Как спрогнозировать счет в футбольном матче

Суметь дать правильный прогноз счета в футбольной встрече – задача не из легких, но, как считает Эндрю Бисли – аналитик статистических данных в футболе, не является такой уж невыполнимой.

По мнению аналитика, к двум важнейшим составляющим анализа матча при прогнозировании счета, относятся статистические данные и модель. Статистические данные – это информация о среднем количестве голов в играх, процентное соотношение забитых мячей к ударам в створ ворот и другие важные данные.

Исторические данные – крайне полезная вещь в спорте. Если взять статистку за последние пять полных сезонов в английской Премьер-лиги (АПЛ) и просчитать среднее значение голов за один матч, то мы получим показатель в 2.73. Футбол относится к видам спорта с довольно низкой результативностью.

У автора, популярной среди западных бетторов, книги «The Numbers Game», посвященной статистическим данным футбольных чемпионатов, есть теория о том, что порядка 50% голов есть не что иное, как случайность – удачный отскок мяча или ошибка рефери.

Если брать во внимание мнение автора данной книги, то стоит взять для анализа больший объем данных. Например, вместо среднего значения голов за матч 2.73, брать количество ударов в створ ворот – 8.49 за сезон 2015-2016 годов в АПЛ, либо общее количество ударов по воротам за тот же сезон со значением 25.7.

Теперь нам потребуется ввести значение ожидаемого количества голов, то есть процент забитых мячей от общего количества ударов игроками по воротам. Если провести анализ последних пяти сезонов АПЛ, то данному значению будет соответствовать показатель 9.7%. Если мы сделаем выборку всех ударов по воротам и соотнесем к каждой из категорий (пенальти, удар со штрафного и так далее), то увидим, как отличается коэффициент реализации голевых моментов.

Проанализировав статистику матчей, мы сможем вычислить среднюю вероятность того, что удар по воротам окажется удачным, при этом дополнительно используя любое количество значимых факторов. Некоторые типстеры в своих моделях прогнозирования счета дополнительно анализируют каким именно способом был забит мяч – ногой или головой, более скрупулезно проводят анализ при какой ситуации был нанесен удар по воротам. Такой подход требует от прогнозиста более профессиональных навыков сбора и анализа информации игр.

Далее Эндрю Бисли расскажет о своей модели прогнозирования счета матча в футболе.

Коэффициенты разных категорий голов в модели Бисли

Для начала Эндрю Бисли предлагает проанализировать статистику пенальти за несколько сезонов английской Премьер-лиги. Начиная с 2012 года за полные три сезона в АПЛ было выполнено футболистами 443 пенальти, из которых реализовано 347. В процентном соотношение их результативность составила 78.3%. Коэффициент ожидаемого количества голов – 0.783.

Высокая вероятность гола – ситуация в которой игрок имеет серьезный шанс забить в ворота соперника. Как правило, это выход игрока один на один с вратарем или удар с позиции близкой от ворот.

В последних пяти сезонах АПЛ количество ситуаций высокой вероятности забитого мяча составило 6213 раз, из которых голевыми оказались 2 579 раза. В данной статистке также отражено количество мячей, забитых с пенальти. Если вычесть данный показатель, то наш критерий высокой вероятности гола составит 38.7%, коэффициент – 0.387.

За аналогичный период в матчах английской Премьер-лиги произошло 22 822 ситуации, когда игрок находился в штрафной зоне соперника, но без высокой вероятности гола. Из такой позиции футболистами было забито 1 587 раз. Коэффициент среднего ожидаемого количества голов составил 0.07 (7%).

Также возьмем из статистических данных удары по воротам, нанесенные игроками за пределами штрафной зоны. В период между 2011 и 2016 годами в АПЛ таких ударов было нанесено 22 318 из которых 809 были реализованы. В процентном соотношении этот показатель равен 3.6%, наш коэффициент 0.036.

Способ расчета голов на команду в футбольном матче

Статистические данные по ударам в играх доступны на многих веб-сайтах, поэтому потратив некоторое количество времени вы сможете самостоятельно установить для каждой категории ударов свои коэффициенты среднего ожидаемого количества голов и присвоить их каждой из команд в футбольной встрече.

Анализ игр в АПЛ за сезон 2016-2017 (до 12 марта 2017 года) показывает какое преимущество мы можем получить, используя данную модель по сравнению с применением обычной информации по ударам в ворота. Так, из 211 встреч, которые завершились победой одной из команд (без учета автоголов) в 151 матче выиграла та команда, которая нанесла большее количество ударов в ворота соперника (71.6%).

С другой стороны, применяя модель Эндрю Бисли к этим же самым матчам, то есть разбивая все удары по воротам на категории и присваивая каждой свой коэффициент среднего ожидаемого количества реализованных мячей, мы получим, что команда с более высоким значением данного коэффициента одержала победу в 170 раз из 211 игр (80.6%).

Используя значения коэффициента ожидаемого количества голов для сезона АПЛ 2016-2017 годов, а также метод распределения Пуассона (вероятностное распределение дискретного типа), Эндрю Бисли составил прогнозы коэффициентов и результатов для матчей английской Премьер-лиги 29-й недели.

Прогноз счета с применением коэффициентов ожидаемого количества голов (КОКГ)

Как видно из приведенной выше таблицы счет игры был верно спрогнозирован один раз, а результат мачта – четыре раза. Также стоит отметить, что при учете коэффициентов, рассчитанных по данной модели, ставка на фаворита сыграла в шести из десяти игр. Однако, стоит всегда соотносить получаемые по модели коэффициенты с котировками букмекерских контор.

Недостаток модели с применением коэффициентов ожидаемого количества голов

Важно помнить, что в природе нет идеальных моделей прогнозирования счета или результатов в футбольных матчах. Как бы хорошо не были просчитаны коэффициенты, есть и другие не менее важные факторы, способные повлиять на ход игры. К таким факторам могут относится отсутствие в матче лидера команды из-за травмы, накопившаяся усталость команды после европейских турниров, резкая смена погодных условий и другие важные обстоятельства.

Стоит также понимать, что данная модель не сможет спрогнозировать результативную игру, так как ее коэффициенты основываются именно на средних значениях.