Utiliser le calendrier et les statistiques d’une équipe pour handicaper le basket-ball universitaire
Alors que le monde des paris tourne, j’apprécie toujours le mois qui suit le Super Bowl en raison de la liste des joueurs de basket-ball universitaire. Nous en sommes au point dans la saison de cerceau où les informations sur chacune des équipes sont répandues et tous les affrontements que nous handicapons sont soit des re-matchs, soit il y a une pléthore d’adversaires communs. Mon angle préféré dans les cerceaux universitaires a été le jeu rebond/déception. Les équipes qui remportent une énorme victoire ou qui tentent de rebondir après avoir été contrariées sont presque universellement mal évaluées. Ohio State en a été un excellent exemple hier soir, remportant son Super Bowl dimanche à domicile contre Purdue, puis s’inclinant à deux chiffres contre le Minnesota lors du match suivant. Il est tout simplement difficile d’atteindre un tel niveau lors de matchs consécutifs, surtout après une victoire au cours d’une saison autrement perdue.
Mon deuxième angle préféré est celui des matchs revanche. Les gens parlent souvent de vengeance ; Je n’y adhère pas autant. La motivation change d’un match à l’autre en fonction du classement dans la conférence et du moment où le dernier match a été joué. Bien sûr, s’ils ont joué des matchs consécutifs, tenons-en compte, mais dans des cas comme le Minnesota et l’Ohio State, qui ont joué pour ouvrir la saison du Big 10, ce n’est pas un avantage numériquement définissable.
La raison pour laquelle j’aime parier sur les matchs revanche est parce que vous disposez de moyennes et de scores sur une saison qui montrent un résultat singulier. Au basket-ball, à tous les niveaux, il y a des statistiques qui sont plus ou moins susceptibles de se répéter dans un match de basket, en supposant que nous déployons la même composition qu’auparavant. Des choses comme le pourcentage de tir, en particulier le pourcentage de 3 points, ont généralement une variance élevée, tandis que le rebond est une statistique à faible variance. En termes simples, une équipe qui tire à 50 % sur 3 est peu susceptible de répéter cette performance dans le deuxième match, mais une équipe qui remporte la bataille de rebond par 10 aura probablement à nouveau gagné la bataille de rebond lors du match revanche.
Lorsque je passe au peigne fin ces scores de boîte passés, je recherche des chiffres aberrants qui ont créé une différence plus ou moins grande dans le score final et ne constituent donc pas un score final indicatif basé sur les moyennes hors saison et les répartitions à domicile et sur route. Les avantages sur le terrain dans les sports majeurs ont diminué au cours des dix dernières années. Grâce à la facilité de déplacement et aux prix des billets plus élevés et plus chers, nous avons vu la NFL passer d’un avantage de 3 points à un avantage de 1 à 1,5 point.
Dans le basket-ball universitaire, cela n’a pas été le cas. Chaque salle de sport est de taille différente avec des lignes de vue différentes. Le pourcentage de tirs à domicile et sur la route peut être important pour ces équipes. Les voyages ne sont pas aussi rationalisés et bon nombre de ces acteurs n’ont pas encore établi de routines autour des voyages. Il est important de considérer les moyennes de la saison à domicile et sur la route comme des statistiques distinctes.
Un jeu qui me convient aujourd’hui est Iona contre Cavalier (-1,5). Lors du premier match, les deux équipes ont bien tiré à 3, mais c’était à Iona. Iona tire à 37% à domicile et à 33% à l’extérieur, donc je m’attendrais à une certaine régression. De plus, Rider a dominé les planches en remportant la bataille de rebond 47-28, Tariq Ingraham donnant spécifiquement des maux de tête à Iona. Contre les quatre gardes alignés par Iona, il a réussi à lui seul 18 rebonds. Iona a également remporté la bataille du turnover lors de ce match 14-3. Iona en moyenne 10 par match tandis que Rider en moyenne 12 par match. Il est peu probable que nous voyions à nouveau un différentiel de chiffre d’affaires de -11 pour Rider.
À cet endroit, nous avons une statistique reproductible qui est positive pour Rider et deux statistiques de variance plus élevée qui ont toutes deux été en faveur d’Iona lors de la victoire 94-93 à domicile. Tout cela m’amène à poser le -1,5 avec Rider à la maison aujourd’hui.
Fouiller ces scores demande du travail, mais ce basket-ball universitaire de fin de saison peut être très rentable si vous êtes prêt à y consacrer du temps !