Еще один показатель, чаще всего используемый на сайтах букмекеров и телевидении, – количество ударов как в створ ворот, так и мимо. Удары – лучший фактор прогноза в сравнении с владением, но и он рассказывает нам лишь часть истории матча. Рискованный выстрел из-за пределов штрафной с меньшей вероятностью превратится в гол, чем удар из вратарской площади, хотя оба эти удара и пришлись в створ ворот. Чтобы действительно знать, насколько хорошо команда создает голы, нам нужно знать, откуда были нанесены удары.
Сделать это достаточно просто – для этого необходимо разбить поле на небольшое количество зон и рассмотреть вероятности гола для ударов из каждой зоны. Например, мы можем выделить вратарскую площадь, штрафную площадь (исключая вратарскую) и область вне штрафной площади как три различные зоны. Затем мы можем подсчитать, сколько попыток голевых ударов было сделано из каждой зоны и сколько из них удались. Взяв за образец удары и голы за предыдущие сезоны, вероятность гола при ударе из этих трех зон составила 32,2 %, 12,4 % и 3,4 % соответственно.
Последний показатель меня удивил. До того как я увидел эти цифры, на матчах я всегда кричал «Бей!», как только форвард оказывался вблизи чужой штрафной. Теперь с этим покончено. Вероятность в 3,4 % отрезвляет: в среднем для одного забитого мяча необходимо совершить около 30 ударов. Если нападающий сумеет продвинуться еще на несколько метров вперед, его шансы забить увеличатся втрое.
Поиск позиции, с которой нанесен удар, довольно прост в приложении Statszone
[159]. Я просто считаю количество ударов из разных зон и оцениваю их в соответствии с вероятностью гола. Например, в домашнем поединке против «Арсенала» (матч состоялся в августе 2015 года) «Кристал Пэлас» нанес пять ударов из-за пределов штрафной, пять из штрафной (но не вратарской) и всего один удар был совершен из вратарской зоны. Количество голов, которые вы ожидаете получить от этих ударов, равно
(0,034 × 5) + (0,124 × 5) + (0,322 × 1) = 1,019.
Результат примерно равен одному голу – именно столько и забил «Кристал Пэлас», поразив ворота выстрелом из-за штрафной. Ожидаемое количество голов «Арсенала», рассчитанное на этой основе, также было близким к двум, которые они и забили. У них было четыре выстрела из-за пределов штрафной площади, 13 из нее (но вне пределов вратарской) и только один из вратарской. Получаем
(0,034 × 4) + (0,124 × 13) + (0,322 × 1) = 2,066
ожидаемых голов. «Арсенал» особенно интересен, поскольку Арсен Венгер, кажется, видел статистику ударов, которую я представил ранее. Вместо траты моментов «Арсенал» всегда пытается довести мяч до штрафной площади, прежде чем бить.
Неделей раньше «Арсенал» дома проиграл «Вест Хэм Юнайтед» со счетом 0:2. Ожидаемые голы «Арсенала» в этом матче составили
(0,034 × 6) + (0,124 × 15) + (0,322 × 0) = 2,058.
Почти такой же результат, что и в матче против «Кристал Пэлас». Этот же показатель у «Вест Хэма» был равен всего лишь
(0,034 × 2) + (0,124 × 5) + (0,322 × 0) = 0,686.
Просто так случилось, что два из семи ударов «Вест Хэма» стали голами. Этот матч показывает, почему ожидаемые голы могут быть полезны в ставках. «Арсеналу» не повезло против «Вест Хэма», но на следующей неделе против «Кристал Пэлас» забитые ими мячи действительно отражали созданные шансы. «Вест Хэму» повезло, в следующем туре он проиграл дома «Лестер Сити». Ожидаемые голы гораздо точнее предсказывают эффективность в следующих матчах, чем это делает показатель фактически забитых голов.
Другим важным показателем эффективности является скорость передачи – количество успешных проходов, выполненных за минуту владения. Чем больше передач совершает команда за минуту, тем выше вероятность забитого гола
[160]. Более того, команды, сделавшие много успешных передач в предыдущих матчах (не важно, выиграли они или проиграли), с большей вероятностью выиграют следующий матч. Не так важно, сколько времени мяч находится у вас. Важно то, как вы его перемещаете.
Следующий шаг для меня – проведение расчетов. Чтобы создать модель показателей эффективности, из предыдущих матчей я взял ожидаемые голы и скорость передач каждой команды, а затем использовал для прогнозирования забитых голов в следующих играх. Применив метод, называемый регрессией Пуассона, я обнаружил следующее: ожидаемые голы и скорость передач оказались лучшими факторами прогнозирования, чем предыдущие результаты. Именно в этом и заключается требование хорошей модели показателя эффективности. Предыдущие результаты – информация, которую большинство игроков изучают в первую очередь, – не так точны в прогнозировании исходов, как эти показатели эффективности.
Таблица 12.1
Рейтинг команд Премьер-лиги перед четвертым туром. Рейтинг основан на скорости передач и ожидаемых голах
Скорость передач
[161]
В таблице 12.1 приведены скорость передач и усредненные ожидаемые голы (забитые и пропущенные) для всех команд в преддверии четвертого тура сезона-2015/16. Затем из этих данных рассчитывается рейтинг команд. Чем выше скорость и ожидаемые голы, тем выше место команды в рейтинге
[162].
После того как этот рейтинг был составлен, случилось несколько интересных матчей. Две именитые команды, «Челси» и «Манчестер Юнайтед», проводили свои матчи против скромных соперников, которые в рейтинге занимали место выше. Большие парни проиграли. «Челси» (двенадцатое место в нашем рейтинге) уступил дома «Кристал Пэлас» (девятое место), а «Юнайтед» (пятое место) на выезде был повержен «Суонси» (третье место). Размещение ставок в соответствии с этим рейтингом в четвертом туре сезона принесло бы прибыль в четыре раза больше инвестиций. В пятницу перед матчем на победу «Пэлас» давали коэффициент 11,0; победа «Суонси» предлагалась по коэффициенту 3,60. Опять же, мы не можем зацикливаться на одном или двух результатах, но мы имеем достаточно доказательств того, что показатели могут быть полезными. Скорость передачи и ожидаемые голы составляют мою третью стратегию.
Стратегия 4: экспертное мнение
