author
Jesuit
  • Cтавок
    4496 / 0
  • Прибыль
    10.36
  • UDI
    1.27
  • ROI
    0.23
Инвесторов: 0
| Free
Подписчиков: 29
author
10.36
Jesuit 22 нояб. 10:32
Crystal Palace - Watford
(O/U) ТБ 2.75, FT
1.505 @ UDI -1.57

22:15 22.11.2023 Football England. League Cup Women.

0.25
0 1
author
10.36
Jesuit 21 нояб. 09:34
Belgium - Spain
(O/U) ТМ 2.5, FT
2.17 @ UDI 3.33

22:00 21.11.2023 Football Europe. UEFA - U21 Euro Championship Qualifiers.

1.17
0 1
author
10.36
Jesuit 21 нояб. 09:33
Japan - Romania
(O/U) ТБ 2.5, FT
1.917 @ UDI -15.92

13:00 21.11.2023 Football World. International - Friendlies U19.

-1.0
0 2
author
10.36
Jesuit 19 нояб. 13:39
Braga - Benfica
(O/U) ТБ 2.5, FT
1.657 @ UDI 2.47

14:00 19.11.2023 Football Portugal. 1st Division Women.

-1.0
0 1
author
10.36
Jesuit 19 нояб. 13:37
Pomigliano - Napoli
(O/U) ТБ 2.5, FT
1.892 @ UDI -7.25

20:00 19.11.2023 Tennis Italy. Serie A Women.

0.89
0 2
author
10.36
Jesuit 19 нояб. 06:12
Paris FC - Bordeaux
(O/U) ТБ 2.5, FT
1.49 @ UDI 0.68

23:00 19.11.2023 Football France. Feminine Division 1.

-1.0
0 1
author
10.36
Jesuit 19 нояб. 06:12
Volos - Panserraikos
(O/U) ТБ 2.5, FT
1.552 @ UDI 5.79

16:00 19.11.2023 Football Greece. Super League U19.

-1.0
0 1
author
10.36
Jesuit 19 нояб. 06:10
Citizen AA - Hoi King
(O/U) ТМ 3.5, FT
1.598 @ UDI -14.18

10:30 19.11.2023 Football Hong Kong. HKFA 1. Division.

-1.0
0 1
author
10.36
Jesuit 18 нояб. 06:38
Lille - Saint-Etienne
(O/U) ТБ 2.5, FT
1.649 @ UDI -16.29

16:30 18.11.2023 Football France. Feminine Division 1.

0.65
0 1
Назад
Вперед
Беттер больше 10 лет. Футбол и баскетбол. Математическое прогнозирование на основе каскада нейросетей (используется более 100 переменных для описания каждого матча). Основная часть ставок - предматчевые на тотал меньше (от 1.5 до 4.5). "Успешность" стратегии рассматриваю не на основе ROI или UDI (т.к. не занимаюсь торговлей кофами), а используя среднемесячную прибыльность в процентах от вложенного банка. Считается параметр на дистанции и равен: "средняя прибыльность (в у.е.) в день" * 30 / ("максимальная просадка в у.е." + "максимальная сумма ставок за день в у.е."). Т.е. берем самый плохой период в игровой истории, допускаем, что следующий день будет с рекордным количеством ставок (нужно резервировать много средств), складываем эти две величины и получаем искомый банк, на который и следует играть. Спойлер: средняя прибыльность моих алгоритмов 40% банка в месяц (именно средняя - месяц может быть и немного убыточным - просадок в беттинге не избежать, а может быть и плюс 100%!). Величину ставки вычисляю используя критерий Келли, поскольку знаю "точную" математическую вероятность спортивного события. В анализе/комментариях буду ее указывать. Величина ставки рассчитывается так: k*(P*Kb-1)/(Kb-1), где P - вероятность события, Kb - коф бука, k=Банк/6 (коэффициент выведен эмпирически, т.е. по сути мы играем в одну шестую от того, что рекомендует Келли). Разница (точнее отношение) в величинах ставки самой большой к самой маленькой = 6 (т.е. ставка может быть и 100 и 600 евро, а усредненная 220). Можно играть и фиксированными ставками. Прибыльность в этом случае уменьшается до 30% банка, а ставка = 3% от банка. Ведь что такое игра фиксированной ставкой? Это, по Келли, допущение, что мы оцениваем вероятность события 100%. Не сложно увидеть по формуле: P=1, (1*Kb-1)/(Kb-1)=1. Довольно смелое, замечу, допущение :) Иными словами - ROI, UDI, и даже само количество профита значения не имеет. Важна лишь ЛИНЕЙНОСТЬ графика прибыльности и его МИНИМАЛЬНАЯ ДИСПЕРСИЯ. Что в итоге и выливается в реальную среднемесячную прибыльность от банка. P.S.: ставки на low market компенсируются их количеством (частотой) - даже при не высоком лимите, их на столько много, что прибыль вполне успешно извлекается. P.P.S: имеются представительные архивы линий на продажу (с результатами и данными по 5 последним матчам для каждой из команд): футбол (c 2016г!), баскетбол, теннис, настольный теннис. По вопросам приобретения писать в телегу @MarkJesuit
Дать прогноз
arrow