Адам Кучарски - Идеальная ставка

• Название: Идеальная ставка
• Автор: Адам Кучарски
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-00131-056-3

Кто хоть раз в жизни не слышал об «идеальной ставке»? Любители азартных игр веками ищут волшебную формулу, с помощью которой смогут обыграть казино или букмекера, бросив вызов самой Фортуне. С недавних пор к этим поискам присоединились ученые. Исследование принципов и механизмов азартных игр – не всегда бескорыстное – позволило некоторым из них совершить открытия в самых разных областях науки, от статистики до теории хаоса и конструирования искусственного интеллекта. Кое-кто из них еще и выиграл кругленькую сумму. «Азартные игры – настоящая фабрика невероятных идей, поражающих своей оригинальностью и дерзостью» – убежден математик и журналист Адам Кучарски, рассказывающий в «Идеальной ставке» увлекательную историю обмена идеями между наукой и индустрией азартных игр.

---

Если вы ищете экспериментальную площадку для изучения лошадиных скачек, Гонконг – это то, что вам нужно. Забеги здесь проводятся на одной-двух дорожках, так что комфортные лабораторные условия вам обеспечены. Объект вашего исследования также будет относительно стабилен: в США по всей стране соревнуются десятки тысяч лошадей, тогда как в Гонконге существует закрытый пул примерно из тысячи животных. В год проводится не более 600 соревнований, и одни и те же лошади соревнуются друг с другом снова и снова, а значит, вы сможете наблюдать похожие события по нескольку раз, к чему всегда стремился Пирсон. В Гонконге, в отличие от Монте-Карло с его лентяями-журналистами, достаточно доступной информации о лошадях и результатах их выступлений.

Начав анализировать гонконгские данные, Бентер понял, что для прогноза надо проанализировать от 500 до 1000 забегов. Если взять меньше, не удастся учесть влияние на итог разных факторов, и модель будет нерелевантной. С другой стороны, дальнейшее расширение выборки не скажется на улучшении прогноза.

В 1994 году Бентер опубликовал статью с изложением своей базовой модели ставок. Он включил в статью таблицу, в которой сопоставил свои прогнозы с исходом реальных скачек. Его результаты выглядели впечатляюще. Модель, за исключением нескольких мелких недочетов, казалась на редкость реалистичной. Тем не менее Бентер предупредил, что у нее есть один существенный недостаток: если кто-то попытается сделать ставку на основании его прогноза, результаты могут оказаться катастрофическими.

Предположим, на вас нежданно-негаданно свалилось богатое наследство, и вы решили потратить деньги на приобретение книжного магазина. С чего вам начать? Можно составить список магазинов, которые вы хотели бы купить, посетить каждый из них – посмотреть ассортимент, пообщаться с сотрудниками, провести аудит. А можно обойтись без всех этих сложностей и просто сесть у дверей магазина и подсчитать, сколько посетителей в него входит и сколько из них выходит с покупкой. Эти две противоположные стратегии отражают два основных способа инвестирования. Если вы досконально изучаете состояние компании, это значит, что вы проводите фундаментальный анализ; если вы наблюдаете, как компанию оценивают другие, значит, вы проводите технический анализ.

В прогнозах Болтон и Чэпмена был использован фундаментальный анализ. Этот метод основан на владении качественной информацией и максимально тщательной ее обработке. Мнения и взгляды знатоков скачек в анализе не учитываются. Здесь не имеет значения, как поступают другие игроки и на каких лошадей они ставят. Фундаментальный анализ игнорирует рынок азартных игр. С тем же успехом можно делать прогнозы в вакууме.

Предсказывать результат скачек из вакуума можно, но делать ставки – нет. Если синдикаты хотят заработать на ипподроме, они должны перехитрить других игроков. И тут фундаментального анализа мало. Бентер сравнил прогнозы, полученные при помощи фундаментального анализа, со ставками обычных игроков, и заметил кое-что, что его встревожило. Бентер искал оверлеи – лошадей, имевших, согласно его расчетам, больший шанс на выигрыш, чем тот, что подразумевают сделанные на них ставки. Именно на таких лошадей он ставил бы, если бы надеялся переиграть других бетторов. Но, ознакомившись с результатами забегов, Бентер обнаружил, что лошади в ситуации оверлея приходили к финишу первыми не так часто, как согласно его выкладкам должны были. Иначе говоря, их истинные шансы на выигрыш лежали где-то в промежутке между вероятностью, которую давала модель Бентера, и вероятностью, которая вытекала из сделанных ставок. В фундаментальном подходе определенно зиял пробел.

Даже если у группы бетторов есть своя система, не стоит игнорировать и мнение публики о шансах лошадей на выигрыш (его нетрудно увидеть на табло тотализатора), так как не все игроки делают ставки, основываясь лишь на информации из открытых источников. Кто-то может знать подробности стратегии, выбранной жокеем для забега, или обладать сведениями о режиме питания и тренировок лошади. Когда игрок пытается капитализировать эксклюзивную информацию, его действия влияют на ситуацию на табло.

Разумным решением было бы комбинировать два доступных источника экспертной информации – собственные расчеты и мнения других игроков, то есть коэффициенты ставок на тотализаторе. Именно такой подход выбрал Бентер. Изначально его система игнорирует ставки, сделанные другими игроками, – на первой стадии прогноз строится так, будто тотализатора вообще не существует. Но затем этот прогноз объединяется с мнениями других игроков. Шансы лошади на победу находятся между вероятностью, диктуемой моделью, и вероятностью, вытекающей из сделанных ставок. Весы могут крениться в ту или в другую сторону, в зависимости от того, какой прогноз окажется ближе к реальному результату. Стоит найти золотую середину – и удачный прогноз обернется денежным выигрышем.

Успех к Вудсу и Бентеру в Гонконге пришел не сразу. Первый год Бентер потратил на разработку статистической модели; Вудс в это время пытался заработать на эффекте предвзятости при оценке фаворитов и аутсайдеров. Игроки прибыли в Азию с капиталом в 150 тысяч долларов и за два года потеряли все. Потенциальных инвесторов их стратегия не заинтересовала. «Люди настолько не верили в систему, что не вложились бы в нее, даже пообещай мы им сто процентов дохода», – рассказывал Вудс.

В 1986 году дела пошли на поправку: модель Бентера, состоявшая из сотен тысяч строк программного кода, была готова к запуску. Вудс и Бентер собрали достаточно информации о результатах скачек, чтобы генерировать качественные прогнозы. За год, делая ставки согласно системе, они заработали 100 тысяч долларов.

Однако после первого успешного сезона у партнеров появились разногласия, и их сотрудничество прекратилось. В скором времени Вудс и Бентер сформировали конкурирующие синдикаты и принялись играть в Гонконге друг против друга. Позже Вудс признал, что у команды Бентера модель была лучше, но в последующие несколько лет обе группы сумели существенно увеличить прибыль.

В настоящее время в Гонконге действует несколько синдикатов, применяющих для вычисления результатов забега математические модели. Но просто угадать победителя сегодня недостаточно, так как это не приносит большой прибыли, и синдикаты предлагают более сложные ставки – например, на трех первых лошадей, которые придут к финишу в определенном порядке (так называемый «тройной экспресс» или трифекта). Кроме того, есть «три тройки» – ставка, предполагающая угадывание трех трифект подряд. Эти экзотические ставки могут принести огромный выигрыш, но и поле допустимой ошибки у игрока существенно снижается.

Один из недостатков оригинальной модели Болтон и Чэпмена заключается в том, что она рассматривает всех лошадей как в равной степени предсказуемых. Это предположение облегчает расчеты, но грешит против реальности. Для примера представим себе двух лошадей. Первая – образец надежности, она всегда приходит к финишу, показывая одно и то же время. Вторая лошадь непредсказуема, иногда она приходит гораздо раньше первой, иногда – сильно от нее отстает. В среднем обе лошади прибывают к финишу за одинаковое время. Если соревнуются только эти две лошади, шансы у них равны, и угадывать победителя – все равно что подбрасывать монету. Но что делать, если в соревнованиях принимает участие несколько лошадей с разным «уровнем надежности»? Если команда игроков хочет определить трех фаворитов, которые последовательно придут первыми к финишу, им необходимо учитывать все различия в предсказуемости между участниками забега. Долгие годы определить это не удавалось даже в лучших моделях прогнозирования лошадиных скачек. В последнее десятилетие, однако, синдикаты нашли способ справиться с проблемой. И произошло это не только благодаря развитию компьютерных технологий. Игрокам помогла одна старая теория, первоначально выдвинутая группой математиков, работавших над созданием водородной бомбы.

Январским вечером 1946 года Станислав Улам отправился спать с ужасной головной болью. На следующий день, проснувшись, он не мог говорить, и его срочно направили в больницу Лос-Анджелеса, и хирурги сделали ему операцию по вскрытию черепной коробки. Обнаружилось, что у Улама воспаление оболочек мозга, вызванное инфекционным заболеванием. Больному ввели пенициллин.

Улам родился в Польше, но в 1939 году, буквально за несколько недель до вторжения нацистов, был вынужден покинуть Европу и перебраться в США. Математик по образованию, в военное время он работал над проектом атомной бомбы в Лос-Аламосской национальной лаборатории, а затем преподавал математику в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. Нельзя сказать, что это был его сознательный выбор: после войны пронесся слух, что лабораторию в Лос-Аламосе закроют, и Улам разослал свои документы в несколько престижных университетов, но не получил ни одного приглашения.