베팅 트렌드

베터가 사용하는 일반적인 전략 중 하나는 추세를 살펴보는 것입니다 . 트렌드는 한 팀의 뜨거운 행진을 타거나 헤어나올 수 없을 것 같은 슬럼프에 빠진 팀에 베팅하는 것처럼 간단할 수 있습니다. 또한 주간 경기에서 경기를 더 잘하거나 더 못 하는 야구 팀과 같이 덜 분명한 방식으로 작동할 수도 있습니다.

 

때때로 스포츠 베팅 보도에서 "올해 홈에서 가장 좋아하는 스프레드에 대해 오하이오 주가 7-3입니다"와 같은 것을 볼 수 있습니다. 이것은 문제입니다. 10개의 게임은 샘플 크기가 그리 크지 않으며 베터에게 거의 가치가 없는 특정 상황 세트입니다. 추세가 앞으로 실행 가능한지 또는 단순히 최근 실적 통계인지 확인하는 것이 중요합니다.

그러나 일부 추세는 가치가 있을 수 있습니다. 2020년 화이트삭스를 보십시오. 그들은 왼손잡이 선발 투수를 상대로 14-0을 기록했습니다. 시즌 초반에 바람을 맞았다면 돈을 벌 수 있었을 것입니다. 화이트삭스는 몇몇 키 스위치 타자들과 함께 많은 오른 손잡이 타자들을 특징으로 하는 라인업을 가지고 있었고, 그들은 왼손 투구를 강타했습니다. 추세가 이어지며 악명이 높아지면서 화이트삭스는 왼손 선발투수를 상대하는 거의 모든 경기에서 선호될 것이기 때문에 가치가 하락했다.

또 다른 예는 2021 NCAA 남자 농구 토너먼트의 언더입니다. 선수들은 토너먼트를 앞두고 검역소에 갇혀 있었고 코로나바이러스 프로토콜로 경기장에서 아침 총격전을 벌이지 않았습니다. 선수들이 방역의 녹을 떨쳐내면서 플레이인 게임과 1라운드 전반전 언더파는 25-10으로 치달았다. 그 후 총계가 조정되어 대부분의 게임에서 하향 조정되었습니다. 토너먼트의 나머지 부분에서는 가장자리가 훨씬 작아지거나 심지어 존재하지 않게 되었습니다.

통계 모델을 사용한 베팅

오프닝 라인은 종종 컴퓨터 모델과 인간의 손길의 조합을 사용하여 설정되어 문제가 없는지 확인합니다. 불로 불을 싸울 수 있는 자신만의 통계 모델을 찾는 것은 좋은 선을 찾는 데 유용한 도구입니다.

대학 농구 통계 시스템인 KenPom은 일반적으로 템포(총계 초과/미달에 베팅할 때 유용함) 및 비교 팀 순위와 같은 항목에 대해 참조됩니다. 점수 예측 또는 승률을 제공할 수 있는 모델을 찾으면 이를 베팅 라인과 비교하고 이점이 있는지 알아낼 수 있습니다. 모델이 고려하는 것과 고려하지 않는 것을 이해해야 합니다. 베팅 라인은 부상에서 추세에 이르기까지 모든 것을 고려하려고 시도합니다. 모델이 항상 유연하지는 않습니다. 스포츠북도 KenPom에 대해 알고 있으며 설명할 고유한 모델이 있음을 기억하십시오.

여기 The Athletic 에서 우리는 2021년 NCAA 남자 농구 토너먼트 내내 통계 모델 Slingshot의 업셋 픽을 따랐습니다. 그것은 이전의 화가 났을 때 만연했던 요인을 기반으로 화가 날 확률을 백분율로 표시했습니다. 머니라인 배당률을 백분율로 변환하여 Slingshot 이 좋은 가치로 식별한 머니라인 베팅을 파악할 수 있습니다. 그런 다음 해당 베팅을 사용하면 수익성이 있었을 것입니다.

가설적으로 Athletics는 주간 경기에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 베터는 그것이 우연의 일치인지 아니면 주간 게임을 위해 일찍 일어나는 것을 좋아하지 않는 많은 파티원이 있기 때문인지 판단해야 합니다. 아마도 A's는 최근 경기에서 많은 스터드 투수를 우연히 만났고 그들이 경기 시간에 상관없이 그 경기에서 질 가능성이 높았을 것입니다. 트렌드에는 많은 잡음이 있습니다.