Pourquoi Les Cotes Brutes Ne Totalisent Pas 100%
C'était l'un de ces moments "eurêka" quand j'ai commencé à travailler avec des données de cotes. Je convertissais tous les résultats en probabilités implicites, les additionnais, et obtenais... 104%. Puis 106%. Parfois 110%.
Ce pourcentage supplémentaire s'appelle la marge (ou overround, vig, juice). La comprendre est crucial pour quiconque fait une analyse sérieuse de données sportives.
Les Mathématiques Derrière Les Marges
Dans un marché théorique "équitable", les probabilités implicites totaliseraient exactement 100%:
| Résultat | Cotes Justes | Prob Implicite |
| Victoire Domicile | 2.50 | 40% |
| Match Nul | 3.33 | 30% |
| Victoire Extérieur | 3.33 | 30% |
| Total | 100% |
| Résultat | Cotes Réelles | Prob Implicite |
| Victoire Domicile | 2.38 | 42.0% |
| Match Nul | 3.17 | 31.5% |
| Victoire Extérieur | 3.17 | 31.5% |
| Total | 105% |
Pourquoi C'est Important Pour Les Modèles ML
Lors de la construction de modèles de prédiction, vous avez deux options pour utiliser les cotes comme caractéristiques:
1. Utiliser les probabilités implicites brutes
Simple, mais inclut du bruit des marges qui varient par marché et source.
2. Normaliser pour supprimer la marge
``
Probabilité Vraie = Prob Implicite Brute / Somme de Toutes les Probs
Chez OddsFlow, nous normalisons typiquement lorsque nous utilisons les cotes comme cibles de calibration, mais gardons les valeurs brutes lors du suivi du mouvement du marché (car les changements de marge eux-mêmes peuvent être informatifs).
Variations de Marge Par Source
Différentes sources de données ont différentes marges typiques:
| Type de Source | Marge Typique |
| Marchés sharp (Pinnacle) | 2-3% |
| Opérateurs principaux | 4-6% |
| Petits opérateurs | 7-10%+ |
Utiliser Les Marges Comme Caractéristique
Voici quelque chose que nous avons découvert: les changements de marge dans le temps peuvent être prédictifs. Quand les marges se resserrent (se rapprochent de 100%), cela indique souvent une certitude accrue du marché. Quand elles s'élargissent, il peut y avoir asymétrie d'information.
Nous suivons la marge avec les cotes brutes dans notre pipeline de prétraitement.
Calcul Pratique
`python
def calculate_margin(decimal_odds: list) -> float:
implied_probs = [1/odds for odds in decimal_odds]
return sum(implied_probs) - 1
Exemple: marché 1X2
odds = [2.38, 3.17, 3.17] margin = calculate_margin(odds) # Retourne 0.05 (5%) ``📖 Lecture connexe: Probabilité Implicite Expliquée • Analyse du Mouvement des Cotes
*OddsFlow fournit une analyse sportive propulsée par IA à des fins éducatives et informatives.*