Tekniken bakom sportsbetting: Från rå sportdata till odds

Arbetet bakom sportsbetting sker i allt högre grad på digital väg. Nuförtiden formas odds av stora datamängder och beräkningsmodeller som arbetar med analyser i samma stund som en match spelas, mot bakgrund av historiska mönster. Tack vare algoritmer och simuleringar kan man förutspå de mest sannolika utfallen, och utifrån det bestäms och justeras oddsen allt eftersom matchen förändras.

Grunden: Datainsamling

Det som driver dagens oddsberäkningar är en kontinuerlig ström av sportdata med mycket specifika detaljer. Det handlar om allt från tidigare resultat, lagens form och spelarstatus till mer precisa uppgifter som rör hur spelen utvecklas i realtid.

Avslut, passningar, bollvinster, brytningar och positionsförändringar, allt registreras och skickas direkt vidare till andra system, där det tolkas och struktureras. Det är det här som gör att de beräkningar som styr oddsen omedelbart kan påverkas av även små förändringar i matchbilden.

Noggrannheten i datan är avgörande, eftersom även små avvikelser i input kan påverka de kommande beräkningarnas precision. I kombination med historiska data skapas en stabil bas av information för att landets bästa bettingsidor ska kunna sätta och justera sina odds.

Bygget av statistiska och maskininlärda modeller

När datan har strukturerats används olika typer av matematiska modeller för att förvandla den råa informationen till användbara sannolikheter. Den traditionella statistikhanteringen utgör en stabil grund, baserat på variabler som tidigare prestationer, målskillnader, hemma- och bortafördelar samt inbördes möten.

Med tiden har modellerna dock kompletterats med moderna metoder som bygger på maskininlärning, och som kan hantera större och mer komplicerade mängder av data. De kan upptäcka samband som är svåra att identifiera manuellt, exempelvis subtila mönster i hur ett lag tenderar att reagera i speciella lägen eller hur vissa spelare brukar kunna påverka utfallet beroende på situation.

Träningen av modellerna baseras på data från stora mängder historiska matcher, utifrån vilket algoritmerna lär sig hur olika kombinationer av variabler påverkat slutresultaten. Det gör att de bättre kan bedöma likartade situationer, men även att de kan värdera nya matchbilder med snabbt förändrade förutsättningar.

Mer avancerade modeller kan dessutom ta in data som uppdateras minut för minut och väga den mot långsiktiga mönster, för att ge en ännu bättre uppskattning av sannolikheten för olika varianter av kommande händelser. På så sätt kan man generera sannolikheter för övergripande utfall men också för mer detaljerade marknader, baserat på analyser som anpassas efter matchens aktuella utveckling.

Simuleringar: Prognoser för osäkra utfall

Eftersom förutsättningarna ständigt förändras i alla matcher, krävs det metoder som klarar av att hantera en hög grad av osäkerhet.

För att hantera detta används så kallade Monte Carlo-simuleringar som låter modellen upprepat spela igenom en pågående match utifrån aktuellt läge. Varje körning bygger på sannolikheter som beräknats utifrån lagens prestationer, statistik och den aktuella matchbilden. Efter ett flertal simuleringar kan man se hur ofta vissa speciella utfall återkommer, och därigenom få en bättre förståelse för hur matchen kan komma att utvecklas.

Den stora styrkan i den här metoden ligger i att den inte låser sig vid ett enda tänkbart scenario. Istället undersöks allt ifrån oväntade vändningar till mer sannolika skeenden. Resultatet är en sannolikhetsfördelning som går djupare än vad traditionella analyser förmår. 

Eftersom simuleringen kontinuerligt tar in ny matchinformation kommer varje ny körning att justeras utifrån de senaste händelserna. På det här sättet kan även komplicerade marknader, där flera faktorer samspelar, prissättas på ett stabilare sätt.

Oddssättning och riskhantering

När sannolikheterna från modellerna finns på plats används de som grund för att skapa de odds som presenteras. Den matematiska sannolikheten för ett visst utfall omvandlas först till ett råvärde, som sedan justeras med en marginal som syftar till att ge långsiktig stabilitet i utbudet.

Resultatet blir ett direkt uttryck för hur modellen värderar matchläget i varje stund. Innan oddsen som beräknats på detta sätt presenteras, finjusteras de dock baserat på den ekonomiska logiken bakom den aktuella marknadsstrukturen.

En annan viktig del av oddsättningen är den riskhantering som behövs eftersom spelvolymerna ofta fördelas ojämnt mellan olika utfall. Om många spelare riktar sina satsningar åt samma håll kan exponeringen öka till så höga nivåer att det förutspådda resultatet skulle innebära en rejäl förlust för bettingbolaget.

För att undvika detta analyserar systemet kontinuerligt hur insatserna fördelas mellan olika marknader och identifierar eventuella förändringar i bettingbeteenden. Om ett visst utfall får en ovanligt hög koncentration av satsningar, justeras oddsen för att styra om flödet och minska obalansen.

Övervakning av bettarnas beteende

Förutom för att hålla koll på insatsnivåerna används det också algoritmer för att granska eventuella bettingmönster som avviker från det normala. Även de här modellerna tränas på stora datamängder, för att kunna upptäcka beteenden som inte stämmer överens med hur marknaden vanligtvis rör sig.

Det kan till exempel handla om sådant som oväntade aktivitetstoppar, snabba förändringar i spelriktning eller ovanliga kombinationer av spel på olika marknader. Sådana signaler kan tyda på att det finns spelare som har tillgång till information som inte nått resten av marknaden, eller att någon försöker utnyttja prissättningen på ett sätt som skapar obalans i oddsen.

Att även den här formen av övervakning äger rum innebär att marknaden inte bara bygger på sannolikhetsbedömningar utan även på hur de som bettar agerar i praktiken. Oddsstrukturen kan alltså hållas stabil tack vare kombinationen av matematiska modeller som anger sannolikheten för olika utfall och analyser av beteendedata. På så sätt förhindrar man att det uppkommer obalanser som riskerar att snedvrida hela marknaden.