Где делать 20 000$ в месяц в оффлайн покере?

Омаху 4 карты там играют? Если да, какие лимиты?

Очень круто написано!

poqw, спасибо за занятный лонгрид! А какой рейк там вообще в оффлайне?

Ludoman77, можешь открыть poker atlas и пробить каждое казино и каждый лимит. 

ТС, сам планирую такой трип скоро, а как с наличкой передвигаться такой. Если там больше 10к, как то очково на себе носить. Пользовался всякими ячейками хранения там в банках или казино?

Где делать 20 000$ в месяц в оффлайн покере?

Краткое резюме — нигде.

расскажи про налоги, на сколько я знаю не резедентам 30%

Вылазка в оффлайн в США стала моим самым длительным периодом игры в покер за последние несколько лет – я давно не играл так много. Чем я занимаюсь помимо покера и что полностью заменило его в моей жизни? В этом посте я немного отступлю от темы покера и расскажу про мой основной вид деятельности. 

Многие читатели уже писали в этой теме, что знают меня по проекту по ставкам на спорт, а некоторые также задавали вопросы на тему беттинга. Ставки и покер имеют много общего, а конкретно в моей жизни они тесно переплетены друг с другом – именно из покера я пришел в беттинг. Поэтому в данном посте я более подробно расскажу о профессиональном беттинге. Вас ждет история о том, как из детских увлечений, покера, случайной встречи и большого упорства сложился долгий путь к успеху (по которому я еще иду, если что). 
 

Итак, я действительно профессионально занимаюсь беттингом и зарабатываю деньги ставками на спорт. У некоторых читателей могут возникнуть сомнения в том, что такое возможно, и я вас вполне понимаю. В рунете ставки имеют не самую лучшую репутацию – последние лет 5 этот вид деятельности наполнен огромным количеством мошенников и всякого скама. В какой-то момент тема капперов, мошенников, обманов и разоблачений и вовсе была на пике общественного интереса. На сегодняшний день эта волна, к счастью, немного поутихла – кажется, многие переключились на курсы об успешном успехе и т.д. Однако шум стих, а профессиональные бетторы остались, что неудивительно: люди, которые зарабатывают ставками профессионально и для которых ставки являются источником их дохода, существовали всегда. Правда, люди эти по большей степени не особо публичны. Тем не менее на всех покерных форумах, даже на 2+2, всегда существовали отдельные разделы с беттингом. Там годами сидят пользователи, которые зарабатывают ставкам, долгое время ведут свои блоги и располагают банкроллами в размере миллиона долларов и более.

Если рассказывать по порядку, пожалуй, именно с этого раздела, плюс со знакомства с одним профессиональным беттором, началось мое увлечение ставками. Точку отсчета можно поставить в далеком 2012 году. Я жил в Чехии в покерном доме: вместе с другими покеристами мы снимали большой дом на восьмерых. Как вы понимаете, снимать дом на восемь человек гораздо дешевле, чем в одиночку. Это было круто: все мы занимались одним делом, обучались и в свободное время тусовались, живя при этом в очень классном доме. Там-то я и познакомился с профессиональным беттором: один парень из Германии, который снимал с нами этот дом, оказался не покеристом, а беттором. Он строил какие-то модели и зарабатывал с их помощью ставками. Я и остальные покеристы катали по 10-15 часов в день. Но у этого парня уже были настроены модели, и он проставлял ставки всего 2-3 часа в день, а все свободное время шатался по дому и приставал к остальным его жителям. 
 

Мне стало интересно, чем же он занимается и откуда у него столько свободного времени, ведь для покериста время – самый ценный ресурс. Поэтому я попросил его показать мне свои модели. Это были самые элементарные модели, построенные на обычной статистике ударов, владений и т.д. Оглядываясь назад, я понимаю, что те модели были примитивными и просто хорошо работали в свое время – примерно как чарты стартовых рук выносили покер в 2000-х… Но на тот момент его модели казались мне чем-то невероятным.

Модели ставок этого парня заинтересовали меня в первую очередь как покериста, потому что это было очень похоже на покер: те же EV, дисперсия, банкролл менеджмент, хорошие деньги и свобода. Все это было до боли знакомо и понятно мне, живущему покером чуть более чем полностью. Вдобавок, я всегда любил спорт. В детстве я и сам играл в футбол и в самые разные футбольные менеджеры, симуляторы, футбольные менеджеры онлайн и т.д., следил за всеми играми в чемпионатах и хорошо разбирался не только в футболе, но и в хоккее, теннисе… По ночам, когда я играл в покер, на одном из мониторов всегда был включен НХЛ. В общем, спорт неизменно присутствовал в моей жизни.

И вот, узнав о моделях и ставках, я решил, что все это гораздо интереснее, чем изучение скучных диапазонов в покере, работа в солвере и остальные прелести жизни профессионального покериста. Покер уничтожал меня морально. Я не любил его как игру на постоянной основе, но мне все же приходилось в него играть, потому что я умел это делать и зарабатывал покером хорошие деньги. Самой большой проблемой покера для меня было то, что играть в него нужно постоянно. Играть интересно 2-3 месяца в году, но не более. Остальной гринд превращается в рутину, заполненную тильтом и усталостью. Ты играешь только ради денег и не получаешь никакого удовольствия от игры, поле постоянно ухудшается, конкуренция становится жестче, появляются солверы, коучинги, видеокурсы... В ЛА я недавно видел, как люди прямо за столом смотрят обучающее видео с одного известного сайта. В покере все развиваются и растут, и покеристы живут в постоянном страхе перед будущим, постоянно задавая себе один и тот же вопрос: “А что будет через год, через три, через пять? Какие перспективы у покера?” Еще одна проблема – если ты играешь только ради денег, и ничто в игре не приносит тебе удовольствия, нужно быть готовым к тильту, когда что-то идет не так, как тебе хочется. 

Учитывая все факторы, написанные выше, примерно в 2012 году я загорелся идеей перехода из покера в спорт беттинг. Тогда я с большим интересом начал изучать все, что связано с беттингом, и даже наделал примитивных моделей ставок на разные виды спорта. Я не поленился и нашел старый файл со ставками на различные виды спорта, который храню как память. Помню, тогда мне даже удалось что-то заработать.

Дистанция в 400 ставок – не ахти, конечно, но на тот момент это очень мотивировало развиваться дальше, хотя и практически ничего не приносило, в отличие от покера. Насколько я помню, тогда я ставил где-то 100-200$ за номинал, тогда как в удачный месяц в покере мог заработать 10 000$-15 000$. В тот период я играл ХА до 1 000$ на всех румах – в начале десятых в этой дисциплине можно было зарабатывать очень легкие деньги, подключив всякие Чико покеры, где деньги просто раздавали направо и налево. Клиент тогда еще был старый, там не было таймбанков и все периодически зависало (может, кто помнит те времена). Был ХА на старсах, был ПКР, были всякие итальянские румы… В покере тогда было очень много денег. Только вот сам покер был мне не интересен, зато осваивать беттинг оказалось очень увлекательным занятием. Поэтому пара десятков номинала плюса от ставок грели душу не меньше десятка тысяч $ от покера за месяц. 

Отдельный файл с результатами на хоккей. Лев тогда еще играл в КХЛ :) То есть, это примерно 2013 год.

Как я уже сказал, с этим профессиональным беттором из Германии я познакомился в одном из покерных домов. Информацией о моделях этого парня и о беттинге я поделился со своим нынешним партнером. Мы с ним вместе начинали играть в покер, а познакомились, кстати, в одном онлайн футбольном менеджере :) На тот момент он играл самые высокие лимиты покера, и в отличие от меня, простого бамхантера из ХА, разрывал поля с регами в 6 макс и конкурировал с лучшими, а также имел очень мощную математическую базу. Именно к нему я всегда обращался за советами по анализу своей игры в покер. После моего рассказа он заинтересовался темой беттинга так же, как и я – у нас были одинаковые исходники, он тоже жил миром спорта, о чем говорит и история нашего знакомства. Поэтому мы объединили свои усилия и окунулись в беттинг. Это стало поворотным моментом наших жизней.

Уже тогда, на заре нашей карьеры в профессиональном беттинге, мы собирали базы данных на все виды спорта – собирали результаты, коэффициенты Пиннакла, различные статистические показатели… Вот один из таких файлов для примера:

Дальше все стало разворачиваться еще интереснее. Мы горели беттингом, очень хотелось двигаться дальше и развиваться, было дикое желание погрузиться в ставки с головой, но… Был один нюанс: мы оба фулл тайм играли в покер. Поэтому процесс нашего развития в ставках шел достаточно долго. 

Как вы могли заметить на скрине выше, нам обоим было интересно разбирать прежде всего теннис – наверное, потому что достать базу данных на теннис было проще. Да и к тому же теннис – это не командный вид спорта, в теннисе играет всего один игрок, и необходимость математически разобрать всего лишь одного игрока выглядела как более легкий способ войти в беттинг. Конечно, поначалу мы не представляли, как строить серьезные модели на командные виды спорта, все это пришло позднее. А на том этапе мы взахлеб читали всю возможную серьезную информацию по ставкам, которую могли найти, перечитали все блоги успешных бетторов как на 2+2, так и на SBR и вообще все, что могло быть хоть немного полезным в ставках. И в результате мы получили четкое понимание: для того, чтобы достичь результатов в беттинге, нам нужна не просто модель ставок – это должна быть математическая модель, основанная на большом массиве данных. Так мы создали генератор Монте-Карло по теннису – это был первый серьезный шаг:

Вкратце опишу, что представляет собой генератор Монте-Карло. На основании большого массива данных рассчитывается процент выигрыша одного розыгрыша для каждого из игроков против определенного соперника в предстоящем матче. Вероятности победы для каждого игрока в одном розыгрыше вбиваются в генератор Монте-Карло, который на основе этих вероятностей определит в каком проценте случаев будет победа каждого из игроков: в каком проценте случаев будет наигран тот или иной тотал (например, 17 очков, 18 и т.д.) и та или иная фора. На тот момент генератор стал настоящим прорывом, и наши ставки начали выходить на серьезный уровень. Зная процент на победу в матче для каждого игрока, можно было понять, какой коэффициент подходит для ставки и дает +EV, а какой нет. 

Представьте, что вы определили вероятность победы на предстоящий матч двух игроков, игрока (x) против игрока (y). Линия букмекерской контора предлагает на этот матч такие коэффициенты: 

- победа игрока (х) 1.32 (75.75%);

- победа игрока (y) 3.79 (26.38%).
 

Вы вносите в генератор Монте-Карло историю игр обоих игроков, их статистические показатели, и генератор выдает следующие цифры:

- победа игрока (х) - 68%

- победа игрока (y) - 32%

Получается, что ставка на игрока (у) на дистанции дает положительный ROI. Уверен, что покеристы, которые читают этот пост, сразу поняли, о чем идет речь и что это значит. По сути, это именно то, чем занимаются игроки в покер на протяжении всей своей карьеры и чем зарабатывают деньги. 

Переход на работу с генератором Монте-Карло позволил нам с партнером рассматривать беттинг в качестве сферы нашей совместной деятельности на многие годы. Ставки начали приносить первые хорошие деньги. Конечно, доходы были не такими, как в покере, но начало было положено, и мы стали задумываться о том, как развиваться дальше и как побить тот же футбол. Возник вопрос с дальнейшим направлением работы: стоит ли увеличивать размер ставки в теннисе и расти там, или же нужно расширяться на другие виды спорта? И мы начали изучать футбол.

Беттор, с которым я познакомился в 2012 году, делал ставки на футбол, и работал он по подобной схеме. Он собирал массив статистических данных на все команды, находил корреляции между показателями и строил генератор Монте-Карло. Для примера покажу вам, как это выглядело. Возьмем условный матч Лион – Марсель. Модель того парня, построенная на основании статистических данных, показывала: в 8% матчей Лион нанесет на 4 удара больше, чем Марсель; в 7% матчей Лион нанесет на 1 удар больше, а в 1% матчей Марсель нанесет на 10 ударов больше, чем Лион, и так далее.

Далее он (опять-таки, на основании данных из своей базы) видел следующее: если команда нанесет на 5 ударов больше, чем ее соперник, например, домашняя команда нанесет 11 ударов за матч, а соперник 6, то вероятность победы домашней команды составит 53%, вероятность ничьей 24%, а вероятность победы гостей – 23%.

Если же домашняя команда сделает на 1 удар меньше, чем соперник (в таблице это обозначено как -1), например, домашняя команда нанесла 12 ударов за матч, а соперник 13, то вероятность победы домашней команды составит 38%, вероятность ничьей 30%, а вероятность победы гостей – 32%.

Ну а дальше работает простая математика. Согласно таблице, в тех 8% матчей, где Лион нанесет по воротам ровно на 3 удара больше, чем Марсель, Лион выиграет матч в 47% случаев, в 27% случаев будет ничья и в 27% случаев выиграет Марсель. Аналогичный подсчет нужно применить для каждой разницы ударов, и получится примерная вероятность победы каждой команды в матче.
 

Вот такие простые модели в 2012 году приносили этому парню огромные деньги, сопоставимые на тот момент с выигрышами топовых покеристов. Тогда его банкролл составлял около 400 000$ – это только то, что я своими глазами видел на его счету в Pinnacle. Разумеется, всех тонкостей его подхода в беттинге и всех нюансов работы его моделей я не знаю, и большая часть подробностей так и осталась для меня секретом. Описанное выше – то, что я увидел и запомнил из его рассказа, когда он показывал мне свои модели.

Переключив внимание с тенниса на футбол, мы с партнером сразу начали размышлять на тему ударов – этот статистический показатель казался нам совершенно неинформативным. Все удары в футболе разные, и когда игрок бьет в пустые ворота с метра – это не то же самое, что и дальний удар с 40 метров. Конечно, в футболе бывают разные курьезы, порой залетают и удары с 40 метров, а в пустые с метра мажут. Но это скорее исключение из правил. Разнообразие ударов в футбольных матчах не давало нам покоя, мы не хотели строить свои модели на основании традиционной статистики футбольных ударов, в которой удар с 40 метров и с 1 метра приравниваются к единице (одному удару). Переводя на пример покера – представьте, что все олл ины в покере приравнены к равной вероятности, это же абсурд. Очевидно, что АА против 72 – это не то же самое, что 99 на АК.
 

Проблему ударов нужно было решать. Поскольку мы профессиональные покеристы, нам нужно было найти какой-то аналог EV в футболе – EV было первым, на что мы ориентировались, это было нам привычно и понятно. В поисках решения мы наткнулись на несколько статей об xG статистике… Сегодня об xG говорят все, и каждый комментатор в матче называет оценки ударов по xG. Но на тот момент в рунете об xG вообще никто не знал, и эта информация перевернула наше представление о футболе. В тот момент мы поняли, что футбол вполне возможно побить, и что в футболе есть аналог EV – им и является xG статистика. 
 

Затем мы узнали, что этой статистикой пользуются такие успешные бетторы как Меттью Бенем, Тони Блум и многие другие.

И перевод:

Используя xG в своих моделях, Блум и Бенем зарабатывают ставками миллионы долларов и покупают собственные футбольные клубы. В этой статье вы можете почитать о “Брайтоне” Тони Блума, “Брентфорде” Бенема и их противостоянии: https://theathletic.com/3029279/2023/03/30/cold-war-brighton-tony-bloom-matthew-benham-brentford/ 

Что еще интереснее, оказалось, Тони Блум до прихода в ставки был профессиональным игроком в покер. 

В общем, мы поняли, что идем правильным путем, и что путь из покера в беттинг уже был пройден как минимум самим Блумом. В таком вопросе как беттинг владелец футбольного клуба “Брайтон” вполне может служить примером и ориентиром. И тогда мы поняли: вот она – золотая жила. Но на этом история только начинается.
 

Итак, после всех этих открытий у нас появилась мечта: построить модели, основанные на xG статистике – инструменте, который взорвал мир беттинга в середине 2010-х. В рунете, конечно, на тот момент и самого слова “беттинг” еще не существовало. Для наших будущих моделей нужна была xG статистика. 
 

Если говорить вкратце, xG статистика – это статистика, которая каждому удару в футбольном матче присваивает EV удара, рассчитывая его на основании большой базы данных. К примеру, удар игрока на скрине оценивается xG статистикой как момент с 0.46 xG, то есть, момент, у которого есть 46% на гол:

И, казалось бы, путь к успеху прост: нужно с помощью xG находить команды, которым “везет” в реализации моментов. Такие команды переоценивают и букмекерские конторы, и игроки, поэтому нужно ставить против них. Соответственно, таким же образом необходимо находить команды, которым “не везет”, и ставить на них, потому что букмекеры и игроки их недооценивают. Но на практике все оказалось не так гладко. В одном из следующих постов я расскажу вам, с какими трудностями мы столкнулись в работе с xG статистикой, как решили эти проблемы и как выглядят наши модели на сегодняшний день. Ну и поделюсь результатами, конечно. А вы пока можете писать свои вопросы, постараюсь на них ответить максимально подробно.

Цитата (poqw @ 02.06.23)  

В рунете, конечно, на тот момент и самого слова “беттинг” еще не существовало.

А вот это забавно было. Про Димка тоже не слышал? )

poqw, Шикарнейший контент, бро, ты очень крутой) У меня бэкграунд количественного трейдинга, поэтому могу оценить какую большую работу вы проделали. Всегда крайне интересно такое читать)

poqw, отличный пост. Расскажи где брать данные для моделей. Есть ли какие-то платные базы?

Итак, мы определились, что будем делать ставки на основе xG статистики. Мы ясно видели все преимущества xG, вдобавок у нас уже был пример успешного использования xG Тони Блумом и Меттью Бенемом. Для дальнейшей работы нужно было найти эту самую xG статистику, с чем сразу возникли большие трудности. 

На тот момент единственным сайтом, который предоставлял xG статистику, был Understat. Примерно так выглядит его интерфейс: на тепловой карте вы видите все удары; на каждый из них можно нажать и увидеть, сколько xG было в каждом из моментов, увидеть итоговый счет матча и понять, какой команде везло, а какой нет. 

На скрине выше можно отметить небольшую передачу по EV у Ньюкасла и небольшую недодачу у Брайтона. Но в целом ничего интересного: Ньюкасл по EV был лучше и заслуженно выиграл матч.
 

Следующий матч уже интереснее:

Здесь видна явная передача голов у Эвертона и недодача у Брайтона. Брайтон наиграл за этот матч на 3.24 гола, а Эвертон на 2.94, и счет, по идее, должен быть равным, однако распределение голов составило 1-5!

На этом сайте также есть турнирные таблицы с xG статистикой:

Из таблицы выше видно, что Манчестер Сити наиграл по EV на 80 голов, а забил по факту 92, то есть, передача по EV составляет 12 голов. А вот у Манчестер Юнайтед, к примеру, 62.51 голов по EV, но по факту забито всего 51. Также в таблице есть еще несколько показателей, например, количество очков по EV, которое заработала каждая команда – xPoints.

Казалось бы, мы нашли то, что искали – сайт с xG статистикой, а дальше первый миллион и футбольный клуб как у Блума уже в кармане! Однако изучив сайт, мы поняли – он предназначен только для развлечения, на этих данных никак не построить выигрышные модели для заработка ставками. Почему? Во-первых, на сайте представлены всего 6 лиг из 200 возможных, на которые дают поставить конторы наподобие Pinnacle. Здесь нет ни чемпионатов США, Японии или Бразилии, ни вторых дивизионов… Чтобы понять масштабы проблемы, представьте, что в покере вам бы давали играть только 1 стол.

Второй и самой главной проблемой данного сайта оказалось качество самой xG статистики. Выяснилось, что оценки многих ударов неадекватные, причем это видно даже невооруженным глазом. К примеру, в ударе ниже любому, кто просто смотрит футбол, очевидно: момент крайне опасный, вероятность гола для этого удара составляет около 90-95%.

Однако данный сайт оценил его всего в 0.39xG. Представьте себе: игрок бьет с 12 метров по пустым воротам, а вероятность гола близка к 1 из 3-х. То есть, 2 раза из 3-х игрок не забьет в подобном моменте, серьезно? 😁

Полный удар вы можете посмотреть по ссылке на 12 секунде видео. Чтобы привести вам этот пример, я просто открыл первый рандомный матч последнего тура АПЛ и сразу обнаружил такой косяк. Как вы понимаете, подобные косяки встречаются на сайте постоянно, раз уж мне не пришлось долго искать спорный момент.

Что не так с этим сайтом? Почему он дает ударам такие кривые оценки? На сайте Understat подобная проблема наблюдается у большинства очень опасных моментов. Чтобы понять природу этих ошибок, давайте разберем, каким образом нейросеть сайта Understat рассчитывает xG статистику ударов.

Для расчета xG нейросеть сайта Understat использует лишь несколько параметров удара. Основным параметром являются координаты точки, из которой наносится удар. Пример на скрине:

Также нейросети учитывают часть тела, которой нанесен удар (голова, рабочая/нерабочая нога и другие части тела), а также тип передачи, после которой наносится удар. И на этом все! Как вы понимаете, на основе подобных данных невозможно определить, в каком месте находились на момент удара защитники и вратарь. Из-за этого xG очень опасных ударов сильно расходится с реальными вероятностями ударов стать голом. Но и это еще не вся проблема. Все остальные удары также имеют нюансы, которые нейросеть не может узнать из этих данных. 

Рассмотрим, к примеру, два разных удара с одинакового расстояния в 17 метров. Представьте, что в первом случае удар никто не блокирует, а во втором защитники блокируют большинство голевых траекторий. Вероятность первого удара стать голом составляет около 20-25%, вероятность второго удара – всего 3-8% в зависимости от того, как сильно игроки блокируют удар. Understat же присвоит обоим ударам среднюю оценку, например, 15%. Вы можете сказать, что на дистанции вторые удары нивелируют первые, и средняя оценка не так страшна, как может показаться. Но я как человек, который на протяжении шести лет глубоко работает с оценками ударов, вероятностями ударов и вероятностями исходов матчей, скажу вам вот что: более сильную атаку от более слабой отличает умение игроков находить ситуации для более частых ударов из первой группы. Команды с более слабой линией атаки часто наносят удары, вероятность гола в которых ниже из-за блокировки защитниками большого количества голевых траекторий, поскольку сила игроков в атаке не позволяет создавать возможности для нанесения ударов в более выгодных ситуациях с необходимой частотой. То же самое касается и силы защиты: чем выше качество защиты, тем реже защита будет давать сопернику бить, и помимо этого еще и будет срезать вероятности на гол подобными блокировкой траекторий. И хотя все данные, которые собирает Understat для двух ударов, могут быть одинаковыми, более сильная команда нанесет удар в тот момент, когда сопротивление со стороны защиты будет ниже, чем в моменты, когда бьет слабая команда. Оценки обоих ударов у Understat будут одинаковыми, 0.15xG и 0.15xG. Но на самом деле сильная команда нанесет удар 0.25xG, а не 0.15xG, а слабая – 0.08xG, а не 0.15xG.

Когда Understat усредняет оценки, он не дает пользователям оценить силу защиты и силу атаки. Для любого расчета вероятностей исходов матча (причем, в любом виде спорта) основным параметром является сила атаки и сила защиты команды, а потом уже на них накладываются остальные, более мелкие параметры: физическая форма, мораль, мотивация, погодные факторы и т.д. Надеюсь, теперь вы понимаете, как важно найти не просто xG статистику, а xG высочайшего качества. Именно это мы осознали 6 лет назад, и осознание заставило нас принять важное решение.

Итак, Understat и ему подобные сайты имеют главный и неисправимый недостаток: они предоставляют xG, которое по тепловым картам оценивает робот. Они не учитывают положения вратаря и защитников. Почему так происходит? Understat и ему подобные сайты закупают у Opta Stats дешевую статистику с координатами ударов, и на основе этих координат строят свои модели. Это самый простой, примитивный и дешевый способ сбора xG. Он совершенно не подходит для создания профессиональных моделей по расчету вероятностей исходов матчей, эти данные можно использовать только для развлечения и для генерации большого трафика.

Еще некоторое время после знакомства с сайтом мы сравнивали удары, которые видели в реальных матчах, с xG статистикой от Understat и постоянно удивлялись: как тот или иной удар можно было оценить так высоко/низко? Разочаровавшись в Understat, мы принялись искать другие сервисы, которые могли предоставить нам качественную xG статистику для большого количества чемпионатов. Но наши поиски, увы, не увенчались успехом. Зато мы нашли кое-что другое: сайты, которые предоставляли видеотрансляции едва ли не всех существующих в мире чемпионатов, вплоть до второго дивизиона чемпионата Исландии (того, в котором играют местные пожарные и водители автобусов). На таких сайтах можно посмотреть запись полного матча из любого чемпионата. Такие данные предоставляют специализированные скаутские сайты, там сидят все скауты мира и изучают потенциальных новичков, которых можно пригласить в клуб. Подписка на подобный сайт стоит немало: за годовую лицензию нужно отдать около 15 000$. В основном лицензию оплачивают сами клубы, чтобы скауты и тренеры клуба могли искать игроков и, например, изучать соперников.

И тут у нас родилась гениальная идея, которая полностью изменила все и предопределила нашу дальнейшую жизнь. Идея была проста: зачем искать и покупать чужую xG статистику, если можно собирать собственную xG? Мы можем скинуться и купить годовую подписку на какой-нибудь из скаутских сайтов с трансляцией, разработать свой софт для сбора параметров, необходимых для оценки вероятности гола, и написать свою нейросеть, которая будет конвертировать эти параметры в вероятность гола, то есть, в оценки xG статистики. Для работы с софтом нужно нанять работников, которые будут отсматривать матчи и заносить все параметры каждого удара в базу данных. Помимо параметров, которые использует Understat, мы решили добавить еще и положение вратаря и защитников, а также степень сопротивления, с которой они блокируют удар. Мы понимали, что с таким подходом наши оценки должны быть гораздо точнее, чем оценки от сайтов наподобие Understat (которые не видят ударов).
 

Итак, сформулировав идею, мы принялись думать, как это все реализовать. Нужно было оплатить годовую подписку на сервис с видеотрансляциями матчей, нанять людей для сбора параметров, необходимых для расчета xG, арендовать офис, ну и, конечно, самое главное – написать нейросеть, которая будет рассчитывать xG. Здесь было не обойтись без команды программистов, и написание кода стало первым этапом работы. 

Подробнее расскажу о параметрах на примере этого момента. Итак, нашим статистикам необходимо внести в софт координаты, с которых игрок наносит удар, отметить его бьющую ногу, положение вратаря, положения защитников и степень их сопротивления. Также наша нейросеть помимо расчета вероятностей рассчитывает скилл игрока, то есть, определяет, насколько хорошо он завершает удары. Этот показатель рассчитывается исходя из предыдущих ударов игрока – какие удары он смог реализовать, а какие нет. Очевидно, что скилл завершения у Месси намного выше, чем у нападающего из второй-третьей лиги, или же у защитника из аналогичной по силе лиги.

Кстати, отсутствие скиллов у игроков – еще один недостаток сайтов наподобие Understat. 

После долгих размышлений мы выстроили логику сбора xG следующим образом. Статистики просматривают каждый удар в матче и вносят все ключевые параметры удара в админ панель сайта. Далее нейросеть обрабатывает удар, учитывая все указанные факторы, и присваивает удару оценку по xG. Сама нейросеть постоянно обучается на уже существующей базе данных, и с каждым ударом, который попадает в софт, оценки нейросети становятся все более и более точными. 

Программисты разработали софт и нейросеть. Мы их протестировали и убедились, что все работает так, как и было задумано: удары, нанесенные по пустым воротам с расстояния в 1 метр, нейросеть оценивала как 0.9xG и более; вероятность гола для ударов, которые игрок-правша наносит левой ногой, уменьшалась, и так далее... Нейросеть учитывала и скиллы игроков: игроки с более высоким скиллом, например, Месси или Мбаппе, реализовали свои опасные моменты лучше, чем игроки из вторых дивизионов чемпионата Шотландии. В общем, спустя некоторое время софт и нейросеть были готовы.

Следующим шагом был сбор команды: нужно было решиться на серьезный шаг и нанять статистиков. Задача статистиков – отсматривать каждый удар в каждом матче, а это более 100 чемпионатов/500 матчей/более 10 000 ударов в неделю (на начальных этапах чемпионатов, конечно, было меньше). Мы арендовали офис, начали собирать команду и обучать работников.

Финансово мы с партнером вложились пополам, потратив только на первом этапе около 100 000$ просто на то, чтобы все организовать. В эту сумму вошла оплата работы программистов по созданию софта и последующую его поддержку (если вы никогда не заказывали софт, знайте, работа программистов стоит очень дорого), аренда офиса, покупка мебели и компьютеров в офис и, наконец, найм на разные позиции самих сотрудников, которых нужно было не менее 10 человек. За 6 лет работы проект в общей сложности мы инвестировали в проект 450 000$ из личных средств, включая период в начале пандемии. Весной 2020 футбол был полностью остановлен, но наша команда продолжала работать в полном объеме над улучшением сайта и сбором статистики за архивные сезоны (когда чемпионаты не игрались, мы собирали старые сезоны, чтобы расширить базу данных и улучшить стратегии, а также для того, чтобы наши работники сохранили свои места и заработную плату).
 

Вот так выглядел самый первый наш офис когда все только начиналось. В тот период я едва ли не жил в офисе, чтобы контролировать и настраивать все процессы.

Все мое время уходило на эту рутину и логистические вопросы проекта. Мой партнер был занят технической стороной и разработкой статистических показателей, которые нужны для построения моделей и заработка ставками. 

Постепенно у нас складывалось представление о том, как все это будет работать и как мы будем зарабатывать деньги ставками на основе xG. Однако процесс продвигался достаточно медленно – как вы понимаете, нельзя сходу нанять 30 человек и начать обрабатывать сотню чемпионатов. Все шло постепенно: сначала мы собирали 5 чемпионатов, потом 10, 20, 30 и так далее. Мы нанимали новых работников, обучали, увольняли непригодных, снова обучали… Все это достаточно долгая рутина, к тому же еще и очень дорогая. Каждый месяц нам приходилось платить внушительные суммы только на зарплаты и на разработку и поддержание сайта. В пиковый период в проекте работали 42 человека. Можете умножить это число на 400-500$, чтобы понять, какие платежи нам приходилось покрывать ежемесячно только на содержание команды – и это не считая аренды офиса, постоянной покупки и улучшения техники и так далее. На сегодняшний день некоторые процессы автоматизированы, также мы не вкладываем столько усилий в рекламу и контент, как это было на начальных этапах, поскольку проект уже не нуждается в рекламе, ну и работ по самому сайту уже существенно меньше. Поэтому сейчас команда меньше, и большая часть сотрудников занята именно в сборе xG. Но вернемся к начальному этапу.

Ежемесячные платежи были огромными. На тот момент ставки приносили нам двоим прибыль, но не такую, которая могла бы окупить стоимость всех разработок, зарплат и всех будущих задумок по проекту. Модели ставок – как вино, им нужно время, чтобы настояться и начать приносить хорошую прибыль. Но пока они “настаивались”, платежи продолжали поступать… Поэтому мы приняли решение продавать xG статистику, чтобы просто окупать ее разработку. 

Чтобы продавать xG, нужно было еще и объяснить людям, как ее использовать. Так мы начали продавать обучение, и любой желающий мог приобрести курсы по тому, как начать зарабатывать деньги ставками. В этих курсах мы простым языком объясняли путь в ставках с самого нуля. Создавались они тоже не ради заработка – продажи курсов только окупали расходы на их производство. Целью создания курсов было именно обучение пользователей. Мы обучаем беттингу на основе xG, пользователи покупают xG, инвестируя тем самым в сбор данных, а мы используем xG для своих моделей.

Итак, мы начали продавать xG статистику на популярные и на малоизвестные чемпионаты. С того момента любой желающий мог всего за пару сотен долларов в год получить доступ к xG статистике, только на сбор которой мы тратим в год 60 000 - 70 000$; а также мог за копейки получить курс, который содержит всю информацию о беттинге, накопленную за годы упорной работы. Однако другого выхода не было – нужно было вывести процесс сбора xG на самоокупаемость, чтобы выиграть время на развитие и улучшение моделей. Сложности нам добавил возникший в этот период резкий хайп различных мошенников по ставкам, так называемых “капперов”. Они очень сильно подпортили репутацию беттингу, и многие стали воспринимать нас как “одних из капперов”. Это также могло сказываться на продажах xG и курсов – насмотревшись роликов про капперов, люди просто не хотели связываться с беттингом. Но это нас мало интересовало, так как мы все равно не планировали зарабатывать на этих продажах, их целью было и остается финансирование зарплат команды по сбору xG и различных разработок по сайту и софту. 
 

По сути, проект стал своеобразной “складчиной” не только для нас с партнером, но и для других бетторов: мы обучаем беттингу и продаем статистику пользователям; пользователи покупая продукты по сути инвестируют в разработки на сайте, добавление новых чемпионатов, улучшение софта и так далее. Таким образом за несколько лет мы обучили большое количество профессиональных бетторов, многие из которых годами стабильно зарабатывают неплохие деньги. Один из наших учеников уже ввел здесь на Джипси блог, но решил уйти из-за огромного количества троллей, которые писали в его теме: https://forum.gipsyteam.ru/index.php?viewtopic=154760

Приведу пример еще одного из наших учеников. Он показал результат 8% UDI за 5400 ставок. Чтобы не перегружать вас терминами из беттинга, кратко скажу, что это примерно как 5-6% ROI по EV. Условных 2-3% от UDI – это маржа ("рейк”) букмекерской конторы. Этот ученик настроил бота, который автоматически делает ставки по его моделям. Такие ставки приносят ему дополнительный и практически пассивный доход в размере 1 500$-2 000$ долларов каждый месяц.

Что самое главное для нас, пользователи проекта теперь заинтересованы в развитии проекта и готовы инвестировать, так как на собственном опыте узнали его ценность. Если провести параллели с покером, представьте себе регов, которые собрались проинвестировать разработку солвера, так как его разработка была бы для них выгодной.

Если вы не вчитывались особо в текст и дошли до этого момента, у вас может возникнуть вопрос: зачем обучать других пользователей, если можно зарабатывать самому? Выше я уже объяснил: нам пришлось потратить не один год, чтобы выйти на доходы в ставках, сопоставимые с расходами на сбор xG статистики. Невозможно было постоянно оплачивать сбор xG из своего кармана. Любой человек, который имеет хотя бы малейшее представление о разработке сайтов, при самом беглом знакомстве с нашим проектом сразу поймет, какие огромные суммы в него вложены. А за всеми цифрами xG скрывается огромное количество рабочих часов команды статистиков, за которые мы заплатили сотни тысяч долларов.

Чтобы окупать эти расходы, нам пришлось потратить не один год. В построении моделей ставок нужно развиваться, чтобы достичь результатов. Некоторые нюансы, необходимые для настройки моделей, открываются только спустя какое-то время наблюдений за чемпионатами. Ты отрабатываешь один полный сезон на 100 чемпионатов, потом второй, и внезапно начинаешь замечать вещи, которые не учитывал в своих старых моделях. 

Есть еще один нюанс: обучение пользователей – процесс взаимовыгодный. Когда ты обучаешь других и подтягиваешь их до своего уровня компетенции в ставках, то многое подмечаешь в своих наработках. Также ты получаешь ответную реакцию от пользователей и обучаешься сам, ведь некоторые пользователи видят то, чего не видим мы. Работая совместно с пользователями, мы познакомились со многими талантливыми ребятами.

К примеру, один из наших успешных учеников, очень серьезный программист, написал продвинутый софт для беттинга, заточенный под нашу xG статистику. Этот софт стал для нас настоящим виртуальным “домом” – на сегодняшний день в нем происходит вся наша работа. В софте можно удобно выводить все наши метрики xG статистики и тестировать стратегии, также мы настроили бота, который автоматически проставляет ставки по линии открытия Pinnacle. Вот для примера результаты одной из стратегий. 

Что обозначают красная и синяя линии? Напоминает покер с красной линией :) В этом действительно что-то есть. Синяя линия отображает коэффициенты линии открытия букмекерской конторы Pinnacle, то есть, отрезок жизни линии, когда матч только появляется в букмекерской конторе. Красная линия – это линия закрытия Pinnacle, то есть, финальные коэффициенты, которые появляются уже перед самым началом матча. Чтобы проставлять за самые первые коэффициенты, которые появляются сразу после выхода линии, нам и понадобился бот. Особенность беттинга заключается в следующем: можно ставить на разные периоды существования букмекерской линии с разным результатом. Одна и та ж модель на линии открытия может приносить плюс, на линии закрытия минус (как на скриншоте выше). Чем позднее по линии делаются ставки, тем сильнее должны быть модели. Зачем же тогда ставить на закрытии, если можно ограничиться простыми моделями на открытии? Дело в том, что на протяжении жизни линии лимиты на ставку повышаются. То есть, чем позже по линии вы ставите, тем больше можно проставить и тем больше можно заработать. Это аналогично покеру – можно бить NL25, а можно NL400. Для игры на лимите NL400 вы должны играть несоизмеримо сильнее, но и зарабатывать вы будете намного больше, потому что стек будет в 16 раз больше. 

Для примера – график сегодняшнего матча Фрам – Брейдаблик из чемпионата Исландии. Синим цветом обозначены коэффициенты, красным лимиты на ставку. Как вы видите, линия открытия начиналась со 136 евро, закрылась линия на 1341 евро, то есть, лимит вырос почти в 10 раз. 

В общем, чтобы бить линию открытия, вам не нужны сверх знания и умения. Нужны просто крепкие модели и бот, который заберет нужный коэффициент. Самым сложным в беттинге является линия закрытия, и чтобы побить ее, нужны мощнейшие модели. Мы стремимся к тому, чтобы побить закрытие, мечтаем об этом, но пока далеки от цели.

Помимо бота, есть и самое главное преимущество: в софте удалось вывести различные статистические метрики, что было проблематично сделать без софта. Таких метрик мы создали более 1500. Мы не смогли бы реализовать весь этот софт и все эти метрики даже с большими деньгами, привлекая сторонних разработчиков. Все это воможно только благодаря тому, что наш пользователь, который очень хорош в программировании, однажды заинтересовался беттингом, затем мы его обучили всему, что знаем сами, и теперь мы не просто работаем вместе, но и стали близкими друзьями и целыми днями общаемся на тему беттинга и не только.

Также мы реализовали в софте еще одну революционную функцию, о которой всегда мечтали – мы добавили составы команд и рассчитали скиллы. Теперь игроки – это не просто имена, у каждого из них есть свой скилл. Это похоже на то, что вы привыкли видеть в играх наподобие ФИФА. Что нам это дает? Теперь мы знаем, сколько сил в процентном соотношении теряет команда, если какой-то игрок отсутствует на поле. Разумеется, эти рейтинги взяты не с потолка: они основаны на огромном массиве данных и прошли различные тесты на корреляцию и так далее. 

Мы проделали огромную работу, и это не могло не дать результатов. Все существующие модели ставок были полностью переделаны в новом софте. В этом году лично у меня результаты следующие: 2 483 ставки, оборот 234 956 евро с UDI 8.14%, профит +17 122 евро (данные на скрине ниже). Ожидаемая прибыль составила 16 743 евро (это профит по EV, покеристам будет сразу понятно, о чем речь). Такой оборот я сделал суммарно за последние 6 месяцев. А теперь я планирую выходить на аналогичный оборот в 200 000$ и 15 000$ профита уже за каждый месяц. 

Ниже на скрине – результаты за май. В мае мне удалось поставить 504 ставки с оборотом 56 026 евро, с профитом по EV 5 625 евро и фактическим +2 548 евро, то есть, здесь была большая недодача по профиту.

Ниже июнь. Матчей из-за перерыва в футболе играется в несколько раз меньше, поэтому оборот почти 44 000 евро в июне – это гораздо больше, чем 56 000 евро в мае.

В текущем месяце профит составляет 3 036 евро, EV с учетом будущих матчей 1 666 евро. Как вы видите, оборот в этом месяце перешагнет отметку 50 000 евро, а я напомню, что июнь и июль – самые мертвые месяцы в плане количества матчей, потому что сезоны практически всех футбольных чемпионатов завершены, а новые еще не начались. В августе, когда стартует множество чемпионатов, я ожидаю оборот более 150 000 евро.

На этом графике указаны результаты с ноября месяца. Где-то в марте были настроены основные модели, и с того момента начались уже приличные обороты. Если ничего не улучшать и оставить все как есть, заработок за 2023 год составит около 30 000-40 000 евро. Это неплохие деньги, учитывая, что для их заработка мне ничего, по сути, делать не нужно, ставки проставляет бот. Это, к слову, о различиях между покером и беттингом. Если в покере вы научились зарабатывать 4 000 евро в месяц и хотите реализовать свой скилл за столами, получив по ожиданию 4 000 евро, вам нужно садиться играть. Не будете катать – никакого профита не увидите, хотя скилл, который позволяет вам зарабатывать эти 4 000$, никуда не делся. В беттинге вам нужно настроить бота, и он будет автоматически проставлять ставки, а вам ничего делать не нужно. Второе преимущество беттинга – отсутствие тильта. В ставках с ботом тильта нет совсем, и даже если 20 ставок подряд проиграет, бот поставит 21-ю ставку с таким же преимуществом, как ставил на протяжении всей предыдущей дистанции. На его психологическое состояние столь затяжной стрик никак не повлияет 😁

Какие дальнейшие планы? Я планирую увеличивать оборот, улучшая стратегии и добавляя новые чемпионаты. На сегодня у нас на сайте доступно более 120 чемпионатов, на которые мы собираем xG статистику. Как вы понимаете, здесь есть где разгуляться. Вы можете увидеть тут множество малоизвестных чемпионатов, ведь мы собираем xG статистику даже на чемпионаты Фарерских островов. Подавляющее большинство людей понятия не имеют, что там за футбол на этих Фарерах, а наши работники смотрят каждый матч и собирают на него статистику. Отсюда и возникает наше преимущество над остальным пулом игроков.
 

Сейчас мы расширяем команду – нанимаем еще несколько статистиков, которые будут обрабатывать дополнительные 50 чемпионатов, такие как чемпионат Гондураса, Черногории, четвертые дивизионы чемпионата Италии и так далее. Зачем добавлять столько мусорных чемпионатов, если можно выбрать 50 лучших и развиваться там, стараться ставить лимиты выше и за счет этого увеличивать оборот? Приведу наглядный пример из покера. Представьте, что вы можете настроить бота. Как думаете, что проще: научить бота бить всякие NL25 холдем, по самым простым стратегиям и после этого посадить его катать во всех возможных румах? Или попытаться сделать из бота хай стейкс игрока? В беттинге работает та же логика. Оборот в 150 000 - 200 000 евро проще достичь добавлением всяких чемпионатов Эфиопии, ставя максимум по 100 долларов за ставку, ибо больше там не проставить. Это проще, чем пытаться конкурировать с лучшими бетторами в английской Премьер-лиге. Поэтому задача на август и сентябрь, когда начнутся практически все чемпионаты, такая: выйти на обороты в 150 000 евро в месяц, иметь профит по EV 10 000 - 15 000 евро и развиваться дальше.

Все, что я описал выше, касается планов на ближайшее время. Но что ожидает нас в более отдаленном будущем? Мы нацелены полностью покрыть все рынки, а дальше – развиваться и строить стратегии на более высокие лимиты. Тем самым мы планируем дойти до оборотов в 500 000 или даже 1 000 000 евро. Такие обороты позволят осуществить одну мечту, которой мы загорелись, когда начали добавлять рейтинги игроков. Мечта и самая глобальная цель такая: мы хотим купить футбольный клуб в чемпионате наподобие Фарерских островов либо Сан-Марино. Подробнее об этом вы можете почитать в статье, где мой партнер детально все описал: https://telegra.ph/Betting-futbol-i-Farerskie-ostrova-01-21 Он жил несколько месяцев на Фарерах смотрел конкурентоспособность клубов из данного региона в еврокубках, общался с владельцами клубов, игроками и тренерами.

Для чего нам все это нужно? Все разработки, улучшения софта и моделей, расширение числа чемпионатов? Для того чтобы зарабатывать еще больше денег. Разработав свою собственную продвинутую статистику и открыв новые метрики по скиллам игроков, мы увидели, какие деньги можно зарабатывать и куда можно прийти. Если вам интересно развитие в ставках и вы хотите к нам присоединиться, добро пожаловать в наш телеграм канал https://t.me/xG_Expert/

Цитата (poqw @ 15.07.23)  

Самым сложным в беттинге является линия закрытия, и чтобы побить ее, нужны мощнейшие модели. Мы стремимся к тому, чтобы побить закрытие, мечтаем об этом, но пока далеки от цели.

То есть, ты считаешь, что сейчас линия закрытия Пиннакла все еще достаточно далека от "идеальной" (показывающей близкие к реальной вероятности исходов), чтобы уверенно бить маржу? Плюс это не предполагает отказ от формирования самой линии закрытия, я так понимаю (ставки по более ранней линии)? А просто хочется извлекать дополнительно микровелью с намного более низким roi за счет ставок по линии закрытия с более высокими максимумами?

Цитата (poqw @ 15.07.23)  

Такой оборот я сделал суммарно за последние 6 месяцев. А теперь я планирую выходить на аналогичный оборот в 200 000$ и 15 000$ профита уже за каждый месяц.

Цитата (poqw @ 15.07.23)  

Я планирую увеличивать оборот, улучшая стратегии и добавляя новые чемпионаты.

После первой цитаты как раз хотел спросить, за счет чего собираешься увеличить оборот в несколько раз, но во второй ты ответил частично. Добавление новых чемпионатов — понятно. А что значит улучшение стратегий в контексте роста оборота? Проставление матчей, которые раньше скипались? Больше ставок на один и тот же матч, но на разные исходы?

В целом же количество велью, которое можно получить на смолмаркетах, конечное. И несмотря на описанные win-win плюсы продажа статистики и обучения все же выглядят больше как попытка делить крошки небольшого пирога на все большее количество людей. А для тебя сейчас проект — это все еще в первую очередь возможность зарабатывать на ставках самому или скорее бизнес по продаже xG статистики пользователям? Что приносит больше денег?

P.S. Еще стало интересно, у вас есть какие-то данные, как часто участники проекта ставят на противоположные исходы?

P.P.S. Отчет про Фареры крутой 👍

Сейчас мы расширяем команду – нанимаем еще несколько статистиков, которые будут обрабатывать дополнительные 50 чемпионатов, такие как чемпионат Гондураса, Черногории, четвертые дивизионы чемпионата Италии и так далее.

Где посмотреть вакансию?

Было интересно почитать, спасибо!

А можно узнать xG финала Кубка Италии Фио-Интер, и финала Лиги Конференций Фио-Вест Хэм по вашей оценки xG?

Что посоветуешь почитать/посмотреть в общем по теме беттинга?

Один алхимик нашел способ превращать ртуть в золото и предлагает всем желающих обучить этому, потому что ртуть довольно дорого покупать, чтобы превращать в золото  

Как же инфоцыганство тащит.

Воистину гемблер среда благодатная почва.

И графики и картинки из паверпоинта в лучших традициях.

Признаюсь, что прочитал с интересом. 

RoofOfTheWorld, чем мне не нравятся эти ребята так это хамством. Особенно Артём. У ТС меньше проскакивает хамство, но тоже есть.

Я понимаю что ребята хорошо заработали в покере когда-то, но за покеристами на ДТ хайстейкс, такого я не замечал. Но ставки это другое, здесь с людьми не пересекаешься, человеческая психология не важна(и отношения). Может и в этом причина что нужно условно нах посылать чтобы отсеять "не верующих".

---

Ну ставки не покер, да, здесь даже кто бигмаркет ставит в плюс, могут продавать прогнозы на Блогабете, Экспари и т.п. Это к инфоцыганству коммент.

  Это на самом деле современная модель вечного двигателя. Типа реальная энергия (бабло) получается из достаточно точной оценки вероятностных событий.

  Такого не будет в природе, букмекер просто поднимет маржу и нивелирует полученное преимущество, даже если получится реализовать задуманное. Если, конечно, изначально не было задумано тупо продавать подписку и рубить бездисперсионное бабло. Например, на успешном, но наивном (как показывает практика) покерном брате. Хотя нет, в посте же заботливо объяснили, что это для зарплат сотрудников делается и различных проектов.

   Может, модели ставок как вино и им нужно настояться. А букмекеры в противовес быстрые, как понос и не дадут лавочке долго работать, прирезав курицу, несущую золотые яйца. Которая, к тому же, стремительно пошла по рукам.

  Так что ребята, это хороший и качественный развод. С циферками - раскладами - расчётами - картинками, "ничего вам делать не нужно, бот делает работу за вас" всё как надо, всё по классике.

Робот работает, человек отдыхает!

Было приятно читать как образец хорошей, грамотной рекламной манипуляции.

Цитата (Femenist @ 16.07.23)  

Такого не будет в природе, букмекер просто поднимет маржу и нивелирует полученное преимущество, даже если получится реализовать задуманное.

Тут же речь идет о том, чтобы бить линию "для профессионалов", а не линию контор, ориентированных на рекреационных игроков. Соответственно, букмекер за счет маржи и зарабатывает, а не за счет того, что игроки "не угадывают" исходы. Но суть в том, что должны находиться те, кто уравновесят другие исходы, иначе денег просто "не хватит" на всех про бетторов, особенно на смоллмаркетах, на которых больше велью типа.

P.S. Можно прочитать коротко и упрощенно у Димка того же https://wewin.ru/topic/1108/%D0%BA%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%B0%D1%8F-%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F-%D0%B1%D1%83%D0%BA%D0%BC%D0%B5%D0%BA%D0%B5%D1%80%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0

Очень интересная статья. Ребятам огромнейший респект!

Есть один нюанс во всей этой истории : у меня знакомый плюсовал одно время на ставках, затем ему аккаунт закрыли без объяснения причин. Возможно, причина была в том, что он тащил, возможно - в чем другом... Так что риски - они везде есть.

Femenist, возможно ,что схема и рабочая... Но это ведь как с покером: условно ,создали бота в 2 010 -м году, он плюсовал. Прошло время - он начал минусовать. Надо его переписывать, дорабатывать. Доработали в 2015 - м , а в 2017-м он уже опять минсовать стал и т.д. Так что вечного двигателя не будет : все течет, все меняется )

Меньше денег в покере стало. Также и со ставками: чем большее количество людей начнет обучаться ставкам и плюсовать, тем меньше там будет денег. Конторы тоже обучаются, следят за ситуацией - будут принимать меры. И у контор прибыли будут падать - в итоге либо наступит баланс, где и ставочники смогут свою копеечку иметь ,и конторы в накладе не останутся.

Либо конторы, если на то у них есть власть, будут бороться с выигрывающими игроками и блочить их аккаунты. Но тут, опять же, если будет много блокировок и т.д. , это в массы выльется, репутация конторы будет падать , что для них не есть хорошо. В общем, сложно все эти вещи прогнозировать. Хз, как оно будет.

А то, что ребята пытаются заработать с подписок и хотят больше подписчиков - стандартная бизнес модель. Так что да, данным постом автор, что бы он ни говорил , - продает свой продукт.