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Titolo: Statistics x Kasuga

Ciao Kasuga, sono abbastanza d&#8217;accordo quando dici che i book a volte danno quote secondo sentiment, ma penso che sia proprio questa la debolezza da sfruttare. Il problema e&#8217; sfruttarla sistematicamente.
Mi spiego anche illustrandoti cosa intendevo per massimizzare il valore atteso. Usero&#8217; un esempio al limite della banalita&#8217;, quindi non interpretarlo come proposta di strutturazione del database, ma come ausilio esplicativo.
Supponiamo per semplicita&#8217; di avere una sola variabile indipendente che mi categorizza le puntate. Sia questa VAR1 con valori H=home D=draw A=away (č molto semplicistico ma mi serve per fare l&#8217;esempio. A questa potremmo aggiungere %vittorie squadra di casa, etc, oppure ancora strutturare il database in maniera differente). La variabile EVENTO sia 1=successo e 0=insuccesso; QUOTA č la quota del book; ODDS misura le probabilitŕ normalizzate sulla base dei valori delle quote (in pratica le probabilitŕ che stima il book); ODDS-DIFF sia la differenza tra ODDS ed EVENTO; GAIN sia il guadagno per lira giocata calcolato come QUOTA*EVENTO &#8211; 1.
Facciamo l&#8217;esempio con un database di tre partite.
VAR1	EVENTO	QUOTA	ODDS	ODDS-DIFF	GAIN
H	1	1.50	0.593	0.407	0.500
D	0	3.30	0.270	-0.270	-1.000
A	0	6.50	0.137	-0.137	-1.000
H	0	1.50	0.593	-0.593	-1.000
D	1	3.30	0.270	0.730	2.300
A	0	6.50	0.137	-0.137	-1.000
H	1	1.15	0.758	0.242	0.150
D	0	6.00	0.145	-0.145	-1.000
A	0	9.00	0.097	-0.097	-1.000
Allora se scelgo i pronostici su cui giocare sulla base delle probabilitŕ di successo (ossia massimizzando EVENTO) sceglierei di giocare gli eventi H (2 su 3 vincono) ma in realtŕ il mio guadagno complessivo č
-0.35 (ipotizzando 1 lira giocata per ogni pronostico). Applicando il Kelly criterion le cose non vanno meglio: poiche&#8217; stimo che i pronostici H hanno una probabilita&#8217; di successo di 0.67 (2 su 3) li gioco quando la quota e&#8217; superiore a 1.493. Realizzo 1 vincita su 2 con gain= -0.5 (questa č anche una dimostrazione che il Kelly criterion secondo me non ha senso, ed ha solo valore concettuale). 
Allora il mio sistema deve essere orientato a massimizzare ODDS-DIFF o, ancora meglio, GAIN. Cioč trovare l&#8217;insieme di pronostici per cui la sommatoria (o la media) di GAIN e&#8217; massima. Nell&#8217;esempio cio&#8217; mi porterebbe a scegliere di giocare sui pronostici D perche&#8217;, seppure meno probabili di H, alla fine mi danno un rendimento di +0.30.
Concludo dicendo che nell&#8217;esempio i tre pronostici di una stessa partita sono trattati in modo indipendente (come fossero tre eventi diversi), quando invece non lo sono. In realta&#8217; si potrebbe tenere in considerazione anche questo aspetto; comunque il ragionamento penso che renda abbastanza l&#8217;idea di quello che volevo dire e che si potrebbe fare.
Ciao
Stefano
-- 
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Provo a postare di nuovo in modo piu' leggibile
Ciao Kasuga, sono abbastanza d'accordo quando dici che i book a volte danno
quote secondo sentiment,
ma penso che sia proprio questa la debolezza da sfruttare. Il problema e'
sfruttarla sistematicamente.
Mi spiego anche illustrandoti cosa intendevo per massimizzare il valore
atteso. Usero' un esempio al limite della banalita',
quindi non interpretarlo come proposta di strutturazione del database, ma
come ausilio esplicativo.
Supponiamo per semplicita' di avere una sola variabile indipendente che mi
categorizza le puntate.
Sia questa VAR1 con valori H=home D=draw A=away (č molto semplicistico ma mi
serve per fare l'esempio.
A questa potremmo aggiungere %vittorie squadra di casa, etc, oppure ancora
strutturare il database in maniera differente).
La variabile EVENTO sia 1=successo e 0=insuccesso; QUOTA č la quota del
book; ODDS misura le probabilitŕ normalizzate
sulla base dei valori delle quote (in pratica le probabilitŕ che stima il
book); ODDS-DIFF sia la differenza tra ODDS ed EVENTO;
GAIN sia il guadagno per lira giocata calcolato come QUOTA*EVENTO &#8211; 1.
Facciamo l'esempio con un database di tre partite.
 VAR1 EVENTO QUOTA ODDS ODDS-DIFF GAIN
 H 1 1.50 0.593 0.407 0.500
 D 0 3.30 0.270 -0.270 -1.000
 A 0 6.50 0.137 -0.137 -1.000
 H 0 1.50 0.593 -0.593 -1.000
D 1 3.30 0.270 0.730 2.300
A 0 6.50 0.137 -0.137 -1.000
H 1 1.15 0.758 0.242 0.150
D 0 6.00 0.145 -0.145 -1.000
A 0 9.00 0.097 -0.097 -1.000
Allora se scelgo i pronostici su cui giocare sulla base delle probabilitŕ di
successo (ossia massimizzando EVENTO)
sceglierei di giocare gli eventi H (2 su 3 vincono) ma in realtŕ il mio
guadagno complessivo č -0.35
(ipotizzando 1 lira giocata per ogni pronostico). Applicando il Kelly
criterion le cose non vanno meglio:
poiche' stimo che i pronostici H hanno una probabilita' di successo di 0.67
(2 su 3) li gioco quando la quota e' superiore a 1.493.
Realizzo 1 vincita su 2 con gain= -0.5 (questa č anche una dimostrazione che
il Kelly criterion secondo me non ha senso,
ed ha solo valore concettuale).
 Allora il mio sistema deve essere orientato a massimizzare ODDS-DIFF o,
ancora meglio, GAIN.
Cioč trovare l'insieme di pronostici per cui la sommatoria (o la media) di
GAIN e' massima. Nell'esempio cio' mi porterebbe
a scegliere di giocare sui pronostici D perche', seppure meno probabili di
H, alla fine mi danno un rendimento di +0.30.
Concludo dicendo che nell'esempio i tre pronostici di una stessa partita
sono trattati in modo indipendente (come fossero tre eventi diversi),
quando invece non lo sono. In realta' si potrebbe tenere in considerazione
anche questo aspetto; comunque il ragionamento
penso che renda abbastanza l'idea di quello che volevo dire e che si
potrebbe fare.
Ciao
Stefano

 Cioè trovare l'insieme di pronostici per cui la sommatoria (o la media) di
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Cioè trovare l'insieme di pronostici per cui la sommatoria (o la media) di
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