Como apostar usando o método de Monte Carlo

O método de Monte Carlo é um sistema de métodos numéricos baseado na obtenção de múltiplas realizações de processos aleatórios. Eles devem ser formados de tal forma que as características de sua probabilidade coincidam com os valores dos problemas que estão sendo resolvidos. Este método foi criado na década de 40 do século XX pelo cientista polonês Stanislaw Ulam, que trabalhou na criação de uma bomba de hidrogênio para o governo dos EUA.

A modelagem deste método é necessária para o cálculo preciso do risco no processo de análise e tomada de decisão. O método de Monte Carlo é aplicável em vários campos de atividade – produção, gestão, finanças, etc. E também é implementado com sucesso na previsão do resultado de eventos esportivos.

A análise de risco conforme o método de Monte Carlo é realizada por meio da modelagem dos resultados. Fatores com alto grau de incerteza são substituídos por uma faixa de valores – neste caso, é importante avaliar corretamente a probabilidade. Depois disso, são realizados os cálculos do resultado que envolvem diferentes conjuntos de valores aleatórios de funções de probabilidade. Vale a pena destacar que é necessário fazer dezenas de milhares de cálculos para uma simulação completa.

Em apostas esportivas, o método de Monte Carlo não é uma garantia de 100% de lucro e cálculo correto. Como em qualquer outra área, em apostas o método funciona da mesma maneira, ou seja, é preciso calcular muitos resultados que dependem de diversos fatores. Basta criar diferentes modelos de situações com fatores desiguais que influenciam o resultado, assim você terá uma estimativa da probabilidade de resultados.

Vamos dar um exemplo. Imagine que na Liga de Futebol russa existem 3 favoritos para vencer – Zenit, Spartak e Lokomotiv. Nosso objetivo é determinar se o status dos favoritos é realmente confirmado e com que precisão a casa de apostas define os coeficientes. A casa de apostas “1xBet” definiu os seguintes coeficientes:

1.54 para a vitória do Zenit, 4.90 para a vitória do Spartak e 13.00 para a vitória do Lokomotiv. No caso de não concordarmos com os coeficientes definidos pela casa de apostas, será necessário fazer uma análise precisa. A análise deve ser baseada nos seguintes fatores:

• a forma do time (presença de líderes, lesões, diferença entre gols marcados e gols perdidos, etc.);
• a situação no torneio – se tem muita pressão sobre os líderes, o calendário;
• estatísticas de desempenhos em temporadas passadas;
• nível de jogo – quão bem os times jogaram nos últimos 5-10 encontros.

As perspectivas de cada time podem ser distinguidas por pontos – em cada característica avaliar a capacidade dos times, onde 1 vai para o pior, 2 para a média e 3 para o melhor clube. Por exemplo, o Zenit é o que mais marca gols, o Spartak perde para os adversários e o Lokomotiv é o segundo nesta característica. Isso significa que o Zenit recebe 3 pontos, o Lokomotiv – 2 e o Spartak 1 ponto. Para cada indicador, é preciso avaliar as perspectivas, colocar pontos e somá-los depois. Quem tiver mais pontos, estará mais perto do campeonato, o que significa que tem que apostar nesse resultado.

O método de Monte Carlo é uma estratégia baseada em uma análise minuciosa da situação e na modelagem da probabilidade de resultados. A tática é acompanhada de um trabalho minucioso com avaliações subjetivas, o que pode levar a resultados imprecisos e perdas. No caso de avaliação mais correta dos fatores, a probabilidade de ganhar será alta, mas não há garantia absoluta de sucesso no uso do método de Monte Carlo.

Por que o método de Monte Carlo é chamado assim?

O nome está associado ao nome da comuna do Principado de Mônaco, que possui um grande número de cassinos.

A qual método pertence o método de Monte Carlo?

O método de Monte Carlo é um sistema de métodos numéricos.

Qual é a diferença entre a teoria da probabilidade e o método de Monte Carlo?

A teoria da probabilidade é uma área matemática que estuda eventos aleatórios, e o método de Monte Carlo é uma ferramenta aplicada que permite utilizar a teoria da probabilidade.