Erreur 1 — Sur-miser relativement à l'EV+
Le critère de Kelly lie la taille optimale de mise à l'espérance mathématique (EV+) estimée. Sur-miser détruit le capital même sur une série d'EV+ corrects. Respectez la fraction Kelly (généralement 25-50 % du Kelly plein pour limiter la variance).
Erreur 2 — Évaluer le modèle sur moins de 200 paris
Sur un échantillon de données de 50 paris, la variance normale peut produire un ROI de -15 % même avec un EV+ moyen de +5 %. Attendez 200-500 paris avant de tirer des conclusions sur la modélisation mathématique.
Erreur 3 — Ignorer la calibration du modèle
Un modèle de probabilité est calibré si ses prédictions à 60 % se réalisent en effet 60 % du temps sur grand volume. Vérifiez la calibration de votre modèle avant de mettre en production.
Erreur 4 — Parier sur des EV+ < 3 %
Les Expected Goals (xG) et la loi de Poisson introduisent une incertitude de modèle. Un EV+ inférieur à 3 % peut être absorbé par l'erreur de modèle.
Erreur 5 — Négliger la tendance statistique récente
Un modèle figé sur la saison entière manque les changements de forme récents. Utilisez une fenêtre glissante pondérée exponentiellement.