Как использовать продвинутую статистику в ставках на спорт?
Если обычной статистики не хватает, есть продвинутая. Способы оценить эффективность команды и отдельных игроков появляются и совершенствуются постоянно, и главный из них в футболе — xG. Разберём, что это за модель, какие у неё ограничения и как ею пользоваться при анализе матча.
Что такое xG в футболе
Футбол — вид спорта с низкой результативностью: в большинстве матчей забивается не более трёх мячей. Поэтому исход особенно сильно зависит от случайностей — процента реализации, ошибки отдельного игрока, вдохновенной игры вратаря или спорного судейского решения.
В баскетболе основных статистических компонентов сразу несколько: по очкам, подборам, передачам, блок-шотам, перехватам и потерям можно довольно точно понять вклад конкретного исполнителя в результат. В футболе это гораздо труднее — событий, которые прямо влияют на счёт, слишком мало.
xG — expected goals, «ожидаемые голы». Модель оценивает вероятность гола из каждого конкретного удара: чем опаснее удар, тем выше его значение по шкале от 0 до 1. Значение 0,1 означает, что похожий удар заканчивается голом примерно в одном случае из десяти.
Сумма значений за матч показывает, какую угрозу команда создала у чужих ворот. Сравнение xG двух команд позволяет предположить, кто был ближе к победе по качеству моментов. Совпадать с фактическим результатом это не обязано — и именно поэтому показатель полезен: он отделяет содержание игры от её исхода.
Модель применяют многие ведущие клубы, чтобы оценить уровень соперника и стилистические особенности его игры. В хоккее xG тоже используется. Отдельные букмекеры принимают ставки на xG в крупных футбольных матчах: предлагают угадать команду, которая превзойдёт соперника по качеству моментов, а также форы и тоталы по этому показателю.
Какие бывают xG-модели
Моделей несколько, среди первых публичных — модели Майкла Кэйли и блога 11tegen11. Обе оценивают каждый удар по шкале от 0 до 1 в зависимости от степени опасности, а расходятся лишь в методике присвоения этого значения.
Обе системы учитывают целый ряд условий: точку и способ удара, место передачи под удар, вид и место начала атаки, скорость атаки, пройденную с мячом дистанцию, действия перед ударом. Учитывается даже счёт на табло в момент удара. Исходные данные для расчётов поставляет компания Opta, специализирующаяся на сборе и анализе спортивной статистики.
Если прогнать через модель все матчи лиги, после каждого тура получается таблица по xG. Параллельно считают xGA — ожидаемые пропущенные голы, то есть суммарную опасность моментов, которые команда позволила создать сопернику. Разница xG и xGA соответствует ожидаемой разнице мячей.
Из производных показателей выделяют xP — ожидаемые очки. Ещё более тонкий вариант — разница созданных и допущенных xG при равном счёте: она убирает искажение от того, что команда, ведущая в счёте, сознательно снижает активность.
Минусы модели xG
У системы есть ограничения, и знать их важнее, чем уметь читать саму цифру. Основных четыре.
- xG не прогнозирует счёт матча, а оценивает эффективность игры на дистанции. При этом даже целого сезона для надёжных выводов может не хватить: за один розыгрыш национального первенства клуб обычно наносит 400–750 ударов, а с точки зрения статистики это небольшая выборка.
- Модель не учитывает тактические установки. Игра на удержание счёта или ставка на редкие контратаки искажают цифры, поэтому практически в каждой лиге есть клубы, стабильно выступающие лучше или хуже ожидаемых значений.
- Модель видит только удары. Игрок может выйти на убойную позицию и не попасть по мячу или отдать передачу, которая ударом не закончилась, — такой эпизод в xG не попадёт вовсе.
- Спорной остаётся трактовка автоголов. Обычно их просто выносят отдельно, хотя вероятность автогола объективно выше у команды, которая находится под давлением и вынуждена отбиваться.
Тем не менее на длинной дистанции xG довольно точно отражает реальную силу команд, и это обеспечило модели популярность. Например, в чемпионате Англии с сезона-2017/2018 телеканал BBC выдаёт в эфире статистику xG наравне с привычными данными — ударами, владением, угловыми и фолами.
Как использовать xG при ставках на спорт
Первое, что нужно понимать: любая статистика — дополнительный инструмент, а не готовый прогноз. Цифры работают только в контексте, и в отрыве от него пользы не приносят. Разумный режим использования — проверять свою ставку по xG уже после того, как решение сформировалось: это отсеивает часть поспешных решений.
Чаще всего продвинутую статистику применяют для поиска недооценённых и переоценённых команд. Допустим, после пяти туров чемпионата Англии сразу четыре клуба набрали не более двух очков. Как понять, кто действительно играет плохо, а кому просто не повезло?
Здесь и помогают данные по xG. Если команда создавала не меньше опасных моментов, чем соперники, а очков недобрала из-за слабой реализации, её показатели на дистанции должны подтянуться к ожидаемым — и в ближайших турах она выглядит недооценённой.
Бывает и обратная картина: середняк или аутсайдер держится в лидерах, не показывая яркой игры. Если по xG он соперников не превосходил, результаты, скорее всего, просядут — и в его матчах логичнее смотреть на противоположный исход.
Два важных ограничения. Первое — календарь: превзойти слабого соперника по качеству моментов на своём поле намного проще, чем не уступить гранду в гостях, поэтому xG нельзя рассматривать без учёта уровня оппозиции. Второе — объём выборки: таблицы xG информативнее во второй половине сезона, а в первых турах серьёзные выводы делать рано.
Резюме
Готового секрета успеха нет. xG — дополнительный инструмент поиска расхождения между качеством игры и котировкой в линии, а не замена анализу. Модель продолжает улучшаться, но слепо доверять ей не стоит: она не видит тактику, не считает неиспользованные позиции и требует длинной дистанции.
Практический вывод простой: используйте xG как проверку собственных выводов. Это снижает число поспешных пари, но не превращает ставки в надёжный источник дохода — маржа букмекера заложена в коэффициент, при расчёте которого букмекер тоже может учитывать эти данные.
