スポーツ賭博システム

スポーツ賭博システムとは、特定のスポーツの特定の試合に組み合わせると、利益の出る賭けシナリオとなる一連のイベントです。スポーツ賭博には人間が関わるため、賭博場やギャンブラーに決定的な優位性はありません。システムによってギャンブラーが優位性や利点を得られると考えられています。

スポーツブックは、より正確なオッズを設定するために分析にシステムを使用します。そのため、初心者のギャンブラーは、システムを使用すれば常にうまくいくと信じているかもしれませんが、ある時点でオッズメーカーがシステムを調整し、利益が出なくなるというのが一般的な見解です。非常に短命なシステムはトレンドと呼ばれます。選択が勝つ可能性が高いと推定する単一のイベントは、システムを作成するために他のアングルやトレンドと組み合わせて使用​​されるため、アングルと呼ばれます。

システムは人を欺くことがあります。どんなサンプル空間でも、意味のない基準で十分に制限され、利益を生む賭けシステムという幻想を作り出すことができます。たとえば、コインを投げて、表がホームチーム、裏がアウェーチームだとします。表と裏が出る確率はそれぞれ 50% ですが、コインを投げる回数を少なく制限すれば、表が出る確率が 75% であると予測するという幻想を作り出すことも考えられます。

それに加え、スポーツブックはシステムに従ってオッズを調整するため、システムを無期限に追従することは困難です。スポーツブックは、試合数や賭け手から受け取る金額に応じて、一部のスポーツでは他のスポーツよりもオッズの調整が遅くなります。^[要出典]

統計分析に基づく賭けシステムは以前から存在していたが、必ずしもよく知られていたわけではない。正確な予測で知られていたグループに、コンピュータ グループというグループがある。彼らは1980 年にラスベガスで結成され、何年にもわたって大学のフットボールやバスケットボールの試合に賭けて何百万ドルも稼いでいた。このグループではあまり知られていない共同創設者の 1人であるマイケル ケントは、コンピュータ ソフトウェアを使用して膨大な量のデータを処理し、グループの賭け手ネットワークに有用な情報を提供していた。賭け手ネットワークは、統計的に有利な試合 (ソフトウェアによって決定) に賭けた。60 Minutesで紹介されたビリー ウォルターズ^[1]は、 このグループで最も有名なメンバーだった。^[2]

スポーツ賭博システムは、賭ける人たちから常に信頼され好まれてきたわけではありません。スポーツイベントには機械が予測できない無形要素が多すぎるという偏見があります。しかし、チームのオーナーが統計の価値に気づき始めたため、最近は状況が変わり始めています。フロントオフィスは、ジェフ・サガリンのような著名な統計アナリストを雇っています。

ビル・ジェームズの『セイバーメトリクス』やディーン・オリバーの『バスケットボール・オン・ペーパー』などの書籍は、詳細な統計分析をスポーツ賭博システムの最前線に持ち込み始めています。現在、このトピックに関するブログがより頻繁に書かれており、スポーツハンディキャッピングサービスは、高度な統計研究に基づくスポーツ賭博システムを使用して大きな成功を収めたと主張しています。

システムを決定するには、コンピューター分析ツールを使用して、賭ける人の基準を満たす可能性のあるすべてのゲームを抽出します。次に、賭ける人はそれらのゲームの結果を分析して、あるチームが他のチームよりも有利かどうかを判断します。

回帰分析は、イベントの結果に影響を与える重要な要因を判断するために使用される統計手法の一種です。スポーツ賭博の場合、これは通常、多変量線形回帰で行われます。スポーツイベントは非常に複雑で多くの要因があるため、ゲームの結果に影響を与える各変数を正確に特定することは、不可能ではないにしても、非常に困難です。また、回帰分析では、各要因に「重み」を割り当て、イベントの結果にどの程度影響を与えるかを特定します。回帰分析は非常に洗練されているため、一部のギャンブラーは実際にそれをフルタイムの仕事として行っています。^[3]たとえば、Advanced Football Analytics は、アメリカンフットボールの試合の結果について多変量線形回帰を実行しました。その結果、試合に勝つための最も重要な側面はパス効率であることが判明しました。^[4]

線形回帰を使用することで生じる問題の1つは、因果関係と相関関係を判断することです。簡単に言えば、何かがイベントを引き起こしているのか、何かがイベントのせいで起こっているのか、その違いを識別できることです。^[5]回帰分析では、イベントが一緒に発生する傾向があること（またはその逆）を識別できますが、一方が他方を引き起こしているかどうかは識別できません。

回帰分析は、モデル化が難しい特定のケースでは不十分です。たとえば、フットボールでは、通常、一度に3点または7点が得点されるため、最終スコアを含む賭けには、これら2つの数字の組み合わせが含まれることがよくあります。ただし、単純な線形回帰では、これを正確にモデル化することはできません。^[6]

これらは一般的なルールからの逸脱であり、競争上の優位性をもたらします。アメリカンフットボールでは、最終スコアの差の最も一般的なマージンは 7 ポイント (タッチダウン 1 回とエクストラ ポイントに相当) または 3 ポイント (フィールド ゴール 1 回) です。エクストラ ポイント、セーフティ、コンバージョンが失敗することもあります。ただし、これらはゲーム結果のごく一部にしか影響しません。この点数の統計的分布要因により、統計的異常が発生する可能性があります。

異常を見つけるには、選手とチームの統計を注意深く確認する必要があります。また、怪我、チームが屋内と屋外のどちらのスポーツスタジアムで勝つ傾向があるか、天候（屋外ゲームの場合）、チームがどのような気象条件でプレーすることに慣れているかなど、重要な要素も知っておく必要があります。世論やチームの精神に基づいて異常を探すこともできます。

賭けシステムを決定する際に使用される要素は、過去の成績に基づいて、あるチームを他のチームよりも支持する心理的、動機的、生物学的、状況的要素の組み合わせです。成功する賭けシステムには、チームを支持する複数の要素が必要であると一般に考えられています。

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