Когда лучше искать расхождение между прогнозом и линией букмекера: в первой четверти, большом перерыве или перед заключительными 12 минутами? И какие рынки интереснее — общий тотал, индивидуальные тоталы, форы или количество трёхочковых?
Мы проверили 54 матча НБА сезона-2026/27, сопоставив записанные LIVE-котировки БК с прогнозами PER100 на семи игровых отрезках каждой встречи.
И получили неожиданный результат:
направления на индивидуальный тотал хозяев меньше оказались верными в 67,9% случаев, а на трёхочковые хозяев меньше — в 67,3%. Общий тотал выглядел значительно скромнее.
Почему только 54 матча?
Первую неделю сезона мы сознательно пропустили. Для расчётов PER100 нужны данные именно текущего состава: кто выходит на площадку, как работают сочетания игроков, меняются атака, защита и темп с конкретными баскетболистами и без них. Поэтому мы дали командам провести несколько стартовых встреч — ориентиром были минимум три игры — и только со второй недели начали полноценную LIVE-оценку.
Семь моментов для сравнения модели с LIVE-линией
Вместо одной предматчевой оценки мы анализировали игру через каждые шесть игровых минут: 6, 12, 18, 24, 30, 36 и 42 минуты основного времени.
Это середины и окончания четвертей, включая большой перерыв — моменты, когда можно заново оценить игру с учётом уже состоявшихся владений, замен и бросков.
Мы сравнивали прогноз PER100 с линиями букмекера на общий и индивидуальные тоталы, фору, а также количество двухочковых и трёхочковых попаданий.
Например, ИТ хозяев у БК — 116,5, прогноз PER100 — 112. Разница составляет 4,5 очка в сторону Under («меньше»). Мы проверяли, насколько часто такие направления оказывались верными и в какие минуты это происходило.
Первый сюрприз: общий тотал — не самый интересный рынок
LIVE-ставки на баскетбол чаще всего ассоциируются с общим тоталом: больше или меньше очков наберут обе команды вместе? Но в нашей выборке самые заметные результаты оказались у индивидуальных рынков хозяев.
Главная особенность — заметная разница между направлениями Over и Under. Причём не по всему матчу сразу, а именно по отдельным показателям хозяев.
Важно: здесь приведены результаты исторических сигналов, а не фактически заключённых ставок. Доходность рассчитана условно по сохранённым коэффициентам. Один матч мог дать несколько сигналов на разных отрезках, поэтому 184 наблюдения не равны 184 независимым играм. Итоговые тоталы учитывали овертаймы.
Индивидуальный тотал хозяев: Under работал на всех семи отрезках
Это наиболее последовательный результат исследования. Когда прогноз PER100 оказывался ниже индивидуальной LIVE-линии хозяев, направление Under показывало положительный исторический результат на каждой из семи контрольных точек.
Особенно выделились:
Конец Q1: 18 из 25 — 72%.
Середина Q2: 22 из 31 — 71%.
Конец Q3: 17 из 23 — 73,9%.
В сумме — 125 успешных направлений из 184, средний записанный коэффициент около 1,85.
Но посмотрим на обратную сторону. Когда модель выбирала Over индивидуального тотала хозяев, верными оказались 71 из 133 сигналов — 53,4%. Условный финансовый результат был слегка отрицательным.
Почему так? Возможно, определённые игровые ситуации приводят к завышенной оценке будущей результативности хозяев. Но прежде чем делать такой вывод, нужно проверить влияние темпа, составов и реализации бросков.
Трёхочковые хозяев: ещё более заметный перекос
Здесь мы анализировали не очки из-за дуги, а количество реализованных трёхочковых бросков.
Когда PER100 выбирала Under индивидуального тотала трёхочковых хозяев, верными оказались 107 из 159 направлений — 67,3%.
Особенно интересны поздние стадии:
Конец Q3: 20 из 24 — 83,3%.
Середина Q4: 12 из 15 — 80%.
В противоположном направлении всё было гораздо хуже: Over трёхочковых хозяев сработал только 41 раз из 108 — 38%.
Это повод глубже изучить бросковые прогнозы: как меняется число попыток после замен, насколько устойчив текущий процент реализации и правильно ли оценивается оставшееся количество дальних попаданий.
По двухочковым тоже обнаружились интересные различия. Over попаданий хозяев сработал 28 раз из 34, гостей — только 13 из 48. Но такие букмекерские линии встречались реже, поэтому для уверенных выводов пока недостаточно данных.
Фора гостей: во второй половине матча картина меняется
В отличие от индивидуальных тоталов, сигналы на фору гостей в начале встречи выглядели слабо.
В середине Q1 направление на гостей сработало 10 раз из 23, после первой четверти — 9 из 20, в середине Q2 — 12 из 27.
А вот после большого перерыва ситуация изменилась:
Середина Q3: 16 из 25 — 64%.
Конец Q3: 18 из 25 — 72%.
Середина Q4: 15 из 22 — 68,2%.
Это не означает, что во второй половине нужно автоматически выбирать гостей. Но изменение интересно: после двух-трёх четвертей модели доступно больше фактических данных о ротации, темпе и работе защиты.
Возможно, именно это помогает оценивать оставшуюся разницу очков. А возможно, в отдельных сценариях расчёт систематически переоценивает хозяев. Обе версии требуют отдельной проверки.
А сама модель точнее букмекерской линии?
Здесь важно разделять две задачи: точно предсказать конечное количество очков и правильно определить сторону относительно конкретной линии.
По среднему абсолютному отклонению прогноза от результата букмекер пока немного точнее PER100:
Но самый точный средний прогноз не обязательно выделяет все интересные отклонения линии.
Поэтому наша задача — не утверждать, что PER100 точнее букмекера в целом, а установить, в каких конкретных условиях независимый расчёт помогает находить значимые расхождения с рыночной оценкой.
Что показали первые недели NBA LIVE
После 54 матчей у нас появились три наблюдения.
Общий тотал оказался не самым выразительным рынком. Намного заметнее проявились результаты по индивидуальным тоталам хозяев.
Бросковая аналитика даёт отдельную картину. Прогноз числа трёхочковых попаданий нельзя свести к обычному прогнозу набранных очков — здесь важны количество попыток, зоны и реализация.
Время внутри матча имеет значение. Для форы гостей и трёхочковых хозяев результаты заметно менялись между первой половиной и концом третьей четверти.
Какие расчетный модели использует PER100? PER100 использует несколько расчётных моделей, среди которых особенно важны две.
M2 — влияние игроков на площадке (On/Off). Анализируем, как меняются атака, защита и владения команды с конкретным игроком на паркете и без него. Это помогает учитывать ротацию, а не переносить эффективность стартовой пятёрки на весь матч.
M4 — бросковая модель. Рассчитываем объём попыток и реализацию по пяти зонам: под кольцом, в остальной части «краски», со средней дистанции, трёхочковые из углов и из остальных точек дуги. Штрафные учитываются отдельно. Также принимаем во внимание бросковый профиль защиты соперника и Pace — темп владений.
Так получаем независимую оценку оставшейся части матча и сравниваем её с ожиданиями букмекерского рынка.
Следующий вопрос уже появился: какую роль играет Pace? Почему в матчах с разным темпом одни и те же направления показывают разные результаты? Во второй части разберём быстрые и медленные игры, эффективность бросков и конкретные случаи расхождений между PER100 и букмекером.
Основа исследования: архив LIVE-линий и расчёты PER100 по 54 матчам НБА сезона-2026/27. Историческая проходимость и условная доходность не гарантируют аналогичных результатов в дальнейшем.
🏀 Давайте проверим модели PER100 вместе!
Мы собираем и анализируем баскетбольные данные: игровые владения, сочетания игроков, On/Off рейтинги, темп и эффективность бросков из пяти зон площадки.
🔬 Почему любимая команда проваливает третью четверть? Как меняется игра без лидера? Какие пятёрки действительно дают преимущество?
Предложите свой матч, команду или игрока — попробуем найти ответ не в общих впечатлениях, а в цифрах и реальной игровой статистике.
💬 Пишите свои вопросы и идеи в комментариях! Самые интересные предложения возьмём для отдельных исследований и разберём в следующих публикациях PER100 — с графиками, таблицами и выводами.
PER100 — баскетбол в данных. Изучаем не только счёт, но и то, как он возникает. 🏀
Больше баскетбольной аналитики: ✈️ @per100basketball
Комментарии