Expected value menjawab satu pertanyaan: jika Anda bisa memasang bet yang sama persis ini satu juta kali, berapa hasil rata-ratanya? Kalikan probabilitas menang dengan jumlah kemenangan Anda, kurangi probabilitas kalah dikali stake Anda, dan Anda mendapatkan EV.
Contoh konkret: seorang bookmaker menawarkan 2.20 pada hasil dengan probabilitas nyata 50%. Separuh waktu Anda menang 1.20 unit, separuh waktu Anda kalah 1 unit. EV = 0.5 × 1.20 − 0.5 × 1.00 = +0.10 — sepuluh sen profit teoretis per unit yang dipertaruhkan. Bet yang sama di 1.90 punya EV −0.05: kerugian jangka panjang yang pasti, dikemas seperti lempar koin.
Perhatikan apa yang tidak dipedulikan EV: apakah bet ini menang malam ini. Bet dengan EV positif yang kalah tetap benar; bet dengan EV negatif yang menang tetap salah. Hasil datang dengan varians yang brutal — EV adalah sinyal di bawahnya.
Bagian tersulit adalah probabilitas. Bookmaker mempublikasikan payout, tetapi tidak ada yang memberi Anda kebenaran tentang seberapa sering hasil itu terjadi. Setiap pendekatan serius terhadap betting sebenarnya adalah pertarungan untuk memperkirakan angka itu — itulah sebabnya kami mengikat milik kami ke sharp market yang sudah di-devig, estimasi publik paling akurat yang ada, dan hanya menandai value ketika soft book meleset di atasnya.
Lihat bagaimana kami menerapkannya pada setiap pertandingan dalam metodologi kami. Metodologi →
EV = (fair probability × decimal odds) − 1. If the fair probability is 40% and the price is 2.70, EV = 0.40 × 2.70 − 1 = +8%. The hard part is the fair probability, which is why we derive it from the devigged sharp market rather than from a model.
Constantly. EV describes the average over many repetitions; any single bet is decided by the result. A +5% EV bet at odds of 3.00 still loses two times in three. Judge the process by EV and closing line value, never by the outcome of one bet or one week.
Lihat ide-ide ini bekerja dalam catatan performa publik kami — setiap call dicatat sebelum kick-off, termasuk yang kalah.