En mi opinión, cualquier apostador debe de tener buenos conocimientos de Probabilidades y Estadística
Como tengo algunos conocimientos en la área voy a intentar exponer el tema aunque puede haber muchos términos simplificados.
No quiero con esto decir que un buen apostador tenga que dominar a la perfección las bases teóricas de las probabilidades y entender todos los conceptos.
Lo que suelo pasar, es que pese a no conocer todos los conceptos teóricos, el buen apostador por la práctica y por su inteligencia acaba por saber evaluar bien las probabilidades de los acontecimientos en análisis.
Yo por ejemplo, pese a que tengo una formación sólida en la área de Probabilidad y Estadística, me considero solamente un apostador mediano, ¿ y esto porque?
Porque por encima de todo, llevo el mundo de las apuesta de una manera lúdica y acabo por no ser suficientemente rigoroso en la análisis y creación de informes que ayudan a decidir.\
El concepto principal para no perder dinero es sencillo (y complicado a la vez):
Si tenemos en cuenta el acontecimiento A y si la probabilidad de que A ocurra es superior al porcentaje pago por la odd del bookie, entonces la apuesta es una buena apuesta.
Esto no significa que el hecho de que sea una buena apuesta implique que va a ser ganadora, pero significa que en el largo plazo, si optamos (casi) siempre por buenas apuestas sacaremos ganancia, seguramente.
El gran problema reside en la evaluación que el apostador hace del acontecimiento; ahí los apostadores mejor preparados destacan de los demás. Consideremos el siguiente ejemplo:
Sea A la probabilidad de que el Barcelona gane al Real Madrid en un Barça- Madrid, y supongamos que la odd paga por el bookie es de 1,9. ¿Qué significa?
Significa que el bookie considera que la probabilidad de que A ocurra es igual a: P(A)=1/1,9=0,5263.
O se, si la probabilidad del que ocurra A ( en este caso, victoria del Barça) es superior a 52,63% entonce el apostador estará haciendo una buena apuesta, en el caso contrario, esté en camino a la bancarrota.
Esto podría ser gracioso si la suma de las probabilidades relativas a las odds colocadas por los bookies fuera iguala 1; ahí lo que pasaría cuando pasaría cuando n se acerca a infinito, o si prefieres en el largo plazo, sería que en media, bookies y apostadores empatarían, ganando y perdiendo lo mismo.
Para ilustrar este hecho, vamos considerar el ejemplo de arriba.
Tenemos la victoria del Barça que paga 1,9 y consideramos que el acontecimiento complementar, o sea la victoria del Real Madrid o el empate ( Real Madrid HA +0,5) tendría una odd de 1,95.
Convirtiendo la odd para probabilidades tendríamos que P(A ̅ )=1/1,95=0,5128.
Sumando las odds probabilidades vemos que P(A)+P(A ̅ )=0,5263+0,5128=1,0391
Como es obvio la probabilidad de la suma de estos dos acontecimientos debería ser igual a 1, ¿qué pasa entonces?
Pasa que los bookies quitan una parte, en este caso cerca de un 3,91%. Y en este caso estoy considerando una buena casa de apuestas, muchos de los bookies dan solo 1,91, por los 50/50.
No sería ni necesario sumar las dos porcentajes: bastaría con notar que sería imposible que a la vez la probabilidad de que el Barça ganara fuera más grande que 0,5 y que la de que el Real Madrid no perdiera lo fuera también.
Además de la parte que los bookies quitan, tienen también otra ventaja: tienen contratadas a personas que son especialistas en la área deportiva y de probabilidades.
¿Qué significa esto?
Significa que las odds son colocadas con base en la componente deportiva, pero son muy influenciadas por el hecho de que la gran mayoría de los apostadores apuesta en el favorito.
Consideremos el siguiente ejemplo:
Los expertos deportivos ( de un bookie) evalúan la probabilidad real de que el favorito gane en un 62,50%. En este caso, la odds justa sería de 1,6, retirando la pequeña parte (“juice”) queda ya en 1,55.
Pero como esta persona es experta y tiene datos que le dicen que el gran público apostará en masa en el favorito, ¿qué hará? “estropeará” aún más la odd, bajando para valores que permitan que la apuesta contraria tenga valor, incluso retirando el tal “juice”.
Conclusión
Para el apostador que apuesta por su cabeza y no delega sus apuestas en nadie, este es el caso principal para tener éxito: saber evaluar si la relación probabilidad/odd le es favorable o no.
Para el apostador que delega sus apuestas el abordaje es distinto. Ahí el problema está en la elección del (o de los ) tipster que le aseguren rendimiento.
Este tipo de apostador deberá recoger el máximo de (buena) información del “universo” de tipsters y elegir el/los que le den más garantías.
Aquí entran los conceptos de “muestra” y “población”!
Cuando por ejemplo, hacemos una encuesta para saber la popularidad del Presidente del Gobierno ¿qué se hace?
¿Se pregunta a todos los españoles si les gusta o no el hombre? No!
Los costes serían totalmente incomportables. Lo que se hace es recoger una muestra significativa para que a través de ella podamos inferir que pasa con la Población.
El problema es que en el caso de los registros de tipsters la forma como se recoge la muestra no es la adecuada.
¿Porqué? Porque los registros varían a lo largo del tiempo y casi en su totalidad los datos son tratados de una manera incorrecta.
Para evaluar bien el comportamiento de un tipster, lo ideal sería hacer un estudio cronológico de sus apuestas. O sea, durante 3 o 4 años ( o incluso más) estudiar todas las apuestas del tipster a lo largo del tiempo y conseguir un modelos matemático que logre describir con alguna seguridad lo que pasará.
O sea, estamos entrando en la área de los Procesos Estocásticos y Crono-Series en las que se consideran los acontecimientos a los largo del tiempo.\
De estos procesos, los más sencillos son los conocidos Procesos de Poisson, pero infelizmente no se adaptan a este fenómeno por ser procesos sin memoria, o sea, el acontecimiento siguiente no depende en nada de los anteriores, lo que en nuestro caso no es verdad, basta con mirar una mala racha de un tipster y podemos verificar que existe una relación con acontecimientos anteriores.
No sé si alguien tuvo la idea de desarrollar modelos que se adapten a esta realidad, pero seguramente no sería fácil, porque como sabemos existe una lista enorme de factores que influencian el comportamiento de un tipster.
Lo que hago por norma es evaluar (muy a ojo) el comportamiento de un tipster a través de sus textos sobre cierto deporte o a través de los fundamentales registros que deberían ser colocados sobre forma de serie temporal, pero que en mi caso, ni una semana registro.
