Веками люди пытаются выиграть в азартных играх как легальными, так и нелегальными способами. Интересно, что некоторые техники, используемые современными мошенниками, не сильно отличаются от тех, которые использовались десятилетия или даже столетия тому назад.
Хотя, принимая во внимание появление больших данных и сложных новых технологий, я задавался вопросом, используют ли нынешние игроки совершенно иные инструменты, нежели их предшественники. В связи с этим Фил Саймон встретился с Адамом Кучарски, автором книги «Идеальная ставка: как наука и математика лишают азартные игры силы случая».
Что побудило вас написать книгу?
Я всегда интересовался играми и ставками, что характерно для многих людей, любящих математику, как я считаю. Даже в начальной школе мы с друзьями организовывали палатку на школьных ярмарках, где можно было делать ставки, и она была очень популярной. Дело было не только в деньгах; ставки были отличным поводом поразмышлять на тему риска и удачи. А позже я узнал, что несколько ученых также разделяли этот взгляд.
Мотивация написать книгу появилась у меня, когда я получал степень доктора наук – именно тогда я столкнулся с узкоспециализированными фирмами, которые занимались спортивным беттингом. Я понял, что взаимосвязь между наукой и беттингом быстро растёт и меняется – от спортивных прогнозов до искусственного интеллекта в покере, – и захотел исследовать это в книге.
Вы пишете, что люди пытались обойти правила системы столетиями. Что изменилось сегодня?
Большим изменением стала доступность данных, появление вычислительных мощностей и методов прогнозирования. Хотя научный подход в ставках обычно ассоциируется с казино и карточным счётом, область его охвата значительно расширилась. Можно привести три примера. Сегодня команды по беттингу детально анализируют спортивные мероприятия в таких играх, как футбол и хоккей, которые длительное время считались сложными для составления прогнозов. Научные подходы также подхватываются менеджерами, а спортивные команды нанимают аналитиков наряду с традиционными тренерами и агентами.
Тем временем исследователи искусственного интеллекта создают покерных ботов, которые могут превзойти любого человека, чем подвергают сомнению народную мудрость о том, как игроки должны блефовать и принимать решения. Также мы становимся свидетелями того, как стираются границы между сферами финансов и беттинга, где распространено использование алгоритмов биржевой торговли, а также возникают дискуссии на тему того, что лежит в основе определенных игр – случай или мастерство.
Почему менее известные виды спорта, такие как гольф, предлагают больше преимуществ?
В спортивном беттинге ты соревнуешься против других игроков. Поэтому, чтобы постоянно выигрывать, тебе нужно находить ситуации, когда текущие коэффициенты на определенный исход игры не соответствуют реальным шансам этого исхода. Проблема в том, что чем больше рынок и чем больше доступно информации, тем более вероятно, что аналитики найдут способ идентифицировать и использовать эти несоответствующие коэффициенты. Вот почему так сложно заработать, делая ставки на скачки в Гонконге, например.
Из-за того что на некоторых рынках беттинга конкуренция слишком высока, новые команды стараются приобщиться к другим видам спорта. Традиционно таким играм, как гольф и крикет, уделялось меньше научного внимания, поэтому бессистемные коэффициенты более вероятны. На протяжении десятилетий самыми успешными были те игроки, которые уделяли внимание тому, чему никто не уделял.
Давайте поговорим об исследовании «рынка музыки» 2016 года, которое вы упоминаете. Что оно доказывает и предлагает?
«Рынок музыки» – исследование, проведенное социологом Мэтью Салгаником и его коллегами в Колумбийском университете. Его целью было выяснить, как распространяется музыкальная слава: песни становятся популярными, потому что они лучше или это везение? Команда поделила 14 000 онлайн-участников на 9 отдельных групп и дала им возможность прослушивать и скачивать песни. Восемь групп могли видеть, какие песни были самыми популярными в их группе, а участники одной группы – контрольной – не могли. Таким образом, участники контрольной группы могли судить о песне исходя из её достоинств. Самые популярные песни этой группы не обязательно были самыми популярными песнями в других группах.
В восьми группах, где люди могли видеть, что слушают другие, популярность сильно зависела от случайности первых выборов: когда песня получала некоторое внимание, её известность увеличивалась, поскольку другие тоже замечали и выбирали её. Исследование предположило, что слава во многом зависит от случайных событий и социального поведения: топовые песни одной группы были относительно провальными в другой.
Подобная схема может происходить в финансах или бизнесе. Если мы видим или делаем какое-то успешное дело, мы часто предполагаем, что заслуга в качестве, а не каких-то других факторах. Но в жизни, как и в гемблинге, мы иногда можем принять плохое решение, но результат всё равно окажется позитивным. Или можно принять хорошее решение, но не повезёт. Ключ в том, чтобы быть способным увидеть разницу.
Нет комментариев