внутренние, так и международные матчи. Эту возможность передачи результатов не следует воспринимать как нечто само собой разумеющееся, поскольку структура данных сильно зависит от выбора команд и соревнований.Используемый здесь набор данных характеризуется полными наборами матчей внутри лиг и, в связи с этим, лишь несколькими перекрестными ссылками (то есть международными матчами) между лигами. См. Рис. 7 для упрощенной иллюстрации базы данных в виде сети команд (узлов) и совпадений (ребер). Обратите внимание, что для целей презентации демонстрируется поясняющий пример, а не полная база данных. В вышеупомянутом исследовании отсутствовали международные матчи и разные страны, но в том числе более низкие лиги.Иная ситуация складывается с относительно редко играющими сборными. Такие турниры, как чемпионат мира по футболу, проводятся раз в четыре года и проводятся в виде групповых этапов и матчей на выбывание. В дальнейших матчах континентальных чемпионатов или квалификаций отсутствуют матчи с соперниками с разных континентов. В других видах спорта или сопоставимых контекстах (например, в социальных сетях) структура снова может быть совершенно иной.

Для наборов данных, подобных тому, который использовался в этом исследовании, система рейтингов ELO может быть не оптимальным подходом, поскольку она не предназначена для косвенного сравнения.Каждый матч напрямую влияет на рейтинг обоих участников и, таким образом, может косвенно влиять на будущий рейтинг других команд. Однако матч никогда не влияет напрямую на рейтинг не участвующей команды. Мы ожидаем ощутимых преимуществ, если будем рассматривать команды и матчи как единую сеть и использовать эту структуру для будущих рейтинговых подходов. Можно предположить, что это приведет к сокращению периода времени для получения полезных начальных оценок и более точных оценок качества, особенно для команд, не участвующих в перекрестных ссылках (т.е. участвуя в международных соревнованиях) вообще.

До сих пор в американском колледже футбола было сделано лишь несколько попыток использовать сетевую структуру [33] или явно включить косвенное сравнение [34]. Можно утверждать, что другие методы, такие как рейтинг Мэсси (см. [35] для введения), неявно используют преимущества сетевой структуры. Однако отсутствует общая теория и теоретическая база, которая исследует лучшие методы оценки для различных типов сетевых структур.

Еще один аспект усложняет оценку методов оценки и прогнозирования. Качество модели рейтинга и прогнозирования, такой как ELO-Odds, зависит как от ее способности оценивать рейтинги команды, так и от ее способности прогнозировать результаты с учетом точных оценок. Поскольку на результаты матча влияют случайные факторы, истинное качество команды никогда не известно и не наблюдается напрямую, поэтому качество рейтинга можно проверить только косвенно. Более того, можно предположить, что истинное качество команды со временем будет меняться.В связи с этим трудно доказать, какой аспект модели несет ответственность за достижение или недостижение определенного качества прогнозирования.

Чтобы лучше понять качество рейтинговых моделей, будет полезно провести дальнейшие исследования, используя более теоретическую основу. Это может быть достигнуто путем построения теоретических наборов данных, включая известные качества команды (истинные оценки) и смоделированные данные для наблюдаемых результатов, применения рейтинговых моделей к этому набору данных и последующего сравнения вычисленных оценок с истинными оценками.

ELO-Odds предоставляет убедительные доказательства полезности включения экспертных оценок в модели количественного прогнозирования спортивных событий, чтобы извлечь выгоду из мудрости толпы. Дополнительное свидетельство силы экспертных оценок можно найти у Петерса [20], где коллективные суждения о рыночной стоимости футболистов с веб-сайта успешно используются в задачах прогнозирования. Более того, недавно исследователи начали попытки извлечь мудрость толпы из данных социальных сетей. Пример, направленный на прогнозирование футбола, можно найти в Brown et al.[36], где данные Twitter используются для обнаружения неправильного определения ставок в реальном времени на бирже ставок Betfair.

Заключение

В рамках этого исследования мы использовали коэффициенты ставок как очень ценный инструмент при обработке доступной информации и прогнозировании спортивных событий. Сами коэффициенты ставок являются мерой ожидаемого успеха в следующем матче. Используя наш подход, мы можем напрямую сопоставить эти ожидания рынка с количественным рейтингом каждой команды, то есть показателем качества команды.Этот показатель оказывается лучше результатов или целей при использовании в рамках модели прогнозирования ELO. Мы не оценивали детально различия между коэффициентами ELO-Odds и самими коэффициентами ставок. Будущие исследования, посвященные аспектам, связанным с матчем (например, мотивационным аспектам, составу и т. Д.), Могут помочь найти и получить представление о факторах, которые влияют на коэффициенты ставок в матче, но не связаны с общим качеством команды. В отличие от предыдущих исследований, мы подчеркнули, что рейтинговые методы и модели прогнозирования могут помочь понять основные процессы в спорте и что существует тесная связь между прогнозами и анализом результатов.

Настоящее исследование является еще одним доказательством того, что результаты и цели не являются достаточной информационной базой для рейтинга футбольных команд и прогнозирования результатов футбольных матчей. Мнение экспертов может содержать очень ценную информацию для прогнозирования, будущие рейтинги и модели прогнозирования должны стать более открытыми, чтобы включать источники мудрости толпы в математические подходы. Во времена социальных сетей и онлайн-общения появились и будут появляться новые возможности. Огромные наборы данных из социальных сетей (например,грамм. Данные Twitter) или поисковые системы (например, поисковые запросы Google) только начали изучаться в научном сообществе и представляют собой сложный, но очень многообещающий подход для использования в рейтинге и прогнозировании. Из-за отсутствия альтернативы в спортивных научных исследованиях регулярно используются победы / поражения, количество голов или позиции в таблице в качестве меры, позволяющей различать более сильные и более слабые футбольные команды. Что касается методов и результатов, показанных в этом исследовании, оценка, основанная на коэффициентах ставок, была бы более подходящей, чем вышеупомянутые меры, основанные на результатах, головах или таблицах лиг.Это можно было бы адаптировать в будущих исследованиях, воспользовавшись рейтингом ELO-Odds как улучшенным методом оценки командных качеств.

Ссылки

1. 1. Диксон М.Дж., Коулз С.Г. «(1997) Моделирование результатов футбольных ассоциаций и неэффективности на рынке ставок на футбол. Журнал Королевского статистического общества: серия C (Прикладная статистика) (46.2): ​​265–280.
2. 2. Штрумбель Э., Врачар П. (2012) Моделирование баскетбольного матча с помощью однородной марковской модели и прогнозирование результата.Международный журнал прогнозирования 28 (2): 532–542.
3. 3. Lasek J, Szlávik Z, Bhulai S (2013) Прогностическая сила рейтинговых систем в ассоциативном футболе. IJAPR 1 (1): 27.
4. 4. Barrow D, Drayer I, Elliott P, Gaut G, Osting B (2013) Рейтинговые рейтинги. Эмпирическое сравнение предсказательной силы методов спортивного ранжирования. Журнал количественного анализа в спорте 9 (2).
5. 5. Karlis D, Ntzoufras I (2003) Анализ спортивных данных с использованием двумерных моделей Пуассона.J Royal Statistical Soc D 52 (3): 381–393.
6. 6. Ньютон П.К., Аслам К. (2009) Теннис Монте-Карло. Стохастическая модель цепи Маркова. Журнал количественного анализа в спорте 5 (3).
7. 7. Андерссон П., Эдман Дж., Экман М. (2005) Прогнозирование чемпионата мира по футболу 2002 года. Производительность и доверие экспертов и неспециалистов. Международный журнал прогнозирования 21 (3): 565–576.
8. 8. Spann M, Skiera B (2009) Прогнозирование спорта. Сравнение точности прогнозов предсказаний рынков, коэффициентов ставок и типстеров.Журнал прогнозирования 28 (1): 55–72.
9. 9. Андерссон П., Меммерт Д., Попович Э. (2009) Прогнозирование результатов чемпионата мира по футболу 2006 года по футболу. Эффективность и уверенность игроков и непрофессионалов. Психология спорта и физических упражнений 10 (1): 116–123.
10. 10. Макхейл И., Мортон А. (2011) Модель типа Брэдли-Терри для прогнозирования результатов теннисных матчей. Международный журнал прогнозирования 27 (2): 619–630.
11. 11. Leitner C, Zeileis A, Hornik K (2010) Прогнозирование спортивных турниров по рейтингам (вероятных) способностей.Сравнение с ЕВРО-2008. Международный журнал прогнозирования 26 (3): 471–481.
12. 12. Булье Б.Л., Стеклер Х.О. (1999) Хорошие прогнозы для спортивных посевов. Оценка. Международный журнал прогнозирования 15 (1): 83–91.
13. 13. Мировой футбольный рейтинг Эло. Доступно по адресу: http://www.eloratings.net/. По состоянию на 10 ноября 2017 г.
14. 14. Ковальчик С.А. (2016) В поисках КОЗЫ тенниса предсказания побед. Журнал количественного анализа в спорте 12 (3): 311.
15. 15. Ryall R, Bedford A (2010) Оптимизированная рейтинговая модель для прогнозирования футбола по Австралийским правилам. Международный журнал прогнозирования 26 (3): 511–517.
16. 16. Hvattum LM, Arntzen H (2010) Использование рейтингов ELO для прогнозирования результатов матчей в ассоциативном футболе. Международный журнал прогнозирования 26 (3): 460–470.
17. 17. Годдард Дж. (2005) Регрессионные модели для прогнозирования целей и результатов матчей в ассоциативном футболе. Международный журнал прогнозирования 21 (2): 331–340.
18. 18. Вундерлих Ф., Меммерт Д. (2016) Анализ прогнозных качеств ставок и мирового рейтинга ФИФА. Данные чемпионатов мира по футболу 2006, 2010 и 2014 годов. Журнал спортивных наук 34 (24): 2176–2184. pmid: 27686243
19. 19. Оттавиани С. (2008) Предвзятость в пользу избранного: обзор основных объяснений. Справочник по спортивным и лотерейным рынкам, 83–101.
20. 20. Peeters T (2018) Проверка мудрости толпы на местах.Оценка Transfermarkt и результаты международных футбольных матчей. Международный журнал прогнозирования 34 (1): 17–29.
21. 21. Koopman SJ, Lit R (2015) Динамическая двумерная модель Пуассона для анализа и прогнозирования результатов матчей в английской Премьер-лиге. Журнал Королевского статистического общества: серия A (Статистика в обществе), 178 (1): 167–186.
22. 22. Константину AC, Фентон NE, Нил М (2012) пи-футбол. Модель байесовской сети для прогнозирования результатов футбольных матчей Ассоциации.Системы, основанные на знаниях 36: 322–339.
23. 23. Форрест Д., Годдард Дж., Симмонс Р. (2005) Теоретики-прогнозисты. Случай английского футбола. Международный журнал прогнозирования 21 (3): 551–564.
24. 24. Штрумбель Э. (2014) Комментарий о предвзятости вероятностей, выведенных из коэффициентов ставок, и их использовании при измерении неопределенности результатов. Журнал экономики спорта 17 (1): 12–26.
25. 25. Штрумбель Э. (2014) Об определении вероятностных прогнозов на основе коэффициентов ставок.Международный журнал прогнозирования 30 (4): 934–943.
26. 26. Glickman ME, Jones AC (1999) Рейтинг шахматной рейтинговой системы. Шанс 12 (2): 21–28.
27. 27. Виттен И.Х., Пал CJ, Франк Э., Холл Массачусетс (2017) Интеллектуальный анализ данных. Практические инструменты и методы машинного обучения. Кембридж, Массачусетс: Морган Кауфманн.
28. 28. Heuer A, Rubner O (2009) Фитнес, шанс и мифы. Объективный взгляд на результаты футбола. Евро. Phys. J. B 67 (3): 445–458.
29. 29.Heuer A, Müller C, Rubner O (2010) Футбол. Забивание голов — это предсказуемый пуассоновский процесс. Europhys. Lett. 89 (3): 38007.
30. 30. Heuer A, Rubner O (2012) К идеальному предсказанию футбольных матчей. 7 п.
31. 31. Рейн Р., Раабе Д., Меммерт Д. (2017) «Какой пас лучше?» Новые подходы к оценке эффективности передач в элитном футболе. Наука о движении человека 55: 172–181. pmid: 28837900
32. 32. Перл Дж., Меммерт Д. (2017) Пилотное исследование успеха в атаке в футболе на основе использования пространства и контроля мяча — ключевые показатели эффективности и ключ к пониманию динамики игры.Международный журнал компьютерных наук в спорте 16 (1): 12.
33. 33. Park J, Newman MEJ (2005) Сетевая рейтинговая система для американского американского футбола. Журнал статистической механики: теория и эксперимент, 2005 (10), P10014
34. 34. Wigness MB, Williams CC, Rowell MJ (2010) Новый итерационный метод для ранжирования футбольных команд колледжей. Журнал количественного анализа в спорте 6 (2).
35. 35. Гликман М, Стерн Х (2017) Оценка силы команды в НФЛ.Справочник по статистическим методам и анализу в спорте.
36. 36. Brown A, Rambaccussing D, Reade JJ, Rossi G (2017) Прогнозирование с помощью социальных сетей: свидетельства из твитов о футбольных матчах. Экономический справочник 20 (3): 1363.

Спортивная аналитика | Рост, тенденции и прогнозы (2020

Обзор рынка

Самый быстрорастущий рынок:

Ближний Восток и Африка

Крупнейший рынок:

Северная Америка

Обзор рынка

Рынок спортивной аналитики был оценен в 1 доллар США.05 млрд в 2020 году и, как ожидается, к 2026 году достигнет 5,11 млрд долларов США и будет расти со среднегодовым темпом роста 30,13% в течение прогнозируемого периода (2021-2026). Спортивная аналитика предлагает инструменты для оценки физической подготовки игроков и производительности команды, конкурентного анализа, социальных сетей и бизнес-анализа, а также других важных функций. Это привело к разработке сложных структур для вычисления чисел для прогнозирования предыдущих результатов, рекордов побед и поражений и истории оппонентов для определения исхода будущего спортивного события.

• В связи с растущим спросом на мониторинг и отслеживание данных игроков, количество носимых устройств в спортивной индустрии увеличивается.Следовательно, создается значительный объем данных, относящихся к игрокам и команде, которые используются для получения информации об эффективности игроков и переменных физической подготовки, таких как сердцебиение, скорость и ускорение.
• С ростом количества решений для оценки состояния здоровья, основанных на фитнес-браслетах и ​​других носимых устройствах, резко увеличился объем подлежащих анализу данных. Кроме того, ожидается, что доступность экономичных и высокопроизводительных вычислительных решений и повышенный спрос на аналитику сложных потоковых данных будут способствовать росту изучаемого рынка.
• Однако пандемия COVID-19, вероятно, помешает росту доходов исследуемого рынка, в основном из-за замедления роста спортивной индустрии, которая является основным драйвером рынка. Для защиты здоровья спортсменов и спортсменов большинство крупных спортивных мероприятий на международном, региональном и национальном уровнях были отменены или отложены — от марафонов до футбольных турниров, чемпионатов по легкой атлетике до баскетбольных игр, от гандбола до хоккея с шайбой, регби и других.

Объем отчета

Спортивная аналитика — это управление систематизированными историческими данными, применение прогнозных аналитических моделей, использующих эти данные, и использование информационных систем для обновления информации для лиц, принимающих решения, и позволяющих им помогать своим организациям в получении прибыли. конкурентное преимущество на игровом поле.

Американский

Спорт
		Футбол
		Крикет
		Хоккей
		Баскетбол
	0003
9000
География
		Северная Америка
		Европа
		Азиатско-Тихоокеанский регион
		Южная Америка
	Отчет по Ближнему Востоку и Африке 9000 ваши требования.Кликните сюда. Ключевые тенденции рынка Футбольные аккаунты занимают наибольшую долю на рынке спортивной аналитики Футбол сам по себе занимает наибольшую долю на рынке спортивной аналитики благодаря увеличению посещаемости футбольных лиг, таких как Лига чемпионов УЕФА, MLS , EPL и ISL. По данным weltfussball, лига Бундеслиги (Германия) в 2019 году засвидетельствовала 42,7 тысячи зрителей. Кроме того, сотрудничество команд и клубов с аналитическими компаниями является важной тенденцией на рынке.Например, многие футбольные лиги и клубы сотрудничают с Opta, ведущим поставщиком данных о футбольном спорте. Аналитика Opta может определять каждое действие игрока в определенной зоне на поле, независимо от того, есть ли у игрока мяч или нет. В конечном итоге ожидается, что растущая конкуренция, потребность в улучшенном процессе принятия решений для получения преимущества над своими конкурентами и необходимость реализации стратегии для матчей на поле, а также наличие билетов и влияние социальных сетей с нуля, как ожидается, увеличатся. внедрение аналитики на этих рынках. Чтобы понять основные тенденции, загрузите образец отчета Изменение динамики спорта и внедрение технологий стимулируют спортивную аналитику в Северной Америке Изменяющаяся рыночная среда и более высокие темпы внедрения технологий в регионе увеличивают использование решений спортивной аналитики в Северная Америка. Поскольку организации сосредотачиваются на сокращении затрат на обслуживание и обновление, спрос на программное обеспечение, предоставляемое в облаке, возрастает, поскольку облачные решения предлагают такие преимущества, как низкая стоимость, быстрая масштабируемость, легкий доступ и бесперебойное обслуживание. Лиги являются основными пользователями решений для спортивной аналитики, бейсбольные и баскетбольные лиги имеют самый высокий уровень внедрения этих решений, особенно для отбора игроков. В последнее время несколько хоккейных клубов начали инвестировать в аналитику, и американский футбол остается влиятельным рынком. Суперклубы известны своей выдающейся историей успеха, которая повысила ценность их бренда, базу поклонников, привела к привлечению звездных игроков со всего региона и, таким образом, привела к инвестициям и спонсорству.Эти элитные клубы рассматривают аналитику как новый рубеж футбола. Кроме того, растущая конкуренция, необходимость улучшить процесс принятия решений, чтобы получить преимущество над конкурентами, необходимость в реализации стратегии и влияние социальных сетей ускорили распространение аналитики в геометрической прогрессии. Патриоты Новой Англии используют подход к удержанию держателей абонементов, основанный на различных поведенческих показателях. Например, их модели включают такие переменные, как посещаемость игр, закупки командных товаров, посещение специальных мероприятий для владельцев сезонных билетов и посещение концертов или футбольных матчей на стадионе Gillette. Чтобы понять географические тенденции, загрузите образец отчета. Конкурентная среда Рынок спортивной аналитики немного консолидирован и состоит из основных игроков, которые имеют сравнительно лучшее присутствие на рынке. Что касается рыночной доли, то в настоящее время на рынке доминируют несколько крупных игроков. Эти крупные игроки, занимающие заметную долю на рынке, сосредоточены на расширении своей клиентской базы в зарубежных странах. Эти компании используют стратегические совместные инициативы для увеличения своей доли рынка и повышения своей прибыльности.Компании, работающие на рынке, также приобретают стартапы, занимающиеся рыночными технологиями спортивной аналитики, чтобы усилить свои продуктовые возможности. Июнь 2020 г. — гамбургский стартап Bepro, платформа для спортивного анализа нового поколения, объявил о выделении дополнительных 8,8 млн евро. Стартап будет использовать средства от Altos Ventures, Softbank Ventures, Saehan Ventures, Spring camp и Miraeasset Ventures для развития своих футбольных технологий и международного расширения. Вы также можете приобрести части этого отчета. Хотите ознакомиться с прайс-листом по разделам? Получить разбивку цен сейчас Оглавление 1. ВВЕДЕНИЕ 1.1 Результаты исследования 1.2 Предположения исследования 1.3 Объем исследования МЕТОДОЛОГИЯ 3. РЕЗЮМЕ 4.ИНФОРМАЦИЯ О РЫНКЕ 4.1 Обзор рынка 4.2 Привлекательность отрасли — анализ пяти сил Портера 4.2.1 Торговая сила поставщиков 4.2.2 Торговая позиция потребителей 4.2.3 Угроза новых участников 4.2.4 Интенсивность конкурентного соперничества 4.2.5 Угроза замещающих продуктов 4.3 Обзор технологий 5. Динамика рынка 5.1 Движущие силы рынка 5.2 Ограничения рынка 6. РЫНОЧНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ Футбол 6.1.2 Крикет 6.1.3 Хоккей 6.1.4 Баскетбол 6.1.5 Американский футбол 6.1.6 Прочие виды спорта 6.2 География 6.2.1 Северная Америка 6.2.2 Европа 6.2.3 Азиатско-Тихоокеанский регион 6.2.4 Южная Америка 6.2.5 Ближний Восток и Африка 7. КОНКУРЕНТНЫЙ ЛАНДШАФТ 7.1 Профили компаний 7.1.1 IBM Corporation 7.1.2 SAP SE 7.1.3 SAS Institute Inc. 7.1.4 Opta Sports 7.1.5 Trumedia Networks 7.1.6 Oracle Corporation 7.1.7 Tableau Software Inc. 7.1.8 Stats LLC 7.1.9 Catapult Group International Ltd 7.1.10 Sportsradar AG 7.1.11 Развивающиеся компании * Список неполный 8.ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АНАЛИЗ 9. БУДУЩЕЕ РЫНКА 80% наших клиентов ищут отчеты, сделанные на заказ. Как вы хотите, чтобы мы адаптировали вашу? Связанные отчеты Мисс спорт? Вы всегда можете сделать ставку на прогноз погоды. Любители спорта на этой неделе, вероятно, скучают по спорту больше, чем обычно. На этой неделе, конечно же, обычно проходят первые раунды мужского баскетбольного турнира NCAA, который является одним из крупнейших спортивных событий Америки каждый год. Но турнир NCAA и практически все профессиональные спортивные лиги по всему миру были вынуждены приостановить игру из-за коронавируса. Это означает потерю игр и всех связанных с ними ставок (и скобок). Однако если вы все еще хотите сделать выбор, есть новый способ сделать это, хотя этот метод требует немного другого набора навыков, чем выбор победителей и проигравших в спортивной игре: ставки на прогнозы погоды. Канадский сайт спортивных азартных игр Bovada теперь принимает онлайн-ставки на прогнозы погоды, в первую очередь на прогнозы температуры.Например, вы можете сделать ставку на высокую и / или низкую температуру в Чикаго или Нью-Йорке, среди нескольких других городов. В то время как ставки на погоду для Денвера недоступны на Bovada, энтузиасты погоды — или любители погоды — могут попробовать свои силы в прогнозировании с метеорологами и букмекерами. Другие веб-сайты и приложения, такие как ежедневное фэнтезийное приложение Weather Battle, также предлагают различные формы ставок на погоду. Weather Battle позволяет вам выбрать несколько американских городов, включая Денвер, и определить, например, в каких из них может быть самая жаркая или самая холодная температура в тот день.Цены в этих городах меняются в зависимости от климатологии, времени года и других факторов. «Сейчас безумное время. У нас есть определенный всплеск », — сказал Джон Хаверфилд, метеоролог и вице-президент по продажам Weather Battle, которая на следующей неделе вновь представит платные игры в ответ на недавний всплеск интереса. «В настоящее время не ведется никакого спорта. (Поклонники спорта) ищут что-нибудь забавное, может быть, они найдут наше приложение ». По крайней мере, один инсайдер из Лас-Вегаса скептически оценивает уровень ажиотажа, который азартные игры могут вызвать в долгосрочной перспективе. «Я думаю, что люди сейчас консервативны в отношении своих денег из-за неопределенности того, с чем мы сталкиваемся», — сказал Джей Корнегей, исполнительный вице-президент по операциям Westgate SuperBook. «Большинство людей предпочитают смотреть это как развлечение. Люди наслаждаются взлетами и падениями со своими друзьями. Это большинство игроков ». «С (ставкой на погоду) я не уверен, собираетесь ли вы смотреть на термометр. Не знаю, вызывает ли это достаточный интерес.Будут ли люди делать ставки на это? Да. Но те события, которые показывают по телевидению, намного популярнее. Я не могу представить, чтобы это был вариант ставок, на который можно было бы сделать много ставок ». Однако в ближайшей перспективе отсутствие спорта может создать, по крайней мере, временную возможность для возобладания метеорологической формы азартных игр. «Это действительно интересное время для мира, и действительно интересно наблюдать за всем тем вниманием, которое оно привлекло», — сказал Хаверфилд. «Мы собираемся дать людям возможность играть, и, надеюсь, это поможет развитию нашего приложения.” «Это смесь закоренелых погодных фанатиков, и у нас также есть много игроков в фэнтези-спорт. No related posts. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт