Guardare una quota e decidere se sia alta o bassa può sembrare semplice. Una quota 1,40 appare immediatamente molto bassa, mentre una quota 6,00 sembra molto alta. Ma questo non significa necessariamente che la prima sia poco interessante e la seconda conveniente.
Per stabilire se una quota possa avere valore bisogna metterla in relazione con la probabilità reale dell’evento.
Come capire se una quota sportiva è realmente conveniente
Quota e probabilità sono collegate
Ogni quota può essere trasformata in una probabilità implicita. Una quota 2,00 corrisponde teoricamente a una probabilità del 50%. Una quota 4,00 corrisponde invece al 25%.
Naturalmente la realtà è più complessa perché i bookmaker inseriscono un proprio margine nelle quote.
Per questo motivo, prima di effettuare un confronto statistico, è necessario normalizzare le probabilità di mercato.
Una quota bassa può essere troppo bassa
Supponiamo che una squadra venga offerta a quota 1,50. A prima vista può sembrare una squadra molto favorita.
Ma se un modello statistico stimasse la sua probabilità di vittoria al 60%, quella quota non sarebbe necessariamente interessante.
A quota 1,50 sarebbe infatti necessario vincere abbastanza frequentemente da compensare le sconfitte. Il fatto che un esito sia probabile non significa quindi che la quota sia conveniente.
Una quota alta può contenere valore
Consideriamo invece un risultato quotato 5,00. La probabilità implicita è circa il 20%.
Se un modello stimasse che quell’esito possiede in realtà una probabilità del 27%, la situazione diventerebbe completamente diversa.
L’esito continuerebbe a essere relativamente poco probabile, ma la remunerazione offerta potrebbe essere superiore al rischio stimato. È proprio questo il principio delle Value Bet.
Edge: la distanza tra modello e mercato
Uno degli indicatori utilizzati per misurare questa differenza è l’Edge.
Se il mercato attribuisce a una squadra il 35% di probabilità e il modello statistico ne stima il 44%, abbiamo un Edge positivo di circa 9 punti percentuali.
Più questa differenza cresce, più aumenta teoricamente la possibilità che il mercato stia sottovalutando quell’esito.
Naturalmente bisogna sempre chiedersi se il modello disponga di dati sufficienti.
Un Edge molto elevato costruito su pochissime informazioni può essere meno interessante di un Edge più contenuto ma basato su uno storico molto più consistente.
Expected Value: quanto viene pagato il rischio
L’Expected Value aggiunge un’altra informazione. Non guarda soltanto la distanza tra modello e mercato, ma considera direttamente la quota disponibile.
Un EV positivo indica che il rendimento potenziale potrebbe essere superiore al rischio stimato.
Un EV negativo indica invece che la quota potrebbe non compensare adeguatamente la probabilità di perdere.
Quando i modelli non sono d’accordo
Un altro aspetto interessante delle analisi moderne riguarda il confronto tra modelli differenti.
Ad esempio, un sistema può utilizzare un modello basato sui gol attesi e contemporaneamente un rating storico delle squadre.
Quando entrambi indicano lo stesso risultato, il dato può essere considerato una conferma statistica ulteriore.
Quando invece i due modelli arrivano a conclusioni diverse, la partita potrebbe presentare maggiore incertezza.
È la logica adottata anche da ValueBetRadar.com, che utilizza un modello principale e un controllo sperimentale basato sulla combinazione di modelli differenti.
Questo permette di distinguere, ad esempio, una Value confermata da una situazione nella quale il secondo modello riduce sensibilmente il vantaggio inizialmente rilevato.
Il problema dei campionati con pochi dati
Non tutti i campionati producono risultati statistici identici. Alcune competizioni possono presentare dati più stabili, mentre altre possono essere caratterizzate da maggiore volatilità o da campioni disponibili molto piccoli.
Per questo motivo è importante analizzare anche lo storico delle Value suddiviso per competizione, evitando però conclusioni troppo rapide.
Quattro Value perse in un campionato sono un dato da osservare, ma quattro eventi non sono sufficienti per dichiarare matematicamente inaffidabile un’intera competizione.
Solo aumentando progressivamente il campione è possibile capire se esista realmente una differenza strutturale.
Statistica invece di intuizione
L’obiettivo di strumenti come Value Bet Radar non dovrebbe essere quello di sostituire il giudizio personale con un numero magico. Il vantaggio consiste piuttosto nell’organizzare informazioni che normalmente vengono valutate separatamente.
Quota, probabilità di mercato, probabilità statistica, Edge, EV, affidabilità dei dati e storico diventano parte della stessa analisi. Sul sito ValueBetRadar.com è possibile osservare questi indicatori direttamente per gli eventi analizzati.
È un modo differente di guardare alle scommesse sportive: meno concentrato sulla ricerca del pronostico sicuro e maggiormente orientato alla comprensione del rapporto tra probabilità e quota.