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Modélisation et optimisation des cotes de paris sportifs

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Modélisation et optimisation d'un
système de cotation de paris sportifs
Yanis FAYAD
N°SCEI 19436
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Introduction
(a) Ticket de Paris Sportifs
(b) Française Des Jeux
Figure 1 : Illustrations de présentation
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(c) Parieur professionnel
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Problématique
De quelle manière les bookmakers mettent-ils en place
des stratégies pour fixer leurs cotes de manière à
maximiser leurs profits ?
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Plan
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Modélisation du marché
Modélisation des matchs de football
 Etude du gain du bookmaker
 Description du parieur
 Etude du sondage
 Calcul théorique des cotes
 Etude numérique des cotes
 Loi de Poisson
 Maximum de vraisemblance
 Résultats et commentaires
 Avantage domicile-extérieur
 Comparaison des cotes
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Principe du Pari Sportif
A
Deux équipes :
B
Trois issues : (1) Victoire de A
(2) Match nul
(3) Victoire de B
Notations :
𝑖𝑖 ↦ 𝐶𝐶𝑖𝑖 ∶ cote de l′évènement (𝑖𝑖)
↦ 𝑝𝑝𝑖𝑖 ∶ probabilité de l′évènement (𝑖𝑖)
↦ 𝑚𝑚𝑖𝑖 ∶ mise d′argent sur l′évènement (𝑖𝑖)
𝑀𝑀 ≝ ∑ 𝑚𝑚𝑖𝑖 ∶ mise totale
𝑚𝑚
𝑓𝑓𝑖𝑖 ≝ 𝑖𝑖 ∶ proportion d’argent sur l’évènement (𝑖𝑖)
𝑀𝑀
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Etude du Gain du Bookmaker
Gain du bookmaker :
Condition sur les cotes :
Γ = 𝑀𝑀 1 − � 𝑓𝑓𝑖𝑖 𝐶𝐶𝑖𝑖 𝟙𝟙𝑖𝑖
𝔼𝔼 Γ > 0 ⟺
1
1 , avec 𝛾𝛾 > 0.
1<� =
𝐶𝐶𝑖𝑖 1 − 𝛾𝛾
𝔼𝔼 Γ = 𝑀𝑀 1 − ∑ 𝑝𝑝𝑖𝑖 𝑓𝑓𝑖𝑖 𝐶𝐶𝑖𝑖 𝟙𝟙𝑖𝑖
1
, où (𝑒𝑒) est l’alternative réalisée.
𝐶𝐶𝑒𝑒 <
𝑝𝑝𝑒𝑒
1 − 𝛾𝛾
1
∀𝑖𝑖, 𝜋𝜋𝑖𝑖 ≝
<
𝐶𝐶𝑖𝑖
𝑝𝑝𝑖𝑖
𝜋𝜋𝑖𝑖 : probabilité induite par la cote 𝐶𝐶𝑖𝑖
𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝔼𝔼 Γ𝜋𝜋 = 𝑀𝑀 1 − 1 − 𝛾𝛾 ∑ 𝜋𝜋𝑖𝑖 𝑖𝑖 𝟙𝟙𝑖𝑖
𝑖𝑖
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Exemple du PMU
Si un joueur 𝑘𝑘 mise 𝑚𝑚𝑖𝑖,𝑘𝑘 sur le cheval i, et si ce cheval gagne, il récupère
∀𝑖𝑖, 𝜋𝜋𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝑓𝑓𝑖𝑖
𝔼𝔼 Γ𝜋𝜋𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝛾𝛾𝑀𝑀
1 − 𝛾𝛾 𝑀𝑀
𝕍𝕍 Γ𝜋𝜋𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 0
𝑚𝑚𝑖𝑖,𝑘𝑘
1−𝛾𝛾
=
𝑚𝑚𝑖𝑖,𝑘𝑘
𝑚𝑚𝑖𝑖
𝑓𝑓𝑖𝑖
Est-il possible de faire mieux ?
Sous réserve d’existence, soit 𝜋𝜋 ∗ ∈ 𝑃𝑃 =
∃ 𝐴𝐴⁄∀ 𝑖𝑖, 𝜕𝜕𝑖𝑖 𝔼𝔼 Γ𝜋𝜋 𝜋𝜋 ∗ = 𝐴𝐴
′⁄
∃ 𝐴𝐴 ∀ 𝑖𝑖,
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𝑓𝑓𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑖𝑖
′
= 𝐴𝐴
2
𝜋𝜋𝑖𝑖∗
∃ 𝐴𝐴′′ ⁄∀ 𝑖𝑖, 𝜋𝜋𝑖𝑖∗ = 𝐴𝐴𝐴′ 𝑓𝑓𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑖𝑖
𝜋𝜋 ∈ ℝ∗+ 3 ; ∑ 𝜋𝜋𝑖𝑖 = 1 tel que 𝔼𝔼 Γ𝜋𝜋 𝜋𝜋 ∗ soit extrémale.
∇𝔼𝔼 Γ𝜋𝜋 𝜋𝜋 ∗ ∝ (1; 1; 1)
∑ 𝜋𝜋𝑖𝑖∗ = 1
𝑓𝑓𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑖𝑖
∗
⇒ ∀𝑖𝑖, 𝜋𝜋𝑖𝑖 = ∑
𝑓𝑓 𝑝𝑝
𝑗𝑗 𝑗𝑗
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Description du Parieur
Favourite-Longshot Bias
Henery[1] (1985) :
𝑄𝑄 = 𝑓𝑓𝑓𝑓 , avec : 0 < 𝑓𝑓 < 1
SONDAGE
1
REG
𝑓𝑓 = 0.975
Probabilité minimale p
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
(2|4)
(2|6)
(2|8)
(10|15)
(10|30)
(10|60)
(50|70) (50|100) (50|200) (50|300) (100|200)(100|500)
Mise et gain potentiel ( m | Γ )
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Figure 2 : Graphique représentant les résultats du sondage
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Le Modèle
Utilité :
Condition de jeu :
𝑢𝑢 ∶ Γ, 𝑚𝑚 ↦ ℝ+
( fonction croissante de Γ et de 𝑚𝑚 )
∀𝑚𝑚 > 0, 𝑢𝑢(0,0) > 𝑢𝑢(−𝑚𝑚, 𝑚𝑚)
𝑚𝑚 ↦ 𝑢𝑢(−𝑚𝑚, 𝑚𝑚) est décroissante !
𝑢𝑢 ∶ Γ, 𝑚𝑚 ↦ −𝑒𝑒 −𝛼𝛼Γ−𝛽𝛽𝛽𝛽 , pour 𝛼𝛼 > 𝛽𝛽
𝛼𝛼 = 0.11
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𝛽𝛽 = 0.05
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Etude d’un pari à une issue
Figure 3 : Tracé de courbe
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Modélisation des matchs de football
Pour un match opposant les équipes 𝑖𝑖 et 𝑗𝑗 , on note 𝑋𝑋𝑖𝑖,𝑗𝑗 et 𝑌𝑌𝑖𝑖,𝑗𝑗 les nombres de buts respectivement
inscrits par l'équipe jouant à domicile et l'équipe évoluant à l'extérieur.
𝑋𝑋𝑖𝑖,𝑗𝑗
𝑌𝑌𝑖𝑖,𝑗𝑗
Poisson 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗 𝜀𝜀
Poisson 𝛼𝛼𝑗𝑗 𝛽𝛽𝑖𝑖
𝛼𝛼𝑖𝑖 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟. 𝛼𝛼𝑗𝑗 : les forces offensives de l’équipe 𝑖𝑖 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟. 𝑗𝑗
𝛽𝛽𝑖𝑖 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟. 𝛽𝛽𝑗𝑗 : les faiblesses défensives de l’équipe 𝑖𝑖 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟. 𝑗𝑗
𝜀𝜀 : traduction d’un avantage de jeu à domicile
ℙ 𝑋𝑋𝑖𝑖,𝑗𝑗 = 𝑥𝑥
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𝜆𝜆𝑥𝑥 exp −𝜆𝜆
=
𝑥𝑥!
ℙ 𝑋𝑋𝑖𝑖,𝑗𝑗 = 𝑥𝑥, 𝑌𝑌𝑖𝑖,𝑗𝑗 = 𝑦𝑦
𝜆𝜆𝑥𝑥 exp −𝜆𝜆
=
𝑥𝑥!
ℙ 𝑌𝑌𝑖𝑖,𝑗𝑗 = 𝑦𝑦
𝜇𝜇 𝑦𝑦 exp −𝜇𝜇
=
𝑦𝑦!
𝜇𝜇 𝑦𝑦 exp −𝜇𝜇 , où : 𝜆𝜆 = 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗 𝜀𝜀
�
�
𝜇𝜇 = 𝛼𝛼𝑗𝑗 𝛽𝛽𝑖𝑖
𝑦𝑦!
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Maximum de vraisemblance
Paramètres :
𝛼𝛼1 , … , 𝛼𝛼𝑛𝑛 , 𝛽𝛽1 , … , 𝛽𝛽𝑛𝑛 , 𝜀𝜀
𝑛𝑛
𝑥𝑥
𝜆𝜆𝑘𝑘𝑘𝑘 exp −𝜆𝜆𝑘𝑘
𝐹𝐹 𝛼𝛼1 , … , 𝛼𝛼𝑛𝑛 , 𝛽𝛽1 , … , 𝛽𝛽𝑛𝑛 , 𝜀𝜀 = �
𝑥𝑥𝑘𝑘 !
𝑘𝑘=1
𝑦𝑦
𝜇𝜇𝑘𝑘 𝑘𝑘 exp −𝜇𝜇𝑘𝑘
�
𝑦𝑦𝑘𝑘 !
𝜕𝜕 ln 𝐹𝐹
𝜕𝜕 ln 𝐹𝐹
𝜕𝜕 ln 𝐹𝐹
∀𝑖𝑖 ∈ 1, 𝑛𝑛 ,
=
=
=0
𝜕𝜕𝛼𝛼𝑖𝑖
𝜕𝜕𝛽𝛽𝑖𝑖
𝜕𝜕𝜀𝜀
Système de 2𝑛𝑛 + 1 équations
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Résultats et commentaires
Figure 4 : Tableau des paramètres calculés
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Résultats et commentaires
Figure 5 : Tableau confrontant les résultats de la simulation au réel
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Calcul de l’avantage domicile-extérieur
Méthode d’itérations :
∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑗𝑗 + 𝑦𝑦𝑗𝑗,𝑖𝑖
∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑗𝑗,𝑖𝑖 + 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑗𝑗
𝛼𝛼𝑖𝑖 =
et 𝛽𝛽𝑖𝑖 =
𝜀𝜀 + 1 ∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗
𝜀𝜀 + 1 ∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝛼𝛼𝑗𝑗
∑𝑖𝑖,𝑗𝑗 𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑗𝑗 + 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑗𝑗
𝜕𝜕 ln 𝐹𝐹
= 0 ⟹ 𝜀𝜀 =
∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗
𝜕𝜕𝜀𝜀
𝜀𝜀 = 1.246
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Comparaison des résultats
Figure 6 : Tableau des cotes du match OM-PSG du 31 mars 2024 avec 10% de marges
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Annexe 1
Figure 7 : Tableau à remplir (SONDAGE)
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Annexe 2
Figure 8 : Calcul des paramètres d’utilité
(méthode des moindres carrées par descente de gradient)
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Annexe 3
Figure 9 : Code du tracé de la courbe
Annexe 4
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Principe de la méthode par itérations
•
•
•
•
On initialise tous les 𝛼𝛼 et 𝛽𝛽 à 1
On calcule les 𝛼𝛼 à partir de ces valeurs initiales
On détermine les 𝛽𝛽 à partir de ces nouvelles valeurs de 𝛼𝛼
On réitère ce processus 10000 fois
∀𝑖𝑖 ∈
𝜕𝜕 ln 𝐹𝐹
1, 𝑛𝑛 ,
𝜕𝜕𝛼𝛼𝑖𝑖
= 0 ⟹ 𝛼𝛼𝑖𝑖 =
∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑗𝑗+𝑦𝑦𝑗𝑗,𝑖𝑖
2 ∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗
∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑗𝑗,𝑖𝑖 + 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑗𝑗
𝜕𝜕 ln 𝐹𝐹
∀𝑖𝑖 ∈ 1, 𝑛𝑛 ,
= 0 ⟹ 𝛽𝛽𝑖𝑖 =
𝜕𝜕𝛽𝛽𝑖𝑖
2 ∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝛼𝛼𝑗𝑗
avec ∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑗𝑗 + 𝑦𝑦𝑗𝑗 ,𝑖𝑖 = total de but marqués par l’équipe i au cours de la saison
avec ∑𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑗𝑗,𝑖𝑖 + 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑗𝑗 = total de but encaissés par l’équipe i au cours de la saison
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Annexe 5
Figure 10 : Calcul les caractéristiques de l’équipe
Annexe 6
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𝔼𝔼 𝑢𝑢 = 𝑝𝑝𝑖𝑖𝑢𝑢
1−𝛾𝛾
−1
𝜋𝜋𝑖𝑖
𝑚𝑚𝑖𝑖 , 𝑚𝑚𝑖𝑖 + 1 − 𝑝𝑝𝑖𝑖 𝑢𝑢 − 𝑚𝑚𝑖𝑖 , 𝑚𝑚𝑖𝑖 ≝ 𝑓𝑓𝛾𝛾,𝜋𝜋𝑖𝑖 ,𝑝𝑝𝑖𝑖 𝑚𝑚𝑖𝑖
𝜋𝜋
𝑖𝑖
−1
𝑚𝑚𝑖𝑖∗ 𝛾𝛾, 𝜋𝜋𝑖𝑖 , 𝑝𝑝𝑖𝑖 = 𝑓𝑓𝛾𝛾,𝜋𝜋
sup
𝑓𝑓
=
ln
,𝑝𝑝
𝛾𝛾,𝜋𝜋
,𝑝𝑝
𝑖𝑖 𝑖𝑖
𝑖𝑖 𝑖𝑖
𝛼𝛼 1−𝛾𝛾
𝜕𝜕𝑖𝑖 𝔼𝔼 Γ𝜋𝜋
ℝ+
1
𝜋𝜋𝑖𝑖 = 𝑚𝑚𝑖𝑖∗ 𝛾𝛾, 𝜋𝜋𝑖𝑖 , 𝑝𝑝𝑖𝑖
𝜋𝜋𝑖𝑖
+
1−𝛾𝛾
1 − 𝑝𝑝
𝜋𝜋𝑖𝑖
Condition d’existence d’une mise optimale :
𝑝𝑝𝑖𝑖
�
1−𝑝𝑝𝑖𝑖
1−𝛾𝛾
−1+𝛽𝛽 ⁄𝛼𝛼
𝜋𝜋𝑖𝑖
1− 𝛽𝛽 ⁄𝛼𝛼
1−𝛾𝛾
1−𝛾𝛾+ 𝜋𝜋𝑖𝑖 1+𝛽𝛽 ⁄𝛼𝛼
𝐶𝐶𝑖𝑖 ≥
1
𝑝𝑝𝑖𝑖
1 − 𝛽𝛽 ⁄𝛼𝛼
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Références
Henery R.J. (1985), « On the Average Probability of Losing Bets on Horses with Given Starting Price
Odds », Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), vol. 148 (4), pp. 342-349
MAHER, M. J. : Modelling association football scores : www.90minut.pl/misc/maher.pdf
DIXON, M. J. & COLES, S. G. : Modelling association football scores and inefficiencies in the football
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