Ho appena finito di leggere un gran bel libro che parla di come applicare la simulazione Monte Carlo al mondo del betting.
Sempre ultimamente ho ricevuto una richiesta, da parte di un lettore del blog, per testare una strategia che ha trovato in giro per la rete. Dunque quale migliore occasione per unire le due cose a fare una bella simulazione Monte Carlo per valutare quanto una strategia di trading sportivo può essere profittevole o meno.
Cos’è Una Simulazione Monte Carlo e Perché Utilizzarla
Per chi di voi non avesse mai sentito parlare del Metodo Monte Carlo propongo qui di seguito la definizione che ne da Wikipedia:
Il metodo Monte Carlo è un’ampia classe di metodi computazionali basati sul campionamento casuale per ottenere risultati numerici. […]
Il metodo è usato per trarre stime attraverso simulazioni. Si basa su un algoritmo che genera una serie di numeri tra loro non correlati, che seguono la distribuzione di probabilità che si suppone abbia il fenomeno da indagare.
Per farla semplice: ho un fenomeno statistico da investigare (una strategie di trading sportivo, nel mio caso) e per farlo studio un algoritmo che ricalca il funzionamento della strategia stessa per poi ripeterlo un X numero di volte così da avere un campione abbastanza ampio da essere statisticamente rilevante. E poter, di conseguenza, trarre le mie conclusione sulla validità della stessa.
La Strategia Analizzata
Non voglio fare il nome dell’ideatore della strategia che ho analizzato perché il risultato è stato davvero triste. Ma vi dirò ugualmente come funziona dato che non credo proprio che nessuno di voi si metta in testa di replicare questo tipo di operatività.
La strategia si applica come segue al mercato Under/Over 0,5 FT:
- Punto 1/7 (un settimo) di stake sull’over 0,5 FT a quota 1,25
- Punto 1/7 di stake sull’over 0,5 FT a quota 1,5
- Punto 1/7 di stake sull’over 0,5 FT a quota 3
- Punto 1/7 di stake sull’over 0,5 FT a quota 5
- Punto 1/7 di stake sull’over 0,5 FT a quota 9
- Punto 1/7 di stake sull’over 0,5 FT a quota 17
- Punto 1/7 di stake sull’under 0,5 FT alla quota disponibile, o comunque più alta possibile, ma devo essere abbinato prima che il match abbia inizio
Ovviamente tutte queste puntate devono essere messe in attesa di abbinamento (tranne l’ultima) e lasciare che il match vada in-play.
Non so voi. Ma a me è bastato leggere questa roba che già sentivo puzza di bruciato. Di sicuro non avevo voglia di investire i miei soldi per vedere quanto avrei perso dopo X trade ed è qui che è subentrata l’idea di una simulazione Monte Carlo.
Oltretutto la strategia in questione si presta perfettamente per una simulazione dato che non richiede alcun elemento decisionale durante il match. Ma anzi, una volta profilato si piazzano le scommesse e si “lascia andare” il tutto per controllarne solo il risultato finale.
Analisi Preliminare per la Simulazione Monte Carlo
La strategia funziona mettendo una copertura nel caso non vengano segnati goal durante l’intero match. In questo caso si recupera, più o meno*, il proprio stake (totale investito). Dopodiché dovremmo aspettare l’abbinamento delle puntate sull’over 1,5. La nostra posizione inizierà ad essere in profitto solo dopo l’abbinamento del 3° step, quello a quota 3. Infatti se verranno abbinati solamente i primi due step avremo, ipotizzando di usare uno stake di 10€ per ogni bet: +2,5€, +5€, -10€. E quindi una perdita, seppure piccola. Chiaro a tutti fin qui?
Bene ora non resta che capire a che minuto verranno abbinati gli stake. Con un minimo di conoscenza dell’exchange, un sito di statistiche (per conoscere la percentuale media che la prima marcatura avvenga entro un certo range temporale) e qualche osservazione sul campo possiamo fare le nostre stime.
*In realtà tenderemo sempre a perderne una percentuale pari alla commissione di Betfair.
Come ho Impostato il Simulatore Monte Carlo
Basandomi sulla probabilità che il goal di apertura venga segnato in una delle fasce goal ho derivato dunque la probabilità di abbinamento delle varie puntate sull’over 0,5 con il passare del tempo.
Dopodiché ho simulato 101 trade (la mia idea era di simularne 100 ma mi sono accorto solo al termine di tutto ciò di averne eseguito uno di troppo) e generato 400 iterazioni con l’aiuto di Excel dove queste 101 simulazioni venivano ripetute in modo casuale. Ho ottenuto così 400 scenari diversi (come fossero 400 trader differenti che hanno provato la strategia) e 400 diversi “percorsi” di bankroll. Facendo una media di questi ho ottenuto ROI ed EV medi per i 101 trade eseguiti 400 volte. Quindi un campione totale di 40400 eventi indipendenti.
Praticamente, se la strategia fosse a EV positivo mi sarei ritrovato con più di 200 scenari che hanno chiuso le 101 operazioni riportando un profitto. In caso contrario, la strategia si sarebbe rivelata a valore atteso negativo.
Il Risultato della Strategia
Il risultato è stato piuttosto negativo. Partendo da una cassa di 1k € e impiegando 70€ a trade (essendo che lo stake va diviso in 7 parti ho voluto semplificarmi la vita) ho registrato una perdita media di circa 200€ dopo 101 trade. Che equivale a un ROI del -2,8%.
Questi sono 100 “percorsi” che il bankroll ha compiuto in 100 iterazioni prese a caso dalle 400 eseguite. Inutile dire che si vede subito ad occhio nudo che la strategia non può essere profittevole.
Perché la Strategia non Funziona
Il primo, e più grave errore commesso dall’autore della fantomatica strategia è stato quello di non tenere conto delle commissioni di Betfair. Troppo spesso dimenticate ma quando il margine di profitto è basso pagare un 5% in più può fare tutta la differenza del mondo.
In secondo luogo la distribuzione delle quote è davvero troppo ottimistica. Avete presente quanti minuti passano prima che una quota 3,00 sul mercato over 0,5 venga abbinata? Indicativamente 80! Dunque per avere un profitto il nostro match deve arrivare almeno a questo minutaggio a reti inviolate. Quanto spesso capita di arrivare all’80’ sullo 0-0? Guardando la tabella qui sopra, meno del 5% delle volte! È vero, le pochissime volte che il goal arriva più tardi registreremo un profitto molto alto a ROI elevatissimo … purtroppo però la rarità di queste occasioni non basta a controbilanciare le frequenti seppure piccole perdite.
Conclusione
Oltre che a smascherare una brutta strategia, spero che questo articolo sia servito a darvi qualche idea sul come fare per evitare di farsi ingannare da fantomatici guru o perlomeno non perdere soldi mentre provano ad abbindolarvi. Nella peggiore delle ipotesi avrete eseguito un test preventivo senza investirvici soldi.
Poi, chi volesse proseguire con lo studio del metodo Monte Carlo non posso che consigliare questo libro. Chi invece gradisce approfondire il discorso con il sottoscritto, come sapete, sono sempre a disposizione per fare due chiacchiere.
Buon Trading a tutti!
