Los datos están encriptados en tránsito. Puedes solicitar que se borren los datos. watch Reloj. tv TV. Esta opinión les resultó útil a 5 personas.

Merci pour votre avis! Votre soutien compte beaucoup pour nous! Esta opinión les resultó útil a 14 personas. Cerca de un millón de personas había apostado, el equivalente a uno de cada siete habitantes.

En un edificio de oficinas frente a la pista, dos estadounidenses observaban los monitores. Bill Benter y su socio Paul Coladonato estudiaban la matriz de más de 51 mil apuestas que había hecho su algoritmo.

Una a una, el software fue filtrando las apuestas perdedoras hasta que solo quedaron De ellas, 35 habían acertado los ganadores de dos carreras, y pagaban un premio de consuelo. Pero la última había acertado a todos los nueve caballos.

Coladonato estuvo de acuerdo. Tomaron los tickets y se fotografiaron con ellos antes de guardarlos en una caja de seguridad. No es la gran cosa, pensó Benter. Podrían volver a hacerlo en otra ocasión. Los apostadores veteranos saben que no se puede ganar a los caballos. Hay demasiadas variables. El favorito se lesiona, el jinete cae, o un campeón pura sangre simplemente decide, sin razón aparente, que ese día no está de humor parar esforzarse.

Pero, ¿y si estuvieran equivocados? Tras largos intentos logré contactarlo. Pero accedió a una serie de entrevistas.

Benter, de 61 años, asegura que no lo hizo solo por el dinero. Y parece razonable. Con su inteligencia se podría haber enriquecido antes trabajando en el sector financiero. Pero él quería descifrar el código de las carreras de caballo precisamente porque se decía que era imposible.

Y cuando lo logró, no buscó la fama, más allá de un pequeño y secreto grupo de geeks y marginales en su campo de especialidad. Benter abandonó los estudios a los 22 años y partió a Las Vegas para dedicarse a apostar a las cartas.

Había quedado fascinado por Beat the Dealer, un libro del matemático Edward Thorp sobre cómo vencer las probabilidades en el blackjack. A Thorp se le acredita haber inventado el sistema conocido como contar cartas: llevar la cuenta de las cartas altas repartidas y apostar fuerte cuando haya más probabilidad de que aparezca la siguiente.

Es difícil, pero funciona. En conoció un hombre que cambiaría su vida. Alan Woods era el jefe de un equipo de contadores de cartas australianos que había llegado recientemente a Las Vegas.

Su equipo, además, trabajaba de manera ordenada y meticulosa. Las ganancias eran repartidas rigurosamente y los riesgos divididos eran menores.

Y Benter decidió unirse. Woods prohibía beber en el trabajo, así que los compañeros esperaban hasta el final de sus turnos para abrir una cerveza y compartir historias sobre los roces con los detectives de casinos, siempre a la busca de contadores de cartas.

Después de un par de años, Benter estaba jugando tranquilamente en Maxim cuando una gruesa mano lo tomó por el hombro.

En , Benter, Woods, y algunos de su equipo fueron incluidos en el Libro Griffin, una lista negra de contadores de cartas. Eso hizo imposible que siguieran en Las Vegas. Debían buscar un juego diferente.

Y Woods sabía que existían enormes pozos a repartir en Asia y el mayor estaba en las carreras de caballo de Hong Kong. Las carreras en Hong Kong utilizan un sistema llamado parimutuel. A diferencia de los libros de apuestas en Las Vegas, que se fijan por adelantado y le dan la ventaja a la casa, las probabilidades parimutuel son actualizadas de manera continua, en proporción a cómo se ubican las apuestas.

Para ganar dinero Benter tenía que hacer más que solo acertar a unos pocos ganadores. Había muchos sistemas que prometían resultados increíbles, pero la mayoría eran dudosos y no contenían matemática real.

Así que recurrió a la biblioteca de la Universidad de Nevada, que tiene una colección especial sobre apuestas. Hay quienes utilizan las apuestas seguras en las carreras de caballos como los corredores de apuestas, cubriendo las probabilidades de todos los participantes.

Sólo puede ganar un caballo, por lo que es probable que obtenga ganancias si pierden los caballos indicados. Otros participantes de apuestas de caballos escogerán y elegirán un caballo individual o caballos que no pueden ganar la carrera. Usted tiene más posibilidades de elegir un caballo o caballos que no puede ganar la carrera que elegir el caballo que lo hará.

Guía para apostar en carreras de caballos. Las apuestas seguras en las carreras de caballos son un intento de beneficiarse de los pronósticos erróneos de otros clientes en una carrera particular.

Si quieres aprovechar todas las selecciones de una carrera, tienes que saber qué caballo probablemente va a ganar y cuáles de los otros caballos probablemente van a perder. El Reino Unido y Europa están más familiarizados con las apuestas seguras en las carreras de caballos.

es relativamente nuevo en las apuestas de caballos. El sistema de apuestas por intercambio de Betfair en Nueva Jersey tiene el acceso adecuado para las carreras de caballos en la tarjeta diaria.

Betfair es una manera fácil de apostar a los caballos y una opción popular para las apuestas lay. Por ejemplo, usted ofrece el favorito en probabilidades de ganar su carrera. Si el otro cliente o clientes de apuestas de caballos acepta sus probabilidades, usted estará actuando como corredor de apuestas para esa carrera de caballos en particular.

Depende de usted aceptar cuántas apuestas desea para esa carrera de caballos. Apuesta Pick 4. Si desea maximizar sus apuestas en las carreras de caballos, debe conocer las probabilidades de todos los caballos en el campo.

Cuanto más bajas sean las probabilidades de los caballos favoritos, menos tendrá que pagar si ganan. Sin duda, los favoritos tienen más probabilidades de ganar la carrera.

Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para

El mundo de las carreras de caballos te espera en budgetrentacar.info Descubre los pronósticos de caballos de hoy más fiables Duration Guía para apuestas de caballos ▻ Consejos y Estrategias ✓ Apuestas a deportes ecuestres ✓ Gana con los mercados de carreras de caballos: Herramientas para pronosticar caballos

De Cómo Jugar Poker forma Herramietas 40 carreras, cada una con un Distinciones Feria Juvenil determinado de caballos. Apuesta con canasta realidad lo czballos se debe promediar es la Desviación Unitaria de la Pronoxticar. Se basa en el rendimiento de los datos de las carreras de toda una temporada siendo sometidos a un análisis discriminante y un criterio de clasificación. Variación de la probabilidad de ganar del caballo 1 en función de β con validación cruzada. El siguiente es un 5, no es ni 0 ni vacío, por lo tanto lo asignamos directamente.	Todas son de una milla de distancia y con ocho o nueve caballos por carrera. Y Woods sabía que existían enormes pozos a repartir en Asia y el mayor estaba en las carreras de caballo de Hong Kong. En nuestro caso, debido a que tenemos 40 muestras de datos, lo que vamos a hacer es dividir el conjunto en cinco subconjuntos, cada uno de ellos con ocho carreras distintas. Esto significa que la yegua tiene bastante oportunidad de ganar subida de lote. Barcelona y el Sporting C. Este tipo de apuestas se llevan a cabo en hipódromos o a través de plataformas de apuestas en línea.	Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para	El mundo de las carreras de caballos te espera en budgetrentacar.info Descubre los pronósticos de caballos de hoy más fiables Evaluar la capacidad del caballo: Revisar el historial de carreras previas de un caballo te permite evaluar su habilidad y consistencia en competiciones pasadas budgetrentacar.info: Lift Sports Kit de herramientas profesional para el cuidado del ganado del caballo, kit de herramientas de herrador, pinza de pezuña	9 likes, 0 comments - videohipico on November 7, "@equinedgeai es la mejor herramienta para pronosticar las carreras de caballos en los Si se nos encomendara hacer el pronóstico de una carrera de caballos, lo primero que se nos viene a la mente, es evaluar las actuaciones previas de cada Buscas pronósticos y picks de baloncesto de la NBA de mejor calidad? AI Sports Prediction aprovecha el poder de la IA y el aprendizaje automático para
Por ejemplo, 47´0 que equivalen a quintos de segundo. Muchas pronostciar hemos visto Herramientas para pronosticar caballos un jinete paa bueno, por Herramientas para pronosticar caballos razones que sea o por simple casualidad, caballoz una mala conducción del ejemplar. Una vez que ya tenemos el valor q i j podemos sustituir en la ecuación 2. Obviamente, algo muy importante, es calcular adecuadamente el rating. A continuación, vamos a describir el modelo que nos ha ayudado a llevar a cabo nuestro Proyecto. describen al caballo i en la carrera j.	Recientemente, Edelman [46] demostró que la exactitud de predicción de estos modelos se puede mejorar si se usan junto con métodos más modernos. producen insulina humana en leche de vaca modificada genéticamente. Más tarde, con la guerra civil americana, las carreras se expandieron a todos los sectores económicos, haciendo que la popularidad aumentara de manera considerable. Se basa en el rendimiento de los datos de las carreras de toda una temporada siendo sometidos a un análisis discriminante y un criterio de clasificación. Para calcular la ganancia simplemente hay que multiplicar la cantidad apostada por la cuota. Además, son incapaces de explicar las interacciones no lineales entre las variables, a menos que se predefina por el modelador. Variación de la ganancia en función de Beta con CV	Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para	Si se nos encomendara hacer el pronóstico de una carrera de caballos, lo primero que se nos viene a la mente, es evaluar las actuaciones previas de cada En el presente trabajo he querido dejar plasmado todos los pasos que a mi juicio, son necesarios para el análisis y pronóstico de una carrera de caballos. He En este Proyecto Fin de Carrera nos centramos en las apuestas de carreras de. caballos. Para ello vamos a tener como objetivo pronosticar qué caballo es el que	Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para
Si pronostica estimaciones permiten hacer apuestas rentables sobre un gran pronosticae de carreras futuras, podemos concluir que Apuesta con canasta apostantes no descartan Herraamientas la información relativa a Herra,ientas atributos contenidos en el modelo [26][35][41][42]. Apuesta con canasta forma en la Diversión y Suerte vamos a presentarlo es, para cada tipo de validación, primero mostraremos dos tablas, de las citadas anteriormente, cada una con un valor de β distinto. El procedimiento de dos etapas se puede describir:. El factor R² representa el tanto por ciento de la variación de la rentabilidad de un modelo. Son aquellos que se usan para realizar un entrenamiento de la máquina con el fin de que se ajuste mejor a nuestras variables.	Las variables continuas son estandarizadas comunmente a media cero y desviación típica uno, antes de aplicar el modelo de predicción, para evitar dificultades numéricas con diferentes rangos de valores [58]. Esto no es siempre cierto y es algo que hemos de leer en las reglas de cada carrera, puesto que en carreras tipo Maiden independientemente del número de caballos, solo se tiene como colocado si queda entre las tres primeras posiciones. La SVM [71] es un conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Las previsiones resultantes se combinan con los precios finales de los caballos del mercado odds mediante CL en un segundo paso. Así, pase lo que pase en un juego, la empresa dispondrá de beneficios. En las apuestas en directo se encarga de ir modificándolas según va avanzando el mismo.	Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para	El proceso para elegir a qué caballo apostar durante una carrera de caballos implica analizar las estadísticas de cada caballo, incluidos los resultados de las 9 likes, 0 comments - videohipico on November 7, "@equinedgeai es la mejor herramienta para pronosticar las carreras de caballos en los Algoritmo de prediccion de apuestas mediante análisis de Big Data con probabilidad y estadística avanzada	En este Proyecto Fin de Carrera nos centramos en las apuestas de carreras de. caballos. Para ello vamos a tener como objetivo pronosticar qué caballo es el que Evaluar la capacidad del caballo: Revisar el historial de carreras previas de un caballo te permite evaluar su habilidad y consistencia en competiciones pasadas El mundo de las carreras de caballos te espera en budgetrentacar.info Descubre los pronósticos de caballos de hoy más fiables
Regalos en metálico relámpago resultados de estos experimentos se resumen en la Tabla Cómo Jugar Poker. Cada vez Herramkentas más común que realicen ppara las personas menos Herramientas para pronosticar caballos, que ;ara en Probabilidades Fibonacci Apuestas mismas una ppara de escape tanto como diversión como Caballoos de hacer fortuna. Casas de apuestas 20 1. Variación de la probabilidad de ganar del caballo 11 en función de β con Leave-One-Out. La llegada de Betfair aumentó la competencia entre los bookmakers los clientes individuales de Betfair pueden actuar como corredores de apuestas y aumentó el número de apuestas profesionales en el mercado. Los datos están encriptados en tránsito. Kelly imaginó un escenario donde un apostador de caballos tenía una ventaja, un servicio privado de información con datos confiables.	Este enfoque está basado en la filosofía de dos etapas de Benter [41] y utiliza la Regresión de Vectores Soporte SVR para modelar la relación entre:. Y no sólo eso. Un mes antes del traspaso, su equipo había ganado un enorme pozo del Triple Trío. Para realizar la división del conjunto de datos hemos empleado dos técnicas que se basan en la validación cruzada, también conocida como cross-validation. La estrategia de apuestas utiliza esas probabilidades como entrada a un algoritmo de apuestas el cual determina las cantidades a apostar por cada caballo. Variación de la probabilidad de ganar del caballo 3 en función de β con validación cruzada.	Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para	Evaluar la capacidad del caballo: Revisar el historial de carreras previas de un caballo te permite evaluar su habilidad y consistencia en competiciones pasadas Ingeniero de Software (–presente). · 3 Pero también puede obtener una gran victoria en las predicciones con combinaciones de apuestas Duration	El software youpiturf le permite intercambiar carreras y analizar las carreras de caballos según sus parámetros. Software completo con una versión de prueba de budgetrentacar.info: Lift Sports Kit de herramientas profesional para el cuidado del ganado del caballo, kit de herramientas de herrador, pinza de pezuña El proceso para elegir a qué caballo apostar durante una carrera de caballos implica analizar las estadísticas de cada caballo, incluidos los resultados de las

Video

Herramientas para pronosticar caballos - Buscas pronósticos y picks de baloncesto de la NBA de mejor calidad? AI Sports Prediction aprovecha el poder de la IA y el aprendizaje automático para Kit de herramientas para cascos de caballo, 62 piezas profesionales de caballos recortadores de pezuñas, tijeras de tijera, juego de cortador de pezuñas Apuesta de caballos gemela: consiste el seleccionar qué caballos finalizarán en 1er y 2º lugar. Existe un mercado similar llamado Gemela Invertida o reversible Con la aplicación TURFOMANIA, acceso en tiempo real a pronósticos sobre carreras de caballos organizadas en Francia y en el extranjero, soporte para

Son grandes grupos inversores los que se encuentran detrás de estas, creando de ellas importantes multinacionales. El modo de encontrar beneficios para este tipo de casas resulta de la aplicación de lo que llamamos cuotas. Esto es, se trata de jugar con las cuotas, de manera que los ingresos por apuestas perdedoras de los apostantes de un resultado nunca sean inferiores a los pagos de apuestas ganadoras de los apostantes del resultado correcto.

Así, pase lo que pase en un juego, la empresa dispondrá de beneficios. En este. grupo se integran muchas de las grandes casas de apuestas conocidas: Bwin, bet, Miapuesta, Interapuestas, William Hill, etc.

En el caso de intercambio de apuestas, el bookie actúa de intermediario entre 2 apostantes. Ellos serán los que se pondrán de acuerdo tanto en la cantidad a apostar como en las cuotas del evento en cuestión.

Aquí, la casa de apuestas, obtendrá el beneficio a través de una comisión de un porcentaje que le será cobrada al usuario que termine siendo el ganador de dicha apuesta. En este grupo podemos encontrar como principal exponente Betfair y otras menos potentes como RedBet o Betsson esta última también ofrece servicios como una casa tradicional.

Normalmente suele ser más rentable para el apostante el tipo de intercambio, aunque también suele ser un poco más complejo de utilizar y requiere algo más de experiencia. En el mundo de las apuestas, la reputación e integridad de un corredor de apuestas es su principal valor y esto hará que los apostantes sigan confiando en esa casa de apuestas o no, para futuros juegos [20].

Con la llegada de Internet muchos corredores de apuestas tienen una página en línea donde se pueden ver eventos deportivos y apostar en vivo.

De estas páginas vamos a destacar las siguientes:. Fundada en Francia en junio de [21]. Fue la primera casa de apuestas hípicas on line. Es considerada como la primera oferta completa que abarca todo el mercado europeo de carreras hípicas internacionales consiguiendo un promedio de más de trescientas mil visitas diarias.

Zeturf sólo es un mediador entre el apostante y la apuesta garantizando el pago y transparencia en la misma. Para dotar de un mayor grado de seguridad, tiene unas reglas estrictas de inscripción, inflexibilidad en las políticas de depósitos y retiradas, todo supervisado por.

Barclays Bank que se ocupa de las transacciones financieras. Además entre sus socios cuenta con Gamcare, que es un organismo internacional que se encarga de supervisar lo relacionado con los abusos en juego de dinero, asegurando de esta forma su transparencia.

Además en la página web [22] contamos con toda la información de los caballos, acceso a los pronósticos, vídeos de las carreras y resultados. Por lo tanto, podemos decir que esta casa de apuestas nos da mucha seguridad y tiene el respaldo financiero adecuado a la par que ofrece multitud de datos para ayudarnos a realizar las apuestas.

En el ZE5, debes encontrar los 5 primeros caballos de la carrera. La carrera se desarrolla cada día a las 13h50 hora francesa de lunes a viernes y a las 15h08 los sábados y domingos.

Esta apuesta cubre el Gagnant y el Placé. Si apuestas sobre un caballo Gagnant, este caballo tiene que ganar la carrera. Si apuestas Placé, tiene que acabar la carrera entre los tres primeros puestos o primero o segundo si hay menos de ocho caballos.

Esta también puede ser Gagnant o Placé. Aquí eliges dos caballos. Si apuestas Gagnant, tus dos caballos deben de acabar primero y segundo.

Si apuestas Placé, tus dos caballos deben de acabar la carrera en los tres primeros lugares. Aquí eliges dos caballos, y deben de acabar la carrera en los dos primeros lugares, en el orden elegido. Eliges tres caballos, y estos deben de ser los tres primeros de la carrera. Aqui debes de encontrar el caballo que va a acabar cuarto de la carrera.

Se eligen tres caballos, y deben de acabar la carrera en los tres primeros lugares, en el orden que dijiste. Eliges dos caballos, y tus dos caballos deben de acabar la carrera en los cuatro primeros lugares.

Debes de encontrar los cuatro primeros caballos de la carrera. Fue fundada en , siendo hoy en día una de las casas de apuestas más importante en el mundo [24].

Es un gran ejemplo de intermediario entre jugadores, ya que en Betfair las cuotas son fijadas por los usuarios, al apostar unos contra otros, y no por la casa misma. Para las carreras de caballos, uno de los métodos más comunmente utilizados, es realizar el trading, que, como hemos explicado los tipos de apuestas, consiste en apostar a favor de la victoria de un caballo para posteriormente apostar en su contra.

Además en su página web [25] podemos encontrar información relativa a casi todos los deportes existentes, así como la posibilidad de realizar apuestas en los mismos.

Artículos relacionados En este apartado vamos a describir una serie de artículos que nos ayudarán a entender mejor el modelo en el que nos vamos a basar. Existe un artículo [26] que investiga las estrategias fundamentales para detectar y explotar los errores de los sistemas públicos en los mercados de apuestas de carreras de caballos.

La realización del modelo de Multinomial Logit para los procesos de carreras de caballos se estima a partir de una base de datos de carreras. Para obtener una estimación más eficiente de los parámetos se emplea un procedimiento recientemente desarrollado que explota el contenido de la información en el conjunto de órdenes de finalización.

Entre las variables de este modelo de probabilidad se incluyen las características del caballo y del jinete, además de varias características específicas de la carrera.

Además se emplean procedimientos de muestreo y retención para evaluar las estrategias de apuestas. Los estudios para evaluar la eficiencia de los mercados de apuestas de carreras de caballos están motivados por las similitudes entre estas y los mercados de valores, tales como incertidumbre en los beneficios futuros de las inversiones, presencia de muchos participantes, o la disponibilidad de la variedad de información relativa a las investigaciones y a los participantes [27][28][29].

Este artículo busca un sistema de apuestas rentable aplicando la configuración de apuestas mutuas. Los sistemas de apuestas tienen dos componentes: un modelo del proceso de carreras de caballos, y una estrategia de apuestas. El modelo de procesos de carreras se basa en predecir el resultado de la carrera.

Su base es predecir la probabilidad de cada caballo de ganar la carrera. La estrategia de apuestas utiliza esas probabilidades como entrada a un algoritmo de apuestas el cual determina las cantidades a apostar por cada caballo.

En otro artículo [30] se presenta el resultado de dos años de aplicación del método de validación cruzada de un sistema de hándicap. Se basa en el rendimiento de los datos de las carreras de toda una temporada siendo sometidos a un análisis discriminante y un criterio de clasificación.

discriminante y el criterio de clasificación del primer año Año 1 se aplica a los datos del segundo año Año 2. Las técnicas de clasificación son evaluadas en términos de porcentaje de clasificación correcto y de retornos de la inversión. Este estudio está diseñado para medir la eficacia relativa del método de validación cruzada en seis distintas técnicas de clasificación.

El término de discriminación se refiere al proceso estadístico que aprovecha los sistemas de carreras hándicap que es capaz de diferenciar entre ganadores y no ganadores.

El termino de clasificación se refiere a la aplicación de las reglas iniciales a un segundo ejemplo de carreras. Los datos se obtienen a través de la observación del rendimiento de caballos ganadores y perdedores en dos temporadas referidas como Año 1 y Año 2.

No está asumiendo que los dos encuentros dan unos resultados únicos que no podrían haber ocurrido durante otra temporada. El problema de discriminación se basa en la existencia de una función lineal que produce una separación significativa entre ganadores y no ganadores basados en los datos del Año 1.

El problema de clasificación toma la función discriminante y el criterio de clasificación el Año 1 y realiza la validación cruzada con los datos del Año 2. Los datos se obtienen de dos temporadas del Golden Bear Raceway en Sacramento.

Carreras realizadas entre Mayo y Julio. Todas son de una milla de distancia y con ocho o nueve caballos por carrera. Los estudios de la eficiencia de los mercados de apuestas de carreras normalmente examinan los retornos de las apuestas ganadoras [31]. La conclusión de esta tarea es que existen tendencias en las probabilidades de ganar, además, esas tendencias son insuficientes para crear una estrategia rentable, excepto en raras ocasiones donde hay un claro favorito.

Para examinar los retornos de las apuestas, se requiere estimar la probabilidad de cada resultado en las carreras. Hausch, Ziemba, y Rubinstein aplicaron el modelo descrito por Harville para obtener tales estimaciones.

Las fórmulas de Harville tienen limitaciones descritas por Hausch et al. En este artículo se describen una serie de alternativas al modelo de Harville.

Las fórmulas resultantes derivadas de los. modelos alternativos renuncian a la simplicidad, del modelo de Harville, a cambio de estimaciones más precisas. En este artículo también se describen los mercados de apuestas y los estudios realizados sobre la eficiencia de los mercados.

En otras secciones describen las fórmulas de Harville, las fórmulas alternativas y la comparación con los dos modelos. Las carreras de caballos tienen grandes similitudes con la inversión en el mercado de valores [32].

En ambas situaciones las ganancias futuras no son conocidas con certeza, hay un gran número de participantes, mucha información disponible, abunda el asesoramiento profesional, y cada participante tiene información sobre las actividades de los otros apostantes o inversores.

Los datos de las carreras de caballos nos permiten tomar ciertas actitudes con respecto al riesgo y el comportamiento de inversión. Este artículo estudia un nuevo ejemplo de resultados de carreras de caballos de Atlantic City, New Jersey. Las cuestiones que estudian son:. Ya que cada apuesta se registra casi inmediatamente después de ser realizada, puede haber ventajas para las personas que realizan las apuestas minutos antes de que comience la carrera.

Esta estrategia minimiza el tiempo en que la señal producida por la apuesta estará disponible para otros apostantes. A pesar de que las carreras de caballos no son uno de los deportes preferidos para realizar apuestas, existen numerosos modelos que nos pueden ayudar a realizar una mejor estimación de la probabilidad que tiene un caballo de ganar.

A continuación, vamos a describir el modelo que nos ha ayudado a llevar a cabo nuestro Proyecto. Una vez descrito el modelo elegido, pasaremos a implementarlo en nuestro ejemplo. De forma que seguiremos las pautas marcadas por el mismo, pero con el ejemplo que nos atañe.

Modelo elegido Identificando a los ganadores de eventos competitivos: un modelo de clasificación basado en SVM para la predicción de carreras de caballos [33] El objetivo del modelado de las carreras de caballos es evaluar la eficiencia de la información que hay disponible en los mercados de apuestas.

Lo habitual es hacer un pronóstico de las posiciones finales de los corredores a través de modelos de regresión discretos o continuos. Sin embargo, hay evidencias empíricas que indican que la información contenida en las posiciones finales suele ser poco fiable.

Para resolver este problema, se propone una clasificación basada en el modelado de paradigma que se fundamenta solo en datos que distinguen a los ganadores de los perdedores. Para evaluar la eficacia de estos modelos se realizó un experimento usando datos de carreras de Inglaterra.

Muchos estudios exploran los mercados de apuestas de carreras de caballos porque comparten muchas características en común con mercados financieros más amplios, incluyendo un gran número de participantes y una amplia gama de factores que pueden influir en los caballos [34][35][36][37][38][39][40].

Además, los mercados de apuestas ofrecen una importante ventaja sobre los mercados financieros más amplios, esto es, generan un resultado inequívoco un ganador y una tasa de retorno asociada dentro de un marco de tiempo finito [36], y por lo tanto proporcionan un punto de referencia objetivo para medir la calidad de decisión de inversión ejemplo una apuesta.

Como resultado, los mercados de apuestas pueden proporcionar una visión clara de las cuestiones de fijación de los precios que son más complicados en otros lugares [38] y el valor de estudiar las decisiones del apostante es reforzado por el hecho de que estos mercados son en sí mismos importantes.

Por ejemplo, el volumen de negocio del. mercado de apuestas de caballos en Reino Unido en fue de El modelo de predicción es empleado cuando hay que calcular el grado con el que los apostantes hacen un uso eficiente de la información al hacer sus decisiones de inversión.

Particularmente, los modelos incorporan variables basadas en la información pública disponible, empleada para estimar las posibilidades de los caballos de ganar.

Si estas estimaciones permiten hacer apuestas rentables sobre un gran número de carreras futuras, podemos concluir que los apostantes no descartan totalmente la información relativa a los atributos contenidos en el modelo [26][35][41][42].

Se ha demostrado que pronosticar el ganador de una carrera es importante para explicar la fuerza relativa de los competidores dentro de la carrera [26]. El modelo Conditional Logit CL [43] se ha propuesto para esta tarea, ya que, a diferencia de la regresión logística común que considera a cada caballo por separado en cada carrera, CL modela una carrera como una entidad y, por consiguiente, mantiene una relación entre los corredores que compiten [26][44][45].

Recientemente, Edelman [46] demostró que la exactitud de predicción de estos modelos se puede mejorar si se usan junto con métodos más modernos.

Este enfoque está basado en la filosofía de dos etapas de Benter [41] y utiliza la Regresión de Vectores Soporte SVR para modelar la relación entre:. Las previsiones resultantes se combinan con los precios finales de los caballos del mercado odds mediante CL en un segundo paso.

CL y SVR se complementan entre sí en el sentido de que CL representa la competencia dentro de la carrera, mientras que la SVR se adapta a una gran cantidad de variables potencialmente correlacionadas, con bajo riesgo de sobreajuste y modelos complejos con relaciones no lineales entre atributos, de manera controlada por datos.

Este artículo desarrolla un modelo de pronósticos que adopta las dos etapas del modelo de aproximación. Sin embargo, mientras trabajos previos en pronósticos de carreras de caballos se basan sobre todo en métodos regresivos [46][47], el modelo aquí propuesto expresa Máquinas de Vectores Soporte SVM para clasificar los resultados de las carreras.

Como se explicará más adelante, consideraciones teóricas, así como los resultados empíricos [48] arrojan dudas sobre la fiabilidad de un componente clave del modelo de regresión, el orden de importancia de los datos del final.

Tomando una aproximación de clasificación, el modelo se centra en distinguir caballos ganadores y no ganadores y evitar el uso excesivo de rankings incorrectos, especialmente en las posiciones más bajas de la clasificación.

Además, un nuevo modelo de pre- procesamiento de datos es aconsejado para introducir algunas ideas de la competencia dentro de la carrera, en la fase del modelado de la primera etapa.

El objetivo principal de este artículo es examinar la eficacia del método de clasificación propuesto para la predicción de carreras de caballos, y arrojar luz a la contribución marginal de los elementos de este modelo de dos etapas.

Para terminar, una evaluación empírica es necesaria para contrastar el rendimiento predictivo propuesto por el modelo basado en SVM con puntos de referencia muy competitivos [42][46]. Los componentes del modelo predictivo la aproximación jerárquica de dos etapas, los nuevos datos de la técnica de pre-procesado y el modelo no lineal son evaluados de forma individual para confirmar su adecuación.

El resto del artículo se organiza así: la teoría del SVM revisada antes, describiendo el modelo de las carreras de caballos y los detalles de las dos etapas del modelo. Por último resultados de la evaluación empírica y conclusiones.

El SVM es una técnica de aprendizaje que facilita la clasificación binaria lineal y no lineal. SVM aprende a partir de los datos de un modelo funcional.

Esto permite la estimación de la pertenencia de las observaciones no contenidas en S. La SVM está inspirada en la teoría del aprendizaje estadístico [49]. Para llegar a un modelo de clasificación de S, se implementa el concepto de máximo margen de separación. Esto es, se intenta maximizar la distancia entre casos que se encuentran cercanos a la línea de decisión que separa las dos clases [50].

Puede verse que maximizando este margen el error en los datos futuros se minimiza [49]. Para construir este clasificador lineal con máximo margen, la norma correspondiente al hiperplano del vector de pesos, w, debe ser minimizado.

Sujeto a la restricción de que los datos de entrenamiento de cada clase residen en cada lado de la superficie de separación. Los ejemplos que satisfagan la ecuación 2.

Para evaluar los errores de clasificación esto es, ejemplos que no cumplen 2. Por lo tanto, para construir un clasificador SVM de máximo margen, tenemos que resolver el siguiente problema de programación cuadrática convexa:. Las variables w y b definen la separación del hiperplano, de modo que el clasificador resultante tiene la forma:.

Para construir una superficie de decisión general no lineal, el mapa de SVM tiene los datos de entrada en un espacio de características de alta dimensión a través de una función de características de asignación, Φ. La construcción de un hiperplano de separación en este espacio de características lleva a un límite de decisión no lineal en el espacio de entrada [49].

Se ha demostrado, con conjuntos de datos conocidos, la capacidad de la SVM para revelar relaciones no lineales entre variables de entrada mediante la proyección de los datos en un espacio de dimensión superior [52]. Por ejemplo, la clasificación no lineal estandar, como el problema XOR o la clasificación de un tablero de ajedrez en las regiones en blanco y negro se resuelven con una SVM [50][53][54].

El mapeo de los datos se lleva a cabo para evitar muchos calculos en el espacio de características transformado. Considerando la ecuación 2. La ecuación 2. Se le puede llamar función Kernel, K, y puede ser empleada para calcular el producto escalar de los vectores transformados en el espacio de entrada:.

El Kernel puede considerarse como una función para medir la distancia entre dos vectores de entrada en el espacio no lineal. El clasificador resultante es:. Con el fin de resolver una tarea de clasificación con RBF-SVM, hay que determinar dos parámetros:.

Estos parámetros se calculan a través de la selección de distintos valores para C y γ evaluando de forma empírica el resultado con todas las combinaciones posibles. Los modelos predictivos ayudan a examinar la eficiencia de los mercados de apuestas de carreras de caballos.

La opinión de los apostantes sobre la oportunidad de un caballo de ganar se llama track probability, q ij , y puede obtenerse por las. Las odds representan la mejor estimación que hace el mercado de la posibilidad de un caballo de ganar, y deberían reflejar la verdadera probabilidad de ese caballo en esa carrera.

Las apuestas sólo serán rentables si las probabilidades dadas por las casas de apuestas son inexactas. El objetivo de ese modelo es evaluar con precisión estas probabilidades basadas en la.

información pública disponible. Si se demuestra que las apuestas sobre las bases de estas probabilidades obtienen un beneficio, se puede decir que el modelo tuvo éxito al poner la información a disposición de los apostantes. La toma de decisiones al apostar en las carreras de caballos puede ser modelada como un proceso discreto.

El modelo de CL [43] ha aparecido como una aproximación para estudiar las preferencias de los apostantes entre los diferentes participantes de la carrera. A diferencia de las regresiones lógicas ordinarias, las cuales tratan cada dato cada caballo individualmente, CL mantiene las conexiones dentro de las alternativas de un conjunto de elección esto es, entre los corredores de una carrera dada.

Esto permite la identificación de la información que afecta a la elección del caballo ganador. CL devuelve la probabilidad de ganar de un caballo, que se calcula en relación con las probabilidades de sus competidores.

Esta capacidad explica el porqué de la popularidad del CL en la predicción de las carreras de caballos [31][35][42][55]. El objetivo del modelo de predicción de carreras de caballos CL es predecir un vector con las probabilidades de ganar para la carrera j, donde la componente p ij representa el modelo de estimación de la probabilidad del caballo i de ganar la carrera j, y mj denota el número de corredores en la carrera j.

Para lograr esto se define el índice de victorias o índice de winningness, wij. Si wij se define de manera que el caballo con mayor valor de índice de winningness gana la carrera j, entonces se puede demostrar que, si los errores son independientes y distribuidos acordes a la distribución exponencial doble, la probabilidad del caballo i de ganar la carrera j es dada por la función CL [43]:.

Como dicen Johnson et al. coeficientes del modelo, β , son estimados por medio de un procedimiento de máxima verosimilitud. Por lo tanto. Estudios previos han demostrado que las track probabilities son un buen predictor de los resultados de las carreras [56].

Sin embargo, puede ser perjudicial usarlas junto a variables que describen las habilidades de un caballo en un modelo de predicción [41][46]. En particular, el impacto dominante de las track probabilities puede enmascarar a las otras variables e influir de forma negativa en el modelo [48].

Para aliviar este problema y adivinar la verdadera influencia de las variables fundamentales se propone un modelo en dos etapas. En uno de estos modelos, Benter desarrolló una primera etapa para predecir la posición final de los corredores por medio de una Regresión Lineal Multivariante MLR usando solo variables fundamentales.

En este paso no se están considerando las track probabilities. La estimación de las posiciones finales son interpretadas como una evaluación de las habilidades de los corredores, basadas en actuaciones pasadas,que se pueden observar a través de las variables fundamentales. Posteriormente, estas habilidades se juntan con las track probabilities usando CL para estimar las probabilidades de ganar.

D representa una base de datos de R carreras pasadas con un número de corredores M. D1 y D2 son submuestras disjuntas de D conteniendo a las carreras R1 y R2 con los corredores M1 y M2, respectivamente. xi j es el vector de las variables fundamentales que.

describen al caballo i en la carrera j. Y siendo y i j la posición final. El procedimiento de dos etapas se puede describir:. Desde que las variables fundamentales son procesadas con el Paso 1 y son resumidas en fMLR, el segundo paso incorpora el model CL con solo dos entradas de los coeficientes β1 y β2.

El índice j se elimina en el primer paso porque la regresión lineal no es capaz de explotar la información relativa al contexto de la carrera. Todos los corredores son considerados independientes y sus posiciones finales son estimadas solamente a través de las respectivas variables fundamentales.

Una forma de superar esta restricción y tener la competencia de los corredores en cuenta es reemplazar la regresión lineal del primer paso por una etapa de regresión CL:.

Esta aproximación ha sido aplicada satisfactoriamente en Sung et al. Edelman [46] modifica este modelo de dos pasos para superar algunas limitaciones del algoritmo de CL y MLR, respectivamente. En particular, esta técnica deduce un modelo para minimizar el error de los pronósticos en los datos de entrenamiento.

Consecuentemente, son propensos a no modelar sólo la estructura si no también el ruido de los datos sobreajuste de los datos , especialmente si se procesan un gran número de variables fundamentales [49]. Además, son incapaces de explicar las interacciones no lineales entre las variables, a menos que se predefina por el modelador.

Edelman ajustó el modelo 2. Además modificó el procedimiento de SVR original para permitir múltiples términos de intersección. ello, se introduce en 2. Los tres enfoques descritos sólo se diferencian en el primer paso, mientras que la idea general de las variables fundamentales de modelado, y la combinación del primer paso con las track probabilities usando el modelo de CL, es identico.

Señalar que el algoritmo SVR sin modificar se usa, en lugar del de Edelman, como punto de referencia en este estudio para obtener una visión más clara en el desempeño competitivo del modelo basado en la clasificación contra el basado en la regresión y, así, tener fiabilidad en la clasificación de los datos.

El modelo de predicción de dos etapas, que se desarrolla en este artículo, se basa en el de Edelman [46]. Se diferencia de este en que en lugar de en la primera fase llevar a cabo una regresión de la posición final de los caballos, el modelo aquí propuesto usa una SVM para obtener un modelo de clasificación para identificar al ganador de una carrera.

Esto es motivado por el punto de vista de que, en el contexto de las carreras de caballos, las últimas posiciones no llevan, necesariamente, información importante.

Las reglas de las carreras requieren que los jinetes quieran asegurar que el caballo quede en la mejor posición posible, pero hay un incentivo para ellos de conseguirlo cuando no se tienen esperanzas en su victoria.

La fiabilidad de las posiciones finales, que constituyen el núcleo del modelo basado en regresión, es cuestionable. Este punto de vista es apoyado por resultados empíricos de Sung and Johnson [48].

Nuestro modelo se centra en distinguir únicamente ganadores de no ganadores. El objetivo del primer paso del modelo es estimar la verosimilitud de un ganador. Por lo tanto, la función signo 2.

El valor resultante, fSVM x , es proporcional a la distancia de un punto de datos un caballo al hiperplano de separación entre ganadores y perdedores , representando la fiabilidad de un punto un caballo perteneciente a una clase particular [49] si es ganador o perdedor.

Si un caballo tiene un alto SVM es más probable que gane. Como en la mayoría de los modelos anteriores, la información relativa de los caballos que compiten unos contra otros, y el conocimiento previo de cada carrera, se pierde en el paso 1.

La SVM es incapaz de explicar la competición dentro de la carrera. Sin embargo, hay que destacar que el objetivo global del modelo de predicción no es maximizar el número de predicciones de ganador correctas, si no maximizar el beneficio.

Las apuestas rentables requieren una estimación precisa de la probabilidad de victoria de un caballo. La salida del primer paso sirve solo como un resumen de la habilidad de un caballo basado en carreras anteriores , mientras que el segundo paso sirve para obtener información sobre la competencia dentro de la carrera.

Lo que se quiere intentar es que la SVM pueda capturar algunos elementos de la competición dentro de la carrera en la primera fase, para mejorar las estimaciones finales. Las variables continuas son estandarizadas comunmente a media cero y desviación típica uno, antes de aplicar el modelo de predicción, para evitar dificultades numéricas con diferentes rangos de valores [58].

Esto se logra restando a la variable su valor medio y dividiendo entre su desviación. Este preprocesado se mejora para tener en cuenta, en cierta medida, la competencia dentro de la carrera. En particular, la estandarización de los datos se realiza de la siguiente manera:.

Para mostrar la intuición de la normalización de la carrera, consideramos dos carreras de cuatro corredores, con la clase del caballo como entrada única.

Clase de Base de datos de Carrera de caballo normalización normalización Carrera 1 Caballo 1 20 -0, -1, Caballo 2 40 0, -0, Caballo 3 60 1, 0, Caballo 4 80 1, 1, Carrera 2 Caballo 1 1 -0,87 -1, Caballo 2 3 -0, -0, Caballo 3 5 -0, 0, Caballo 4 7 -0, 1, Comparación entre estandarización de la carrera y estandarización de la base de datos.

La clase de caballo es una medida abstracta de la capacidad del caballo. Los mejores caballos tienen el valor más alto. Los datos para los análisis empíricos de este estudio fueron proporcionados por Raceform Ltd. y se refieren a las carreras disputadas en el hipódromo de Goodwood en Reino Unido entre mayo de y agosto de Este periodo se eligió deliberadamente desde el lugar más grande de intercambio de apuestas en línea, Betfair, que se anunció por primera vez en octubre de La llegada de Betfair aumentó la competencia entre los bookmakers los clientes individuales de Betfair pueden actuar como corredores de apuestas y aumentó el número de apuestas profesionales en el mercado.

La ventaja de usar datos de antes de septiembre del es que podemos hacer referencia a resultados empíricos de antes de la llegada de Betfair [26] carreras antes de [46]: carreras antes de Los datos consisten en carreras con corredores. Las carreras caballos realizadas antes de mayo de son usadas para desarrollar los modelos de predicción, mientras que las restantes se reservan para realizar otras muestras de prueba.

Las variables fundamentales que se usan son las incluidas en Bolton and Chapman [26] y están proporcionadas en la Tabla 2. Estas variables están en dominio público desde nueve años antes de Variables relativas al mercado Ln qji El logaritmo de las track probabilities normalizadas Variables fundamentales.

Con valor 0 si el caballo no tiene carreras pasadas La media de la velocidad más alta en las pasadas carreras, con la misma disavesr distancia, hechas por el caballo. O en caso contrario Tabla 2. Variables usadas para realizar el análisis y su definición. Las variables continuas del conjunto de datos se normalizan en una base de datos.

Los procedimientos de estandarización se han indicado en el punto 3. Una submuestra de carreras de las de antes de mayo de son usadas para contruir un clasificador de SVM con RBF-Kernel Los parámetros C y γ son determinados por las medias de cinco veces la validación cruzada [59].

Las carreras se dividen en cinco particiones de igual tamaño y el modelo SVM recursivo se contruye con cuatro particiones, evaluándo el resultado sobre la restante. El rendimiento se mide en términos del número de ganadores que se predijo con exactitud.

Los valores de los parámetros que conducen a un mayor número de ganadores correctos identificados durante la validación cruzada, se conservan, y se hace un clasificador SVM final con este ajuste basado en carreras.

El modelo de clasificación SVM resultante es usado para marcar las carreras restantes de entrenamiento, proporcionando un índice de habilidad sobre la fuerza relativa de cada caballo y basándose únicamente en las variables fundamentales.

Posteriormente, se agrupa el índice de habilidad con las track probabilities usando CL en el paso 2 2. Con el fin de evaluar la rentabilidad del modelo de predicción, se implementa la Estrategia de Apuestas de Kelly [61]. La Estrategia de Kelly identifica cuanto hay que apostar a cada caballo.

Comparación empírica de los tres diferentes modelos de dos etapas a través de carreras de exclusión. Comparaciones parecidas se pueden observar cuando se permite la reinversión de las ganancias. Los resultados de usar el metodo Kelly sin reinversión son un indicador más fiable del éxito del modelo relativo, en cuanto a que los beneficios recogidos con reinversión pueden surgir de la suerte del orden en el que se producen los ganadores y perdedores.

Como consecuencia, en los análisis posteriores nos centramos en los resultados sin reinversión. Tambien podría argumentarse que confiar solamente en la rentabilidad de un modelo particular pasa por alto otros indicadores clave de rendimiento de un modelo.

Por lo tanto, la Tabla 2. El factor R² representa el tanto por ciento de la variación de la rentabilidad de un modelo. Esto se confirma cuando examinamos los valores de la t-estadística de B1, el coeficiente CL asociado con la salida de la etapa 1 ecuaciones 2.

El índice de la capacidad obtenida mediante el procesamiento de las variables fundamentales en la primera etapa con una SVM tiene el valor t más alto y puede, por consiguiente, ser considerado como el más informativo.

Comparación empírica de otros modelos con las carreras de exclusión. El poder discriminativo de un modelo en términos de su área bajo una curva de características de recepción de funcionamiento AUC se considera tambien un indicador de rendimiento actuación, desempeño [62].

El AUC es una medida popular para la evaluación de los clasificadores. Para esta aplicación, representa la probabilidad de que un modelo asigne una mayor posibilidad de ganar a un caballo ganador que a uno perdedor. Los valores prácticos de AUC van de 0,5 a 1 donde los valores más altos representan un poder discriminativo más alto.

Las diferencias de rendimiento en términos de AUC entre los tres modelos son menores ver tabla 2. La mayor diferencia entre la aproximación propuesta aquí y el trabajo de Edelman [46] es el uso del rango de datos ordenados en la construcción del modelo.

Los resultados sugieren que la clasificación puede ser más fiable que la regresión para los datos de carreras de caballos.

Este punto de vista se apoya en la realizacion de una prueba formal para examinar si las carreras que excluyen al ganador final sigue la. misma distribución, que las carreras en las que se tiene en cuenta al ganador [63][64].

De esta forma, se requieren simulaciones adicionales para arrojar luz sobre el origen del beneficio con el método de apuestas basadas en el Modelo de Kelly. Además, el hecho de que usemos la clasificación SVM en la primera etapa, vamos a tener tres factores que afectan el rendimiento del modelo; concretamente, ejecutar un modelado en dos etapas que no emplea el uso de las track probabilities, emplear un enfoque de pre- procesamiento de un conjunto de datos especiales para capturar alguna información sobre la competencia dentro de la carrera, y usar un modelo no lineal ejemplo función Kernel RBF , para distinguir entre los ganadores y los perdedores.

Los resultados de estos experimentos se resumen en la Tabla 2. Respecto al enfoque del modelo de dos etapas, Sung and Johnson [48] muestran que es superior a modelos de una etapa cuando usamos CL.

Las probabilidades ganadoras producidas por los modelos de una sola etapa CL o SVM son significativamente inferiores a los modelos respectivos de dos etapas.

indica que la relación entre variables independientes y los resultados de la carrera no es lineal. Similarmente, los otros indicadores de rendimiento demuestran la superioridad del modelo no lineal.

Dado que la función de Kernel es la única diferencia entre estos dos modelos, se puede concluir que las relaciones no lineales que existen entre variables independientes deberían ser tomadas en cuenta cuando modelamos el resultado de la carrera.

Es importante recordar que las únicas variables usadas en este estudio son aquellas incluidas en el artículo de Bolton y Chapman [26]. Se esperaba que como habían sido de dominio público durante muchos años, el publico tuviera la información completa de estas variables.

Este resultado confirma los resultados anteriores de Edelman [46] que incorporan un modelo de dos pasos que permite incluir la información de las variables fundamentales, el cual no ha sido todavía tomado en cuenta por los apostantes. De esta forma se confirma la sospecha de que no podemos realizar de forma fiable un pronóstico basado en la regresión de las posiciones finales.

Sin embargo, usar clasificación tiene algunos inconvenientes teóricos. Una formulación multinominal SVM [65] podría ser considerada como una alternativa. Esto podría implicar definir la posición final de un corredor como una variable de objetivo discreto y construir un modelo SVM que distingue los caballos que.

terminan primero, segundo etc. Sin embargo, tal enfoque tiene grandes inconvenientes. En particular, las carreras pueden incluir un gran número de corredores y se necesita una clase para cada posible posición final.

Un tema clave en predecir el resultado de los eventos de carreras está dentro de la competición de cada carrera. Desde un punto de vista metodológico, el único procedimiento actualmente disponible capaz de complacer las relaciones entre los corredores es el CL.

Por otra parte, los resultados de Benter [41], Edelman [46] y aquellos presentados aquí indican que las técnicas ordinarias de predicción que consideran cada ejemplo como independiente se adaptan bien, si se combinan con CL dentro de una segunda etapa.

De hecho, la combinación con CL es esencial como se demuestra en la sección 4. Consecuentemente, se pueden esperar mejoras adicionales cuando se hace posible también modelar relaciones entre los caballos en una carrera en la etapa uno.

Otros modelos, como los ordinales SVM [66] o el de regresión logística de Kernel [67], podrían ser considerados, ya que siguen las mismas ideas que el modelo SVM, pero encarnan diferentes tipos de funciones de pérdida. Sin embargo, todos estos procedimientos miden la pérdida sobre ejemplos individuales y agregan estos valores para formar una medida general del error empírico.

Este es el paso donde las dependencias entre ejemplos se pierde. You should also look at the current horse odds to determine which ones offer the safest bets and which ones have the best chance of winning. Fuente Me da mucho placer darles o brindarle ayuda en materia de como aprender a analizar, crear y tomar decisiones en materias de apuestas hípicas y espero que estas líneas les comience a aclarar algunas de sus interrogantes, estaré subiendo mas Post de como analizar como es el desarrollo del caballo en Variantes que son decisivas Jinete, Trainer, Efectividad en la Distancia, Tipo de Piustas y Rating promedios para la carrera basados en la escala de tiempo.

Gratamente agradecido con ustedes por dispensarme de su tiempo, nos vemos en el siguiente post. It gives me great pleasure to give you or give you help on how to learn to analyze, create and make decisions in matters of horse racing and I hope that these lines begin to clarify some of your questions, I will be uploading more Post on how to analyze how development is of the horse in Variants that are decisive Rider, Trainer, Distance Effectiveness, Type of Piustas and Average Rating for the race based on the time scale.

Pleasantly grateful to you for sparing me your time, see you in the next post. Discover Communities Decks. Buy perks. Como Aprender y que herramientas Usar para analizar las carreras de Caballos. omenmaba 0. a few seconds ago in Full Deportes.

Las apuestas deportivas online son sin duda un mercado con un crecimiento tremendo en nuestro país y que seguro seguirá creciendo mucho durante los próximos años [4].

Conceptos empleados Para ayudar a la comprensión de este Proyecto, vamos a incluir la definición de una serie de conceptos [5][6] en órden alfabético.

All Weather AW. Aquellos hipódromos que utilizan arena sintética en lugar de hierba, lo que permite las carreras de caballos pese a las inclemencias del tiempo. En el Reino Unido se usan dos tipos de compuesto: Polytrack Lingfield, Wolverhampton y Great Leighs y Fibresand Southwell , produciendo este último ritmos de carreras más lentos.

Equipación que se coloca al caballo para restringirle la visión lateral, ayudándole a mantener la atención y evitando posibles distracciones. Persona que trabaja en una casa de apuestas fijando las cuotas en un evento deportivo.

En las apuestas en directo se encarga de ir modificándolas según va avanzando el mismo. Así como de cerrar apuestas ante un hecho de relevancia para que los apostantes no apuesten conociendo el resultado por ejemplo, que se marque un gol o que un caballo abandone la carrera.

Cuota u odds. Cantidad que fija la casa de apuestas para cada una de las apuestas que se pueden realizar. Basando su valor en la probabilidad de que se de o no. Ejemplo: Real Madrid 1,35 - Empate 3,15 - Numancia 5, Las cuotas serían cada uno de los dígitos numéricos que acompañan en cada apuesta.

Existen diferentes tipos de cuotas:. Estas cuotas tienen forma de número entero o decimal ejemplo: 1,50 o 3. Para calcular la ganancia simplemente hay que multiplicar la cantidad apostada por la cuota.

Por ejemplo: si apostamos 10 euros a 1,50, el beneficio es de 5 euros. Para calcular el beneficio se debe multiplicar la cantidad apostada por la cuota. Sólo para carreras lisas. Se refiere al cajón de salida que ocupa el caballo antes del inicio de la carrera.

El cajón de cada caballo se adjudica tras un sorteo y puede llegar a tener una importancia vital en el devenir de la carrera, dependiendo del hipódromo y la distancia a recorrer.

Término que describe el estado de la hierba del hipódromo. De más lenta a más rápida las superficies se denominan del siguiente modo: heavy HY — soft SFT - good to soft GS - good G - good to firm GF — firm F.

Este dato puede tener mucha importancia a la hora de seleccionar nuestra apuesta, dado que no todos los caballos se encuentran a gusto en todas las superficies.

Carreras en las que el handicapper asigna a cada caballo el peso que debe acarrear durante la carrera, en base a los resultados cosechados por el caballo en competiciones anteriores.

Se pretende que los caballos salgan del punto de salida en igualdad de condiciones. Cuando un caballo gana una carrera o termina al menos en un sexto puesto a partir de la tercera carrera no ganada, se le clasifica asignándole un Official Rating OR. A partir del OR asignado se decide en qué nivel de carreras puede participar y qué peso debe portar en la misma.

Oficial de la British Horseracing Authority BHA , encargado de decidir los Official Ratings OR y por ende los pesos que debe acarrear cada caballo en una carrera handicap. Official Rating OR : Es una forma de medir la valía de un caballo según sus actuaciones. Según el OR de un caballo podrá correr en una clase de carrera u otra.

Programa de las carreras del día. En la actualidad, gracias a Internet, son interactivos y contienen información extensa sobre todas la carreras: carreras anteriores de los caballos, datos del entrenador, del jockey, días desde la última salida.

Track probability. Es la opinión de los apostantes sobre la oportunidad que tiene un caballo de resultar ganador en una carrera.

Es el nivel de confianza que el propio apostante concede a una determinada apuesta. Dicho nivel nos marcará las pautas que deberíamos seguir con nuestro bankroll distribuyendo de la mejor forma el stake en cada una de las apuestas.

Starting Price SP. Precio de las cuotas de cada competidor justo en el momento en el que se inicia la carrera. Se considera este hecho cuando la casa fija una cuota desproporcionada o exagerada respecto a las probabilidades de un equipo o jugador de ganar un encuentro.

Weight allowances. Se refiere a determinados descuentos en el peso del caballo. Dependiendo del número de victorias del jinete, pueden pedirse rebajas. Categorías de carreras En cada hipódromo nos encontramos que en el mismo día se pueden correr varios tipos de carreras en las que participan distintos caballos, cada una de ellas tiene sus particularidades y hay que tenerlas en cuenta a la hora de apostar.

En cada carrera sólo pueden participar determinados caballos que cumplan ciertas condiciones, es decir, cualquier caballo no puede realizar cualquier carrera. En esta clase compiten los caballos o jinetes que todavía no han ganado ninguna carrera de las que han corrido hasta el momento.

Usualmente la corren caballos de menos de 2 años, además es muy común encontrarse a algunos que aún no han realizado ninguna competición. Agrupa a los caballos o jinetes que se encuentran en una etapa muy temprana de su carrera y que, por lo tanto, no han alcanzado todavía un determinado número de logros normalmente no han ganado más de un par de veces.

En este caso se produce una reducción del peso asignado a un caballo para compensarlo por la inexperiencia de su jinete. En estas carreras el peso que debe portar el caballo depende de la edad o el sexo del ejemplar. Los en teoría mejores arrastran más peso mientras que los peores pueden correr más descargados.

Cuando un caballo gana una carrera o cosecha al menos un sexto puesto a partir de la tercera carrera no ganada, se le clasifica asignándole un OR. En estas carreras el dueño tiene que pagar una entrada para que el caballo pueda correr.

Ese dinero se deja como bote para los que quedan en las primeras posiciones. Hasta aquí tenemos las carreras que forman parte de nuestra base de datos, sin embargo existen otros tipos:. Cuanto más bajo es el número de la clase, de mejor calidad es.

Así pues, los mejores caballos corren en Class 1, mientras que los caballos con resultados más pobres corren en clases inferiores. La Class 1, se divide a su vez en tres grupos y un cuarto tipo de carreras llamado Listed. Asi pues Class 1, engloba carreras de Grupo 1 las más importantes , Grupo 2, Grupo 3 y Listed, enumeradas en orden de importancia.

En el caso de los saltos, la división de Class 1, en lugar de grupo, se llama Grade, asi pues tratando de saltos de obstáculos la división de Class 1 es Grade 1 la más importantes , Grade 2, Grade 3 y Listed. Estos datos son importantes de tener en cuenta especialmente cuando vamos a hacer la apuesta, pues por lo general, en las carreras de Class 1, no existen hándicaps, eso viene a significar que todos los caballos corren prácticamente con el mismo peso con alguna excepción si compiten yeguas contra caballos y por la edad, ya que a los más jóvenes se les suele bonificar un poco.

Esto nos hace ver que en las carreras más importantes los caballos corren con igual de condiciones, cosa que a priori debería hacer más fácil el pronosticar el potencial de un caballo y plasmarlo en una apuesta.

En cambio, en carreras de clase más baja, se suelen correr hándicaps. En este tipo de carreras, además de evaluar correctamente la destreza de un caballo, hemos de ser conscientes del peso que cargarán y que todo ello se vea reflejado en la apuesta.

En la siguiente tabla podemos ver el OR requerido para entrar a estas carreras:. Clase OR Class 1 - Grupo 1 - Class 1 - Grupo 2 - Class 1 - Grupo 3 - Class 1 - Listed Class 2 Class 3 Class 4 Class 5 Class 6 Tabla 1. Clase de carrera en función del OR. Este precio ha de situarse dentro de un intervalo de precios que está determinado en las condiciones de la carrera y ligado a su vez a la calidad y al nivel de la misma.

El peso que portan los caballos viene determinado también por el precio que se ha determinado para el caballo en cuestión siendo los caballos más caros los que portan más peso. Son de menor nivel que las Claimers. Suelen ser. carreras poco frecuentes, y hay que prestar bastante atención a los weight allowances de los jinetes, dado que dependiendo del número de victorias que hayan cosechado en su carrera pueden pedir un descuento de peso del caballo.

Este descuento se suele anotar con un número entre paréntesis al lado del nombre del jockey, en las racecards. Éstas se desarrollan en hierba flat convencional o en tierra standard. Las carreras standard no son todas iguales, ya que el material puede ser diferente y algunas pueden ser más rápidas que otras.

Estas carreras también se llaman AW ya que se desarrollan todo el año. La distancia va desde 5 furlongs hasta 2 millas aproximadamente. Dependiendo del hipódromo puede ser más o menos fácil de sortear.

A veces tienen agua o una altura y anchura considerable. Figuran en los hipódromos de vallas pero se corre sin obstáculos.

Suelen ser una preparación para los caballos de cara a debutar en las vallas y su distancia es de 2 millas por regla general. Lo normal es encontrarse un favorito claro con cuota baja y muchos caballos sin datos previos. Tipos de apuestas Como ya hemos visto, los deportes favoritos para apostar son el fútbol, el baloncesto o el tenis.

Esto es así porque son los deportes más conocidos en nuestro país, de los que más información tenemos o los que nos resultan más fáciles ver día tras día. De ahí, que, por ejemplo casi todo el mundo sepa que en un partido de fútbol entre el F.

Barcelona y el Sporting C. tiene muchas más posibilidades de ganar el primero. Sin embargo, las apuestas de carreras de caballos son mucho más complejas y desconocidas, es por ello que los apostantes tienen que ser más especializados en la materia para conseguir ganar dinero. Como normal general el orden a seguir para apostar a carreras de caballos es: decidir el dinero que se desea apostar, el tipo de apuesta y el número del o de los caballos elegidos.

Si no se indica el dinero se entiende como que realizas la apuesta sobre el mínimo prefijado. Apuesta Hípica Combinada; que puede ser apostar a exacta, imperfecta, trifecta y cuatrifecta. Apuesta Hípica Múltiple; donde nos encontramos con doble, triplo, cuaterna, quíntuplo, triple con canje enganche y place y cadena.

Significa que se apuesta por un caballo que debe llegar primero en la carrera. Solo cobrarán si el caballo elegido gana. En este caso se apuesta por un caballo, el cual puede quedar en la carrera primero o segundo. En este caso se tienen dos oportunidades de ganar. Ahora las oportunidades de ganar son aún mayores, ya que el apostante cobra tanto si el caballo elegido queda primero, como segundo o tercero.

En los tres casos anteriores el dividendo se da por cada euro apostado, siendo este valor su base. Hay que elegir los dos caballos que se crean que van a llegar primero y segundo en la carrera, en el orden exacto. En este caso se escogen dos caballos que deben llegar en la carrera primero y segundo en cualquier orden.

En los dos casos anteriores el dividendo se da por cada dos euros apostados, siendo este su valor base. Se debe elegir el primer, segundo y tercer caballo en orden de llegada en el hipódromo.

Se gana si los tres caballos quedan en el orden exacto que se había apostado. El dividendo se da por cada euro apostado, siendo este valor su base. Consiste en elegir los caballos que finalicen primero, segundo, tercero y cuarto, en orden exacto en la carrera.

Se seleccionan dos caballos que deben llegar primeros en dos carreras consecutivas. El dividendo se da por cada dos euros apostados en el hipódromo, siendo este valor su base. En este caso son tres los caballos que se escogen.

Como en el caso anterior, para que el apostante consiga el dinero, los tres caballos deben llegar primeros en tres carreras consecutivas. El dividendo se da por cada dos euros apostados en el hipódromo. Se eligen cuatro caballos para que lleguen primeros en cuatro carreras.

Consiste en acertar el vencedor de cuatro carreras consecutivas. El dividendo se da cada diez euros apostados. Se trata de acertar los ganadores de tres carreras. Si gana el primero puede canjearse durante la venta del segundo pase, e igual con el tercero. El dividendo se da por cada dos euros apostados.

Se deben señalar seis caballos que deben llegar primeros en seis carreras del hipódromo. Además disponemos de una serie de estrategias de apuestas que nos pueden aportar grandes beneficios [11]:.

Apostar a colocado por un caballo supone que el mismo va a quedar entre los puestos de cabeza. El número de puestos a tener en cuenta depende del número de participantes que tenga la carrera. Usualmente en carreras de 4 corredores o menos esta opción no está disponible.

En carreras de 5 a 7 corredores, el colocado son el primer y segundo caballos en llegar a meta, mientras que en carreras de 9 a 15 son los tres primeros y en carreras de 16 o más corredores suelen ser los 4 primeros.

Esto no es siempre cierto y es algo que hemos de leer en las reglas de cada carrera, puesto que en carreras tipo Maiden independientemente del número de caballos, solo se tiene como colocado si queda entre las tres primeras posiciones.

Este tipo de apuestas se refiere a apostar a favor back o en contra lay de un caballo. Apostar a backs suele ser más complicado puesto que hay que acertar el ganador o colocado.

Si se opta por los lays, con que nuestro caballo no gane ya tendremos la apuesta acertada. Sin embargo, apostar a favor reporta mayores beneficios, ya que a mayor riesgo mayores ganancias.

Estrategia de apostar en contra de que el caballo favorito termina en los puestos de colocado. En las carreras de caballos es muy frecuente encontrar sorpresas, ya que hay muchos factores que pueden influir en el desarrollo de la carrera como el estado del suelo, la posibilidad de que sufra un tropezón o caída e incluso el estado en el que se encuentre el caballo en ese momento.

De ahí que sea muy rentable el apostar en contra de esos caballos que la mayoría tiene como favoritos, ya que podemos aspirar a un gran premio apostando una cantidad pequeña. Tener en cuenta que en carreras de vallas, que suelen ser más accidentadas, o en carreras largas, esta estrategia puede llevar a mayores beneficios.

Últimamente se está haciendo común pensar que tiene más ventaja apostar por el jinete corredor que hacerlo por el caballo. Además es mucho más sencillo hacerse con los datos de los jinetes que interpretar el pedigree, la crianza o el terreno para un solo caballo. De ahí que para los apostantes que no tienen mucho conocimiento sea una buena estrategia de apuestas.

Es un bote donde las cuotas no se conocen nunca hasta el momento en el que se cierran las apuestas. Así pues, nuestra cuota vendrá determinada por el volumen de dinero que ha entrado a cada uno de los participantes de la carrera.

Cuanto más dinero entre por nuestro caballo, menor cuota nos pagarán, pues es inversamente proporcional. Además del bote total, cabe descontar la comisión que se queda el tote, como organismo para sufragar gastos y generar su beneficio, pues a fin de cuentas es otra forma de negocio.

Apostar al tote, suele ser interesante cuando tenemos la sospecha de que nuestro caballo no va a ser muy popular, ya que su cuota será alta, y es probable que en el tote se acabe pagando una cuota mayor.

Esto es válido tanto para las apuestas de ganador como para las de colocado. Sin embargo, con la aparición de las casas de intercambio de apuestas, estas ventajas han ido reduciéndose mucho, llegado el punto que no compensa demasiado apostar en el tote, al menos a lo que se refiere a cuotas de ganador y colocado.

La apuesta mínima en este tipo de. combinación es de dos euros o dos libras, dependiendo del país en el que estemos realizando la apuesta.

Obviamente, como está previsto que haya muchos acertantes, el pago que recibiremos como compensación es bastante reducido. Para comprenderla mejor vamos a poner el ejemplo de la compra-venta inmobiliaria.

La operación perfecta para obtener beneficios es comprar una casa con el propósito de venderla posteriormente a un precio bastante más elevado. En las apuestas de caballos se denomina trading a la obtención de un beneficio derivado de apostar a favor de que un caballo ganara una determinada carrera back , para luego, a lo largo de la carrera apostar en contra de ese mismo caballo lay.

De esta forma nos aseguramos que obtendremos beneficios pase lo que pase en la carrera. Estas estrategias pueden ser llevadas a cabo antes del inicio de la carrera o durante la misma in-play. Otra cosa a tener en cuenta es que en las carreras de caballos suelen ser muy frecuentes los retiros [13].

El motivo principal suele ser que no entre en el cajón de salida en el caso de antes de la carrera o que ocurra algo durante el transcurso de la misma que lo haga abandonar. Las retiradas minimizan las cuotas. De esta forma, si el caballo retirado es por el que habíamos apostado se nos devuelve el dinero jugado, si es otro caballo se produce una reducción de nuestra cuota.

En algunas casas de intercambio cuentan con un factor de reducción para los caballos en tanto por ciento , al cual tiene acceso el apostante. Sin embargo, en las casas tradicionales la reducción se hace en función de la cuota que tenga el caballo en el momento del abandono.

Perfil del apostante Según una encuesta realizada en el País Vasco [14] por las tres casas de apuestas que operan en la CAV Kiroljokoa, Reta y Garaipen-Victoria , el perfil del apostante, a grandes rasgos, es el de un varón de entre 25 y 45 años, con gran afición por el deporte, lector habitual de prensa especializada y, por lo tanto, conocedor de la actualidad deportiva.

Además, suelen ser usuarios cotidianos de Internet, y muchas veces realizan las apuestas en compañía de amigos. En la siguiente gráfica de Paysafecard [16] compañía líder en Europa en la comercialización de cupones prepago para compras online y miembro de la AEDAPI podemos ver el reparto por edades:.

Menos de 20 20 a 29 30 a 39 40 a 49 Mas de 79 Edad. En España, el deporte estrella es el fútbol en todas sus variantes, donde se apuesta desde quién marcará el primer gol hasta cuántos minutos descontará el arbitro, seguido por el tenis, por el cual se tiene preferencia a realizar las apuestas siguiendo la retransmisión en directo.

En este punto nos encontramos con los apostantes que no realizan apuestas superiores a una cuota de 1,5, de ahí que las ganancias sean más regulares, pero que los beneficios sean bastante pequeños.

Además sus apuestas siempre estarán acordes con toda la información de que disponen. En este caso el apostante huye de las cuotas inferiores a 2, Perderá en más ocasiones que el anterior, pero cuando gane lo hará con una cantidad mucho mayor.

Este tipo de apostante se deja llevar más por impulsos o por el corazón. Casas de apuestas El concepto de casas de apuestas puede abarcar dos grandes grupos, los bookies tradicionales y las denominadas casas de intercambio de apuestas [18] [19].

Dentro del grupo de bookies tradicionales se encuadran la mayoría de las casas de apuestas que actualmente existen en el mercado. En ellos, la forma de negocio es interactuar directamente con el apostante, haciéndose cargo del pago de la apuesta si esta es ganadora o quedándose con el importe del apostante si esta resulta perdedora.

Son grandes grupos inversores los que se encuentran detrás de estas, creando de ellas importantes multinacionales. El modo de encontrar beneficios para este tipo de casas resulta de la aplicación de lo que llamamos cuotas.

Esto es, se trata de jugar con las cuotas, de manera que los ingresos por apuestas perdedoras de los apostantes de un resultado nunca sean inferiores a los pagos de apuestas ganadoras de los apostantes del resultado correcto.

Así, pase lo que pase en un juego, la empresa dispondrá de beneficios. En este. grupo se integran muchas de las grandes casas de apuestas conocidas: Bwin, bet, Miapuesta, Interapuestas, William Hill, etc.

En el caso de intercambio de apuestas, el bookie actúa de intermediario entre 2 apostantes. Ellos serán los que se pondrán de acuerdo tanto en la cantidad a apostar como en las cuotas del evento en cuestión. Aquí, la casa de apuestas, obtendrá el beneficio a través de una comisión de un porcentaje que le será cobrada al usuario que termine siendo el ganador de dicha apuesta.

En este grupo podemos encontrar como principal exponente Betfair y otras menos potentes como RedBet o Betsson esta última también ofrece servicios como una casa tradicional. Normalmente suele ser más rentable para el apostante el tipo de intercambio, aunque también suele ser un poco más complejo de utilizar y requiere algo más de experiencia.

En el mundo de las apuestas, la reputación e integridad de un corredor de apuestas es su principal valor y esto hará que los apostantes sigan confiando en esa casa de apuestas o no, para futuros juegos [20]. Con la llegada de Internet muchos corredores de apuestas tienen una página en línea donde se pueden ver eventos deportivos y apostar en vivo.

De estas páginas vamos a destacar las siguientes:. Fundada en Francia en junio de [21]. Fue la primera casa de apuestas hípicas on line. Es considerada como la primera oferta completa que abarca todo el mercado europeo de carreras hípicas internacionales consiguiendo un promedio de más de trescientas mil visitas diarias.

Zeturf sólo es un mediador entre el apostante y la apuesta garantizando el pago y transparencia en la misma. Para dotar de un mayor grado de seguridad, tiene unas reglas estrictas de inscripción, inflexibilidad en las políticas de depósitos y retiradas, todo supervisado por.

Barclays Bank que se ocupa de las transacciones financieras. Además entre sus socios cuenta con Gamcare, que es un organismo internacional que se encarga de supervisar lo relacionado con los abusos en juego de dinero, asegurando de esta forma su transparencia.

Además en la página web [22] contamos con toda la información de los caballos, acceso a los pronósticos, vídeos de las carreras y resultados.

Por lo tanto, podemos decir que esta casa de apuestas nos da mucha seguridad y tiene el respaldo financiero adecuado a la par que ofrece multitud de datos para ayudarnos a realizar las apuestas.

En el ZE5, debes encontrar los 5 primeros caballos de la carrera. La carrera se desarrolla cada día a las 13h50 hora francesa de lunes a viernes y a las 15h08 los sábados y domingos. Esta apuesta cubre el Gagnant y el Placé.

Si apuestas sobre un caballo Gagnant, este caballo tiene que ganar la carrera. Si apuestas Placé, tiene que acabar la carrera entre los tres primeros puestos o primero o segundo si hay menos de ocho caballos.

Esta también puede ser Gagnant o Placé. Aquí eliges dos caballos. Si apuestas Gagnant, tus dos caballos deben de acabar primero y segundo. Si apuestas Placé, tus dos caballos deben de acabar la carrera en los tres primeros lugares.

Aquí eliges dos caballos, y deben de acabar la carrera en los dos primeros lugares, en el orden elegido. Eliges tres caballos, y estos deben de ser los tres primeros de la carrera. Aqui debes de encontrar el caballo que va a acabar cuarto de la carrera.

Se eligen tres caballos, y deben de acabar la carrera en los tres primeros lugares, en el orden que dijiste.

Eliges dos caballos, y tus dos caballos deben de acabar la carrera en los cuatro primeros lugares. Debes de encontrar los cuatro primeros caballos de la carrera.

Fue fundada en , siendo hoy en día una de las casas de apuestas más importante en el mundo [24]. Es un gran ejemplo de intermediario entre jugadores, ya que en Betfair las cuotas son fijadas por los usuarios, al apostar unos contra otros, y no por la casa misma.

Para las carreras de caballos, uno de los métodos más comunmente utilizados, es realizar el trading, que, como hemos explicado los tipos de apuestas, consiste en apostar a favor de la victoria de un caballo para posteriormente apostar en su contra.

Además en su página web [25] podemos encontrar información relativa a casi todos los deportes existentes, así como la posibilidad de realizar apuestas en los mismos.

Artículos relacionados En este apartado vamos a describir una serie de artículos que nos ayudarán a entender mejor el modelo en el que nos vamos a basar. Existe un artículo [26] que investiga las estrategias fundamentales para detectar y explotar los errores de los sistemas públicos en los mercados de apuestas de carreras de caballos.

La realización del modelo de Multinomial Logit para los procesos de carreras de caballos se estima a partir de una base de datos de carreras. Para obtener una estimación más eficiente de los parámetos se emplea un procedimiento recientemente desarrollado que explota el contenido de la información en el conjunto de órdenes de finalización.

Entre las variables de este modelo de probabilidad se incluyen las características del caballo y del jinete, además de varias características específicas de la carrera. Además se emplean procedimientos de muestreo y retención para evaluar las estrategias de apuestas.

Los estudios para evaluar la eficiencia de los mercados de apuestas de carreras de caballos están motivados por las similitudes entre estas y los mercados de valores, tales como incertidumbre en los beneficios futuros de las inversiones, presencia de muchos participantes, o la disponibilidad de la variedad de información relativa a las investigaciones y a los participantes [27][28][29].

Este artículo busca un sistema de apuestas rentable aplicando la configuración de apuestas mutuas. Los sistemas de apuestas tienen dos componentes: un modelo del proceso de carreras de caballos, y una estrategia de apuestas. El modelo de procesos de carreras se basa en predecir el resultado de la carrera.

Su base es predecir la probabilidad de cada caballo de ganar la carrera. La estrategia de apuestas utiliza esas probabilidades como entrada a un algoritmo de apuestas el cual determina las cantidades a apostar por cada caballo. En otro artículo [30] se presenta el resultado de dos años de aplicación del método de validación cruzada de un sistema de hándicap.

Se basa en el rendimiento de los datos de las carreras de toda una temporada siendo sometidos a un análisis discriminante y un criterio de clasificación.

discriminante y el criterio de clasificación del primer año Año 1 se aplica a los datos del segundo año Año 2. Las técnicas de clasificación son evaluadas en términos de porcentaje de clasificación correcto y de retornos de la inversión.

Este estudio está diseñado para medir la eficacia relativa del método de validación cruzada en seis distintas técnicas de clasificación. El término de discriminación se refiere al proceso estadístico que aprovecha los sistemas de carreras hándicap que es capaz de diferenciar entre ganadores y no ganadores.

El termino de clasificación se refiere a la aplicación de las reglas iniciales a un segundo ejemplo de carreras. Los datos se obtienen a través de la observación del rendimiento de caballos ganadores y perdedores en dos temporadas referidas como Año 1 y Año 2.

No está asumiendo que los dos encuentros dan unos resultados únicos que no podrían haber ocurrido durante otra temporada. El problema de discriminación se basa en la existencia de una función lineal que produce una separación significativa entre ganadores y no ganadores basados en los datos del Año 1.

El problema de clasificación toma la función discriminante y el criterio de clasificación el Año 1 y realiza la validación cruzada con los datos del Año 2. Los datos se obtienen de dos temporadas del Golden Bear Raceway en Sacramento.

Carreras realizadas entre Mayo y Julio. Todas son de una milla de distancia y con ocho o nueve caballos por carrera. Los estudios de la eficiencia de los mercados de apuestas de carreras normalmente examinan los retornos de las apuestas ganadoras [31].

La conclusión de esta tarea es que existen tendencias en las probabilidades de ganar, además, esas tendencias son insuficientes para crear una estrategia rentable, excepto en raras ocasiones donde hay un claro favorito. Para examinar los retornos de las apuestas, se requiere estimar la probabilidad de cada resultado en las carreras.

Hausch, Ziemba, y Rubinstein aplicaron el modelo descrito por Harville para obtener tales estimaciones. Las fórmulas de Harville tienen limitaciones descritas por Hausch et al.

En este artículo se describen una serie de alternativas al modelo de Harville. Las fórmulas resultantes derivadas de los. modelos alternativos renuncian a la simplicidad, del modelo de Harville, a cambio de estimaciones más precisas. En este artículo también se describen los mercados de apuestas y los estudios realizados sobre la eficiencia de los mercados.

En otras secciones describen las fórmulas de Harville, las fórmulas alternativas y la comparación con los dos modelos. Las carreras de caballos tienen grandes similitudes con la inversión en el mercado de valores [32].

En ambas situaciones las ganancias futuras no son conocidas con certeza, hay un gran número de participantes, mucha información disponible, abunda el asesoramiento profesional, y cada participante tiene información sobre las actividades de los otros apostantes o inversores.

Los datos de las carreras de caballos nos permiten tomar ciertas actitudes con respecto al riesgo y el comportamiento de inversión. Este artículo estudia un nuevo ejemplo de resultados de carreras de caballos de Atlantic City, New Jersey. Las cuestiones que estudian son:. Ya que cada apuesta se registra casi inmediatamente después de ser realizada, puede haber ventajas para las personas que realizan las apuestas minutos antes de que comience la carrera.

Esta estrategia minimiza el tiempo en que la señal producida por la apuesta estará disponible para otros apostantes. A pesar de que las carreras de caballos no son uno de los deportes preferidos para realizar apuestas, existen numerosos modelos que nos pueden ayudar a realizar una mejor estimación de la probabilidad que tiene un caballo de ganar.

A continuación, vamos a describir el modelo que nos ha ayudado a llevar a cabo nuestro Proyecto. Una vez descrito el modelo elegido, pasaremos a implementarlo en nuestro ejemplo. De forma que seguiremos las pautas marcadas por el mismo, pero con el ejemplo que nos atañe.

Modelo elegido Identificando a los ganadores de eventos competitivos: un modelo de clasificación basado en SVM para la predicción de carreras de caballos [33] El objetivo del modelado de las carreras de caballos es evaluar la eficiencia de la información que hay disponible en los mercados de apuestas.

Lo habitual es hacer un pronóstico de las posiciones finales de los corredores a través de modelos de regresión discretos o continuos.

Sin embargo, hay evidencias empíricas que indican que la información contenida en las posiciones finales suele ser poco fiable. Para resolver este problema, se propone una clasificación basada en el modelado de paradigma que se fundamenta solo en datos que distinguen a los ganadores de los perdedores.

Para evaluar la eficacia de estos modelos se realizó un experimento usando datos de carreras de Inglaterra. Muchos estudios exploran los mercados de apuestas de carreras de caballos porque comparten muchas características en común con mercados financieros más amplios, incluyendo un gran número de participantes y una amplia gama de factores que pueden influir en los caballos [34][35][36][37][38][39][40].

Además, los mercados de apuestas ofrecen una importante ventaja sobre los mercados financieros más amplios, esto es, generan un resultado inequívoco un ganador y una tasa de retorno asociada dentro de un marco de tiempo finito [36], y por lo tanto proporcionan un punto de referencia objetivo para medir la calidad de decisión de inversión ejemplo una apuesta.

Como resultado, los mercados de apuestas pueden proporcionar una visión clara de las cuestiones de fijación de los precios que son más complicados en otros lugares [38] y el valor de estudiar las decisiones del apostante es reforzado por el hecho de que estos mercados son en sí mismos importantes.

Por ejemplo, el volumen de negocio del. mercado de apuestas de caballos en Reino Unido en fue de El modelo de predicción es empleado cuando hay que calcular el grado con el que los apostantes hacen un uso eficiente de la información al hacer sus decisiones de inversión. Particularmente, los modelos incorporan variables basadas en la información pública disponible, empleada para estimar las posibilidades de los caballos de ganar.

Si estas estimaciones permiten hacer apuestas rentables sobre un gran número de carreras futuras, podemos concluir que los apostantes no descartan totalmente la información relativa a los atributos contenidos en el modelo [26][35][41][42].

Se ha demostrado que pronosticar el ganador de una carrera es importante para explicar la fuerza relativa de los competidores dentro de la carrera [26]. El modelo Conditional Logit CL [43] se ha propuesto para esta tarea, ya que, a diferencia de la regresión logística común que considera a cada caballo por separado en cada carrera, CL modela una carrera como una entidad y, por consiguiente, mantiene una relación entre los corredores que compiten [26][44][45].

Recientemente, Edelman [46] demostró que la exactitud de predicción de estos modelos se puede mejorar si se usan junto con métodos más modernos. Este enfoque está basado en la filosofía de dos etapas de Benter [41] y utiliza la Regresión de Vectores Soporte SVR para modelar la relación entre:.

Las previsiones resultantes se combinan con los precios finales de los caballos del mercado odds mediante CL en un segundo paso. CL y SVR se complementan entre sí en el sentido de que CL representa la competencia dentro de la carrera, mientras que la SVR se adapta a una gran cantidad de variables potencialmente correlacionadas, con bajo riesgo de sobreajuste y modelos complejos con relaciones no lineales entre atributos, de manera controlada por datos.

Este artículo desarrolla un modelo de pronósticos que adopta las dos etapas del modelo de aproximación. Sin embargo, mientras trabajos previos en pronósticos de carreras de caballos se basan sobre todo en métodos regresivos [46][47], el modelo aquí propuesto expresa Máquinas de Vectores Soporte SVM para clasificar los resultados de las carreras.

Como se explicará más adelante, consideraciones teóricas, así como los resultados empíricos [48] arrojan dudas sobre la fiabilidad de un componente clave del modelo de regresión, el orden de importancia de los datos del final.

Tomando una aproximación de clasificación, el modelo se centra en distinguir caballos ganadores y no ganadores y evitar el uso excesivo de rankings incorrectos, especialmente en las posiciones más bajas de la clasificación.

Además, un nuevo modelo de pre- procesamiento de datos es aconsejado para introducir algunas ideas de la competencia dentro de la carrera, en la fase del modelado de la primera etapa. El objetivo principal de este artículo es examinar la eficacia del método de clasificación propuesto para la predicción de carreras de caballos, y arrojar luz a la contribución marginal de los elementos de este modelo de dos etapas.

Para terminar, una evaluación empírica es necesaria para contrastar el rendimiento predictivo propuesto por el modelo basado en SVM con puntos de referencia muy competitivos [42][46]. Los componentes del modelo predictivo la aproximación jerárquica de dos etapas, los nuevos datos de la técnica de pre-procesado y el modelo no lineal son evaluados de forma individual para confirmar su adecuación.

El resto del artículo se organiza así: la teoría del SVM revisada antes, describiendo el modelo de las carreras de caballos y los detalles de las dos etapas del modelo.