Os cantos são um mercado diferente do dos golos. Não são automaticamente mais previsíveis nem mais rentáveis. Um método tem de mostrar a sua qualidade em dados que não usou para se construir.

Escolher variáveis disponíveis no momento certo

Para uma aposta pré-jogo, use estatísticas históricas calculadas antes do encontro: cantos a favor e contra, adversários, fator casa, onze conhecido e contexto.

A posse de bola, os cruzamentos e os remates bloqueados do jogo a prever não estão disponíveis antes do apito inicial. Usá-los num backtest pré-jogo cria uma fuga de dados. Ao vivo, precise o instante exato da aposta e as estatísticas realmente disponíveis nesse instante.

Uma média não dá um mais de

Se o modelo prevê 10 cantos, ainda não conhece a probabilidade do mais de 9,5. É preciso uma distribuição de contagem ou um modelo direto dessa probabilidade.

Duas situações podem ter a mesma média de 10: uma contagem sempre igual a 10, ou uma contagem de 5 ou 15 com uma probabilidade em duas. O mais de 9,5 vale então, respetivamente, 100 % e 50 %. A média sozinha não chega.

Uma distribuição de Poisson pode servir de ponto de partida; uma dispersão excessiva pode exigir outro modelo. Verifique a distribuição nos dados de teste, em vez de a supor correta.

Avaliar uma odd

Se uma probabilidade validada der 55 % ao mais de 9,5 e a odd disponível for 1,90, o rendimento estimado é 0,55 × 1,90 − 1 = +4,5 % antes de comissões. Se essa probabilidade for só de 50 %, o rendimento passa a −5 %.

Verifique a linha e as regras de contagem: têm de ser idênticas entre dados, modelo e aposta.

Construir uma validação útil

Use uma separação cronológica, um modelo de referência e uma avaliação das probabilidades. Analise depois as odds realmente jogáveis, os limites e a cobertura. Um erro pequeno no número médio de cantos não prova uma vantagem sobre o mercado.

Exemplo: mesma média, probabilidades diferentes

O seu modelo prevê 10 cantos em média para um jogo. A linha oferecida é mais de 9,5.

Hipótese de distribuição Probabilidade do mais de 9,5 Odd justa
Poisson (variância = 10) 54,21 % 1,84
Binomial negativa (variância = 15) 51,73 % 1,93

Com a mesma média, uma dispersão maior tira cerca de 2,5 pontos ao mais de. À odd 1,90, o primeiro modelo vê uma aposta a +3 %; o segundo, uma aposta ligeiramente negativa. Verificar a dispersão real dos seus dados não é, portanto, um pormenor técnico.

Erros frequentes

  • Confundir as linhas: um mais de 10 asiático é reembolsado com exatamente 10 cantos; um mais de 9,5 não.
  • Misturar cantos do jogo e cantos de uma equipa nas mesmas estatísticas.
  • Esquecer as regras de contagem: os cantos do prolongamento são geralmente excluídos e os do tempo de compensação incluídos. Verifique na sua casa de apostas.

Pôr em prática com a SCANbet

A SCANbet reconhece os mercados de cantos (total, por equipa, primeiro canto), o que permite acompanhar o seu rendimento separadamente das apostas em golos. Para a parte do modelo, a calculadora de Poisson dá um ponto de partida e a calculadora de value bets compara a sua probabilidade com a odd.

Perguntas frequentes

Os cantos são mais fáceis de prever do que os golos?

Não necessariamente. São mais numerosos, por isso um pouco menos aleatórios jogo a jogo, mas as casas também os cotam com cuidado e os limites de montante costumam ser mais baixos.

Que distribuição usar?

Comece pela de Poisson e compare depois a variância observada com a média nos seus dados. Se a variância for claramente mais alta, uma binomial negativa descreve melhor as contagens.

Os cantos do tempo de compensação contam?

Em geral sim no tempo regulamentar, tempo de compensação incluído, e não no prolongamento. As regras variam consoante o operador: leia-as antes de comparar dados de fontes diferentes.

Recurso e leituras

Scikit-learn: evitar a fuga de dados (em inglês). Veja também Poisson e backtesting. Os exemplos são fictícios.