Votre tipster est-il chanceux ?

La plupart des tipsters présents sur le net vous promettent de gros gains sur le long terme en les suivant. Le problème c’est que même si cette promesse est extrêmement séduisante pour les parieurs que nous sommes, il peut être vraiment difficile de faire la différence entre un tipster qui va s’avérer rentable et un qui ne le sera pas. Dans cet article nous allons découvrir ensemble les deux facteurs à évaluer chez un tipster avant de lui accorder notre confiance.

Dans un article du site Pinnacle sport, Mark Taylor expliquait comment la chance influence les paris sportifs et il expliquait en quoi les gains d’un tipster n’étaient pas toujours un signe de ses compétences. En effet, Mark démontrait qu’il y avait une part de chance non négligeable dans les résultats d’un tipster et que cette part de chance était mesurable à partir de l’historique du tipster. Pour cela nous allons utiliser la loi de Student afin d’évaluer de manière simple et pratique la performance d’un tipster en « supprimant » le facteur chance.

 

La loi de Student sur l’historique d’un tipster

Le test de Student examine la probabilité que le profit d’un tipster soit dû à la chance ou alors si autre chose rentre en jeu telle que la compétence du tipster par exemple.

D’une manière générale, plus la probabilité que le résultat du tipster soit lié à la chance est faible, plus il est probable que d’autres facteurs entrent en compte tel que le savoir faire et l’expérience du tipster par exemple. Le test de Student compare en fait les résultats et le retour sur investissement du tipster à des résultats théoriques qui seraient uniquement liés à la chance. Cette attente théorique prend en compte notamment la hauteur moyenne des cotes ainsi que le nombre de paris dans l’historique.

Dans la logique, le résultat théorique en ne prenant en compte que le facteur chance, correspondrait en fait à une perte égale à la marge du bookmaker. En effet, si vous misez de manière totalement aléatoire sur des milliers de paris sans aucune réflexion, votre retour sur investissement correspondra à peu près à une perte de -2% à -10% de ROI. Cela en fonction des marges des bookmakers chez lesquels vous jouez.

Le score obtenu au test de Student est appelé le score T. L’idée est de comparer ce score T pour savoir si la différence entre l’historique du tipster et un historique de paris aléatoire est statistiquement significative.

Intuitivement, il parait logique que plus le retour sur investissement ainsi que le nombre de paris dans l’historique du tipster sont grands, plus il est probable que la compétence du tipster ait joué un rôle dans ses résultats. Si on prend l’exemple de deux tipsters ayant tous les deux un retour sur investissement de +20%. Le premier a obtenu ce résultat au bout de 10 paris tandis que l’autre l’a obtenu sur 1000 paris dans son historique. Quel tipster a le plus de chance d’être compétent selon vous ?

Pour bien comprendre cette notion, pensez au jeu de pile ou face. Vous avez beaucoup plus de chance de tomber 6 fois sur face sur 10 lancers de pièce que de tomber 600 fois sur face sur 1000 lancers. Si une pièce tombait 600 fois sur face sur 1000 lancers, on pourrait raisonnablement penser que la pièce n’est pas équilibré.

Le score T va ainsi prendre en compte le nombre de paris de l’historique du tipster.

 

Cote forte versus cote faible

Tout comme le nombre de paris dans l’historique du tipster, la hauteur des cotes qu’il joue a aussi une influence très importante sur l’analyse que l’on peut faire de son bilan. En effet, un retour sur investissement de +20% obtenu à partir d’une cote d’environ 1.25 est un bien meilleur indicateur de compétence chez le tipster que si il a le même retour sur investissement mais avec une cote moyenne dans ses paris avoisinant les 5.

Miser sur des résultats ayant une faible probabilité d’arriver, c’est à dire ayant une cote haute, est beaucoup plus risqué car on s’expose à davantage de variance. En d’autres termes, plus la cote moyenne du tipster est haute plus le retour sur investissement de celui-ci est volatil.

Par exemple, 19 ou 21 paris gagnants avec une cote de 5 généreront respectivement des ROI de -5% ou de +5%. L’écart est donc colossale entre les deux alors que cela ne se joue qu’à un seul pari qui a été gagné ou pas.  En revanche, 79 ou 81 paris gagnants avec une cote de 1.25 réaliseront un profit de 98.75% ou 101.25%. Les paris à plus forte cote impliquent donc d’avantage de risque c’est à dire de variance.

 

Il est possible d’observer ainsi l’influence de la hauteur des cotes  grâce à l’écart type des profits et pertes de l’historique des paris. L’écart type S s’exprime de la manière suivante:

S = √(r(o-r))

Avec o la cote moyenne des paris de l’historique du tipster et r son retour sur investissement (ROI).

L’écart type des profits et pertes dont la cote est de 5 est plus de quatre fois plus grand que l’écart type dont la cote moyenne est de 1.25.

 

Si on suppose que le retour sur investissement attendu (lorsqu’il est fondé uniquement sur la chance) est de 0% (ou au seuil de rentabilité correspondant à la marge des bookmaker), alors le score T s’obtient avec l’équation suivante:

T = (√n(r-1))/s

Avec n le nombre de paris dans l’historique

Par conséquent, le score T pour un ROI et un nombre de paris équivalent est huit fois moins important si la côte moyenne de l’historique est à 5 par rapport à si la cote moyenne est à 1.25.

Ainsi, il devient évident que plus les cotes que vous jouez sont hautes (ce qui est souvent le cas aux courses hippiques par exemple) plus la chance aura un impact fort dans les résultats et donc l’historique de paris devra avoir beaucoup plus de paris pour que celui-ci soit « fiable ».

D’une manière générale, lorsqu’un parieur choisit un tipster, la première chose qu’il regarde est le ROI du tipster. Or cette habitude est extrêmement trompeuse. Il est important de prendre en compte la taille de l’historique ainsi que la côte moyenne qui est jouée. Le score T prend en compte toutes ces données et c’est là où il est vraiment intéressant.

 

Calcul de la chance

Après avoir calculé T, la dernière étape consiste à le convertir en probabilité (la valeur P) que l’historique du tipster ne soit que dû qu’à la chance et qu’aucun autre paramètre ne soit entré en compte.

Pour cela il suffit d’utiliser une calculatrice en ligne.

Vous entrez alors dans T score, le score T que vous avez calculé pour votre tipster. Vous entrez dans « DF », le nombre de paris dans l’historique du tipster. Vous laissez la valeur « significance level » sur 0.05 et vous laissez coché également « one tailed ».

En cliquant sur « calculate » vous trouvez la « P value » qu’il suffit de multiplier par 100 afin de trouver le pourcentage de chance que les résultats du tipster ne soient dû qu’à la chance.

Le tableau ci-dessous nous donne quelques exemples de score T et de valeur P correspondante pour un historique de paris de 100 bets avec un retour sur investissement de +20%:

De toute évidence, la cote moyenne à laquelle le tipster que vous testez parie a une grande influence sur la manière d’appréhender ses résultats et notamment afin de savoir si ceux-ci sont dû à la chance ou non. La chance a forcément un impact considérable sur un retour sur investissement de +20% avec des cotes de 10 ou plus. En revanche, si le tipster réalise un retour sur investissement de +20% également avec des cotes moyennes assez basses, alors il est beaucoup plus probable que ses résultats soient dû à ses compétences plutôt qu’à la chance.

 

Testons l’historique de Bobic, un tipster foot sur blogabet

Bobic est un tipster sur Blogabet et j’ai fait d’ailleurs il y a quelques temps une présentation de ce tipster en vidéo ici: http://parieur-pro.fr/tipster-blogabet-bobic

Vous pouvez trouver ses pronostics et son historique ici: https://sabobic.blogabet.com

 

L’idée ici est donc de trouver la probabilité que les résultats de ce tipster ne soient dû qu’à la chance et non à ses compétences. Pour cela il nous faut les données suivantes:

=> Nombre de paris de Bobic: 858 paris

=> Retour sur investissement: +20%

=> Cote moyenne: 2.022

Ces trois données vont nous suffire à tester son historique.

 

Pour cela commençons par calculer l’écart type (S):

S = √ ( retour sur investissement * (cote moyenne – retour sur investissement))

S = √ ( 1.20 * ( 2.022 – 1.20))

S = 0.99

 

Calculons dans un deuxième temps le score T:

T = (√(nombre de paris) * ( retour sur investissement – 1 ) ) / S

T = (√(858) * (1.20 – 1)) / 0.99

T = 5.9

 

Calculons enfin la valeur P correspondant au pourcentage de chance que les résultats de Bobic ne soient dû qu’à la chance:

Pour cela on va utiliser cette calculatrice en ligne. On va rentrer ainsi le T score de 5.9 ainsi que le nombre de paris de bobic dans « DF ». On clique sur « calculate ».

Pour Bobic, la P value est de 0.00001

En multipliant ce chiffre par 100 on obtient la probabilité que ses résultats ne soient liés qu’à la chance.

Ainsi, il y a 0.001% de chance que les résultats de ce tipster ne soient liés qu’à la chance. En d’autres termes, la probabilité que les compétences de Bobic lui ont permis d’avoir ces résultats est quasi totale.

 

Conclusion

En utilisant cette méthode relativement simple, vous pouvez tester facilement l’historique d’un tipster et connaitre ainsi la probabilité que ses résultats ne soient liés qu’à la chance. Si il y a une très forte probabilité pour que les résultats du tipster soient plus liés à ses compétences qu’à la chance alors il peut être intéressant de le tester et pourquoi pas de le suivre réellement.

Si par contre les résultats de l’historique du tipster ont par exemple 20 ou 30% de chance d’être dû à la chance alors il serait peut être plus prudent d’attendre encore que le tipster ait un historique de paris plus important.

En espérant que cet article vous sera utile pour choisir vos tipsters.

 

David Tennerel

 

Cet article est totalement inspiré de l’article « How good are betting tipsters » de la partie betting ressource du site Pinnacle sport. Merci à Pinnacle pour l’autorisation donnée de réutiliser leurs articles pour le blog parieur-pro.fr.

4 commentaires

  1. alban

    bonjour David,
    Ancien joueur de poker semi pro sur internet, je me suis lancé sérieusement depuis janvier dans les paris sportifs. Je tiens donc un bilan qui a ce jour est assez maigre car je ne mise pas sur le volume mais la qualité du prono. Mes pronos je les fait en sec ou combi de deux matchs max et en flat betting 5% de la bankrole. 155 Paris 114 gagnants 40 perdants cote moyenne 1.52 reussite 74% roc 88% ROI 11.44.
    D’ou ma question: est ce que en ayant une cote moyenne a 1.52 je peux etre dans le vrai sur le long terme par rapport à ma stratégie ou est ce que je fais fausse route. merci pour le travail que tu effectue sur ton blog c’est très enrichissant merci pour le temps que tu vas passer à me répondre.

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    • David Tennerel

      Salut Alban,
      pour te répondre je dirais que peu importe la côte si tes paris sont values alors cela fonctionnera. Certains parieurs qui ont du succès ont une stratégie de miser sur des grosses côtes et d’autres sur des petites comme toi.
      Concernant ton bilan il est clairement encourageant. Il te faut dépasser les 400 paris au minimum selon moi pour avoir une réelle idée de ton niveau dans les paris. Tu pourras même faire le test de cet article afin de savoir si tes résultats sont dû à la chance ou à tes compétences.

      N’hésite pas si besoins 😉

      David

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  2. Sikabo

    Merci à toi David de te donner tous ce mal pour pouvoir nous éclairer… Ta pas idée à quel point cet article me rend énormément service…
    Merci beaucoup…

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    • David Tennerel

      Salut Sikabo,
      ça me fait vraiment plaisir si cet article t’a aidé ! Merci pour les encouragements c’est le genre de message qui motive à continuer 🙂
      A très vite
      David

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