ŠKOLA BETTINGU - 18.DIEL - Big Data v tenise

ŠKOLA BETTINGU - 18.DIEL - Big Data v tenise

06. Sep 0  

Zrejme kazdy z nas sa uz stretol s pojmom BigData a vacsina z nas si zacina uvedomovat ako velmi nas Big Data ovplyvnuju v kazdodennom zivote. Zmyslom tohto clanku nie je detailna analyza co BigData su, ako nam pomaha Machine Learning ci umela inteligencia, ale to ako sa toto odvetvie uchytilo v sporte.

Videli ste film Moneyball https://www.csfd.cz/film/255150-moneyball/prehled/ ? Ak nie, rozhodne odporucame. Jedna sa sice o baseball, ale film krasne demonstruje ako sa matematika, statistika a praca s datami nenapadne dostala do sportu. V dnesnej dobe najma v US sportoch je absolutne nepredstavitelne aby nejaky tim nenajimal radu matematikov, ktori jednotlivym timom pomahaju so zbieranim dat z jednotlivych hernych segmentov, naslednym vyhodnocovanim a odporuceniami na vylepsenie hry. Postupne si tymto vyvojom prechadza kazdy jeden sport a tenis rozhodne nie je ziadnou vynimkou.

Ako presne sa daju Big Data vyuzivat v tenise ? Na to sa da pozerat z viacerych hladisk. Jedna z moznosti je viditelna hned na prvy pohlad pre kazdeho nadsenca tenisu, ktory videl aspon jeden zapas v TV. Kazdy jeden priamy prenos je v dnesnej dobe zahlteny roznymi statistikami ktore sa snazia nezaujatemu divakovi priniest lepsi zazitok z hry. Vsetky statistiky, ktore mate bezne k dispozicii v TV su sice zaujimave, ale realne vam ako trenerovi alebo tenistovi nepovedia o com presne ten zapas bol, alebo ako sa vyvijal. Pretoze tie statisiky za prve nie su stale dostatocne detailne a za druhe nepoznate jednotilve korelacie medzi sledovanymi parametrami.

Druhy pohlad je uz omnoho zaujimavejsi. Top tenisti pochopili, ze toto je cesta k zlepseniu a kto bude faktor Big Dat ignorovat tak nebude stihat konkurovat prichadzajucej generacii hracov. Priklad za vsetko je Novak Djokovic, ktory ma vo svojom time velmi uznaveneho specialistu na Big Data Craiga O’Shannessyho. Jeho pracu si viete pozriet napr na jeho webe: https://www.braingametennis.com/

Ich spolupraca je zamerana na studiu a analyzu Novakovej hry, ale taktiez Craig pre Novaka pripravuje rozbory hry jeho superov. Mozno si niekto z vas povie, ze su to vyhodene peniaze. Ved predsa kazdy vie ze Rafa bude hrat udery spinom, ze servis Thiema bude vzdy s ohromnym kickom a ze na Kyrgiosa ziadna analyza platit nebude :) . Ale to je obrovsky omyl. Ti najlepsi datovy specialisti ako Craig (pretoze podobne matematicke hviezdy maju aj Federer a dalsi) sleduju pocas kazdeho zapasu obrovsky pocet data pointov (ako data point rozumejte jednotlivu sledovanu statistiku). Napr za data point mozete povazovat: dlzku vymien, povrch, pocasie, rychlost vetra, smer vetra, umiestnenie servisu, dlzky udery, vysku odskoku, ci je den alebo noc a desiatky az stovky podobnych dalsich detailnych data pointov. To vsetko spolu nejak suvisi (koreluje) a hladaju sa jednotlive stasticky patterny. Tu si zase predstavte analyzu konkretnych situciacii ktore na kurte vznikaju a ktore uz beznemu divakovi nie su vobec zname. Napr kam najcastejsie smeruje servis supera ked je pod tlakom. Za stavu 30-30, ci pri breakballe, pri vyhode atd? Aka je percentualna pravdepodobnost ze jeho prvy servis na zhode pojde na “tecko”, alebo von z kurtu a aka je pravdepodobnost pri druhom servise ? Co sa stane ak by pokazil dvakrat lahky volej, je sanca ze sa bude o nabehy na siet pokusat dalej, alebo sa skor sustredi na hru od zakladnej ciary ? Cim viac rozanalyzovanych zapasov, tym vacsi pocet jednotlivych situacii a tym presnejsi predpoklad ako sa budu jednotlive situacie vyvijat. Vseobecne plati, ze cim dolezitejsia lopta, tym predpokladanejsi priebeh vymeny. To je velmi logicke, pretoze ked ste pod tlakom tak sa spoliehate na svoje najsilnejsie zbrane a podvedome robite zautomatizovane procesy. Ak mate raz zauzivane ze na forehand crossom odpovedate uderom po ciare, tak je velky predpoklad ze pocas vymeny urobite bezmyslienkovite presne ten typ uderu, ktory mate osvedceny. Za ziadnych okolnosti netreba podcenovat znamu vec ze tenis je najma o hlave a o psychologii. Ak tomu neverite, tak sa chodte obcas popozerat na treningy hracov druhej stovky. Budete prekvapeni ake udery dokazu vytahovat a ako ich trening bude vyzerat. Lenze trening a ostry zapas je nieco ine. V com inom je rozdiel ak nie v hernej praxi a co ine je herna prax ak nie zvladnuty proces jednotlivych uderov v spojeni s pevnou psychikou a dobrymi rozhodnutiami v jednotlivych sekundach vymeny ?

Toto je nesporna cesta v buducnosti tenisu a rozhodne sa nou bude uberat stale viac a viac tenistov. Podla nas sa bude idealny tim profi tenistu skladat z trenera, ktory vam vydrilluje jednotlivu paletu uderov a pripravi vas na zapas. Mentalneho kouca, ktory je v tenise takmer nutnostou, kondicneho trenera a big data specialistu, ktory bude zapas od zapasu pripravovat presny podklad jednotlivych hernych situacii ktore mozu nastat v zapase s najblizsim superom. Najma spolupraca medzi big data specialistom a klasickym trenerom bude nesporne velmi dolezitym aspektom.

Momentalne je to stale len hudbou buducnosti, ale vieme si predstavit situaciu ze hraci budu mat povoleny on-line couching. Inspiraciu mozme hladat v uz zauzivanom systeme americkeho futbalu. Tam su vysielackami prepojeni quarterback, head coach, ale tiez dalsi coach ktory je hore na tribune a ma lepsi prehlad o hre a o formacii supera. Je preto predstavitelne ze nieco podobne bude aj v tenise, kde bude trener prepojeny s hracom prostrednictvom smart hodiniek, kam moze prichadzat pred kazdou vymenou jednotlive pokyny na herne situacie. Tenis rovnako ako kazde ine odvetvie sa vyvija a ten kto sa vyvoju prisposobi najlepsie zvitazi.

Momantalne grandslamy spolupracuju s firmou IBM v ramci IBM Slam Trackeru a SAP ma spolupracu s WTA asociaciou. Okrem ineho napr SAP uzko spolupracuje s futbalovymi timami ako Bayern Mnichov a Hoffenheim, kde pre nich chysta tie najpodrobnejsi analyzy o tych najmensich detailoch v hre. Preto rozhodne nie je otazkou ci bude tenis vyznamne ovplyvneny big datami, ale kedy sa to stane.

Aby ste porozumeli tomu ako velku dolezitost mat fakt mat BigData na svojej strane tak mozme uviest dva priklady. Ake ma podla vas asi sance obycajny trader na burze proti obchodnikom, ktori pouzivaju siroku paletu jednotlivych softwarov a botov zalozenich na predikcii a prace s big datami ?

Alebo druhym dobrym prikladom je online poker. Myslite si ze vynikate v pokri ? Tak si to skuste niekedy v online hre proti superom, ktori pouzivaju trackovacie nastroje a ich software sa uci z kazdej jednej handy, ktora sa odohra a kde boli odkryte karty aby presne pochopil co sa udialo v jednotlivej situacii. Po par hodinach, budete citatelny pre kazdeho supera na druhej strane ktory bude vlastnit data o vasej hre. Toto sa stane aj s tenisom.

Posledny pohlad na BigData je z pohladu bettingu. Nuz a tu big data funguju dlhodobo. Uz davno neplati fakt, ze jednotlive kurzy skladaju bookies len na zaklade nazoru bookmakera. Ten uz nema tak silnu poziciu ako to mal niekedy. Resp ma, ale jeho silnymi zbranami uz nie je len informovanost v sporte, ale najma technicka a matematicka zdatnost. Je stale nepredstavitelne ako si vacsina tiperov mysli, ze dokaze byt dlhodobo v profite len na zaklade toho ze rozumeju sportu. Je to mozne len na zaklade velkeho stastia, ktore rozhodne nebude mat dlhotrvajuci charakter. Proti vam stoji totiz vzdelany bookmaker, ktory ma minimalne podobne informacie zo sportu ako vy. No okrem toho pouziva big data aby co najpresnejsie nastavil vstupny kurz (matematicke vyjadrenie percentualnej sance ze nejaky jav-vysledok nastane) a aby toho nebolo malo, este bookmaker pouziva obchodnu marzu, ktora mu zarucuje zisk aj v pripade ze by sa tiper vyrovnal prvym dvom nastraham (to je presne to preco kurzova hladina 1.9 - 1.9 nie su fair kurzy, ale jedina matematicky spravna fair hladina kurzov je 2.0 - 2.0 - kto toto nechape, ten ozaj nema ani len najmensiu sancu byt profitabilny v bettingu). 

Na druhej strane vy ako tipujuci stale mate sancu. Prvym predpokladom je rozumiet ako betting funguje, co s nasou skolou bettingu nemoze byt problem :) . No a dalsi je ten ktory suvisi s dnesnou temou a to zacat pouzivat nejaky zdroj na BIG DATA, ktory je dostupny aj pre beznych tipujucich. Tychto nastrojov je na trhu uz vela, ale takmer kazdy jeden ktory stoji za to je plateny. Rozhodne sa nejedna len o par eur mesacne. Lenze ak nechcete hrat hru s odkrytmi kartami, musite sa vzdelavat a investovat. Betting rovnako ako sport ovladnu ti, co pochopia pravidla hry, ktora sa zacina pod vplyvom BIG DAT menit. 

 

Komentáre