एक सरल एस्पोर्ट्स बेटिंग मॉडल बनाना

हर गंभीर एस्पोर्ट्स बेटर आखिरकार उसी नतीजे पर पहुंचता है: अंदाज़ा लगाना कोई प्लान नहीं है। एक सरल बेटिंग मॉडल आपको टीमों, मैप्स, और फॉर्म के बारे में आपकी जानकारी को उन नंबरों में बदलने का एक दोहराने योग्य तरीका देता है जिन पर आप काम कर सकते हैं। शुरू करने के लिए आपको डेटा साइंस की डिग्री या महंगे सॉफ्टवेयर की ज़रूरत नहीं है। आपको जो चाहिए वह है एक साफ प्रक्रिया, एक स्प्रेडशीट, और अपने खुद के अनुमानों पर पेट की भावना से ज़्यादा भरोसा करने का अनुशासन। यह गाइड एक हल्के ढांचे से गुज़रती है जिसे आप एक दोपहर में बना सकते हैं और एक सीज़न में सुधार सकते हैं।

एक बेटिंग मॉडल असल में क्या करता है

एक मॉडल एक संरचित राय से ज़्यादा कुछ नहीं है। यह उन इनपुट्स को लेता है जो आपके हिसाब से मायने रखते हैं, जैसे हाल के नतीजे, मैप पूल, और रोस्टर बदलाव, और एक आउटपुट देता है: एक अनुमानित प्रायिकता कि कोई नतीजा होगा। वह प्रायिकता ही पूरी बात है। एक बार जब आप कह सकें कि, आपकी राय में, एक टीम के जीतने का 60 percent मौका है, तो आप उस आंकड़े की बुकमेकर की कीमत से तुलना कर सकते हैं और तय कर सकते हैं कि क्या एक बेट समझदारी है।

लक्ष्य हर बार सही होना नहीं है। कोई मॉडल अकेले मैचों की पक्के तौर पर भविष्यवाणी नहीं करता, और अपसेट उसी का हिस्सा हैं जो एस्पोर्ट्स को देखने लायक बनाते हैं। लक्ष्य उस कीमत से थोड़ा ज़्यादा सटीक होना है जो आपको दी जाती है, इतनी बार कि सैकड़ों बेट्स पर यह जुड़ता जाए।

एक साफ सवाल से शुरू करें

महत्वाकांक्षा शुरुआती मॉडलों को मार देती है। सब कुछ भविष्यवाणी करने की कोशिश करने के बजाय, एक अकेला, अच्छी तरह परिभाषित मार्केट चुनें। एक ऐसी लीग में मैच विनर जिसे आप करीब से फॉलो करते हैं, आदर्श हैं। आप पहले से टीमों, पैच संदर्भ, और हर मुकाबले के दांव को समझते हैं, जिसका मतलब है कि आप अपने नंबरों को हकीकत के खिलाफ जांच सकते हैं।

अपने फोकस को संकरा करना डेटा जमा करना भी संभालने लायक रखता है। एक ऐसा मॉडल जो एक सीज़न भर एक लीग को कवर करता है, वह कुछ ऐसा है जिसे आप सचमुच बनाए रख सकते हैं। एक ऐसा मॉडल जो एक साथ हर टाइटल को कवर करने की कोशिश करता है, अक्सर अपने ही बोझ तले ढह जाता है।

वह डेटा जमा करें जो मायने रखता है

अच्छे इनपुट चतुर गणित को हरा देते हैं। कुछ ऐसे कारकों के छोटे सेट पर ध्यान दें जो सचमुच नतीजों को बदलते हैं:

• हाल के मैच नतीजे, इस तरह भारित कि नए गेम पुराने से ज़्यादा गिने जाएं
• मैप या ड्राफ्ट प्रदर्शन, क्योंकि कई टाइटल खास मैप्स या कॉम्प स्टाइल पर टिके होते हैं
• रोस्टर स्थिरता, क्योंकि एक स्टैंड-इन या एक हाल का ट्रांसफर सब कुछ बदल देता है
• बड़े इवेंट के इर्द-गिर्द आराम, यात्रा, और शेड्यूल की भीड़

दर्जनों वेरिएबल जोड़ने के लालच का विरोध करें। हर अतिरिक्त इनपुट शोर जोड़ता है और मॉडल पर भरोसा करना मुश्किल बनाता है। तीन या चार ऐसे कारकों से शुरू करें जिनका आप बचाव कर सकें, और तभी बढ़ाएं जब आपके पास सबूत हो कि वे मदद करते हैं।

इनपुट्स को प्रायिकताओं में बदलें

सबसे सरल तरीका एक रेटिंग सिस्टम है। हर टीम को एक नंबर दें जो उसकी ताकत दर्शाता है, फिर हर मैच के बाद उस नंबर को इस आधार पर अपडेट करें कि वे जीते या हारे और विरोधी कितना मज़बूत था। एक टॉप पक्ष को हराना आपकी रेटिंग को एक निचले पक्ष को हराने से ज़्यादा बढ़ाना चाहिए।

दो रेटिंग को एक जीत प्रायिकता में बदलने के लिए, उनके बीच के अंतर को एक सरल सूत्र से गुज़ारें जो बड़े अंतर को एकतरफा ऑड्स और छोटे अंतर को लगभग सिक्का-उछाल में मैप करता है। Elo-स्टाइल सिस्टम ठीक यही करते हैं। वे अच्छी तरह प्रलेखित, लागू करने में मुफ्त, और जब कोई नतीजा आपको हैरान करे तो ऑडिट करने में आसान हैं।

अपने नंबरों की ऑड्स से तुलना करें

एक बार जब आपके पास एक प्रायिकता हो, तो बुकमेकर की ऑड्स को उनकी अंतर्निहित प्रायिकता में बदलें ताकि आप एक जैसे की एक जैसे से तुलना कर सकें। 2.00 की डेसिमल ऑड्स मार्जिन हटाने से पहले 50 percent मौका दर्शाती हैं। याद रखें कि सभी नतीजों में अंतर्निहित प्रायिकताओं का योग हमेशा 100 percent से ऊपर होता है, क्योंकि वह ओवरराउंड ही वह तरीका है जिससे बुक अपनी लागत निकालता है।

एक बेट आपके लिए तभी दिलचस्प है जब आपकी अनुमानित प्रायिकता कीमत में अंतर्निहित प्रायिकता से काफी ज़्यादा हो। वह अंतर आपका माना गया एज है। अगर आपका नंबर और मार्केट का नंबर सहमत हैं, तो करने को कुछ नहीं है, और छोड़ देना एक बिल्कुल अच्छा फैसला है।

अनुशासन के साथ स्टेक का आकार तय करें

एक एज ढूंढना काम का सिर्फ आधा हिस्सा है। अपने बैंकरोल को बचाना दूसरा आधा है। फ्लैट स्टेकिंग, जहां हर बेट आपके कुल फंड का एक ही छोटा प्रतिशत हो, सबसे मज़बूत शुरुआती पॉइंट है और जिससे उड़ा देना सबसे मुश्किल है। ज़्यादा अनुभवी बेटर्स फ्रैक्शनल Kelly साइज़िंग का इस्तेमाल करते हैं, लेकिन एक रूढ़िवादी तय प्रतिशत सीखते समय वेरिएंस को झेलने लायक रखता है।

स्टेक बढ़ाकर नुकसान का पीछा कभी न करें, और किसी और चीज़ के लिए अलग रखा पैसा कभी बेट न करें। एक मॉडल बेहतर फैसले लेने का एक औज़ार है, मुनाफे का वादा नहीं। सीमाएं तय करें, ब्रेक लें, और किसी भी हारते सिलसिले को घबराने की वजह के बजाय जानकारी मानें।

भरोसा करने से पहले जांचें

असली पैसा जोखिम में डालने से पहले, अपने मॉडल को उन मैचों पर चलाएं जो पहले ही खत्म हो चुके हैं और रिकॉर्ड करें कि उसने क्या सुझाया होता। यह बैकटेस्ट दिखाता है कि क्या आपकी प्रायिकताएं एक बड़े नमूने में असली नतीजों से मेल खाती हैं। फिर बिना बेट लगाए कई हफ्तों तक एक लॉग में लाइव भविष्यवाणियां ट्रैक करें, हर पूर्वानुमान की नतीजे से तुलना करते हुए।

सिर्फ तभी जब आपका मॉडल मैचों की एक सार्थक संख्या भर टिका रहे, तब आपको छोटे स्टेक पर विचार करना चाहिए। सब कुछ लॉग करते रहें, क्योंकि रिकॉर्ड ही वह चीज़ है जो आपको बताती है कि आपके पास एक असली एज है या सिर्फ एक किस्मत का सिलसिला।

धीरे-धीरे सुधारते रहें

अपने मॉडल को एक जीवित परियोजना मानें। हर इवेंट के बाद इसका रिव्यू करें, व्यवस्थित गलतियां ढूंढें, और एक बार में एक चीज़ बदलें ताकि आप असर माप सकें। प्रगति नाटकीय बदलावों से नहीं, सब्र भरे दोहराव से आती है।

सबसे बढ़कर, अपने आप से ईमानदार रहें। एक ऐसा मॉडल जो आपकी पसंदीदा टीम की चापलूसी करता है, किसी मॉडल न होने से भी बदतर है।