Линия открытия VS Линия закрытия. Значение соотношения. (Оффтоп из колодца Джипси)

[Олдскул]

А каким образом это относится к матчам, в отношении которых Сергей упоминал про движение линии, собственно с чего всё и началось.

Думаю, этот вопрос логичнее задать Сергею...)))
Я, честно говоря, не думаю, что он исследовал тему сколько-нибудь подробно, и уж тем паче - статистически.
Со стороны это выглядит примерно так: Джипси загорелся идеей поиска "нефинансового" показателя оценки качества ставок (или плюсовости каппера). Ну, типа, как уже навязший в зубах ЕВ - сколько бы денег ты ни просрал, если по ЕВ плюс, то можешь вполне обоснованно считать себя плюсовым игроком, катать, и ждать, когда дистанция отдаст. Как тот же FREEQ7Z, который 78 тысяч турниров ждал, когда дистанция начнет отдавать, наиграл плюс 80 К по ЕВ и минус 760 долларов в реальных деньгах, не знаю, как потом, дождался ли. Или как хГ в футболе, где голы на табло - ничтожный фактор при оценке результата, а вот кол-во ударов, обработанное по какому-то алгоритму - это наше все!)))
И вот этим "нефинансовым" аналогом ЕВ для беттинга волевым решением было назначено "бьет ли игрок линию закрытия". Некий такой абстрактный показатель, не имеющий никакого отношения к реальным ставкам, но позволяющий Сергею и адептам его теории оценить, насколько будут хороши ставки и насколько плюсовым должен быть каппер, если мир вдруг станет идеальным. При таком уровне абстракции подробно разбираться, что именно должно выступать в качестве линии закрытия - это явное излишество. Ну линия - и линия, закрытие - и закрытие, кому надо - тот поймет. )))
Почему именно этот показатель он приравнял к ЕВ в покере - мне неведомо. Никаких объяснений или обоснований ни от Джипси, ни от кого-либо другого, кроме "следует из опыта", "это же очевидно" и "дураку понятно", я не видел. Соответственно, и тебе объяснить не могу. (((

 

[Astors]

EV bb/100 в покере объективный показатель. Он говорит о правильности твоей игры, теоретически он обоснован на классической вероятности, а также легко проверяется фактически, простым анализом сыгранных рук в Holdem Manager. Любой желающий может в этом убедиться.

Возьмём ситуацию АА против КК, выставили все фишки префлоп.
1.) Это задача из комбинаторики. Заранее известны все возможные варианты выпадения пяти общих карт. А отсюда становится известно, сколько раз мы будем выигрывать и сколько раз проигрывать. Вот это и есть ожидаемая прибыль.
2.) Открываем ХМ и проверяем.

В покере это всё давно посчитано, обсуждено. Тема раскрыта полностью. Интересующийся может всё это проверить. Увидеть формулы из комбинаторики, как это рассчитывается. Увидеть данные выложенные множеством игроков. В конце концов сесть сыграть и убедиться самому.

Ещё добавлю. В покере это не зависит вообще ни от чего, ни от рума, ни от игрока с тузами, ни от игрока с королями. Чистая вероятность, которая подтверждается на дистанции.

 

[Олдскул]

Да я не подвергаю сомнению объективность ЕВ, с ней все ясно.
Просто когда игрок видит, как с каждой тысячей турниров его графики My C Net Won и EV$ расходятся все дальше и дальше, двигаясь разнонаправленно, эта объективность - довольно слабое утешение. Понятно, что когда-нибудь дистанция обязательно все отдаст, но можно ведь и не дожить до этого благословенного момента...)))

А вот чем обосновывается аналогичность показателей "профит по ЕВ" и "бьем линию закрытия (что бы под ней ни понимать)" - я не очень на данный момент понимаю. Ну разве что тем, что они оба не имеют непосредственного отношения к реальному профиту в живых деньгах. И дают надежду на то, что когда-нибудь все будет хорошо.

 

[Astors]

Просто я не хочу ничего усложнять, с ев в покере намного проще разобраться и убедиться в его точной обоснованности.

Возьмём простой пример. Будем играть zoom максимально допустимое количество столов, это 4, будем использовать вспомогательную программу StarsCaption, где поставим чек/фолд на правую кнопку мыши. Таким образом мы за месяц набираем приличную дистанцию. Теперь берём и проверяем в ХМ.

Такого материала в покере предостаточно. В конце концов можно купить майнинг, миллионы рук.

Я намеренно упрощаю и не трогаю турниры. Пытаясь показать, что в покере относительно легко проверяется концепция EV. То есть здесь-то как раз уместны все эти "это очевидно".

 

[Олдскул]

Пытаясь показать, что в покере относительно легко проверяется концепция EV. То есть здесь-то как раз уместны все эти "это очевидно".

Как раз наоборот, концепция ЕВ не имеет ничего общего с "это очевидно", поскольку она - это не "очевидно", а "посчитано", "проверено", "смоделировано", можно даже смело сказать "доказано". А аргумент "это очевидно" (как и родные ему "основано на опыте", "зуб даю и падлой буду" или "ежику понятно") в покере - это скорее в темах "ГСЧ честен / ГСЧ подкручен" или "привилегированных акков не существует / привилегированных акков хоть жопой жуй", где явно достоверной информации практически нет, а точки зрения основаны на 90 процентов на вере. Причем аргумент этот применяется сторонниками обеих антагонистичных точек зрения с одинаковой охотой и равной "успешностью".

 

[Astors]

Я в хорошем смысле имел ввиду) Это очевидно, поскольку доказано.
Я сейчас кое-что пересчитаю по заданным интервалам.

 

[Astors]

Спойлер: Другим путём

							Маржа	Наш кф	Коррекция
1​	Старгард-Щециньски	Грыф Вейхерово	2 : 1	1.84​	3.44​	3.82​	1.095956​	1.84​	2.01655911​
2​	Альбирекс Ниигата	Чиба	2 : 1	1.85​	4.2​	3.74​	1.046015​	1.85​	1.9351286​
3​	KKS Kalisz	Mieszko	1 : 0	1.92​	3.66​	3.36​	1.091676​	1.92​	2.09601874​
4​	Тристан Суарес	Сакачиспас	2 : 1	1.93​	3.18​	4.38​	1.060911​	1.93​	2.04755751​
5​	Алтринчем	Лимингтон	5 : 0	1.94​	3.86​	3.62​	1.050774​	1.94​	2.03850228​
6​	Веймут	Уэллинг	1 : 0	1.94​	3.42​	4.1​	1.051764​	1.94​	2.04042219​
7​	Милтон Кинс	Уимблдон	2 : 1	1.98​	3.66​	3.84​	1.038691​	1.98​	2.05660861​
8​	Честер	Гуисли	3 : 1	1.98​	3.68​	3.64​	1.051515​	1.98​	2.08199952​
9​	Гурник Ленчна	Р. Жешув	2 : 1	1.98​	3.4​	3.42​	1.091566​	1.98​	2.16130031​
10​	Любек	SC Weiche-08	2 : 0	1.99​	3.54​	3.72​	1.053816​	1.99​	2.09709313​
11​	Кукута	Букараманга	2 : 0	2​	3.22​	4.1​	1.054461​	2​	2.10892289​
12​	Lhasa Chengtou	Чжэцзян Итэн	5 : 2	2.03​	3.48​	3.18​	1.094433​	2.03​	2.22169811​
13​	Преспа Бирлик	Olympic	1 : 5	2.97​	4.2​	1.87​	1.109555​	1.87​	2.07486772​
14​	Балингер	Steinbach Haiger	1 : 3	3.78​	3.86​	1.89​	1.052718​	1.89​	1.98963731​
15​	Фортуна II	Верль	0 : 4	3.7​	3.88​	1.9​	1.054318​	1.9​	2.00320424​
16​	Орландо Сити (Б)	Норт Тексас	1 : 3	3.2​	3.84​	1.91​	1.096477​	1.91​	2.09427083​
17​	Несшё	Бромолла	1 : 2	3.3​	3.6​	1.92​	1.101641​	1.92​	2.11515152​
18​	Yanbian Beiguo	Циндао Чжуннэн	0 : 3	3.46​	3.5​	1.93​	1.092866​	1.93​	2.10923204​
19​	Мелипилья	Вальдивия	2 : 0	1.85​	3.56​	4.26​	1.056181​	1.85​	1.95393522​
20​	Vargarda IK	Уддевалла	6 : 1	1.87​	3.74​	3.48​	1.089495​	1.87​	2.03735632​
21​	Слован Братислава (Б)	Требишов	2 : 1	1.88​	3.54​	3.62​	1.090644​	1.88​	2.05041046​
22​	Агробизнес	Горняк-Спорт	4 : 0	1.88​	3.38​	4.12​	1.070491​	1.88​	2.0125237​
23​	Forge	York 9	2 : 1	1.88​	3.64​	3.74​	1.07402​	1.88​	2.01915731​
24​	Фарул	Меркуря-Чук	2 : 0	1.92​	3.4​	3.6​	1.092729​	1.92​	2.09803922​
25​	Сент-Винсент и Гренадины	Доминика	1 : 0	1.92​	3.58​	3.72​	1.06898​	1.92​	2.05244188​
26​	Копиапо	Рейнджерс Де Талка	1 : 0	1.92​	3.44​	4.08​	1.056629​	1.92​	2.02872777​
27​	Сан-Тельмо	Феникс	4 : 2	1.93​	3.05​	4.6​	1.063395​	1.93​	2.0523521​
28​	Уэска	Спортинг	1 : 0	1.94​	3.13​	4.52​	1.056192​	1.94​	2.04901185​
29​	Naestved	Роскильде	1 : 0	1.94​	3.82​	3.6​	1.055022​	1.94​	2.04674229​
30​	Дефенсорес Бельграно	Сан-Мартин Формоса	2 : 0	1.94​	3.13​	3.9​	1.091363​	1.94​	2.1172442​

 

[Astors]

Спойлер: Другим путём

31​	Rommen SK	Херд	2 : 1	1.97​	4.28​	2.84​	1.093372​	1.97​	2.15394235​
32​	Депортиво Пасто	Онсе Кальдас	1 : 0	1.98​	3.16​	4.06​	1.067812​	1.98​	2.11426701​
33​	Хавелсе	Гамбург II	3 : 2	2​	3.88​	3.36​	1.055351​	2​	2.11070201​
34​	Рода	Осс	2 : 1	2​	3.6​	3.62​	1.054021​	2​	2.10804174​
35​	Мемфис	Своуп Парк	4 : 2	2.02​	3.46​	3.26​	1.090815​	2.02​	2.20344693​
36​	Колорадо Рэпидс	Сиэтл Саундерс	2 : 0	2.02​	3.86​	3.38​	1.049975​	2.02​	2.1209492​
37​	Танзания	Бурунди	2 : 1	2.03​	3.18​	3.92​	1.062178​	2.03​	2.15622192​
38​	Жирона	Райо Вальекано	3 : 1	2.03​	3.26​	3.88​	1.057091​	2.03​	2.14589526​
39​	Анжи	Урожай	6 : 1	2.04​	3.36​	3.3​	1.090845​	2.04​	2.22532468​
40​	Сьерра-Леоне	Либерия	1 : 0	2.04​	3.16​	3.92​	1.061754​	2.04​	2.16597778​
41​	Эхимэ	Токусима	0 : 1	4​	3.54​	1.94​	1.04795​	1.94​	2.0330226​
42​	Dunbeholden	Уотерхаус	0 : 1	3.74​	3.22​	1.95​	1.090759​	1.95​	2.12698044​
43​	W. Mazowieckie	Сокол Острода	1 : 2	3.17​	3.62​	2​	1.091701​	2​	2.18340101​
44​	Брюне	Хальден	3 : 4	3.03​	3.72​	2.03​	1.091461​	2.03​	2.21566592​
					СРЗНАЧ	1.071804​	1.948182​	2.08795354​
					МЕДИАНА	1.065603​	1.94​	2.09514478​
					СТАНДОТКЛОН	0.019672​	0.057193​	0.06884625​

 

[Astors]

Описание модели:
1.) Взяты кф по нашему критерию. При теоретическом предположении маржи в 3%, погрешности в 5%, то есть диапазон 1,84/2,04.
2.) Посчитана фактическая маржа.
3.) Кф корректируются на маржу.

Можно таким путём пойти и установить точность линии закрытия.

 

[Олдскул]

Это все классно в плане построения максимально достоверной модели, но, мне кажется. на данный момент это уже залезание в дебри некоторое.
Значительно интереснее было бы посмотреть даже в том же грубом приближении, что на предыдущей модели, какие показатели даст линия открытия, и хотя бы качественно сравнить их с уже посчитанными - закрытия. Если вдруг результат окажется таким же в пределах статпогрешности - то несостоятельность идеи будет очевидна без всяких уточнений, тему можно будет закрывать окончательно.

 

[Astors]

Это все классно в плане построения максимально достоверной модели, но, мне кажется. на данный момент это уже залезание в дебри некоторое.
Значительно интереснее было бы посмотреть даже в том же грубом приближении, что на предыдущей модели, какие показатели даст линия открытия, и хотя бы качественно сравнить их с уже посчитанными - закрытия. Если вдруг результат окажется таким же в пределах статпогрешности - то несостоятельность идеи будет очевидна без всяких уточнений, тему можно будет закрывать окончательно.

Пока мы ещё не установили точность линии закрытия.

На данный момент ничего не вижу лучше и уже частично проверил: мы берём диапазон кф 1,7/2,1, в этот диапазон лягут почти 100% ставок "монеток" (то есть 50%). Это в целях избежания ошибки "средняя маржа этого букмекера", как мы уже видим, что это слишком грубое обобщение.
Далее по всем этим ставкам рассчитывается маржа линии, наш кф корректируется на на неё, мы ведь исходим из предположения, что маржа распределяется букмекером равномерно на все три исхода. Затем кф преобразуется в вероятность.

Вот тут у меня вопрос возникает. Какую погрешность дать, 3%? 5%? Пока смотрел 3%, а это у нас диапазон 0,485/0,515. Мне кажется это оптимальным. И уже далее смотрим факт, сколько проиграло и сколько выиграло таких ставок.

 

[KIR]

Интересно проходит спор ))
Джипси как всегда сделал необоснованное утверждение и кроме всякой фигни, типа "это очевидно" больше ничего сказать не может.
В общем то он всегда так.

 

[Олдскул]

Думаю, по сути уже все понятно, дальнейшее уточнение и доказательство несостоятельности теории - сугубо личное дело трудолюбия и честолюбия ув. Асторса, у меня рука не поднимается его просить что-нибудь еще считать или исследовать. )))

 

[Astors]

Думаю, по сути уже все понятно, дальнейшее уточнение и доказательство несостоятельности теории - сугубо личное дело трудолюбия и честолюбия ув. Асторса, у меня рука не поднимается его просить что-нибудь еще считать или исследовать. )))

Спойлер: //

2​	3.15​	3.9​	1.073871​	2.147741​	0.465605​
2.08​	3.25​	4​	1.038462​	2.16​	0.462963​
2.11​	3.25​	3.9​	1.038036​	2.190256​	0.456568​
2.1​	3.25​	4​	1.033883​	2.171154​	0.460585​
2.05​	3.32​	4.1​	1.032912​	2.11747​	0.472262​
2.05​	3.25​	4.1​	1.0394​	2.130769​	0.469314​
2.13​	3.29​	4.19​	1.012098​	2.15577​	0.463871​
2.03​	3.2​	3.91​	1.060865​	2.153557​	0.464348​
2​	3.25​	4​	1.057692​	2.115385​	0.472727​
2​	3.35​	4.1​	1.04241​	2.08482​	0.479658​
2.07​	3.27​	4​	1.038902​	2.150528​	0.465002​
2.05​	3.25​	4​	1.045497​	2.143269​	0.466577​
2.1​	3.3​	4​	1.029221​	2.161364​	0.462671​
2.05​	3.3​	4.1​	1.034738​	2.121212​	0.471429​
2.15​	3.3​	3.9​	1.024557​	2.202797​	0.453968​
2.15​	3.3​	3.9​	1.024557​	2.202797​	0.453968​
2.1​	3.3​	4.1​	1.023123​	2.148559​	0.465428​
2.05​	3.2​	4​	1.050305​	2.153125​	0.464441​
2.05​	3.25​	4​	1.045497​	2.143269​	0.466577​
2.05​	3.25​	3.9​	1.051907​	2.15641​	0.463734​
2.1​	3.25​	4.1​	1.027785​	2.158349​	0.463317​
2.08​	3.32​	4.2​	1.020069​	2.121744​	0.47131​
2.08​	3.25​	4​	1.038462​	2.16​	0.462963​
2.07​	3.27​	4​	1.038902​	2.150528​	0.465002​
2​	3.1​	3.9​	1.078991​	2.157982​	0.463396​
2.05​	3.25​	3.95​	1.048662​	2.149757​	0.465169​
2.26​	3.3​	3.4​	1.039626​	2.349554​	0.425613​
2.08​	3.36​	4.15​	1.019352​	2.120252​	0.471642​
2.05​	3.36​	4.2​	1.023519​	2.098214​	0.476596​
2.05​	3.25​	4.1​	1.0394​	2.130769​	0.469314​
2.15​	3.3​	3.9​	1.024557​	2.202797​	0.453968​
2.08​	3.36​	4.15​	1.019352​	2.120252​	0.471642​
2.08​	3.29​	4.19​	1.023384​	2.128639​	0.469784​
2.2​	3.3​	3.65​	1.031548​	2.269406​	0.440644​
2.09​	3.25​	3.95​	1.039326​	2.172191​	0.460365​
2.05​	3.25​	3.9​	1.051907​	2.15641​	0.463734​
2.15​	3.15​	3.7​	1.052847​	2.263621​	0.44177​
2.05​	3.3​	4​	1.040835​	2.133712​	0.468667​
2.08​	3.3​	4.15​	1.024763​	2.131508​	0.469151​
2.05​	3.25​	4​	1.045497​	2.143269​	0.466577​
1.98​	3.1​	3.7​	1.097901​	2.173845​	0.460014​

 

[Astors]

Думаю, по сути уже все понятно, дальнейшее уточнение и доказательство несостоятельности теории - сугубо личное дело трудолюбия и честолюбия ув. Асторса, у меня рука не поднимается его просить что-нибудь еще считать или исследовать. )))

Everton - Wolves Betting Odds, Football - Premier League 2019/2020

Compare football betting odds on Premier League 2019/2020 match Everton - Wolves.

www.oddsportal.com

Хороший пример, что мы непонятно о чём говорим, разница в вероятностях, посчитанных по нашей формуле, большая. 47,96% и 42,56, разница в 12% никак не погрешность.

 

[Astors]

Думаю, по сути уже все понятно, дальнейшее уточнение и доказательство несостоятельности теории - сугубо личное дело трудолюбия и честолюбия ув. Асторса, у меня рука не поднимается его просить что-нибудь еще считать или исследовать. )))

Спасибо! Тема для меня интересная, поэтому буду выкладывать данные, просто статистика будет набираться долго, но попробую найти где-нибудь архив данных. Чтобы избежать претензий по поводу не репрезентативности выборки.
От сторонников теории хотелось бы услышать ответы на уже прозвучавшие вопросы.

 

[Олдскул]

Асторс, да понятно уже все.
Дискуссионная составляющая данной темы сошла на нет, не успев начаться...
Научно-познавательная - после первой же оценки, которая показала, что никакого достоверного соответствия "вероятность события - линия закрытия" нет.
Можно, конечно, построить более строгую модель, можно исследовать, как соотносятся линии закрытия и открытия. можно обсчитать процент правильного движения линии - но без "эталонного кэфа" это все совершенно не интересно.
Была линия открытия 4.2, на закрытии стала 3.3, например... Ну и что? Если линия закрытия не соотносится с эталонным кэфом, верно отражающим вероятность исхода (а она не соотносится даже с очень большими допусками, как мы убедились) - то вообще ничего сказать нельзя. Если вероятность события 10 процентов - то обе ставки плохие, если 90 процентов - то обе хорошие, если 28 процентов - то первая хорошая, а вторая - плохая. Ну и нахера нам эта информация?

 

[Олдскул]

Заметим, кстати, что в 2-х из 3-х вышеупомянутых случаев линия закрытия вполне может удовлетворять критерию Инки - то есть, более верно отражать вероятность исхода, чем линия открытия. Из чего совершенно не вытекает, что ставка на линию открытия хорошая.

 

[Astors]

Практическая польза от всего этого есть. Во-первых, при повторении подобной ситуации, когда кто-то снова вспомнит эту теорию, достаточно будет привести два-три простых предложения, чтобы прекратить обсуждение. Во-вторых, подобное "исследование" полезно, развивает навыки и способности, которые полезны во многих областях жизни.

Более строгой модели здесь уже не получится сделать, поскольку задав диапазон 0,485/0,515, мы и так с трудом наберём хоть сколько-то приличное количество данных. На самом деле таких событий очень мало, я брал тысячу событий, из них около 300 попадало в наш диапазон 1,7/2,1, а уже из них только 60 попало в диапазон 0,485/0,515. А 60 репрезентативная выборка? Что тут ещё можно ужесточить в модели, я пока не вижу. Делать какие-то поправки на неслучайность, но для этого надо проанализировать приличный массив данных, а его попросту нет.

Претензий на самом деле к теории намного больше. Например, при такой большой дисперсии потребуется большая дистанция, чтобы модель действительно правильно оценила нас. Это как раз очевидно, чем меньше вероятность, тем больше нужна дистанция, чтобы всё пришло в норму. И ещё много других, но я не вижу смысла всё это рассматривать, пока ничего не ясно с фундаментом.

 

[Astors]

Заметим, кстати, что в 2-х из 3-х вышеупомянутых случаев линия закрытия вполне может удовлетворять критерию Инки - то есть, более верно отражать вероятность исхода, чем линия открытия. Из чего совершенно не вытекает, что ставка на линию открытия хорошая.

Ага, сегодня об этом думал. Дело в том, что если наша модель видит только на 90% правильно, а недостающие 10% подсовывает что-то нам совершенно ненужное, то мы можем получить серьёзные проблемы.
Вторая часть вопроса, а как часто это справедливо. Снова про погрешность. Вот на исторданных, что там видно, сколько процентов закрытие ближе к истине и сколько открытие. Я сомневаюсь, что там будет соотношение 95 на 5. Ну а далее путём умножения вероятностей, если наша первая модель верна на 90%, вторая тоже на 90%, то 0,9*0,9=0,81. То есть точность оценки окончательной 80%. Это о многом говорит.