чтобы стимулировать ставки на оба исхода. Это гарантирует их прибыль независимо от результата, используя иррациональность игроков в их стратегиях.
Пример дилеммы заключённого в ставках
Два игрока ставят на матч, где фаворит явно сильнее. Каждый может либо следовать за толпой (ставить на фаворита с низким коэффициентом). Или играть против толпы (ставить на андердога с высоким риском).
В результате:
· Если оба следуют за толпой, их выигрыши минимальны, и букмекер получает прибыль.
· Если один играет против толпы, а другой с ней, рискнувший может выиграть больше.
· Если оба играют против толпы, то оба увеличивают вероятность потерь, что также выгодно букмекеру.
Букмекеры эффективно используют дилемму заключённого, чтобы манипулировать выбором игроков через коэффициенты и маркетинг.
И гарантировать себе прибыль за счёт баланса ставок на оба исхода.
Для игроков это сигнал о том, что важно анализировать ставки, избегать массового поведения и действовать стратегически.
Модель Монте-Карло: Подробное объяснение
Модель Монте-Карло (Monte Carlo Simulation) – это метод статистического моделирования, основанный на случайной генерации данных для прогнозирования возможных исходов сложных систем или процессов. Метод используется для анализа неопределённости и оценки вероятностей в самых разных областях, но нас интересует, как этот метод применим вставках на спорт.
Основные принципы метода Монте-Карло
Случайная генерация данных. Модель использует случайные числа для имитации процесса или явления. Случайные значения берутся из заданного распределения (например, нормального, Пуассона* или другого).
Многократные повторения. Симуляция проводится многократно (от тысяч до миллионов раз), чтобы охватить весь спектр возможных исходов.
Анализ результатов. На основе полученных данных строятся вероятностные распределения и вычисляются ключевые метрики: среднее значение, стандартное отклонение, вероятность наступления событий и т. д.
*Распределение Пуассона помогает оценить, как часто в среднем происходят редкие события, например, сколько голов забьёт команда в матче. Если Вы знаете, что команда в среднем забивает 2 гола за игру, то с помощью этого распределения можно понять, какова вероятность, что она забьёт:
· 0 голов,
· 2 гола,
· или, например, 4 гола.
Это можно использовать так
Оцените среднее количество голов. Например, вы знаете, что в последних матчах команда забивала в среднем 1.8 гола.
Сравнение вероятности. С помощью распределения Пуассона вы можете понять, что вероятность 0 или 1 гола выше, чем 5 голов. Это может помочь выбрать ставку, например, на «тотал меньше 2.5 голов».
Например:
Если команда в среднем забивает 1.5 гола за матч, то распределение Пуассона подскажет, что шансы забить