.lwptoc_i{
color: #333;
background: #fafafa;
color: #333;
border: none;
background: #f5f7fa;
margin: 38px 0;
box-shadow: 0px 0px 15px -5px rgb(0 0 0 / 35%);
padding: 10px 20px 35px 20px;
border-radius: 8px;
width: 100%;
}
آیا تاکنون از خود پرسیده اید که چگونه می توان ضرایب زنده در شرط‌بندی فوتبال را محاسبه کرد؟ یکی از روش های رایج برای انجام این کار، استفاده از محاسبات پواسون است. این روش به شما کمک میکند تا تحلیل کنید آیا ضرایب ارائه شده در بازار به درستی رویدادهای جاری در زمین بازی را منعکس می‌کنند یا خیر. برای آشنایی بیشتر با این روش و چگونگی استفاده از آن، ادامه مقاله را مطالعه کنید.
شانس یک تیم برای دستیابی به نتیجه مشخص در طول بازی می تواند با شروع مسابقه تغییر کند. هر چه بازی بیشتر بدون گل باقی بماند، احتمال پایان یافتن آن با نتیجه تساوی افزایش می‌یابد. در طول بازی، عوامل مختلفی وجود دارند که می توانند باعث تغییر ضرایب زنده شوند؛ به عنوان مثال، کارتهای زرد و قرمز تأثیر گذارند. با این حال، بیشترین تأثیر بر تغییر ضرایب زنده به تعداد گل هایی بر می‌گردد که در طول بازی به ثمر می رسد. این عامل است که بیشترین نوسان را در ضرایب ایجاد میکند.
بخوانید: چطور نتیجه تساوی یک بازی فوتبال را پیش بینی کنیم؟
از دیدگاه شرط بندی، افرادی که روی بازی ها شرط بندی می‌کنند باید اطلاعات دقیقی در مورد ضرایب در حال تغییر داشته باشند. با محاسبه این ضرایب، شرط بندان می توانند تشخیص دهند که آیا ضرایب ارائه شده در حین بازی واقع بینانه و دقیق هستند یا خیر. رویکرد پواسون به‌عنوان یک چارچوب پایه‌ای، به تحلیل گران کمک می کند تا بازی ها را از نظر میانگین گل های هر تیم در شرایط خاص بررسی و ارزیابی کنند.
چگونه ضرایب زنده در را در شرط بندی فوتبال محاسبه کنیم؟
شرط بندی زنده در فوتبال به یکی از پرطرفدارترین مدل شرط‌بندی تبدیل شده است، چرا که به شرط‌بندان این امکان را می دهد تا در حین بازی، تصمیمات به روز و دقیق تری برای پیش بینی نتایج بگیرند. محاسبه ضرایب زنده نه تنها نیازمند تحلیل دقیق داده‌های موجود، بلکه وابسته به شرایط و تغییرات لحظه ای بازی است. در این مقاله، قصد داریم به بررسی روش ها و فرایند های مختلف برای محاسبه ضرایب زنده در شرط‌بندی فوتبال بپردازیم.
مفهوم ضرایب زنده
ضرایب زنده یا “Live Odds” به ضرایبی گفته میشود که در حین جریان یک بازی فوتبال تغییر می‌کنند. این ضرایب براساس عملکرد تیم‌ها، اتفاقات روی زمین (مثل گلها، کارتهای زرد و قرمز، تغییرات تاکتیکی و غیره) و پیش بینی‌های آینده تنظیم می شوند. مهم ترین ویژگی ضرایب زنده این است که به صورت پیوسته به روزرسانی می شوند و شرط بندان می‌توانند براساس تغییرات لحظه‌ای، شرط‌های خود را تنظیم کنند.
استفاده از مدل پواسون برای پیش بینی ضرایب زنده
یکی از روش های رایج برای محاسبه ضرایب زنده در فوتبال، مدل پواسون است. این مدل آماری به شرط بندان این امکان را می دهد که بر اساس میانگین گل های هر تیم در شرایط خاص، پیش بینی‌هایی از نتایج احتمالی انجام دهند. برای محاسبه ضرایب زنده با استفاده از مدل پواسون، لازم است که ابتدا میانگین گل های هر تیم در شرایط مشابه بازی های گذشته را محاسبه کرده و سپس این اطلاعات را در قالب یک توزیع آماری به‌روز تحلیل کنید.
برای مثال، بازی بین وستهام و منچستر سیتی که در هفته نهم لیگ برتر ۲۰۱۴ برگزار شد را در نظر بگیرید. با وجود موفقیت های هر دو تیم در سال های اخیر، وستهام حتی با داشتن مزیت میزبانی، از لحاظ رتبه در مقایسه با قهرمان سال گذشته، یعنی منچستر سیتی، موقعیت پایین تری داشت.
میانگین گل های مورد انتظار برای وستهام ۰.۸۵ و برای منچستر سیتی ۱.۹۰ بود. بر اساس مدل پواسون، احتمال پیروزی منچستر سیتی در این بازی ۶۲٪، احتمال برد وستهام ۱۵٪ و احتمال تساوی ۲۳٪ برآورد شد. این احتمالات با ضرایب ارائه شده قبل از شروع بازی همخوانی داشتند.
بخوانید: چگونه گل های مورد انتظار را محاسبه کنیم؟
شرط بندان باید بدانند که با گذشت زمان احتمال گلزنی میتواند بیشتر شود.
شرط بندان باید آگاه باشند که با گذشت زمان، احتمال گلزنی افزایش می‌یابد، زیرا بازیکنان رقیب خسته می شوند و در حالی که مربیان به دنبال گل های بیشتر هستند، ریسک های بازی نیز بالا می‌رود. حدود ۴۵٪ از گلها قبل از پایان نیمه اول به ثمر می رسد و ۵۵٪ از گل ها پس از نیمه دوم زده میشود. این آمار گواهی است بر این که در نیمه دوم بازی احتمال گلزنی بیشتر میشود.
با استفاده از معادله ی زیر که از داده های گلزنی واقعی لیگ برتر گرفته شده میتوان با تناسب بهتری گل های مورد انتظار یک تیم در زمان خاصی از یک بازی را محاسبه کرد.
انتظار برای گل های باقی مانده = انتظار اولیه * نسبت زمان باقی مانده ^ 0.85
بنابراین برای مثال، اگر انتظار اولیه‌ی گلزنی یک تیم برای کل مسابقه برابر با 1 باشد، وقتی نیمی از زمان مسابقه سپری شود، میانگین گل های مورد انتظار برابر است با:
0.55 = ( 0.85 ^ 0.5 ) * 1
بنابراین، بر اساس داده‌ها، ۵۵٪ از انتظار اولیه برای گلزنی در نیمه دوم باقی می ماند. این معادله به ما این امکان را می دهد که برای هر لحظه از بازی، میزان باقی مانده گل های مورد انتظار را محاسبه کنیم. این محاسبات می تواند برای شرط‌بندان در شرط بندی های زنده فوتبال بسیار مفید باشد.
در لحظاتی که هنوز ۲۱ دقیقه از بازی گذشته بود وگلی رد و بدل نشده بود ، همچنین ۸۷٪ از زمان بازی باقی مانده بود و وضعیت بازی همچنان متعادل بود، گل های مورد انتظار برای هر تیم به ترتیب از ۰.۸۵ و ۱.۹ به ۰.۶۹ و ۱.۵۴ کاهش یافت.
اگر این دو ارقام تصحیح شده برای وستهام و منچستر سیتی را در پواسون قرار دهیم، میتوانیم خطوط گل و احتمالات مرتبط با آنها که منجر به برد میزبان، برد مهمان یا تساوی میشوند را تولید کنیم.
تاثیر یک گل در تغییرات ضرایب زنده
گلها به عنوان یکی از بزرگترین عوامل مؤثر بر ضرایب زنده شناخته میشوند. هرگاه یک تیم گل می‌زند، ضرایب در جهت تغییر نتایج و برآورد احتمال برنده شدن آن تیم تغییر می‌کنند. اگر تیمی پیش بیفتد، ضرایب برد آن تیم کاهش پیدا کرده و برای تیم حریف، ضرایب افزایش می‌یابد. بنابراین، توانایی پیش بینی تغییرات این ضرایب به شرط بندان این امکان را میدهد که با تحلیل درست، از موقعیت‌های موجود بهره ببرند.
در مسابقه بین و ستهام و منچستر سیتی، وقتی تا دقیقه ۲۱ گلی به ثمر نرسید، احتمال تساوی از ۰.۲۳ به ۰.۲۶ افزایش یافت، شانس پیروزی منچستر سیتی از ۰.۶۲ به ۰.۵۸ کاهش پیدا کرد، و شانس پیروزی وستهام تقریباً ثابت باقی ماند و در ۰.۱۶ قرار گرفت. پس از اینکه مورگان آمالفیتانو گل زد و وستهام پیش افتاد، این ارقام تغییرات قابل توجهی داشت. اگر تاثیر تغییرات وضعیت بازی را از تحلیل اولیه نادیده بگیریم، احتمالات هر سناریوی گل در ادامه بازی مشابه پیش‌بینی‌های اولیه خواهد بود.
اما اگر وستهام در ۷۰ دقیقه باقی مانده بازی را با تساوی نگه دارد، شانس پیروزی خود را خواهد داشت، چرا که تا آن زمان یک گل زده است. بنابراین، بعد از گذشت ۲۱ دقیقه از بازی و در حالی که نتیجه ۱-۰ به نفع وستهام بود، محاسبات پواسون – با استفاده از انتظارات اولیه گلزنی که حالا کاهش یافته اند – شانس پیروزی تیم میزبان را ۴۲٪ برآورد میکند، در حالی که قبل از زدن گل اول، این شانس تنها ۱۶٪ بود. این تجزیه و تحلیلها نشان می دهند که یک گل می تواند تأثیر قابل توجهی بر نتایج بازی داشته باشد.
بخوانید: تاثیر یک گل در نتیجه مسابقه فوتبال
45% از گلها قبل از نیمه‌ی اول زده میشود و 55% از گل ها بعد از نیمه‌ی اول.
این احتمال جدید برای برد وستهام در واقع ترکیبی است از ۱۶٪ شانس برد این تیم در ۷۴ دقیقه باقی مانده (که حاشیه پیروزی آنها را افزایش می دهد) و ۲۶٪ احتمال تساوی، که در نهایت مزیت کلی فعلی تیم میزبان را همچنان حفظ کرده است.
بنابراین، هر سناریوی زنده به قدرت اولیه‌ی هر تیم، زمان باقی مانده و گل فعلی، و همچنین عوامل دیگری مثل کارتهای قرمر بستگی دارد.
منچستر سیتی با نتیجه ۲-۰ از حریف عقب افتاده بود، به این معنی که تیمی که دو گل عقب است باید در ادامه بازی دقیقاً دو گل بزند تا یک امتیاز کسب کند و برای کسب سه امتیاز باید سه گل یا بیشتر به ثمر برساند. مدل پواسون – با در نظر گرفتن کاهش گل های مورد انتظار – میتواند احتمال وقوع چنین نتیجه ای را محاسبه کند.
با وجود اینکه دیوید سیلوا در دقیقه هفتاد و هفت یک گل زد و بازی را به نتیجه ی 2-1 رساند، اما این گل تاثیر کمی داشت و دقیقا بعد از این گل هنوز هم شانس برد وستهام 70% بود.
اما در مقایسه با تقریباً یک ساعت قبل که تیم آنها گلزنی را آغاز کرده بود، نزدیکی به پیروزی باعث ایجاد تنش بیشتر میان هواداران شد، و این تنش به‌طور مستقیم تأثیر خود را بر مزیت تیم در جدول گلزنی نیز گذاشت.
رویکرد پواسون میتواند برای یک تیم خاص ضرایب در حال تغییر را برآورد کند و به همین دلیل نسبت به نتایج عمومی برتری دارد.
برای مثال، تیم میزبان که پس از ۲۱ دقیقه اولین گل بازی را بزند به طور میانگین ۷۰٪ شانس پیروزی دارد. اما طبق مدل پواسون خالص، شانس پیروزی وستهام در آن لحظه تنها ۴۲٪ برآورد می شود. دلیل این تفاوت این است که این مدل توانایی های مختلف هر دو تیم را نیز در نظر می‌گیرد.
بر اساس داده های واقعی شرط‌بندی در همان روز، شانس پیروزی وستهام بلافاصله پس از گل اول به ۳۵٪ رسید. احتمالاً دلیل این رقم این بود که انتظار می رفت تیم عقب افتاده نیز برای جبران امتیاز خود تلاش کند، علاوه بر این، کارت زردی که وستهام در ابتدای بازی دریافت کرده بود و ممکن بود در ادامه بازی برای آنها مشکل‌ساز شود نیز در این محاسبات در نظر گرفته شده بود.
نمودار بالا محاسبات پواسون را برای کلیه ی نتایج بازی و احتمال ضمنی برد وستهام که بازتابی از ضرایب پیناکل زنده است نشان میدهد.
کارت های زرد و قرمز
اخراج بازیکنان یا دریافت کارت های زرد می تواند تأثیر زیادی بر روند بازی و استراتژی تیم ها داشته باشد. هنگامی که یک بازیکن اخراج میشود یا کارت زرد دریافت می کند، تیم مجبور به تغییر در نحوه بازی و جایگزینی بازیکن میشود. این تغییرات ممکن است باعث کاهش توان دفاعی یا حمله ای تیم شود و به طور کلی میتواند بر شانس پیروزی آن تیم تأثیر بگذارد. از آنجا که کارت های زرد و قرمز می توانند موجب تغییرات مهمی در ترکیب و تاکتیک تیم ها شوند، این رویدادها معمولاً باعث تغییر فوری در ضرایب زنده میشوند.
استفاده از داده بازی های گذشته و الگوریتم تیم ها
الگوریتم ها و مدل های پیش بینی معمولاً بر اساس داده های بازی های گذشته تیم‌ها و عملکرد آنها در شرایط مختلف طراحی می شوند. این داده ها شامل آماری مانند تعداد گل های زده شده، تعداد گل های خورده شده، عملکرد بازیکنان کلیدی و شرایط مختلف بازی مانند میزبانی یا عدم میزبانی است.
به‌عنوان مثال، اگر یک تیم در ۱۰ بازی اخیر خود میانگین ۱.۵ گل در هر بازی به ثمر رسانده باشد، این داده میتواند به عنوان شاخصی برای پیش بینی عملکرد آینده تیم استفاده شود. الگوریتم‌ها با تحلیل این داده‌ها و شبیه سازی سناریو های مختلف، شانس پیروزی، تساوی یا باخت هر تیم را محاسبه می‌کنند. علاوه بر این، این مدل‌ها به‌طور مداوم با دریافت داده‌های جدید و تغییرات در شرایط بازی به روز میشوند تا ضرایب زنده دقیق تری ارائه دهند و بتوانند پیش بینی‌های بهتری را در لحظات مختلف بازی ارائه کنند.
این تجزیه و تحلیلها نشان میدهد که شرط بندان باید از رویکرد پواسون برای محاسبه‌ی ضرایب بازی زنده در طول مسابقه استفاده کنند، و خودشان قضاوت کنند که آیا بازار دقیقا رویدادهای داخل زمین را منعکس میکند یا نه، و مخصوصا وقتی گلی زده شد فرصتهای سودآور را شناسایی کنند.
به منابع شرط بندی سایت فوتبالی برای مشاوره های شرط بندی کارشناسانه بیشتر مراجعه کنید.
ترجمه اختصاصی از فوتبالی