Il post di oggi è dedicato ad un vero e proprio metodo scientifico per vincere alle scommesse sul calcio.
Si chiama metodo delle Comparazioni Affini ed è una Intelligenza Artificiale (I.A).
Negli ultimi tempi si parla sempre più spesso di I.A. grazie alla scoperta del grande pubblico di sistemi come ChatGPT e simili.
Le Comparazioni Affini, in realtà, esistono dal 2021.
Sono state presentate in occasione degli Europei vinti dall’Italia.
I risultati ottenuti durante Euro 2020-21 sono stati sbalorditivi.
Oltre l’82% di pronostici presi per quel che riguarda i pronostici 1×2, under-over e multigol!
Definisco questo algoritmo un vero metodo scientifico.
Troppo spesso, nel betting, capita di leggere l’appellativo di “metodo scientifico” per sistemi empirici poco più che improvvisati.
Se ci fai caso infatti, quando chiedi a qualche tipster di spiegarti il proprio metodo di studio, nel 99% dei casi non si riesce a capire come studiano davvero.
Si basano su sensazioni-esperienze che non hanno nulla di scientifico o matematico.
Non è questo il caso.
Nelle prossime righe vedremo per filo e per segno tutto ciò che riguarda questa metodologia di analisi.
Anche se non dovrei essere io a dirlo, è tra le più efficaci che ti capiterà di trovare.
Devo precisare anche che ho aggiornato questo post al 2023.
La sua prima stesura era del 2021.
Nel frattempo il databse è cresciuto di centinaia di migliaia di dati.
Quindi era opportuno un aggiornamento.
Ora le Comparazioni Affini influiscono anche nelle statistiche del FlashBack.
E’ l’ultima novità che abbiamo introdotto.
Ti consiglio di leggerla dopo aver finito qui.
Prima di spiegarti nel dettaglio l’algoritmo delle Comparazioni Affini capiamo però cosa è un metodo scientifico (fonte Wikipedia):
Il metodo scientifico è la modalità tipica con cui la scienza procede per raggiungere una conoscenza della realtà oggettiva, affidabile, verificabile e condivisibile.
Consiste, da una parte, nella raccolta di dati empirici sotto la guida delle ipotesi e teorie da vagliare; dall’altra, nell’analisi rigorosa, logico-razionale e, dove possibile, matematica di questi dati.
Da questa definizione spero sia chiaro che, per la mia concezione di betting, non esistono:
- “secondo me“
- “me la sento“
- “provo questo“
- “rischio quello“
- ecc.
Quelli che sto per presentarti sono dunque dati empirici.
Descrivono una realtà oggettiva, affidabile e verificabile, vagliate da una rigorosa analisi matematica.
Per dirla breve:
- un’Intelligenza Artificiale dedicata alle scommesse sul calcio chiamata Comparazioni Affini.
Bene.
Te la presento.
Il Metodo scientifico per vincere alle scommesse: le Comparazioni Affini.
L’idea delle Comparazioni Affini mi è venuta basandomi sulla seguente ipotesi:
se i bookmakers quotano decine di migliaia di partite in tutto il mondo, devono necessariamente avere degli algoritmi che ragionano in modo “ripetitivo” sulle partite.
Non possono cioè trattare ogni partita come “unica”.
Devono accorparle in “cluster” di quotazioni simili tra loro.
Quest’ipotesi è validata da un altro elemento.
Non capita praticamente mai di trovare una partita quotata in modo totalmente difforme dalle altre.
Siamo abituati a vedere, più o meno, sempre le stesse quote.
Al netto di questo, se riusciamo ad intrufolarci nei calcoli dei book, possiamo provare a replicare i loro ragionamenti per trarne un vantaggio.
Creare un algoritmo sfruttando i cluster di volta in volta individuati attraverso le Comparazioni Affini (C.A) ci permette di definire una statistica di come finiscono le partite in base, per l’appunto, al cluster in cui sono inserite.
Se il tutto il discorso non ti è ancora completamente chiaro, tranquillo.
Lo sarà tra poche righe.
Prima di tutto:
- i cluster sono (potenzialmente) infiniti.
Ogni volta che si creano nuovi raggruppamenti l’I.A impara da sola, in automatico, su quale cluster effettuare il proprio studio.
Ogni partita è composta da tre cluster.
Due sono indipendenti tra loro e uno è derivato.
1×2 e Gol-NoGol sono indipendenti.
Nel senso che le loro analisi non sono influenzate da quelle degli altri esiti.
Il cluster di Under-Over 2.5 è invece derivato anche da quello del Gol-NoGol.
Il motivo è semplice.
Una partita fortemente spinta sul Gol è più probabile che finisca anche Over (oppure NoGol e Under).
Seconda considerazione.
Come ragionano le Comparazioni Affini?
Come funziona il cervello-robot?
Attualmente il database interno di si compone di centinaia di migliaia di partite di cui, in questi anni, abbiamo catalogato:
- Quote iniziali (di tutti i segni)
- Quote attuali in vari momenti prima del via (48 ore/24 ore/12 ore/6 ore/3 ore/1 ora/mezz’ora/15 minuti prima che la partita abbia inizio)
- Quota di chiusura dei mercati
- Q.R.A (Quota Reale Allibrata) per le partite di campionato
- Rialzo di quota e drop di quota nei vari frangenti visti poco sopra (48 ore, 24 ore, ecc)
- Allibramento del match e come è spalmato sui vari segni
- Allibramento medio del campionato ed eventuali anomalie
- Tutte le statistiche interne fornite dal SuperFoglio
- La matematica del campo, ossia i dati statistici delle squadre sulla stagione in corso
Grazie a tutti questi dati si creano i cluster da cui attingere.
Questo ci permette di definire le statistiche del come sono finite tutte le partite che avevano quelle stesse dinamiche.
Guardiamo un esempio.
Prima di questo match 209 partite hanno manifestato dinamiche simili a Olanda-Austria.
- Stessa quota in apertura;
- Stesso rialzo in attuale;
- Stesse variazioni di quote interne;
- Stesse differenze sull’allibramento medio;
- Ecc
Il cluster delle Comparazioni Affini si basa su tutti gli elementi, ogni volta.
Presumo che 209 partite su centinaia di migliaia potrebbero sembrarti una percentuale poco rilevante.
In realtà non è così.
Se consideriamo tutte le variabili che vengono catalogate (quelle scritte sopra), trovare più di 200 partite simili tra loro è un buon riscontro.
Alcuni cluster sono più “corposi“.
Altri meno.
Per ogni database più informazioni abbiamo meglio è.
Per questo ho suddiviso i cluster in tre gradi di importanza e affidabilità.
Sono differenziati tra:
- 1X2
- Under/Over
- Gol/NoGol
Questo perché ogni esito ha il proprio specifico numero di comparazioni.
Iniziamo da quelle sulla 1X2 che, lavorando su 3 quote, sono in numero minore rispetto alle altre:
- cluster di terzo livello, dove abbiamo un massimo di 200 Comparazioni Affini;
- i cluster di secondo livello, dove troviamo tra le 201 e le 500 Comparazioni Affini;
- cluster di primo livello, dove troviamo oltre 501 Comparazioni Affini.
Proseguiamo con quelle di Gol-NoGol che sono quasi sempre le più numerose.
Lavorano solo sulle dinamiche secche di Gol-NoGol per l’appunto:
- cluster di terzo livello, dove abbiamo un massimo di 2000 Comparazioni Affini;
- i cluster di secondo livello, dove troviamo tra le 2001 e le 4500 Comparazioni Affini;
- cluster di primo livello, dove troviamo oltre 4501 Comparazioni Affini.
Finiamo con quelle di Under-Over che sono più numerose di 1X2 ma (a volte) meno di Gol-NoGol.
Contengono infatti al loro interno anche alcune valutazioni sul Gol-NoGol:
- cluster di terzo livello, dove abbiamo un massimo di 2000 Comparazioni Affini;
- i cluster di secondo livello, dove troviamo tra le 2001 e le 5000 Comparazioni Affini;
- cluster di primo livello, dove troviamo oltre 5001 Comparazioni Affini.
Vediamo ora nel dettaglio i tre raggruppamenti.
Il Metodo scientifico per vincere alle scommesse: cluster di terzo livello.
Sono i raggruppamenti meno numerosi.
Non credo sia del tutto corretto dire che sono meno affidabili.
Semplicemente, non avendo troppe partite, sono più facilmente soggetti a variazioni statistiche e vanno dunque utilizzati con maggior cautela.
Cosa intendo con cautela?
Prima di tutto mi riferisco al budget da utilizzare.
Immaginiamo di usare la partita del campionato Brasiliano qui sopra.
Essendo un cluster da 48 partite io non utilizzerei la 1X per raddoppi o triple
O in generale per ogni scommessa su cui punto un budget più alto.
Anche se la valutazione del cervello-robot fosse stata, per esempio, Ottimo 1 avrei comunque usato cautela.
Un cluster di terzo livello farei attenzione ad utilizzarlo in singola.
Il Metodo scientifico per vincere alle scommesse: cluster di secondo livello.
I cluster di secondo livello cominciano ad essere piuttosto stabili.
Possiamo dunque iniziare ad alzare il nostro budget.
E’ quindi sempre importante relazionare la giocata al numero di Comparazioni disponibili.
Con partite di secondo livello gioco tranquillamente qualunque tipologia di scommessa:
- singole
- raddoppi
- triple
- ecc
L’unico accorgimento che utilizzo io, e che quindi mi sento di consigliare, è di non investire ancora il 100% del budget previsto.
Fermarsi al 65-70% del budget può essere un accorgimento utile.
Esempio: se normalmente userei 100€ per una singola, in un cluster di secondo livello ne userei 65-70.
Le Comparazioni Affini e i cluster di primo livello.
Arriviamo alle selezioni più stabili che ci consentono il pieno utilizzo del nostro budget.
Sarà abbastanza abituale trovare match di questo tipo.
Perchè le consideriamo le più stabili?
Semplice.
Più ampio è il database, più è stabile la statistica.
Questo ovviamente non significa che un match con meno Comparazioni sia da scartare.
Considerando tutte le variabili in gioco si creano ottimi range.
Primo di chiudere il discorso sulle Comparazioni Affini vediamo un caso limite.
Si verifica quasi sempre sul pronostico Gol-NoGol.
Le comparazioni in questo caso sono abbastanza: 2285.
Generano però una statistica super equilibrata:
- 46,8%
- 53,2%
Cosa fare?!
In questo caso la valutazione più corretta sarebbe di non giocare ne il Gol ne il NoGol.
Lo studio è troppo equilibrato e non da suggerimenti abbastanza indicativi.
Lo so.
Non giocare è una cosa che fanno in pochi.
In realtà un bravo tipster dovrebbe saper capire anche quando non giocare.
Perché non tutti i pronostici possono essere presi, e non tutti i dati possono essere di facile lettura.
tra le ipotesi di un’analisi c’è invece anche questo.
Scegliere di evitare un match di difficile lettura.
Comparazioni Affini: le mie statistiche di riferimento.
Su quali statistiche possiamo fare maggiore affidamento?
- Per gli esiti 1X2 uso abbastanza tranquillamente tutte le percentuali superiori al 55-56% su uno specifico segno.
- Con le doppie chance guardo quelle superiori al 77-78%.
- Per gli esiti Gol-NoGol e Under-Over 2.5 ritengo valide tutte quelle superiori al 57-58%.
- In tutti gli altri pronostici (Under 3.5, Over 1.5, Multigol 1-3, ecc) scelgo statistiche almeno del 66-67%.
- Per esiti più particolari o comunque complicati (Multigol 2-4, Over 0,5 1HP, ecc) può bastare un range del 60-61%.
Questi ultimi sono esiti più rischiosi.
Vanno quindi affrontati con budget più cautelati.
Metodo scientifico per vincere alle scommesse sul calcio: altre letture utili.
Prima di chiudere questo lungo post ti segnalo alcuni articoli che potresti apprezzare.
Eccoli:
- Come vincere 20€ al giorno con le scommesse;
- Vincere poco ma in modo sicuro col Metodo 3 Fasi;
- Iniziare a fare soldi con le scommesse sportive.
Bene, direi che ti ho detto tutto.
Un abbraccio
Alessandro Stats4Bets
Ps: qui trovi anche un video dedicato all’argomento.
Stats4Bets in nessun modo vuole promuovere il gioco d’azzardo. Se sei minorenne, ti ricordo che scommettere per te è illegale. Se pensi di giocare a scopo di lucro, non sei nel posto adatto: io do suggerimenti per studiare le partite per divertimento e/o con piccoli budget. Giocare può causare dipendenza, se senti di essere troppo coinvolto o a rischio, ti consiglio di rivolgerti ad un centro specializzato.
57 commenti su “Il Metodo Scientifico per Vincere alle Scommesse: tutto sulle Comparazioni Affini [GUIDA DEFINITIVA].”