Système de prédiction

Système de prédiction pour les matchs de football :

Il existe de nombreux logiciels dans le commerce qui permettent d’utiliser les statistiques saisons précédentes pour effectuer des prédictions sur les matchs futurs, seulement ces softs sont de vraies boites noires qui donnent des résultats sans que l’on connaisse la nature de l’algorithme qui permet ces calculs.

Je conseille fortement de mettre soi même en place ses propres outils de prédiction, car d’une part on maîtrise le système et d'autre part on peut facilement le faire évoluer et l'améliorer.

Je vais vous présenter dans la suite de cet article un outil de prédiction simple dédié aux matchs de football et qui basé sur la forme de l’équipe et le différentiel de but en considérant ses derniers matchs.

Pour mettre en place un tel système il faut avoir accès aux données des saisons précédente afin de pourvoir établir un modèle. Plus on a de données à exploiter plus le modèle est fiable. Il existe de nombreux sites qui fournissent gratuitement de telles bases de données, en voici un :
http://www.bettinggenius.com/library.shtml

Description du système :

Le système présenté est basé sur le différentiel de but et la forme de l’équipe, ceci en prenant en compte les six derniers matchs joués. Il permet ainsi de pouvoir comparer deux équipes qui doivent se rencontrer en proposant la probabilité de gain pour chacune des équipe et la probabilité d’avoir un match nul. Une fois les probabilités de GAIN – NUL – PERTE calculées on peut en déduire les cotes associées à chacun des trois résultat et ainsi en les comparant avec les cotes proposées par les bookmaker d’identifier les matchs sous-évalués (les value bets ).


Mise en place :

On utilise pour mettre en place ce système d’étudier les 5 dernières saisons des matchs de la première ligue anglaise (English Premiership). L’algorithme consiste à calculer un rating (classement) pour l’équipe à domicile un rating pour l’équipe qui joue à l’extérieur, la différence des deux donne un rating pour le match qui met en évidence le différentiel de but et la forme de l’équipe au moment du match.

En appliquant cet algorithme aux données des 5 dernières saisons on obtient la distribution des matches en fonction du système de rating :

(note : plus on analyse un nombre important de match meilleur est le résultat)

Une fois la distribution calculée, on peut mettre en place une table qui permet de prédire le résultat le plus probable en fonction du rating du match :





Par exemple si le rating du match est de 3 alors on peut dire que les probabilités de GAIN, NULet PERTE pour l’équipe à domicile sont les suivantes :

GAIN : 53,09 %
NUL : 28,4 %
PERTE : 18,52 %

De manière générale on peut voir que plus le rating du match est élevé plus les chances de gain pour l’équipe à domicile sont importantes.
A l’aide de cette table de distribution des résultats on va essayer de standardiser les résultats obtenus afin d’en déduire des relations (lois) indépendantes pour chacun des trois résultats d’un match (GAIN ,NUL et PERTE du match).
Pour cela on utilise les graphiques en nuage de point pour chacune des trois distributions et on en déduit la courbe de tendance qui définit la relation entre la probabilité du résultat et le rating du match.

Voici les résultats pour le % de GAIN pour l'équipe qui joue à domicile en fonction du rating du match :




Voici les résultats pour le % de NUL en fonction du rating du match :





Voici les résultats pour le % de GAIN pour l'équipe qui joue à l’exterieur en fonction du rating du match :





Une remarque, plus le coefficient de R² (R-squared) est proche de 1 plus la loi est fiable, on en déduit que celle qui décrit les victoire à domicile est précise que les autres.

Une fois ces relations établies, nous sommes capable de mettre en place un tableau de synthèse qui permet ainsi pour un match futur donné de calculer le rating du match et d’en déduire ainsi les probabilités pour une victoire de l’équipe à domicile, un match nul ou une victoire de l’équipe qui joue à l’extérieur.

A l’aide de ces probabilités on en déduit les cotes adéquates pour ces résultats de la manière suivante :

Cote pour le gain de l’équipe à domicile = 100 / probabilité de gain de l’équipe à domicile
Etc…

Voici le tableau de synthèse (prédictions) :




Ce qui veut dire que pour le match Bolton – Birmingham

Rating de Bolton = 1
Rating de Birmingham = -2

Rating du match = 3

Probabilité de victoire de bolton = 54 %
Probabilité de null = 25 %
Probabilité de victoire de Birmingham = 21 %

Cote pour le victoire de Bolton : 1,85
Cote pour le match nul : 4
Cote pour le victoire de Birmingham : 4,76

Ces résultats permettre de déterminer les probabilités sur les 3 issues possibles du match et de voir si ce match est sous évalué par les bookmakers.

Cette méthode donne de bons résultats et permet d'identifer simplement les value bets (cotes sur-estimées). Ce système est d’autant plus intéressant lorsqu'il est appliqué aux ligues inférieures car les quotes proposées par les bookmakers sont beaucoup plus intéressantes.

Je vous propose d’acquérir gratuitement cet outil, pour cela allez dans la rubrique : inscrivez vous

La méthode appliquée et l’algorithme utilisé y sont bien décrits afin de vous permettre de créer vos propres systèmes. L’outil est facilement adaptable à n’importe quelle ligue à partir du moment où l’on a un historique de données à sa disposition.

Voilà, j’espère que cet article vous a plu.

A venir, un nouvel article sur un autre outil de prédiction plus complexe, basé sur la forme et le rating des équipes prenant plus précisément en compte la force de l’équipe adverse au moment du match.