Istnieje pewien typ tipstera, który nauczył się brzmieć naukowo. Mówią o „silniku AI”, „tysiącach punktów danych”, „modelach uczenia maszynowego” i zespole „data scientistów z doktoratami”. I — trzeba im to oddać — niektórzy z nich publikują pełny zapis wyników otwarcie, każdą prognozę zarejestrowaną, wygraną lub przegraną, do pobrania jako jeden plik.
Wzięliśmy jednego z większych za słowo, pobraliśmy jego publiczny zbiór danych i przeanalizowaliśmy 25,890 meczów z jednego roku. Oto, co mówią liczby — wszystkie jego, nie nasze.
Pierwszą rzeczą, którą sprawdza się przy każdym modelu, jest to, czy robi cokolwiek, czego nie robi już darmowy kurs. Dlatego dla każdego meczu porównaliśmy typ tipstera z najprostszym możliwym punktem odniesienia: faworytem bukmachera — drużyną z najniższym kursem.
Zgadzały się w 83% przypadków.
Innymi słowy, cztery razy na pięć „silnik AI” po prostu wybiera tego, kogo bukmacher już wcześniej wskazał jako faworyta. To nie jest model znajdujący ukrytą wartość. To odczytywanie kursów i kopiowanie ich.
Idzie to dalej. Każdy typ ma „trust” albo „confidence score”, przedstawiany jako wynik algorytmu. Porównaliśmy go z prawdopodobieństwem wynikającym z kursów — i oba przebiegają niemal idealnie równolegle (korelacja 0.61, wyższa przy pewniejszych typach). „Confidence score” to, z grubsza, własna cena bukmachera w białym fartuchu.
Oto liczba, którą zaczyna ich marketing: na typach z najwyższym confidence są trafni w około 73% przypadków. Brzmi świetnie. Jest też bezwartościowe, i oto dokładnie dlaczego.
Te typy z wysokim confidence to mocni faworyci ze średnim kursem 1.40. Wykonaj rachunek, który naprawdę obchodzi gracza: wygraj 73% zakładów po kursie 1.40 i otrzymujesz 0.73 × 1.40 = 1.02 za każde 1.00 postawione — zanim marża bukmachera zje resztę. Wynik to zwrot na poziomie około −0.1%. Wygrywasz prawie każdy zakład i powoli bankrutujesz.
W całych 25,890 ich opublikowanych typach obstawienie każdego po pokazanym kursie daje −5.6%. Nie na naszym modelu. Na ich.
Najbardziej wymowny test to 17% meczów, w których typ tipstera nie zgadza się z faworytem bukmachera — jedyne miejsce, gdzie prawdziwy model mógłby pokazać Edge Score. Jeśli algorytm wie coś, czego nie wie rynek, właśnie tu zarabia na subskrypcję.
Nie zarabia. W tych meczach typy są trafne w 28.7% przypadków i dają −9.95% zwrotu. Blind obstawienie faworyta przyniosłoby mniejszą stratę. „Inteligencja” odejmuje wartość zamiast ją dodawać.
Nie podajemy nazwy usługi. Chodzi nie o jedną firmę — chodzi o cały format. „67% accuracy”, „AI-powered”, „verified results”: żadna z tych liczb nie znaczy tego, co ma sugerować, bo trafność przy niskich kursach nie jest zyskiem, a model, który kopiuje faworyta, nie jest modelem.
To także lustro, które chętnie przykładamy do siebie. Dlatego TipsAudit nie sprzedaje liczby accuracy. Publikujemy fair price po usunięciu marży bukmachera, oznaczamy value bet tylko tam, gdzie słabszy bukmacher faktycznie błędnie wycenia mecz, a liczba nagłówkowa na naszym track record to closing line value — jedyna metryka, która rzeczywiście koreluje z długoterminowym Edge Score — pokazywana przy każdym typie, przed pierwszym gwizdkiem, ze stratami włącznie.
Niewygodna prawda w powyższych danych jest taka, że można było taki audyt zrobić samemu. Plik był publiczny przez cały czas. Większość ludzi nigdy go nie otwiera, bo ściana zielonych zrzutów ekranu wydaje się bardziej przekonująca niż arkusz kalkulacyjny. Uważamy, że powinno być odwrotnie.
Dane: publiczny zbiór wyników tipstera, 25,890 meczów z kursami i wynikami z jednego sezonu, przeanalizowany pod kątem zgodności typ-faworyt, trafności według przedziałów confidence oraz zwrotu z inwestycji przy pokazanych kursach. Nic z tego nie stanowi porady bukmacherskiej; zakłady wiążą się z realnym ryzykiem finansowym. 18+, graj odpowiedzialnie.