Na minha opinião, qualquer apostador que se preze deve ter bons conhecimentos de Probabilidades e Estatística para as Apostas
Dado que tenho alguns conhecimentos na área vou tentar fazer uma exposição do assunto ainda que em termos muito simplificados.
Não quero com isto dizer que um bom apostador tenha que dominar na perfeição as bases teóricas das probabilidades e perceber todos os conceitos probabilísticos.
O que geralmente acontece é que apesar de não conhecer todos os conceitos teóricos, o bom apostador através da prática e da sua inteligência acaba por saber avaliar bem as probabilidades dos acontecimentos em causa.
Eu por exemplo, apesar de ter uma formação sólida na área das Probabilidades e Estatística, considero-me um mediano apostador, isto porquê?
Porque acima de tudo, levo o mundo das apostas para o aspecto lúdico e acabo por não ser suficientemente rigoroso na análise e criação de relatórios que me ajudem a decidir.
O conceito principal para não perder dinheiro é simples (e complicado ao mesmo tempo):
Se tivermos o acontecimento A e se a probabilidade de esse acontecimento ocorrer for superior à percentagem paga pela odd do bookie, então a aposta é uma boa aposta!
Não quer isto dizer que o facto de ser uma boa aposta, vai ser ganha, mas quer dizer que a longo prazo, se optarmos (quase) sempre por boas apostas iremos retirar lucro com certeza!
Agora o grande problema reside na avaliação que o apostador faz de determinado acontecimento; aí é que os melhores apetrechados se destacam dos outros. Consideremos o seguinte exemplo:
Seja A a probabilidade de o FC do Porto vencer o Benfica no jogo Porto-Benfica da 17ª Jornada e suponha-se que a odd paga pelo bookie é de 1,9. O que significa isso?
Significa que o bookie está a considerar que a probabilidade de A ocorrer é igual a: P(A)=1/1,9=0,5263.
Ou seja, se a probabilidade do acontecimento ocorrer (neste caso, o Porto ganhar) for superior a 52,63% então o apostador está a fazer uma boa aposta, caso contrário, está a “correr para a bancarrota”.
Isto até seria engraçado se a soma das probabilidades relativas às odd colocadas pelas Casas de Apostas fosse igual a 1; aí o que se iria passar quando não tende para infinito, ou se quiserem a longo prazo, era que em média, bookies e apostadores ficariam “em casa”, isto é, sem perder nem ganhar.
Para ilustrar este facto, vamos considerar o mesmo exemplo.
Temos então que a vitória do Porto está a ser paga a 1,9 e consideremos que o acontecimento complementar, isto é vitória ou empate do Benfica (Benfica AH +0,5) tinha uma odd de 1,95.
Convertendo a odd para probabilidades teríamos que P(A ̅ )=1/1,95=0,5128.
Ora somando as duas probabilidades vem que P(A)+P(A ̅ )=0,5263+0,5128=1,0391
Como é sabido a probabilidade da soma destes dois acontecimentos deveria ser igual a 1, então o que se passa?
Passa-se que os bookies estão a tirar o “juice” ou seja, neste caso cerca de 3,91%. E neste caso ainda estou a considerar uma boa casa de apostas, há muitos bookies que dão apenas 1,91 pelos spreads.
Aliás nem era necessário somar as duas percentagens: bastava reparar que era impossível que simultaneamente a probabilidade do Porto ganhar fosse maior do que 0,5 e a de o Benfica não perder também fosse superior a 0,5.
Há ainda outra questão, para além do juice que os bookies retiram eles também têm mais outra vantagem: têm ao seu dispor pessoas especializadas quer na área desportiva, quer na área probabilística.
E o que é que isto quer dizer?
Quer dizer que as odds não são apenas colocadas com base na componente desportiva, mas também são imensamente influenciadas pelo facto de a grande maioria dos apostadores apostar no favorito.
Consideremos o seguinte exemplo:
Os experts em termos desportivos (de um determinado bookie) avaliam a probabilidade real do favorito vencer em 62,50%. Nesse caso, a odd justa a colocar seria de 1,6 agora retire-se o juice e a odd já fica em 1,55.
Mas como o probabilista é esperto e tem na sua posse dados que lhe dizem que o grande público vai apostar massivamente no favorito o que é que vai acontecer?
Vão “enviesa”r mais a odd baixando-a para valores que já podem permitir que a aposta contrária tenha valor mesmo retirando o juice!
Conclusão
Para o apostador que aposta pela sua cabeça e não delega as suas apostas em alguém, este é o passo principal para ter sucesso: saber avaliar se a relação probabilidade/odd o está a beneficiar ou não.
Para o apostador que delega as suas apostas a abordagem é diferente. Aí o problema está na escolha do (ou dos) cappers que lhe garantam rendimento.
Esse tipo de apostador deve recolher o máximo de (boa) informação acerca “universo” de cappers e escolher o/os que lhes dá mais garantias.
Aqui entra o conceito de “amostra” e “população”!
Quando por exemplo se faz uma sondagem para saber a popularidade do nosso Primeiro Ministro o que é que se faz?
Vai-se perguntar a todos os Portugueses se gostam ou não do homem? Claro que Não!
Os custos seriam completamente incomportáveis. O que se faz é recolher uma amostra significativa para através dessa amostra inferir o que se passa com a População.
O problema é que no caso dos registos dos cappers a forma como se retira e trata a amostra é inadequada.
Isto porquê? Porque os registos variam ao longo do tempo e na quase totalidade dos casos esses dados são tratados de forma incorrecta.
Para avaliar bem a performance de um capper o ideal seria fazer o estudo cronológico das suas apostas.
Ou seja, durante 3 ou 4 anos (ou mais) colocar todas as apostas do capper ao longo do tempo e arranjar um modelo matemático que consiga descrever com alguma fiabilidade o que se está a passar.
Ou seja, estamos a entrar na área dos Processos Estocásticos e Crono-Séries em que se consideram os acontecimentos ao longo do tempo.
Destes processos, os mais simples são os conhecidos Processos de Poisson, mas infelizmente não se adaptam a este fenómeno uma vez que são processos “sem memória”; isto é, o acontecimento seguinte não depende em nada dos anteriores, o que no nosso caso não é verdade, basta olhar para uma má fase de um capper e vê-se logo que existe relação com os acontecimentos anteriores.
Não sei alguém já se lembrou de desenvolver modelos que se adaptem a esta realidade, mas com certeza que não será uma tarefa fácil, pois como sabemos existe uma lista enorme de factores capaz de influenciar a performance de um capper.
O que geralmente faço é avaliar (muito por alto) a performance do capper através das suas escritas acerca de determinado desporto e através dos indispensáveis registos que deveriam ser colocados sob a forma de série temporal, mas que no meu caso, nem uma semana inteira registo 😉
