Toda odd carrega uma comissão embutida. Se você somar as probabilidades implícitas de todos os resultados de um mercado, o total passa de 100%: o excedente é a margem da casa. Este post mostra, em poucas linhas de Python, como retirar essa margem e chegar à probabilidade «justa», e onde encontrar dados abertos para testar.
Cálculo das Probabilidades Justas
Para um mercado de dois resultados com odds decimais a e b, a probabilidade justa pode ser calculada usando a fórmula:
\[ \text{Probabilidade Justa} = \frac{1}{a + b} \]
Obtenção de Dados Abertos
A referência completa está em betbetter.world/api; também existe pip install betbetter. Os dados são disponibilizados sob a licença CC BY 4.0, com crédito para a Bet Better.
Estudo de Calibração
Um estudo de calibração com 18.238 mercados liquidados compara, decil por decil, a probabilidade sem margem com a frequência real. Resultado: boa calibração em média (diferença abaixo de dois pontos em cada decil), com uma inclinação: azarões rendem um a dois pontos acima do previsto e favoritos o mesmo tanto abaixo.
Conclusão
Usando Python e dados abertos, é possível calcular a probabilidade justa e avaliar a calibração dos mercados. Este método pode ser útil para analistas e apostadores que desejam entender melhor o comportamento dos mercados e tomar decisões informadas.
Fonte: https://betbetter.world/studies/margin-index
Dicas:
- Responsabilidade: Jogue com responsabilidade.
- Idade: 18+.