October 6, 2022

Datavitenskap handler til syvende og sist om å finne mønstre, sammenhenger og annen innsikt fra mer eller mindre strukturerte datasett. I mange tilfeller handler det også om sannsynlighetsberegninger, maskinlæring og andre prosesser som ikke nødvendigvis har et svar med to streker under. 

Derfor henger datavitenskap også naturlig sammen med odds på for eksempel fotballkamper og annen idrett – odds er jo egentlig en matematisk beskrivelse av sannsynligheten for at noe skal skje i fremtiden. Og mens mange sportsfans liker å bruke tilbud som come on bonus, må man sikkert lure på hvordan datavitenskap fungerer når det kommer til odds – og for å fortsette med det spørsmålet, fungerer det i det hele tatt? Betyr det også at det er mulig å gjøre egne beregninger og modelleringer som fører frem til bedre avgjørelser når det gjelder oddsspill?

Bookmakere benytter allerede avanserte datamodeller

Til å begynne med er det greit å være klar over at profesjonelle bookmakere og tilbydere av pengespill selvfølgelig benytter datavitenskap, statistikk og modellering basert på en mengde forskjellige faktorer. Akkurat hvordan oddsene beregnes er en godt bevart hemmelighet, men det er rimelig å se for seg at flere ulike faktorer bidrar:

  • Statistikk og historie. Tidligere resultater vil ha mye å si også i fremtiden. Hvis lag A har tapt mot lag B tidligere, vil det være et sterkt signal om at lag B også vil vinne i fremtiden. Slik statistikk kan faktisk også bli selvforsterkende, hvis alle forventer at lag A vil tape også neste gang.
  • Aktuell form og forutsetninger på kampdagen. Slike faktorer er litt mer subjektive, men det vil i hvert fall være rimelig å se for seg at for eksempel en skadet toppspiller vil kunne være en del av modellen.
  • Meninger og synsing om utfallet. Det kan høres ulogisk ut at meninger, gjettinger og synsing skal være en del av en modell bygget på datavitenskap. Samtidig er det, i hvert fall når det gjelder odds, svært relevant å faktisk ta høyde for både andre aktørers odds og spillernes valg.

Å lage en modell som forutser odds og resultater i markedet

En mengde statistikk om for eksempel fotball og andre idretter er åpent tilgjengelig, og det er selvfølgelig mulig å prøve å lage en egen modell for beregning av odds. Hvis du klarer å lage en modell som er bedre enn den som bookmakeren benytter, er det da teoretisk mulig å forutse og finne odds som er gunstige å spille på.

Samtidig finnes det en annen interessant tilnærming, også bygget på datavitenskap, som benytter de eksisterende oddsene i markedet. For eksempel har et forskerteam ved universitetet i Tokyo bygget en modell basert på eksisterende odds i markedet, og fant så det optimale nivået å spille på basert på en matematisk modell. Ved hjelp av denne modellen oppnådde forskerne faktisk et resultat på omtrent 8,5 % i løpet av et halvt års tid. Gitt at antall spill var relativt høyt, er det åpenbart at denne modellen faktisk fungerte.

Avslutningsvis er det greit å huske på at de aller fleste bookmakere vil begrense spillere som benytter matematiske hjelpemidler – det skjedde også med de japanske forskerne. Derfor er egne systemer for beregning av odds hovedsakelig en kuriositet, men det kan likevel være spennende å prøve å bygge modeller som er «smartere» enn de som benyttes av profesjonelle aktører i markedet.