축구 베팅 – 수익을 내는 방법

축구

매주 수백 명의 최고의 추천 및 팁에 대한 홈:

많은 축구(미국인 친구들에게 축구) 픽 및 팁 사이트는 일주일에 몇 가지 픽/팁만 제공하고 일부는 단 하나의 픽/팁을 제공하며 많은 사람들이 특권에 대해 엄청난 금액을 청구합니다. 이 기사에서는 이 네 가지 질문에 답하여 매주 수백 가지의 무료 및 저렴한 선택 항목과 팁을 최대한 활용하는 방법을 보여 드리겠습니다.

수백 개의 주간 선택/팁 중에서 절대 최고의 스포츠중계 선택하여 성공 가능성을 크게 높일 수 있다면 어떨까요?

이러한 선택/팁이 유사한 선택/팁의 과거 실적을 기반으로 선택되고 해당 선택/팁이 모두 여러 시도 및 테스트된 통계 방법의 조합을 사용하여 생성된 경우 어떻게 됩니까?

잉글리시 프리미어 리그, 이탈리아 세리에 A, 독일 분데스리가 또는 유럽 전역의 다른 많은 리그에서 무승부 예측, 홈 예측 또는 원정 예측이 더 성공적인지 알 수 있다면 어떨까요?

무료 또는 매우 저렴한 비용으로 이 모든 작업을 수행할 수 있다면 어떨까요?

이제 할 수 있습니다. 관심이 있으시면 계속 읽으십시오.

일부 팁은 다른 것보다 낫습니다.

자동화된 소프트웨어와 함께 잘 정립된 통계 방법을 사용하면 많은 리그에서 매주 수백 개의 축구 팁을 생성할 수 있습니다. 이론적으로는 세계의 모든 메이저 리그를 다룰 수 있습니다. 그래서 무엇을 하시겠습니까? 확실히 많은 팁이 크게 부정확할 것이지만 다른 한편으로 많은 것이 정확할 것이므로 어떤 것이 성공하고 어떤 것이 그렇지 않은지 어떻게 결정할 수 있습니까? 한두 경기에만 집중하고 집중적이고 세심한 집중 분석으로 결과를 예측하는 것이 훨씬 나을 것입니다.

지난 몇 년 동안 내가 보아온 위의 응답은 어느 정도 장점이 있고 신중하게 고려할 가치가 있지만, 결과를 예측하려는 목적으로 단일 경기를 집중적으로 분석해야 한다는 좋은 주장이 있습니다. 그러나 과학자가 통계 분석을 실행할 때 얼마나 많은 데이터 항목을 대표 샘플로 선택합니까? 하나, 둘… 또는 그 이상? 통계 분석을 수행할 때 데이터가 많을수록 더 나은 결과를 얻기 위해 노력해야 합니다. 예를 들어, 한 학급의 학생들의 평균 키를 계산하려는 경우 처음 두 개 또는 세 개를 샘플로 사용할 수 있습니다. 그러나 키가 모두 6피트인 경우 대표성이 매우 낮으므로 분명히 모든 키를 가져와서 평균을 계산하면 결과가 훨씬 더 정확한 답이 됩니다. 그것’ sa 단순한 예이지만 내 요점을 보았으면 합니다. 분명히 양쪽의 과거 결과를 수집하고 해당 데이터를 사용하여 통계 분석 기술을 수행하여 단일 경기에 그 주장을 적용할 수 있습니다. 하지만 왜 한 경기에만 분석을 제한합니까?

검증된 통계적 방법을 기반으로 수백 개의 자동화된 팁을 만들면 일부는 성공하고 나머지는 그렇지 않을 것임을 알고 있습니다. 그렇다면 가장 정확할 가능성이 가장 높은 최고의 팁을 어떻게 목표로 삼고 매주 어떻게 해야 할까요? 음, 답은 각각의 모든 팁이 어떻게 작동하는지 기록하는 것입니다. 일부 팁은 다른 팁보다 더 좋으며 어떤 팁을 알고 싶습니다. 이 단계에서 내가 다루고 싶은 모든 리그에서 모든 게임에 대한 모든 정보를 어떻게 계산할 수 있는지 생각하고 매주 수행한다면 걱정하지 마십시오. 기사의 끝에서.

결과가 항상 같지는 않습니다.

우리가 만든 수백 가지 팁 각각이 최종 결과에 대해 실제로 어떻게 수행되는지 기록하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 지금 우리에게 필요한 것은 해당 데이터를 분석하고 논리적으로 그룹화하여 최상의 결과를 얻는 방법입니다. 결과가 항상 같지는 않습니다. 즉, 일치 A에 대한 하나의 가능한 결과와 일치 B에 대한 동일한 가능한 결과를 보여주는 팁이 반드시 동일한 결과(예: 정확한 예측 또는 잘못된 예측)를 생성하지는 않습니다. 왜 이런거야? 그 이유는 수백 가지가 있으며 그 모든 것을 설명할 수는 없을 것입니다. 가능하다면 의심의 여지 없이 백만장자가 될 것입니다. 경기 결과를 예측하려고 할 때 각 팀의 현재 부상 목록, 팀 시트, 선수의 사기 등과 같은 질적인 것들을 볼 수 있습니다. 또한 통계적 방법을 사용하여 경기 결과를 예측하는 양적 요소를 볼 수 있으므로 과거 실적, 리그에서의 위치 또는 Rateform 방법과 같이 더 많이 시도되고 테스트된 통계 방법과 같은 것을 볼 수 있습니다. 우리는 이 모든 정보를 사용하여 경기 A의 결과와 경기 B의 결과를 예측할 수 있지만 여전히 동일한 결과를 얻지 못합니다. 그 이유 중 일부는 이전에 설명된 바와 같이 경기의 모든 요소를 ​​설명할 수 없기 때문입니다. 경기, 불가능합니다. 그러나 우리가 아직 생각하지 못한 다른 것, 우리가 설명할 수 있는 것이 있습니다. 우리는 이 모든 정보를 사용하여 경기 A의 결과와 경기 B의 결과를 예측할 수 있지만 여전히 동일한 결과를 얻지 못합니다. 그 이유 중 일부는 이전에 설명된 바와 같이 경기의 모든 요소를 ​​설명할 수 없기 때문입니다. 경기, 불가능합니다. 그러나 우리가 아직 생각하지 못한 다른 것, 우리가 설명할 수 있는 것이 있습니다. 우리는 이 모든 정보를 사용하여 경기 A의 결과와 경기 B의 결과를 예측할 수 있지만 여전히 동일한 결과를 얻지 못합니다. 그 이유 중 일부는 이전에 설명된 바와 같이 경기의 모든 요소를 ​​설명할 수 없기 때문입니다. 경기, 불가능합니다. 그러나 우리가 아직 생각하지 못한 다른 것, 우리가 설명할 수 있는 것이 있습니다.

한 경기를 따로 볼 때는 경기의 두 팀 각각과 관련된 요소만 봅니다. 하지만 이를 확장하여 그들이 플레이한 다른 팀도 어떻게 수행하는지 살펴보는 것은 어떨까요? ‘왜 우리가 그렇게 하고 싶어할까요?’ 몇몇 분들이 하시는 말씀을 듣습니다. 결과가 항상 같지 않기 때문입니다. A 경기와 B 경기에 대한 예측이 홈 승리라고 가정해 보겠습니다(예측 점수는 잠시 잊음). 홈 승리의 예측을 향상시키기 위해 우리가 고려할 수 있는 다른 것은 무엇입니까? 우리는 경기가 진행되는 동일한 대회에 대해 작성된 모든 홈 승리 팁의 성능을 보고 그 새로운 정보를 기반으로 판단을 내릴 수 있습니다. 이것은 이전에 없었던 추가 인수 분해 수준을 제공하기 때문에 훌륭합니다.

단일 리그의 모든 홈 승리 예측을 살펴보면 해당 특정 리그의 홈 승리 성공률을 얻을 수 있지만, 이를 더 개선할 수 있습니다. 우리는 많은 다른 리그에서 똑같은 운동을 하고 각 리그에 대한 성공률을 얻음으로써 이것을 할 수 있습니다. 이것은 이제 우리가 최고의 전체 홈 승리 예측 성공률을 생성하는 리그를 찾고 다음 경기에 대한 홈 승리 예측을 찾을 수 있음을 의미합니다. 기본적으로 우리는 리그가 다른 리그보다 홈 예측에서 성공적인 결과를 낼 가능성이 더 높다는 것을 알고 있습니다. 물론 원정 승리와 무승부 예측에도 이 기술을 사용할 수 있습니다.

리그는 얼마나 타이트합니까?:

왜 이러한 리그 간의 차이가 발생합니까? 단일 경기의 결과를 예측하는 것과 마찬가지로 이 현상을 구성하는 많은 요인이 있지만 한 리그가 다른 리그보다 한 시즌 동안 더 많은 홈 승리를 달성해야 하는 이유에 영향을 미치는 몇 가지 주요 요인이 있습니다. 그 중 가장 분명한 것은 리그의 ‘긴장성’이라고 할 수 있습니다. 내가 ‘긴장함’이란 무엇을 의미합니까? 어느 리그에서나 꾸준히 상위권 팀과 하위권 팀의 기술과 능력의 격차가 지속적으로 발생하는 경우가 많은데, 이를 ‘클래스의 차이’라고 표현하는 경우가 많습니다. 이러한 클래스의 차이는 리그 전체에 걸쳐 더 가까운 수준의 기술인 ‘타이트 리그’로 인해 일부 리그가 다른 리그보다 훨씬 더 경쟁이 치열한 다른 리그 간에 현저하게 다릅니다.

따라서 리그의 ‘긴장성’에 대한 새로운 정보로 무장한 홈 승리를 예측하는 데 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. 각 리그. 예측의 성공은 특정 리그의 ‘긴장성’과 밀접하게 일치하므로 특정 리그에서 더 많은 홈 승리를 거둘 경우 홈 예측에서 더 많은 성공을 거둘 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 오도하지 마십시오. 이것은 홈 경기가 더 많다고 해서 우리가 더 정확할 수밖에 없다는 것을 의미하지 않습니다. 제가 취하고 있는 것은 홈 예측 수에 대한 성공률을 백분율로 나타낸 것입니다. 얼마나 많은 실제 홈 승리와 함께 할 수 있습니다. 예를 들어 ‘ 리그 A에서 100개의 홈 예측을 하고 리그 B에서 100개의 홈 예측을 수행하고 리그 A에서는 75%가 정확하지만 리그 B에서는 60%만 맞다고 가정해 보겠습니다. 결과가 다르고 그 차이는 대부분 리그의 ‘긴장성’ 때문일 가능성이 큽니다. 리그 B는 비슷한 수준의 ‘클래스’를 가진 더 많은 팀이 있는 ‘밀접한’ 리그가 될 것입니다. 반면 리그 A는 그 안에 속한 팀의 클래스 마진이 더 넓습니다. 따라서 우리는 홈 승리와 관련하여 가장 잘 수행되는 리그를 선택하고 해당 리그에서 홈 승리를 선택해야 합니다. 우리는 다른 결과를 가진 각 리그에서 동일한 수의 예측을 내렸고, 그 차이는 각 리그의 ‘긴장성’ 때문일 가능성이 큽니다. 리그 B는 비슷한 수준의 ‘클래스’를 가진 더 많은 팀이 있는 ‘밀접한’ 리그가 될 것입니다. 반면 리그 A는 그 안에 속한 팀의 클래스 마진이 더 넓습니다. 따라서 우리는 홈 승리와 관련하여 가장 잘 수행되는 리그를 선택하고 해당 리그에서 홈 승리를 선택해야 합니다. 우리는 다른 결과를 가진 각 리그에서 동일한 수의 예측을 내렸고, 그 차이는 각 리그의 ‘긴장성’ 때문일 가능성이 큽니다. 리그 B는 비슷한 수준의 ‘클래스’를 가진 더 많은 팀이 있는 ‘밀접한’ 리그가 될 것입니다. 반면 리그 A는 그 안에 속한 팀의 클래스 마진이 더 넓습니다. 따라서 우리는 홈 승리와 관련하여 가장 잘 수행되는 리그를 선택하고 해당 리그에서 홈 승리를 선택해야 합니다.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published.