Fotboll betting hur göra en vinst
Posted by admin on January 7, 2012 in
In sig på bästa idéer och tips från Hundratals Varje vecka:
Många fotboll (soccer till våra amerikanska vänner) hackor och tips platser ger endast ett fåtal plockar / tips i veckan, en del bara ett, med många laddning enorma summor för förmånen. I denna artikel kommer jag att visa dig hur du får det bästa från hundratals gratis och låg kostnad plockar och tips varje vecka genom att besvara dessa fyra frågor.
Tänk om du kunde plocka det absolut bästa plockar från hundratals vecka plockar / tips ökar kraftigt dina chanser att lyckas?
Vad händer om de plockar / tips väljs baseras på tidigare resultat av liknande plockar / tips och de som plockar / tips är alla skapade med hjälp av en kombination av flera beprövade statistiska metoder?
Tänk om du kunde veta om rita förutsägelser, prognoser hemma eller borta förutsägelser är mer framgångsrika för den engelska Premier League, italienska Serie A, tyska Bundesliga, eller många andra ligor i Europa?
Vad händer om du kunde göra det helt gratis eller mycket låg kostnad?
Nu kan du. Om du är intresserad så läs vidare.
Några tips är bättre än andra:
Använda väletablerade statistiska metoder tillsammans med automatiserad mjukvara är det möjligt att generera hundratals fotboll tips varje vecka för många ligor, teoretiskt du skulle kunna täcka alla de stora ligorna i världen. Så vad, varför skulle du vilja göra det? Säkert många av tipsen kommer att vara grovt felaktiga, men å andra sidan många kommer att vara korrekt så hur kan du avgöra vilka kommer att bli framgångsrika och vilka inte? Det vore mycket bättre att bara koncentrera sig på en eller två matcher och förutsäga resultatet av intensiv och noggrann fokuserad analys.
På framsidan av det ovanstående svar som jag har sett genom åren har vissa fördelar och förtjänar noggrant övervägande, det finns ett bra argument för fokuserad analys av en enda match i syfte att försöka förutsäga dess resultat. Anser dock detta, när en forskare kör en statistisk analys hur många dataposter gör de väljer som ett representativt urval? Ett, två … eller mer? Vid genomförande av statistisk analys av mer data du har att arbeta på bättre utfall. Till exempel, om du ville att beräkna den genomsnittliga höjden för en skolklass du bara kunde ta de första två eller tre som prov. Men om de är alla sex meter hög de kommer att vara mycket representativt så uppenbart att du skulle få alla sina höjder och beräkna den genomsnittliga från dem, är resultatet en mycket mer exakt svar. Det är ett förenklat exempel men förhoppningsvis ser du min poäng. Självklart kan du använda det argumentet för en enda match genom att samla in tidigare resultat för varje sida och utföra statistiska analysmetoder med hjälp av dessa data, men varför begränsa analysen till att en match?
Vi vet att om vi gör hundratals automatiserade tips, bygger på sunda beprövade statistiska metoder, att vissa kommer att bli framgångsrika och andra kommer inte. Så hur riktar vi in på de bästa tipsen, de som mest sannolikt att vara korrekt, och hur vi gör det vecka efter vecka? Tja, svaret är att föra bok över hur varje spets utför, några tips är bättre än andra och vi vill veta vilka. I detta skede, om du funderar på hur kan jag räkna möjligen all denna information för varje spel, i varje liga jag vill täcka, och gör det varje vecka, ska du inte oroa dig jag ska visa dig hur det är allt gjort för dig i slutet av artikel.
Resultaten är inte alltid detsamma:
Helt enkelt föra register över hur varje av de hundratals tips vi gör faktiskt utför mot den slutliga resultatet inte är tillräckligt, vad vi behöver nu är ett sätt att analysera dessa data och gruppera det logiskt att få det bästa av det. Resultaten är inte alltid samma, med andra ord ett tips som visar ett möjligt utfall för match En och samma möjliga utfallet för match B inte nödvändigtvis ger samma resultat (dvs en korrekt förutsägelse eller en felaktig förutsägelse). Varför är detta? Jo det finns hundratals anledningar varför och du kommer aldrig att kunna redogöra för dem alla, om du kunde du skulle utan tvekan vara en miljonär. När man försöker att förutsäga resultatet av en match kan du titta på sådana kvalitativa saker som den aktuella skadan lista över varje lag, laget blad, moralen hos spelarna, etc. Vi kan också titta på kvantitativa faktorer med hjälp av våra statistiska metoder för att förutsäga resultatet av matchen, så vi kan titta på en sådan saker som tidigare resultat, ställning i ligan, eller mer beprövade statistiska metoder såsom Rateform metoden. Vi kan använda all denna information för att förutsäga resultatet av matchen A och resultatet av matchen B och som fortfarande inte har samma resultat, en del av orsaken till detta är, som nämnts tidigare, att vi inte kan redogöra för alla de faktorer i en match, det är omöjligt. Men det finns något annat, något vi kan stå för vilka vi ännu inte har tänkt på.
När vi ser vid en match i isolering vi tittar bara på de faktorer som rör var och en av de två lagen i matchen, men varför inte utöka denna att titta på hur de andra lagen de har spelat är också utför? "Varför skulle vi vilja göra det? Jag hör några av er säger. Eftersom resultaten inte alltid är desamma. Låt oss säga att vår prognos för match A och match B är en hemmaseger (glömma den förväntade poäng för tillfället). Vad mer kan vi ta hänsyn till för att förbättra förutsägelse av en hemmaseger? Vi kan se vid utförandet av alla hemmaseger tips för samma konkurrens som matchen spelas i och sedan göra en bedömning baserad på att ny information. Detta är bra eftersom det ger oss en extra factoring nivå för att ta hänsyn till att vi inte hade tidigare.
Letar i alla förutsägelser hemmaseger i en enda ligan kommer att ge oss en procentsats framgång för hem vinster för den aktuella ligan, men vi kan förbättra detta ytterligare. Vi kan göra detta genom att göra exakt samma övning i många olika ligor och få en procentsats framgång för varje liga. Detta innebär att vi nu kan leta efter ligan som producerar den bästa övergripande hemmaseger takt förutsäga framgång och leta efter förutsägelser hemmaseger för kommande matcher. Som standard vi vet att den ligan är mer sannolikt att ge ett positivt resultat för ett hem förutsägelse än någon annan. Självklart kan vi använda denna teknik för bortaseger och dra förutsägelser också.
Hur Tight är den League?:
Varför denna skillnad mellan ligorna inträffa? Som med att försöka förutsäga resultatet av en enda match finns det många faktorer som utgör detta fenomen, men det är bara några viktiga faktorer som påverkar varför en liga borde producera mer hem segrar under en säsong än en annan. Den mest uppenbara av dessa skulle kunna beskrivas som "täthet" av ligan. Vad menar jag med "spänning"? I varje serie finns det ofta en lucka i färdigheter och förmågor av dessa team konsekvent i toppen av ligan och de längst ner är detta ofta uttrycks som en "skillnad i klassen". Denna skillnad i klassen varierar markant mellan olika ligor med några ligor är mycket mer konkurrenskraftiga än andra på grund av en närmare nivå av kompetens i hela ligan, "en stram ligan". Vid en stram ligan förekomster av oavgjorda matcher kommer att bli mer märkbar än med ett "inte så hårt ligan" och vinner hemma kommer sannolikt att vara av en lägre frekvens.
Så, låt oss säga att vi är intresserade av att förutsäga en hemmaseger, beväpnad med vår nya uppgifter om "täthet" av ligor vi kunde göra förutsägelser för matcher under en säsong för så många ligor som vi kan hantera, och se hur dessa förutsägelser utföra i varje liga. Du kommer att upptäcka att framgången för förutsägelser noga kommer att matcha "täthet" av en viss serie, så om en viss liga producerar mer hemma vinner så kommer vi att ha mer framgång med vårt hem förutsägelser. Låt dig inte vilseledas, detta betyder inte att bara för att det finns fler hem vinster vi är bundna att vara mer exakt, vad jag tar om är en framgång i procent av antalet hem förutsägelser som gjorts som inte har något direkt göra med hur många faktiska hem vinster finns. Till exempel, låt oss säga att vi gör hundra hem förutsägelser i ligan för ett och hundra i ligan B, och låt oss säga att sjuttiofem procent är korrekta i ligan A men bara sextio procent i ligan B. Vi har gjort samma antal förutsägelser i varje liga med olika resultat, och dessa skillnader är mest troligt på grund av "täthet" i varje liga. Liga B kommer att bli en "tight" ligan med fler lag som har liknande nivåer av "klass", medan ligan A har en bredare marginal på klassen när det gäller vilka lag inom den. Därför bör vi välja ut den bästa ligan om hem vinster och göra vårt hem vinna val från den ligan.
Vi måste vara Konsekvent:
Naturligtvis finns det mer än så. Det är inte bra att bara ta varje tips och registrera hur det utförs måste vi tillämpa samma regler för varje gjort spets. Du måste se till att de parametrar du anger för varje prediktiv metod du använder (t.ex. Rateform, Betyg Förutsägelse etc.) förblir konstant. Så välj dina bästa inställningarna för varje metod och hålla sig till dem för varje förutsägelse, för varje liga, och för hela säsongen. Du måste göra detta för att att behålla konsekvensen i förutsägelser inom ligor, mellan ligor och över tid. Det finns inget som hindrar dig att använda flera olika uppsättningar av parametrar så länge du håller producerade uppgifter från varje enskilt.
Om du undrar vad parametrarna är sedan ta Rateform metoden som ett exempel. Med denna metod vi fram ett heltal som representerar det möjliga resultatet av en match (jag tänker inte gå in på detaljer om Rateform metoden här eftersom det är föremål för en annan av mina artiklar). Du kan ställa in brytpunkter som representerar en hemmaseger och en bortavinst, så om den resulterande rateform utgång för en match är högre än den övre brytpunkten då att matchen kunde anses en hemmaseger. Likaså om den resulterande rateform utgång för en match är lägre än den nedre brytpunkten då att matchen kunde anses som en bortavinst. Allt som faller emellan bedöms oavgjort.
Footyforecast.com (nu 1X2Monster.com) har levererat denna typ av information, vecka efter vecka, på sin hemsida sedan 1999. Det omfattar arton ligor runt om i Europa, engelska Premier League, skotska Premier League, italienska Serie A, Tyska Bundesliga, holländska Eredivisie, Spanien, Frankrike, för att nämna några. Totalt sju olika statistiska metoder används för att bestämma resultatet av varje spel som spelas i varje liga, och en komplett redovisning av hur varje metod i varje utförd spel sparas. Bortsett från hur varje tips som utförs inom sina respektive ligan Footyforecast ger också rankinglistor hur varje liga har presterat framgångsrikt förutsäga resultat av spel. Ligan tabeller förutsägelse prestanda produceras för hemmaseger förutsägelser, dra förutsägelser, bortavinst förutsägelser, och för prognoser och är ovärderliga verktyg för att fotboll spelaren när man beslutar var man ska rikta sina europeiska fotboll förutsägelser.
Så där har du det. Förhoppningsvis har jag visat dig hur du riktar in på bästa ligorna för att höja dina chanser att lyckas när förutsäga 1×2 resultat, och även om jag ger inga garantier, jag är ganska säker på att denna metod kommer att förbättra din vinst.
