Model zakładów bukmacherskich

Największą przeszkodą wielu graczy zakładów są emocje. Te często przeszkadzają w podejmowaniu racjonalnych decyzji. A co, jeśli powiedziałbym Ci, że dzięki modelowi zakładów uda Ci się zniwelować wpływ emocji do zera? A w dodatku uporządkujesz swoje chaotyczne działania tak, że będą one systematyczne i szybkie? Pomoże Ci w tym własny model zakładów.

Czy masz wrażenie, że wiesz już dużo, ale ciągle Ci czegoś brakuje? Jakiegoś jednego, ważnego elementu?
Dobrze by było, gdyby efektem Twoich wysiłków był model zakładów, który spaja w całość Twoją wiedzę.

1. Model zakładów

Model zakładów ma być pewnego rodzaju modelem decyzyjnym, który na podstawie suchych danych (niezawierających emocji) będzie Ci mówił jaką decyzję masz podjąć.

W ten sposób pozbędziesz się dylematu jak masz postąpić “gdy zrobi się gorąco”.
Co więcej, będziesz mógł ciągle udoskonalać swój model, a z każdym błędem Twoja efektywność może rosnąć!

1.1. Składowe modelu

Z czego składa się model zakładów?

1. Dane wejściowe.
2. Warstwa obliczeniowa/analityczna.
3. Dane wyjściowe.
4. Schemat decyzyjny.

1.2. Przykład modelu

Prymitywnym przykładem modelu jest model z 3 danymi wejściowymi w postaci najwyższych kursów dostępnych na rynku:

Dane wejściowe: Drużyna A (kurs1) + Remis (kursX) + Drużyna B (kurs2)
Warstwa decyzyjna: “Obstawiaj zawsze gospodarzy w meczu piłki nożnej.”
Dane wyjściowe: kurs1

Tak określony model nie uwzględnia kluczowych czynników (np. wartości kursów) dla finansowego wyniku końcowego.
Nie może zatem być skuteczny w długim okresie czasu i stosowanie go prawie na pewno przyniesie straty.
Można to łatwo sprawdzić (statystycznie) na historycznych danych.

Jeśli wyniki nie są satysfakcjonujące, to należy zmienić budowę modelu.

1.3. Przykład prostego modelu zakładów

Czym jest model zakładów bukmacherskich?
Zobacz na przykładzie.

Przykład Czytelnika SureBety.pl:

Założenia modelu: 300 typów w miesiącu. To oznacza średnio 75 typów na tydzień (najlepiej analizować cykle tygodniowe, a nie dzienne). 75 typów na tydzień to bardzo duża liczba.
Wyniki modelu: strata 5%. Aktualny model wybierania typów się nie sprawdza.
Pytania pomocnicze: Czy poświęcasz wystarczającą ilość czasu na każdy typ? Czy czujesz się przemęczony? Czy czujesz presję na wyniki?
Możliwe przyczyny błędów: może być to kwestia za dużej ilości typów albo po prostu “psychiki gracza”.
Propozycja korekty modelu: zmniejszyć liczbę typów o 50%.

Jeśli interesuje Cię jak wyglądają przykłady zaawansowanych modeli zakładów, to zobacz te artykuły:

Modele matematyczne

oraz

Sztuczna inteligencja w zakładach bukmacherskich

2. Czy warto zbudować model zakładów?

2.1. Każdy ma jakiś model

Każdy gracz, który obstawia zakłady bukmacherskie ma model zakładów. Najczęściej nie wie jaki, bo model nie jest zapisany ani tym bardziej poukładany.
Tak czy siak każdy gracz podejmuje decyzje na podstawie jakiegoś modelu decyzyjnego.

Najprostszym modelem wielu graczy jest przeczucie lub intuicja.
To też zestaw reguł i zasad, na podstawie których dokonują oni decyzji.

Czy jest to skuteczny model? Myślę, że znasz odpowiedź na to pytanie.
Jak zatem chcesz uzyskać przewagę nad bukmacherem, bez zbudowania własnego “silnego” modelu?

2.2. Dla kogo budowa modelu zakładów?

1. Czy czujesz, że Twoja gra jest chaotyczna?
2. Czy osiągasz słabe wyniki, ale nie wiesz dlaczego?
3. Czy chciałbyś zacząć działać w sposób bardziej systematyczny?

Jeśli odpowiedziałeś TAK na te pytania, to budowa modelu wyniesie Cię na wyższy poziom obstawiania zakładów!

Model zakładów jest “tylko” narzędziem, które pomaga i wykorzystuje analityczne zalety gracza.
Czy potrzebujesz takiego narzędzia?
Możesz sobie bez niego poradzić.
Budowanie modelu nie jest dla każdego. Ograniczenia? Narzędzie może być tak dobre, jak dobry jest jego twórca.

2.3. Trwałe uzyskanie przewagi

Twoim zadaniem powinno być dążenie do wypracowania powtarzalnej strategii, która pozwoli Ci regularnie uzyskiwać przewagę nad bukmacherem.
Stworzenie modelu zakładów bukmacherskich jest jedną z metod opracowania takiej strategii.

Inne metody możesz poznać w artykule:

Metody ogrywania bukmacherów

2.4. Czy budowa modelu się opłaca?

Prosty model decyzyjny możesz stworzyć w kilka godzin.
Budowa działającego, przetestowanego i skutecznego modelu zajmuje często wiele miesięcy, a nawet lat.
Dla mnie to fajna zabawa, a po drodze wielu rzeczy się nauczysz.

To najważniejsze zalety budowania modelu.
Jeśli Cię nie przekonują, to może nie jesteś jeszcze gotowy, aby go budować?

3. Cechy dobrego modelu

3.1. Czym jest dobry model?

Dobry model zakładów jest przede wszystkim bezpieczny.
Oznacza to, że nie powinno istnieć zdarzenie, które mocno nadszarpnie twój kapitał.
Stworzenie takiego ideału oczywiście wymaga czasu…

3.2. Przykładowe czynniki do modelu

Zastanowienie się nad kluczowymi czynnikami proponuję zacząć od “wypisania ich z głowy”.
Weź kartkę i ołówek (albo edytor na komputerze) i zanotuj jakie są kluczowe czynniki dla wyniku końcowego dyscypliny sportowej jaką będziesz chciała obstawiać.

Tak otrzymaną listę możesz porównać z poniższą i zastanowić się, czy chcesz uzupełnić swoją listę albo coś z niej wykreślić.

Specjalnie podaję szeroką listę, aby nie sugerować Ci poprawnej odpowiedzi (czy ktoś je zna?).
Proces dochodzenia do właściwych czynników jest trudny, a wagi czynników mogą ulegać zmianie, w zależności od innych czynników i w miarę upływu czasu! (dlatego przyszłością zakładów są pewnie sieci neuronowe)

Twoim zadaniem jest zrobienie listy kluczowych czynników i posegregowanie ich według ważności wpływu na wynik końcowy.

Ważne jest także jakich czynników absolutnie NIE powinieneś brać pod uwagę:

• ilość punktów obu drużyn (sztuczny przyporządkowanie 3 pkt dla zwycięzcy nie odwzorowuje rzeczywistości = drużyna zwycięska nie jest 3x lepsza od pokonanej; wynik meczu odwzorowuje to lepiej)
• miejsce w tabeli obu drużyn (jest pochodną punktów za mecze)

Te czynniki są pochodną czynników oryginalnych. Są więc wypadkową wielu czynników oryginalnych. Badanie ich może doprowadzić do mylnych wniosków.

Kursy meczu są także pochodną czynników oryginalnych. Czy można zatem opierać się wyłącznie na nich, aby przewidzieć wynik końcowy (a dokładniej mówiąc, aby zarobić na takim przewidywaniu)? Na podstawie samych kursów NIE da się przewidzieć wyniku spotkania.

Praktyka pokazuje jednak, że na podstawie zmian kursów, używając filtrowania, można zbudować skuteczną strategię, tylko opartej na zmianie kursów, która może być skuteczna. Przykładem takiej strategii może być gra na spadki.

3.3. Statystyka jako punkt startu?

Sytuacją wyjściową jest prawie zawsze statystyka historycznych spotkań.
Na jej podstawie można wywnioskować “siłę drużyn“.

Problem jednak polega najczęściej na tym, że dane ilościowe historycznych spotkań są niewystarczające, aby mieć statystycznie istotne prawdopodobieństwa siły obu drużyn.

Bo jaki wpływ na wynik spotkania, będzie miało spotkanie, które było 10 lat temu? Przecież to są kompletnie inni zawodnicy, inny sztab szkoleniowy, a może nawet inna liga rozgrywkowa! Czy spotkanie sprzed 5 lat ma jeszcze jakieś znaczenie dla dzisiejszego wyniku? Jak bardzo obie drużyny przypominają te drużyny sprzed 5 lat?

Oznacza to, że w takich dyscyplinach jak piłka nożna, bukmacherom może być ciężko zaufać statystyce, a wpływ innych czynników może być dużo bardziej znaczący niż statystyka. Dotyczy to zwłaszcza lig, w których rotacja zawodników jest wysoka, a w kraju jest wysoki poziom korupcji (co powoduje ustawianie meczów). Może to działać na korzyść albo na niekorzyść gracza oczywiście. Wszystko zależy od tego jak dużą przewagę informacyjną zbudujesz nad bukmacherami.

W przypadku takich dyscyplin jak tenis ziemny, mamy do czynienia z mniejszą ilością czynników (gra tylko 1 zawodnik przeciw 1), a ilość danych jest bardziej adekwatna do rzeczywistych wyników (dużo małych punktów, a nie mało bramek) niż w przypadku piłki nożnej. W takim przypadku statystyka może mieć lepsze zastosowanie. Z drugiej strony ułatwia to pracę bukmacherom w szacowaniu szans obu zawodników.

Jeśli mamy już pewność, że do danej dyscypliny da się w ogóle zastosować statystykę, to dopiero od takiej statystyki występują odchylenia, w jedną albo w drugą stronę, w zależności od różnych czynników. I tutaj niezastąpiona jest intuicja gracza (wynikająca z doświadczenia), która podpowie mu, w którą stronę i dlaczego odchylenie powinno nastąpić.

3.4. Intuicja jako wynik doświadczenia

Statystyka nie załatwia wszystkiego, bo ma swoje ograniczenia w zastosowaniu do rzeczywistości. Przykład?

Jak liczbowo określić nieobecność Cristiano Ronaldo albo dwóch innych piłkarzy?
Jak to wyrazić liczbowo i czy w ogóle się da?

W takich przypadkach nieodzowna jest intuicja, bazująca na historycznym doświadczeniu gracza. Pomaga podświadomie oszacować te prawdopodobieństwa.
Ze skutecznością bywa oczywiście różnie, ale skuteczność gracza zakładów często rośnie w czasie, jeśli gracz działa w sposób systematyczny i zorganizowany.

Jak uporządkować obstawianie?

4. Ogólne wytyczne budowy modelu zakładów

4.1. Dane wejściowe

Załóżmy, że na wynik spotkania meczu piłkarskiego ma wpływ tylko 100 czynników.
Nazwijmy je danymi wejściowymi model zakładów.

Każdemu z tych czynników możemy przypisać wagę liczbową od zera do jednego, gdzie zero oznacza zerowy wpływ na wynik końcowy, a jeden oznacza stuprocentowy wpływ na wynik końcowy.

Zakłady sportowe mają to do siebie, że nikt nie zna wszystkich czynników i wszystkich wag. Gdyby tak było, to bukmacherzy zawsze określaliby prawidłowe kursy, jak w kasynie, a praktyka pokazuje, że tak nie jest. Bukmacherzy czasami nie wiedzą o istnieniu lub powstaniu znaczącego czynnika. Taka sytuacja jest dla graczy okazją do uzyskania przewagi nad bukmacherem i dlatego zarabianie na zakładach bukmacherskich jest w ogóle możliwe.

4.2. Jak zjeść słonia?

Przeanalizowanie wpływu 100 czynników na wynik końcowy jest zadaniem bardzo trudnym, podobnie jak zjedzenie słonia przez człowieka.

Nie da się zjeść słonia w całości. Dlatego zadanie to trzeba podzielić na etapy.
Podobnie będzie z analizą naszych 100 czynników: podziel cały proces na łatwostrawne etapy, i w ten sposób, z każdym etapem, będziesz się przybliżać do rozwiązania.

4.3. Zacznij od najmniejszego modelu

Najmądrzej jest zacząć duże zadanie od możliwie prostego modelu, który działa. W którym ilość czynników jest minimalna. Nie musi dawać super rezultatów, ale ma być użyteczny. Tak zbudowany model daje motywację, by go rozwijać. Przedsiębiorcy nazywają to Minimum Viable Product (ang. minimalnie opłacalny produkt).

Jeżeli np. znajdziesz 5 czynników, których suma wag daje 80%, to jesteś już bardzo blisko rozwiązania!

Zauważ, że nie musisz się skupiać na pozostałych 95 czynnikach.
To ogromna oszczędność czasu i energii, przez to Twoje działanie będzie efektywne.

W praktyce oczywiście może się okazać, że przyjąć jakieś fałszywe założenie. Jeśli nie jesteś pewien jakiejś prawidłowości, to przyjmij ją za hipotezę do zbadania. Jeśli uda Ci się ją potwierdzić, możesz wdrożyć ją do swojego modelu. Jak badać hipotezy?

4.4. Testowanie modelu

Jeśli nikomu nie udało się “rozszarpać” twojego pomysłu na strzępy (a wiele osób próbowało), to dobry znak.

Jeśli nie umiesz załatać błędów, to znaczy, że może czegoś jeszcze nie wiesz?
W takim przypadku albo pogłębiasz swoją wiedzę w “problematycznym” kierunku, albo szukasz nowego modelu, albo rezygnujesz, zmieniając kierunek poszukiwań. I tak do skutku…

Twoim celem nie jest osiągnięcie ideału, lecz robienie postępów, które dają użyteczny model.

Jeśli twój model przynosi zyski, to jest to najważniejsze i nie szukałbym “dziury w całym”.
Wiele ryzyk można ograniczyć poprzez odpowiednie zarządzanie kapitałem.

Czasem nie ma znaczenia dlaczego system działa. Czasem ważniejsze jest to, że działa. Zwłaszcza w erze big data.

Warto przetestować model na tzw. Czarne Łabędzie. Jeśli twój model nie jest na nie odporny, to lata pracy mogą pójść na marne pewnego dnia…

4.5. Optymalizacja modelu

Jeśli masz już zbudowany i przetestowany model, to możesz dokonywać zmian.

Opisany sposób postępowania da efektywny i regularny rozwój. Wielu rzeczy nie da się przewidzieć przed popełnieniem błędu.
Każdy błąd warto postrzegać jako potencjalną korzyść: odkrywanie błędów pozwoli Ci na poprawianie modelu.

Jeśli nie masz modelu, to jaka będzie Twoja korzyść z popełnianych błędów?

5. Budowa pierwszego modelu zakładów

5.1. Założenia

Każdy model jest oparty na założeniach. Powinieneś je zapisać, weryfikować i uzupełniać cyklicznie.

Może się zdarzyć, że model będzie działał na początku w teorii, ale w praktyce coś się nie sprawdzi.
Powinieneś wtedy wrócić do założeń i zweryfikować czy każde z twoich założeń jest nadal prawdziwe.

Być może coś przeoczyłeś? Być może któreś założenie jest błędne albo niewystarczająco ściśle określone?

Założenia są jak fundamenty. To z nich wynika cały model. Jeżeli coś złego się dzieje, to warto wrócić do początku analizy.

5.2. Hipotezy

Hipotezy to wszelkie pomysły, jakie chciałbyś sprawdzić.

Być może zauważyłeś jakąś zależność, typu po zdarzeniu A często następuje zdarzenie B.

Na tej podstawie możesz wysunąć hipotezę, że zdarzenie A wpływa na zdarzenie B (matematyk powie, że może istnieć korelacja).
Dopóki nie udowodnisz takiej zależności, Twoje przypuszczenie pozostaje hipotezą.
Jeśli uda ci się udowodnić taką zależność, to można powiedzieć, że otrzymałeś tezę (twierdzenie).

Twoja głowa jest prawdopodobnie pełna różnych hipotez, które chciałbyś sprawdzić.
Problem najczęściej polega na tym, że weryfikacja hipotezy jest bardzo czasochłonna.
Zanim zweryfikujesz jakoś hipotezę, może się okazać, że doszło Ci kilka nowych pomysłów do zweryfikowania.

Dlatego warto zapisywać swoje hipotezy i porządkować je według ważności.

Co więcej, warto zapisywać także nieprawdziwe hipotezy, które mogą się wydawać prawdziwe, aby wykluczyć zużywanie zasobów na ich (ponowną) weryfikację w przyszłości.

5.3. Szkielet modelu

Dane wejściowe powinny mieć postać numeryczną.

Do zebrania danych przydadzą ci się wszelkie bazy danych zawierające historyczne kursy i statystyki. Wiele z nich jest darmowych. Informacje te powinny być wiarygodne i możliwie wyczerpujące.

Przejrzyj linki w Literaturze artykułów o dyscyplinach sportowych, np. Piłka nożna czy Tenis ziemny pamiętając, aby rejestracji u bukmacherów dokonywać za pośrednictwem SureBety.pl (zobacz nasz model biznesowy).

5.4. Model numeryczny*

* – nie-matematyków zapraszam do kolejnego punktu

Otrzymane dane trzeba teraz przetworzyć tak, aby uwzględniały kluczowe zależności pomiędzy danymi wejściowymi a wyjściowymi.
Zależności mogą być liniowe albo nieliniowe. Korelacje między parametrami mogą powodować sprzężenia zwrotne.
W zależności od tego, co chcesz zbadać, należy wybrać odpowiednią metodę modelu:

• wzory matematyczne (macierze),
• statystyki (rozkłady Gaussa, Poissona; test t-Studenta),
• arkusza Excel,
• wykresów,
• zaawansowanego modelu Monte Carlo,
• bazy danych
• albo nawet sieci neuronowych.

Pomocne mogą się okazać takie narzędzia jak: Excel, VBA, MatLab, Java czy programowanie R.

Jeśli masz pomysł, ale nie wiesz jak go zrealizować, to być może warto nawiązać nowe relacje z innymi graczami?

5.5. Model decyzyjny

Możesz poczuć się teraz przytłoczony.

Pamiętaj jednak, że nie chodzi o to, aby zbudować model idealny, ale o to by zbudować możliwe prosty model, który będzie miał dla ciebie zastosowanie.
Nie musisz budować modelu numerycznego.

Możesz zastosować zwykły model schematu decyzyjnego, np.:

To oczywiście bardzo prymitywny model, który wymaga udoskonalenia o inne czynniki. Chodzi mi jednak o pokazanie idei, że nie trzeba się skupiać na wartościach numerycznych. Możesz tworzyć schematy decyzyjne, zbiory zasad, warunków i reguł, które uporządkują Twoje decyzje i pozwolą Ci uzyskać przewagę nad bukmacherami.

5.6. Dane wyjściowe

Wynikiem twojego modelu może być określenie którą drużynę powinieneś obstawić, ale takie zero-jedynkowe przedstawienie sprawy może przynieść więcej szkody niż pożytku.

Zachęcam do budowania takich modeli, które pokazują “skalę szarości“, i na wyjściu dadzą na przykład prawidłowy kurs albo prawdopodobieństwo sukcesu.
Dopiero na tej podstawie można podjąć decyzję zero-jedynkową. Będziesz wiedział z czego ona wynika i jak dużą przewagę uzyskujesz.

5.7. Decyzja o zakładzie

Na podstawie danych wyjściowych można przejść od interpretacji wyniku, którego efektem będzie decyzja, które zakłady postawić, a których nie.

Model teoretyczny przyjmie każdą Twoją decyzję, ale w praktyce trzeba pamiętać o ograniczeniach względem kapitału i czasu.
Rozwiązywaniem tych problemów zajmiesz się jednak na kolejnych etapach optymalizacji i na razie się tym nie przejmuj.

5.8. Jak przetestować model?

Przygotowany model powinieneś przetestować na danych historycznych.
Pozwoli Ci uniknąć wielu kosztownych błędów.

W ten sposób można łatwo przeanalizować modele numeryczne.
Nie wiem czy można przeanalizować wstecz modele decyzyjne.

Nie zawsze jest możliwość “analizy wstecznej”.

Nic nie stoi jednak na przeszkodzie, abyś od dzisiaj zapisywał w historii typów swoje spostrzeżenia i notatki, na podstawie których podjąłeś decyzję.
Raz w miesiącu warto je przejrzeć i wyciągnąć z nich wnioski na przyszłość.

Podejmowanie decyzji na podstawie modelu, który nie został sprawdzony, i nie wiadomo czy działa, może być ekscytujące, ale i bardzo niekorzystne (proporcjonalnie do Twoich stawek).

Na pierwszym etapie powinieneś się skupić przede wszystkim na tym, aby model był skuteczny.
Czy decyzje podjęte na podstawie modelu dadzą Ci zyski w przyszłości?

Jeśli coś jest z modelem nie tak, to warto wrócić do jednego z poprzednich etapów.

5.9. Dobre praktyki

Twoim celem jest skonstruowanie takiego modelu, który ma minimalną użyteczność.
Jeżeli na dowolnym etapie wystąpił błąd krytyczny, to należy wrócić do założeń i poprawić model.

5.10. Optymalizacja — numer wersji modelu

Jeżeli model działa w podstawowej wersji i nie widzisz konieczności znaczących poprawek, to możesz przejść do etapu optymalizacji modelu.

Aby nie pogubić się zmianach, warto oznaczać kolejne wersje modelu liczbami tak, jak robią to producenci oprogramowania, na przykład 1.0, 1.01, 1.02 itd.
Wprowadzając nową wersję modelu zapisz jakiego typu zmiany wprowadziłeś. Jeżeli kilka wersji dalej okaże się, że wystąpił błąd krytyczny, to nie będziesz musiał wracać do samego początku, aby go skorygować. Historia zmian modelu podpowie Ci, do której wersji modelu powinieneś wrócić, aby naprawić błąd.

6. Popularne błędy przy budowaniu modelu

6.1. Utożsamianie siły drużyny z nazwą

Barcelona to tylko nazwa zespołu. Nazwa nie gra. Pieniądze nie grają. Grają piłkarze, którzy należą do drużyny!

Wielu graczy zapomina o tym fakcie i odstawia zakłady wyłącznie na podstawie nazwy drużyny nie sprawdzając rangi wydarzenia czy przewidywanych składów obu drużyn.

Co więcej Barcelona z 2010 roku to nie ta sama Barcelona co ta z 2020 roku.

Ci piłkarze, którzy nadal grają w drużynie są o 10 lat starsi. Wielu piłkarzy odeszło, a wielu nowych przyszło. Zmienił się sztab szkoleniowy, a może nawet właściciel klubu. Jak zmieniła się szkółka piłkarska albo praca headhunterów klubu? Jak klub radzi sobie finansowo? Jak zmienili się kibice w tym czasie?

Im dłuższy okres czasu, tym większa rozbieżność w czynnikach. To może powodować, że “czysta analiza statystyczna wyników” będzie obarczona dużym błędem w takiej sytuacji. Trochę czasu mi zajęło zauważenie tego “prostego” faktu.

6.2. Szukanie zależności na siłę

Czy można wywnioskować, że jeżeli między dwoma czynnikami występuje bardzo wysoka korelacja (np. 0.998), to zachodzi relacja przyczyny i skutku? Oczywiście, że nie!

Można wykazać statystyczną zależność między ilością zjedzonej czekolady, a prawdopodobieństwem otrzymania nagrody Nobla:

Statystycznie rzecz biorąc, czyli ile trzeba zjeść czekolady, żeby dostać Nobla?

ale żeby model miał sens, to musi być oparty na czynnikach, które mają istotne znaczenie dla wyniku końcowego.
Inaczej jest to apofenia.

Doszukiwanie się zależności, tam gdzie ich nie ma, jest uwarunkowane ewolucyjnie. Aby lepiej przystosować się do środowiska (zwiększyć szansę przetrwania), doszukujemy się w otoczeniu wszelkich zależności. Im częściej coś się powtarza, tym większa szansa na to, że jest to reguła, tak? Czasem tak, a czasem nie.

Z apofenii wynika zjawisko powstawania przesądów.

6.3. Ignorowanie istotnych czynników

W Internecie możesz znaleźć bardzo wiele pomysłów na ogrywanie bukmacherów.

• Ile one są warte?
• Dlaczego ktoś je publikuje?
• Jaką mają wiarygodność?

6.4. Brak krytycznego myślenia

Gracze, którzy nie starają się podważać własnych pomysłów, rozwijają się dużo wolniej niż gracze, którzy weryfikują znalezione informacje.

Gracze początkujący często przyjmują informacje bez weryfikacji. Nie mają wystarczającej wiedzy lub nawyków, aby samodzielnie zweryfikować ich prawdziwość. To powoduje, że wiele znalezionych informacji przyjmują za prawdę. Łatwo nimi manipulować.

Może się zdarzyć, że gracz wpadnie w tak zwaną bańkę informacyjną, z której będzie mu się ciężko wydostać, zwłaszcza jeśli swoje poglądy opiera na social mediach (algorytmy utrzymują użytkowników w bańkach).

Rozwiązanie tego dylematu jest stosunkowo proste: najpierw myśleć i analizować, a dopiero potem robić, jeśli to ma sens.

7. Podsumowanie

7.1. Budowanie modelu to długotrwały proces

Ten artykuł też jest modelem. Będzie ulegał modyfikacji w czasie, w zależności od Twoich uwag oraz emaili od Czytelników SureBety.pl.
Nie jest idealny. Czy kiedyś będzie?

Jeżeli dotarłeś do tego momentu, to możesz czuć się przytłoczony ogromem pracy, jaki trzeba włożyć w zbudowanie solidnego modelu zakładów.
Przypominam ci, że zakłady bukmacherskie to maraton, a nie sprint.

Powyżej masz gotowy przepis jak krok po kroku zbudować przewagę nad bukmacherami.

Najtrudniej jest zawsze zacząć…
Jeśli uważasz, że zbudowanie modelu da Ci przewagę nad bukmacherem, to zacznij już dziś.

Przekonaj się sam.

Zrób cokolwiek!

Może to być przepisanie czynników piłki nożnej do pliku Worda albo wypisanie założeń.
Kiedy zaczniesz, to będzie Ci łatwiej kontynuować dzieło.

Wróć do początku artykułu i zrób z niego notatki np. w

Podręczniku typowania

7.2. Alternatywa dla budowania modelu

Bez modelu też sobie poradzisz. Jakiś czas. Na swój sposób. Być może jeszcze nie jesteś na niego gotowy?

W trakcie lektury mogły się zrodzić pytania, na które nie znalazłeś odpowiedzi.
A może nie wiesz czego Ci brakuje, ale czujesz, że nie chodzi o model?

W razie potrzeby napisz do mnie ;)