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Soccer Betting – How To Make A Profit

Découvrez les meilleurs choix et astuces parmi des centaines chaque semaine :

De nombreux sites de choix et de conseils de football (soccer pour nos amis américains) ne fournissent que quelques choix / conseils par semaine, certains un seul, et beaucoup facturent des sommes énormes pour ce privilège. Dans cet article, je vais vous montrer comment tirer le meilleur parti de centaines de choix et de conseils gratuits et à faible coût chaque semaine en répondant à ces quatre questions.

Et si vous pouviez choisir les meilleurs choix absolus parmi des centaines de choix/conseils hebdomadaires augmentant considérablement vos chances de succès ?

Que se passe-t-il si ces choix/conseils sont choisis en fonction des performances passées de choix/conseils similaires et que ces choix/conseils sont tous créés à l’aide d’une combinaison de plusieurs méthodes statistiques éprouvées ?

Et si vous pouviez savoir si les prédictions de match nul, les prédictions à domicile ou les prédictions à l’extérieur sont plus efficaces pour la Premier League anglaise, la Serie A italienne, la Bundesliga allemande ou de nombreuses autres ligues à travers l’Europe ?

Et si vous pouviez tout faire GRATUITEMENT ou à très faible coût ?

Eh bien maintenant vous pouvez. Si vous êtes intéressé, lisez la suite.

Certains conseils sont meilleurs que d’autres :

En utilisant des méthodes statistiques bien établies ainsi qu’un logiciel automatisé, il est possible de générer des centaines de pronostics de football chaque semaine pour de nombreuses ligues. En théorie, vous pourriez couvrir toutes les ligues majeures du monde. Alors quoi, pourquoi voudriez-vous faire ça? Certes, de nombreux conseils seront grossièrement inexacts, mais d’un autre côté, beaucoup seront corrects, alors comment pouvez-vous déterminer ceux qui réussiront et ceux qui ne le seront pas ? Il serait bien préférable de se concentrer uniquement sur un ou deux matchs et de prédire leur résultat par une analyse intensive et minutieuse.

À première vue, les réponses ci-dessus que j’ai vues au fil des ans ont un certain mérite et méritent une attention particulière, il y a un bon argument pour une analyse ciblée d’un seul match dans le but d’essayer de prédire son résultat. Cependant, considérez ceci, lorsqu’un scientifique exécute une analyse statistique, combien d’éléments de données sélectionnent-ils comme échantillon représentatif ? Un, deux… ou plus ? Lorsque vous effectuez une analyse statistique, plus vous devez travailler sur des données, meilleur est le résultat. Par exemple, si vous vouliez calculer la taille moyenne d’une classe d’écoliers, vous pourriez simplement prendre les deux ou trois premiers comme échantillon. Mais s’ils mesurent tous les six pieds, ils seront très peu représentatifs, donc évidemment vous obtiendriez toutes leurs hauteurs et calculeriez la moyenne à partir de celles-ci, le résultat est une réponse beaucoup plus précise. C’est un exemple simpliste, mais j’espère que vous voyez mon point. Évidemment, vous pouvez appliquer cet argument à un seul match en collectant les résultats antérieurs de chaque équipe et en effectuant des techniques d’analyse statistique à l’aide de ces données, mais pourquoi limiter votre analyse à ce match ?

Nous savons que si nous produisons des centaines de conseils automatisés, basés sur des méthodes statistiques éprouvées et éprouvées, certains réussiront et d’autres non. Alors, comment cibler les meilleurs conseils, ceux qui sont les plus susceptibles d’être corrects, et comment le faisons-nous semaine après semaine ? Eh bien, la réponse est de garder une trace de la performance de chaque astuce, certaines astuces sont meilleures que d’autres et nous voulons savoir lesquelles. À ce stade, si vous pensez comment puis-je calculer toutes ces informations pour chaque match, dans chaque ligue que je veux couvrir, et le faire chaque semaine, alors ne vous inquiétez pas, je vais vous montrer comment tout est fait pour vous à la fin de l’article.

Les résultats ne sont pas toujours les mêmes :

Il ne suffit pas de garder une trace de la façon dont chacune des centaines de conseils que nous proposons se comporte réellement par rapport au résultat final, ce dont nous avons besoin maintenant, c’est d’un moyen d’analyser ces données et de les regrouper logiquement pour en tirer le meilleur parti. Les résultats ne sont pas toujours les mêmes, c’est-à-dire qu’un pronostic qui montre un résultat possible pour le match A et le même résultat possible pour le match B ne produira pas nécessairement le même résultat (c’est-à-dire un pronostic correct ou un pronostic erroné). Pourquoi est-ce? Eh bien, il y a des centaines de raisons pour lesquelles et vous ne pourrez jamais toutes les expliquer, si vous le pouviez, vous seriez sans aucun doute millionnaire. Lorsque vous essayez de prédire le résultat d’un match, vous pouvez examiner des éléments qualitatifs tels que la liste actuelle des blessés de chaque équipe, la feuille d’équipe, le moral des joueurs, etc. Nous pouvons également examiner les facteurs quantitatifs en utilisant nos méthodes statistiques pour prédire le résultat du match, nous pouvons donc examiner des éléments tels que les performances passées, la position dans la ligue ou des méthodes statistiques plus éprouvées telles que la méthode Rateform. Nous pouvons utiliser toutes ces informations pour prédire le résultat du match A et le résultat du match B et toujours ne pas avoir le même résultat, une partie de la raison en est, comme expliqué précédemment, que nous ne pouvons pas tenir compte de tous les facteurs dans un match, c’est impossible. Mais il y a autre chose, quelque chose dont nous pouvons rendre compte et auquel nous n’avons pas encore pensé.

Lorsque nous regardons un match isolément, nous ne regardons que les facteurs concernant chacune des deux équipes du match, mais pourquoi ne pas étendre cela pour voir comment les autres équipes qu’ils ont jouées se comportent également ? ‘Pourquoi voudrions-nous faire ça?’ J’entends certains d’entre vous dire. Parce que les résultats ne sont pas toujours les mêmes. Disons que notre prédiction pour le match A et le match B est une victoire à domicile (en oubliant le score prévu pour le moment). Que pouvons-nous prendre en compte pour améliorer la prédiction d’une victoire à domicile ? Nous pouvons examiner les performances de tous les conseils de victoire à domicile réalisés pour la même compétition dans laquelle le match est joué, puis porter un jugement sur la base de ces nouvelles informations. C’est très bien car cela nous donne un niveau d’affacturage supplémentaire à prendre en compte que nous n’avions pas auparavant.

L’examen de toutes les prédictions de victoires à domicile dans une seule ligue nous donnera un taux de réussite en pourcentage pour les victoires à domicile pour cette ligue particulière, mais nous pouvons encore améliorer cela. Nous pouvons le faire en faisant exactement le même exercice dans de nombreuses ligues différentes et en obtenant un taux de réussite en pourcentage pour chaque ligue. Cela signifie que nous pouvons désormais rechercher la ligue qui produit le meilleur taux de réussite global des prédictions de victoires à domicile et rechercher des prédictions de victoires à domicile pour les prochains matchs. Par défaut, nous savons que cette ligue est plus susceptible de produire un résultat positif pour une prédiction à domicile que toute autre. Bien sûr, nous pouvons également utiliser cette technique pour les victoires à l’extérieur et les pronostics nuls.

À quel point la ligue est-elle serrée ? :

Pourquoi cette différence entre les ligues se produit-elle? Comme pour essayer de prédire le résultat d’un seul match, il existe de nombreux facteurs qui composent ce phénomène, mais il n’y a que quelques facteurs majeurs qui expliquent pourquoi une ligue devrait produire plus de victoires à domicile au cours d’une saison qu’une autre. Le plus évident d’entre eux pourrait être décrit comme «l’étanchéité» de la ligue. Qu’est-ce que j’entends par « étanchéité » ? Dans n’importe quelle ligue, il y a souvent un écart entre les compétences et les capacités de ces équipes constamment en haut de la ligue et celles en bas, cela est souvent exprimé comme une «différence de classe». Cette différence de classe varie considérablement entre les différentes ligues, certaines ligues étant beaucoup plus compétitives que d’autres en raison d’un niveau de compétences plus proche dans toute la ligue, «une ligue serrée». Dans le cas d’une ligue serrée, les cas de matchs nuls seront plus visibles qu’avec une “ligue pas si serrée” et les victoires à domicile seront probablement moins fréquentes.

Donc, disons que nous sommes intéressés par la prédiction d’une victoire à domicile, armés de nos nouvelles informations sur le “serrement” des ligues, nous pourrions faire des prédictions pour les matchs tout au long d’une saison pour autant de ligues que nous pouvons gérer, et regarder comment ces prédictions fonctionnent dans chaque ligue. Vous constaterez que le succès des pronostics correspondra étroitement à l'”étroitesse” d’une ligue particulière, donc lorsqu’une ligue particulière produit plus de victoires à domicile, nous aurons plus de succès avec nos pronostics à domicile. Ne vous y trompez pas, cela ne signifie pas que ce n’est pas parce qu’il y a plus de victoires à domicile que nous sommes tenus d’être plus précis, ce que je veux dire, c’est un taux de réussite en pourcentage du nombre de prédictions à domicile faites qui n’a rien directement à faire avec le nombre réel de victoires à domicile. Par exemple, disons que nous faisons cent pronostics à domicile en ligue A et cent en ligue B, et disons que soixante-quinze pour cent sont corrects en ligue A mais seulement soixante pour cent en ligue B. Nous avons fait le même nombre de pronostics en ligue chaque ligue avec des résultats différents, et ces différences sont très probablement dues à l’« étanchéité » de chaque ligue. La ligue B sera une ligue “serrée” avec plus d’équipes ayant des niveaux de “classe” similaires, tandis que la ligue A a une marge de classe plus large en ce qui concerne les équipes qui la composent. Par conséquent, nous devrions choisir la ligue la plus performante en ce qui concerne les victoires à domicile et faire nos sélections de victoires à domicile dans cette ligue.

Nous devons être cohérents :

Bien sûr, il y a plus que cela. Il ne sert à rien de prendre chaque pourboire et d’enregistrer ses performances, nous devons appliquer les mêmes règles à chaque pourboire. Vous devez vous assurer que les paramètres que vous définissez pour chaque méthode prédictive que vous utilisez (par exemple Rateform, Score Prediction, etc.) restent constants. Choisissez donc vos meilleurs paramètres pour chaque méthode et respectez-les pour chaque pronostic, pour chaque ligue et pour toute la saison. Vous devez le faire afin de conserver la cohérence des prédictions au sein des ligues, entre les ligues et dans le temps. Rien ne vous empêche d’utiliser plusieurs ensembles de paramètres différents tant que vous conservez les données produites à partir de chacun séparément.

Si vous vous demandez quels sont les paramètres, prenez la méthode Rateform comme exemple. En utilisant cette méthode, nous produisons un nombre entier qui représente le résultat possible d’une correspondance (je ne vais pas entrer dans les détails de la méthode Rateform ici car c’est le sujet d’un autre de mes articles). Vous pouvez définir des points d’arrêt qui représentent une victoire à domicile et une victoire à l’extérieur. Ainsi, si la sortie de la forme de taux résultante pour un match est supérieure au point d’arrêt supérieur, ce match peut être considéré comme une victoire à domicile. De même, si la sortie de forme de taux résultante pour un match est inférieure au point d’arrêt inférieur, ce match peut être considéré comme une victoire à l’extérieur. Tout ce qui tombe entre les deux est considéré comme un match nul.

Footyforecast.com (maintenant 1X2Monster.com) fournit ce type d’informations, semaine après semaine, sur son site Web depuis 1999. Il couvre dix-huit ligues à travers l’Europe, y compris; Premiership anglaise, Premiership écossaise, Serie A italienne, Bundesliga allemande, Eredivisie néerlandaise, Espagne, France, pour n’en citer que quelques-unes. Un total de sept méthodes statistiques différentes sont utilisées pour déterminer le résultat de chaque match joué dans chaque ligue, et un enregistrement complet de la façon dont chaque méthode est exécutée dans chaque match est conservé. Outre la performance de chaque astuce dans sa ligue respective, Footyforecast fournit également les tableaux de classement de la performance de chaque ligue pour prédire avec succès les résultats des matchs. Les tableaux de classement des performances de prédiction sont produits pour les prédictions de victoire à domicile, les prédictions de match nul, les prédictions de victoire à l’extérieur et pour les prédictions globales et sont des outils inestimables pour le parieur de football lorsqu’il décide où cibler ses prédictions de football européen.

Alors voilà. J’espère vous avoir montré comment cibler les meilleures ligues afin d’augmenter vos chances de succès lors de la prédiction des résultats 1X2, et, bien que je n’offre aucune garantie, je suis assez confiant que cette méthode améliorera vos profits.

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