Sve ovo, bez obećanja da ćeš ikada "razbiti sifru".

Da li si očekivao da će biti drugačije? Kladionice imaju najoštrije mozgove koji rade za njih dan za danom, jos vaznije - puno vise iskustva od svih nas skupa, i služe se svim sredstvima koja postoje da bi napravili kvote koje milijuni ljudi pokušavaju pobjediti. Ako netko misli da ce napraviti sistem koji će ih pobjediti za nekoliko popodnevnih analiza - gadno se vara. Potrebno je vrijeme, potrebno je posvetiti se tome, potreban je oštar um i upornost. Ali opet, polovica zadovoljstva je i u samoj trci do cilja.

Krajnji proizvod je često vrijedan vremena i napora, ako ni zbog čega drugog, onda zbog lekcija koje ćeš naučiti usput, kako praktičnih, tako i teorijskih. Ali sigurni smo da nijedan model neće biti lako izgraditi, a prvi je uvek najteži.

Ono što pokušavaš uraditi sa modelom, najjednostavije rečeno, je da izgradiš nezavisnu i objektivnu preporuku na osnovu koje možeš da procijeniti vjerojatnost za sve moguće ishode za neki meč tj tekmu. U idealnom slučaju, želiš da tvoj model prepoznaje isplativost na danom tržištu sportskog klađenja. Drugim rijecima, hoćeš svom modelu dati realniju sliku o necijim potencijalima od one koju kladionice nude sudeći po kvotama.

Kad jednom izgradiš i razviješ svoj sistem, iznenadićeš se koliko često će moći identificirati isplativost na tržištu. Hoće li uvijek pogoditi? Naravno da neće. Ali perfektno razvijen model za klađenje će ti pokazati prilike koje generalna kladioničarka publika jednostavno ne razmatra.

Nauci teoriju vjerojatnosti. Pisali smo vec o tome. Sam sebi odmažeš ako nemaš razumijevanje osnova teorije vjerojatnosti. Što više čitaš i razumijes teoriju vjerojatnosti, postajat ces sve kreativniji sa svojim modelima. Dolazićeš do svakakvih zanimljivih i kreativnih stvari koje možeš da radiš sa brojkama, iz kuteva kojih prije nisi ni bio svjestan.

Ne moraš biti programerski genije da bi razvio model za sportsko klađenje. Ali što više znaš o tablicama, bolje će biti po tebe i jače će biti tvoje testiranje i analize. I možda najvažnije od svega, efektivnije ćeš trošiti svoje vrijeme. Shvati kako da napraviš efikasnu tablicu i nauči kako da učiniš da podaci rade za tebe. A odatle dalje nauči kako da izgradiš bazu podataka i upita.

Ako započinješ svoj prvi sistem ili model za klađenje, preporučili bismo ti da počneš ne samo sa sportom koji dobro poznaješ, već i sa ligom koju dobro poznaješ. Kada kažemo dobro, mislimo na nivou nemilosrdnog eksperta. Ako ne razumiješ osnove tog sporta ili lige, bit će veoma teško odrediti odakle da počneš sa analizama ili kako da procenjuješ performanse učesnika u takmičenju. Kada kažemo razumijevanje osnova, mislimo također i na to da imaš jasno i uhodano razumijevanje kladioničarskog tržišta za taj sport. Tržište koje hoćeš da napadneš je sama suština tvog modela. Da li je to tržište osnovna varijanta klađenja? Ili je to klađenje sa hendikepom?
Drugim riječima, način na koji češ prići procjeni timskih performansi će biti određen tržištem u kome hoćeš da pronađeš isplativost. Znači, upoznaj tržište sportskog klađenja jednako dobro kao što poznaješ sam sport.

Tvom sistemu će trebati podaci. U najmanju ruku to znači rezultati utakmica, ali idealno bi bilo da imaš sočne, detaljne statistike koje ćeš moći da samelješ i uključiš u algoritme. I najvažnije, kvote iz prošlosti - za testiranje svog modela. Gde možeš dobiti podatke u formatu koji ti je potreban? Da li su već spremni u tabličnom formatu? E, to će biti malo teže. Postoji izobilje internet izvora za statističke podatke u raznim ligama. Neki su besplatni. Neki fino koštaju. Surfaj. Često ćeš naći odlične izvore tamo gdje to nikad ne bi očekivao. Ali nećeš uvijek naći baš ono što si tražio, naročito ako tražiš podatke za manje, nepopularne i nejasne lige ili sportove.

Uvek postoji opcija da ti sam unosiš svoje podatke, makar toliko da povećaš količinu podataka koje si već uzeo od drugog. Osobno bismo ti preporučili da ovo radiš samo u krajnjoj nuždi. Jer, ako ćemo iskreno, unos podataka užasno zamara. Ali ako krenuti ovim putem i započneš sam svoj izvor podataka od samog početka, samo se sjeti da radiš to samo jednom. A pomoći će ti.