Se pourrait-il que, si on l’aborde sous le bon angle, l’industrie des paris sportifs puisse offrir une opportunité d’investissement non découverte au lieu d’être une simple plateforme pour les joueurs ? À la lumière de mon expérience personnelle et de la modélisation statistique et mathématique, je tente de répondre à certaines questions pressantes telles que
- Est-il possible d’obtenir un retour sur investissement satisfaisant en suivant un compte de dénonciation ?
- Quels sont les risques encourus lorsque l’on investit dans un compte de dénonciation ?
Les trois personnages principaux
Parieur : Un parieur est une personne qui place des paris monétaires, généralement sur le résultat d’un événement sportif
Bookmaker : Un bookmaker est une organisation ou une personne qui accepte et paie des paris sur des événements sportifs et autres à des cotes convenues.
Tipster : Un pronostiqueur est une personne qui fournit régulièrement des informations sur les résultats probables d’événements sportifs sur des sites internet ou des lieux de paris spéciaux.
Il aide les parieurs à identifier la valeur cachée des marchés de paris sportifs. Que signifie le fait qu’un marché ait une “valeur” ? Un informateur considère qu’un marché a de la valeur lorsque les cotes implicites du marché sont soit supérieures soit inférieures aux cotes du marché telles que déterminées par l’informateur.
Voyons un exemple : Il y a un nouveau bookmaker en ville qui est le premier à lancer un marché sur les Croisés contre le Blues. Il offre une cote de 1,80 en faveur des Croisés contre le Blues. C’est une probabilité implicite de 1/1,80*100 = 55,5%. Un pronostiqueur remarque ce marché et sa première impression est que ce marché offre de la valeur. Cette impression est suivie d’une recherche rigoureuse sur les matchs passés, la forme actuelle, les alignements de départ, les prévisions météorologiques, les arbitres des matchs, etc. Dans cet exemple, la recherche a confirmé la première impression de l’informateur et a indiqué que les Crusaders sont environ 70 % à être favoris pour gagner le match au lieu de 55,5 %. Si l’informateur a raison, il est certainement intéressant de parier sur les Croisés à 1,80. Selon l’informateur, la cote correcte devrait être plus proche de 1,43.
Les meilleurs pronostiqueurs se consacrent généralement à un certain sport et passent des heures et des heures chaque semaine à étudier les marchés pour identifier ceux qui offrent le plus de valeur avant de mettre leurs pronostics à la disposition de leurs abonnés. Les parieurs utilisent ces comptes de pronostiqueurs pour tenter de prendre l’avantage sur les bookmakers dans le secteur des paris sportifs.
Pensez aux comptes de pronostiqueurs pour les parieurs comme etoro l’est pour les traders novices. En résumé, les parieurs occasionnels préfèrent payer une redevance mensuelle pour refléter la réputation d’un informateur et rechercher quel marché de paris sportifs offre la meilleure valeur (le cas échéant) plutôt que de faire eux-mêmes les paris difficiles. De même, etoro permet au trader novice de copier automatiquement les principaux traders.
Le danger de la cupidité et de l’assomption
Tout cela m’a semblé facile. Lorsque je me suis lancé dans les paris sportifs, j’ai parcouru Twitter à la recherche de comptes de pronostiqueurs. L’hypothèse et mon désir de commencer à gagner de l’argent grâce aux paris sportifs m’ont assuré que le fait de refléter les pronostiqueurs avec le plus grand nombre d’adeptes devait être rentable à long terme. À ma grande surprise, j’avais tort. J’ai appris une dure leçon, à savoir qu’en l’absence de diligence raisonnable, c’était une façon sûre de donner de l’argent aux bookmakers.
Les mathématiques l’ont emporté
Comment faire preuve de diligence raisonnable à l’égard d’un informateur ? Il est rapidement apparu que les deux principales variables qui déterminent la viabilité d’un compte de dénonciateurs sont l’exactitude et la cote moyenne de leurs dénonciations. Examinons ces deux concepts plus en détail. L’exactitude des pourboires s’explique assez facilement : il s’agit du nombre de pourboires réussis (pourboires qui donnent lieu à un paiement de la part du bookmaker) divisé par le nombre total de pourboires fournis par le tipster. Il peut s’agir d’une décimale ou d’un pourcentage.
Les cotes sont souvent présentées sous forme de cotes décimales et représentent le montant que le bookmaker paiera au parieur en cas de réussite du pronostic.
Voyons un exemple : Un bookmaker peut offrir une cote de 1,80 en faveur des Bleus pour battre les Rouges. Cela signifie que si un parieur place un pari de 100 € sur ce marché, il gagnera un gain total de 180 € (qui inclut sa mise) pour un retour sur investissement de 80 % en cas de sélection réussie.
Les cotes moyennes sont la moyenne de toutes les cotes du marché pour lesquelles les parieurs ont donné un pourboire.
Par exemple, le compte des pronostiqueurs peut fournir des conseils pour les trois marchés suivants
- Les Bleus battent les Rouges à une cote de 1,80
- Les Bleus contre les Rouges, total des points au-dessus de 52,50 à une cote de 1,70
- Les Bleus contre les Rouges, les Bleus pour marquer plus de 3,5 essais à une cote de 1,85
La cote moyenne de ces trois marchés est de 1,78
Il devient clair que la précision moyenne du choix et la cote moyenne sont toutes deux d’une importance vitale. Un pronostiqueur avec une précision de 80% à une cote moyenne de 1,05 est beaucoup moins rentable qu’un pronostiqueur avec une précision de 30% à une cote moyenne de 20,00.
Risques et récompenses – Mes 7 questions
Comme la plupart des investisseurs prudents, nous devons donc rechercher l’équilibre parfait entre le risque et le rendement. Les questions qui peuvent se poser à un investisseur potentiel peuvent ressembler à ce qui suit :
- Rentabilité à long terme. Comment déterminer si un informateur sera rentable à long terme sur une durée déterminée ou sur des pics ?
- Fluctuation de la précision. Comment la rentabilité sera-t-elle influencée si la précision des pics de l’informateur passe de 74 % à 65 % ?
- Fluctuation des cotes. Que se passe-t-il si la cote moyenne offerte sur les marchés tombe de 1,85 à 1,75 ?
- Perte de séries. Quelle est la probabilité que le pronostiqueur se retrouve dans une série de pertes ? C’est-à-dire, quelle est la probabilité que le montant de X paris d’affilée soit erroné pour un échantillon de Y paris ?
- Aversion pour le risque. Quel pourcentage (appelons ce pourcentage Z) du solde total de mon compte devrais-je parier sur chaque pourboire et comment l’augmentation de Z influencerait mon exposition au risque et la valeur attendue sur une période donnée ou un certain nombre de choix.
- Probabilité de gains positifs. Si mon solde de départ était P, quelle serait la probabilité de finir par 3P après une période ou des choix donnés ?
- Probabilité de gains négatifs. Si mon capital de départ était P, quelle serait la probabilité de finir avec 0,5P après une période donnée ou un certain nombre de choix ?
Valeur escomptée
Toutes ces questions étaient importantes pour moi en tant qu’investisseur potentiel. Pour répondre aux questions 1 à 3, j’ai utilisé une théorie des probabilités appelée valeur attendue. En bref, la valeur attendue (EV) est une valeur prédite d’une variable, calculée comme la somme de toutes les valeurs possibles, chacune multipliée par la probabilité de son occurrence. Tous les calculs reposent fortement sur les deux variables évoquées plus haut, à savoir la précision du pourboire de l’informateur et la cote moyenne de ses pourboires sur le marché.
Taille adéquate de l’échantillon
À ce stade, un investisseur prudent pourrait se poser des questions : “Que se passe-t-il si le compte de l’informateur n’a fourni que quelques conseils qui ont tous été bien compris ? Cela signifierait qu’ils ont une précision de sélection biaisée de 100 %. Cette valeur ne peut certainement pas être utilisée comme indicateur pour toutes les projections futures”.
Une fois de plus, l’investisseur potentiel soulève une préoccupation valable. Pour avoir confiance dans la précision de la sélection de l’informateur, il faut s’assurer qu’un échantillon de taille suffisante a été utilisé pour les calculs. Comme on l’a vu dans l’exemple ci-dessus, une petite taille d’échantillon ne peut pas être utilisée pour des prévisions précises. Pour plus d’informations sur la détermination d’une taille d’échantillon adéquate, on peut lire dans la compréhension des intervalles de confiance pour les distributions binomiales. En règle générale, il est conseillé d’utiliser un ensemble de données d’au moins 100 points de données pour calculer la précision d’un pronostic.
Le monde merveilleux de Markov
Pour répondre à la question 4, je suis revenu à l’utilisation des chaînes de Markov. Les chaînes de Markov sont des systèmes mathématiques stochastiques extrêmement puissants qui sont utilisés dans diverses industries pour modéliser la probabilité d’atteindre un état donné. Les chaînes de Markov sont utilisées en économie, en génétique, en finance et dans l’algorithme de classement du moteur de recherche Google. Non seulement les chaînes de Markov nous permettent de modéliser avec précision la probabilité d’obtenir une quantité X de pics dans une rangée, mais aussi de se tromper pour un échantillon de Y pics ? Elles permettent également de déterminer la probabilité qu’un robot de négociation automatisé obtienne un nombre X de bons et de mauvais résultats dans un échantillon de Y transactions.
Raise, All-in
La réponse à la question 5 réside dans les ambitions de l’investisseur. Si l’investisseur est à la recherche d’un investissement agressif (risque plus élevé et rendement plus élevé), il voudra parier une plus grande partie du solde total de son compte sur chaque choix, de l’ordre de 10 à 20 % du solde de son compte. Une approche plus conservatrice (moins de risques et moins de récompenses) verrait un parieur parier environ 5 à 10 % du solde total de son compte.
La vérification croisée
Pour répondre aux questions 6 et 7, j’ai fait 4 000 simulations en utilisant les données historiques du compte de l’informateur pour déterminer le solde final du compte après N jours/informations. Ces simulations ont été réalisées en utilisant les variables d’entrée pour la précision moyenne des pourboires, la cote moyenne de chaque marché sur lequel le parieur a misé, le solde du compte de départ et le pourcentage du solde total du compte misé sur chaque sélection. La variance de la précision des pronostics a été prise en compte.
Mon Excel Leatherman et SOAP
J’ai ensuite brûlé un peu d’huile de minuit pour créer une feuille de calcul Excel qui m’a fourni un outil permettant d’éclairer les comptes des informateurs. La grande majorité d’entre eux sont restés bloqués comme un cerf pris dans les phares. La crème de la crème, cependant, s’est comportée comme une danseuse de flamenco s’épanouissant sous les feux de la rampe. J’ai découvert une perle moins connue dans les récits d’informateurs : Son of a Punt, alias SOAP.
- SOAP a choisi l’union de rugby comme marché de niche dans l’industrie des paris sportifs. Ils fournissent des conseils pour la plupart des grandes compétitions de rugby, avec un accent particulier sur le Super Rugby et les World Rugby Sevens Series.
- SOAP est transparent avec leurs numéros et leurs antécédents. Ils tweetent chaque sélection et gardent un enregistrement à jour de la précision de leur sélection (ceci peut être vérifié sur leur compte Twitter).
- La précision de leurs pronostics pour le Super Rugby et la série mondiale de rugby à 7 est actuellement de 87/118. Cela représente une précision de 73,7 %.
- la cote moyenne des marchés de tuyaux SOAP est de 1,85.
En prenant un capital de départ de 1 000 € et en supposant que 15 % du capital total est misé sur chaque pick pendant un total de 20 semaines (deux pronostics sont fournis par semaine), on obtient la courbe suivante :
En utilisant la théorie des probabilités de la valeur attendue, le tracé indique qu’un parieur qui suit les conseils de SOAP aurait un solde de compte final de 8 359 € après 20 semaines.
Le tableau ci-dessous contient quelques chiffres remarquables :
J’ai effectué deux analyses distinctes des projections de valeur future pour valider les valeurs projetées. Les comptes se sont équilibrés. Le solde moyen de fin de compte de 8.335€ suite à 4.000 simulations émulant les métriques spécifiques de SOAP est presque identique au solde de fin de compte de 8.359€ qui peut être lu sur le tracé de la courbe d’analyse SOAP lorsque l’on utilise la théorie de probabilité de la valeur attendue.
Conclusion
Un retour sur investissement de 736 % sur une période de 20 semaines a suffi pour que je me fasse remarquer en tant qu’investisseur sérieux. Presque incroyablement, pour le moment, SOAP offre leurs choix gratuitement sur twitter. Je crois qu’il ne faudra pas longtemps avant qu’ils soient approchés par quelqu’un qui voit la possibilité de monétiser leur offre de service.
…ou continueront-ils à être le Robin des Bois moderne de l’industrie des paris sportifs ?