Pas de boule de cristal : un modèle statistique (Poisson, value betting, Kelly) confronté à la réalité. Voici la preuve par les chiffres — ce que le modèle annonce, ce qu'il réalise vraiment, et où il détecte une faille dans les cotes.
Un bon modèle est calibré : si l'on annonce 75% de confiance, le pari doit gagner environ 75% du temps sur le long terme. Voici la comparaison entre la confiance annoncée et le taux de réussite réel, sur tous nos pronostics déjà réglés.
Mesure l'écart moyen entre confiance annoncée et réussite réelle. Plus c'est haut, plus le modèle est honnête.
Un value bet, c'est quand notre modèle estime une probabilité supérieure à celle qu'implique la cote. L'écart, c'est l'edge : votre avantage mathématique sur le long terme. On compare la cote du bookmaker à la cote juste calculée par le modèle.
Tous les marchés ne se valent pas. Voici le taux de réussite et le ROI réel (rendement pour 1 unité misée) par type de pronostic, sur l'historique réglé.
Estime la probabilité de chaque score à partir des forces d'attaque et de défense.
Compare notre probabilité à la cote pour détecter l'avantage (edge).
Calcule la mise optimale selon l'edge, en version fractionnelle (prudente).
Les 8 derniers matchs, pondérés : les plus récents comptent davantage.
L'historique direct entre les deux équipes.
Performances séparées à domicile et à l'extérieur.
Normalisation par les tendances propres à chaque championnat.