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L'inizio della rivoluzione
Il mercato delle scommesse sportive è da sempre stato un laboratorio per lo sviluppo di nuove tecnologie tanto quanto lo stock market, perché entrambi sono luoghi in cui genera un profitto chi elabora meglio e più velocemente l’informazione disponibile.
Per esempio, immaginiamo che due speculatori abbiano a disposizione gli stessi dati e la stessa abilità nell’analizzarli, ma che uno dei due possa fare i calcoli con una calcolatrice mentre l’altro debba effettuarli manualmente. Il primo sarà più veloce nell’elaborazione rispetto al secondo e potrà quindi sfruttare per primo le occasioni offerte dal mercato.
La velocità di esecuzione, ovvero la capacità di sfruttare certi prezzi prima che essi vengano scontati dal mercato, è da sempre stato il vantaggio competitivo più ricercato dai traders, i quali nel corso degli ultimi due secoli si sono affidati a tecnologie sempre più evolute che gli permettessero di ridurre i tempi di latenza mantenendo la stessa capacità analitica.
Il più famoso esempio nel mercato delle scommesse è quello del telegrafo, ripreso anche nel famosissimo film con Paul Newman e Robert Redford, La Stangata. Infatti negli Stati Uniti di inizio novecento l’esito di una corsa di cavalli veniva comunicato tramite telegrafo dall’ippodromo al bookmaker, passando da un centralinista; quest’ultimo veniva a sapere il risultato della gara prima del banco stesso, potendo così scommettere su un cavallo che aveva già vinto la corsa.
Un altro esempio oramai molto popolare è invece quello applicato in finanza da qualche decennio a questa parte, ossia di fare transare le operazioni di trading su server posizionati in edifici adiacenti a Wall Street o al Chicago board of trade, in modo da avere qualche millisecondo di vantaggio rispetto ai competitors. Oppure, nel caso delle scommesse, lo sviluppo di bot (software automatizzati) per aggiornare più velocemente le quote offerte.
L’algoritmo di Mida: la statistica si trasmuta in oro
Un altro campo di evoluzione tecnologica è stato quello della creazione di centri di ricerca statistica che sviluppassero algoritmi in grado di generare previsioni più affidabili.
Nel 1911 Pearson aprì il primo dipartimento di statistica del mondo all’University college di Londra e sviluppò un metodo chiamato "regressione multipla" che permette, partendo da diversi potenziali fattori di influenza, di determinare come essi siano relazionati ad un determinato esito. Nel 1970 Bolton e Chapman iniziarono ad impiegare questo metodo al fine di comprendere come ciascun differente fattore influenzi le probabilità di vittoria di un determinato cavallo. All'epoca non essendo i dati di facile reperibilità, i due ricercatori riuscirono a concludere la loro ricerca soltanto nel 1981 e la pubblicarono nel journal of management science nel 1986. Nella loro ricerca Bolton e Chapman riuscirono ad analizzare nove fattori distinti avendo a disposizione i dati di soltanto 200 gare passate e per quanto la loro ricerca sia stata utile per lo sviluppo delle future tecniche predittive non era ancora abbastanza efficiente per generare un profitto nel mercato delle scommesse ippiche.
Negli anni 90 e 2000 con lo sviluppo globale di internet è stato possibile iniziare a raccogliere un numero rilevante di dati su tutti gli eventi sportivi quindi i primi e semplici modelli predittivi per fare analisi quantitativa potevano essere applicati con efficacia. Questi primi modelli sono stati in grado di generare profitti consistenti per i loro creatori, spingendo i bookmaker e gli altri partecipanti del mercato a sviluppare tecnologie predittive a loro volta.
Nel 2000 Andrew Garrood, che ai tempi lavorava come trader per una banca giapponese, venne assunto da "Cantor Gaming", una subordinata della firma di Wall Street "Cantor Fitzgerald", la quale grazie anche al lavoro di Garrood divenne poi il più grande bookmaker a Las Vegas. Andrew Garrood in quegli anni sviluppò un algoritmo da lui soprannominato "Midas Algorithm" che generava previsioni più accurate rispetto a quelle generate fino a quel momento, grazie alle quali, nel 2009 la Cantor Gaming diventò leader nel settore sbaragliando molti betting syndicate che fino ad allora erano riusciti a vincere contro il banco.
Questo evento spinse gli scommettitori professionisti a cercare nuove strade per migliorare le loro previsioni e riottenere quel vantaggio sul banco che era andato perduto.
La rivoluzione dei big data
Una di queste nuove strade, fino a pochi anni fa impensabile anche per i professionisti del settore, era lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, infatti lo sviluppo di una AI richiede dataset enormi, allora inesistenti, e hardware di una potenza inimmaginabile per quel tempo.
Hardware per l’IA
Grazie al crescente mercato dei videogiochi alcune aziende hanno sviluppato schede grafiche sempre più potenti per potere stare al passo con le esigenze della loro clientela. Queste schede grafiche, che si prestano benissimo anche al processamento di enormi quantità di dati e alla risoluzione di formule complesse, hanno portato alla creazione di hardware sempre più performanti e più economici, permettendo così a sempre più ricercatori e aziende tecnologiche di sviluppare algoritmi sempre più complessi in grado di gestire quantità di dati sempre maggiori. Una delle applicazioni della ricerca sull’intelligenza artificiale è stata quella rivolta ad insegnare alle macchine giochi complessi come il poker o il GO, gioco asiatico di strategia astratto considerato più difficile degli scacchi, per valutarne le capacità di calcolo. I risultati furono sorprendenti in quanto l’intelligenza artificiale è riuscita a vincere contro i più grandi campioni del mondo sia a Poker che a GO, risultati ritenuti impossibili da raggiungere per qualsiasi macchina in quanto la struttura stessa di questi giochi implica una forte componente umana.
Big data per l’IA
La rivoluzione dei big data oggi è arrivata anche nel mondo dello sport, infatti con il costante e crescente aumento del mercato calcistico sono nate molte aziende, tra cui wyscout e Optasports, che si occupano della raccolta di dati sportivi. I dati raccolti permettono di analizzare tutto quello che succede in un evento sportivo e permettono alle società calcistiche di avere nuovi strumenti per valutare i loro acquisti e la loro performance.
Questi dati prima non venivano raccolti perché le tecnologie per farlo erano molto costose e le tecniche di analisi non erano sviluppate sufficientemente, mentre oggi si raccolgono decine di migliaia di data points sia per le competizioni maggiori che per le leghe minori. Soggetto dell’analisi sono per esempio: ogni singolo tocco fatto da ciascun giocatore; con che angolazione e con che forza; ogni singolo rimbalzo che il pallone compie ecc. Ora si analizza ogni singolo elemento della partita. Grazie a questi dati ed all’uso di avanzati modelli statistici i professionisti delle scommesse sportive non solo possono predire più efficacemente i risultati delle squadre, ma riescono anche ad analizzare il contributo individuale di ciascun giocatore e questo si è trasformato nella creazione di avanzate strategie di scommessa.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale
Questi algoritmi sono delle strutture di apprendimento basate su grandissimi database che più vengono "nutrite" di dati più imparano e quindi generano previsioni sempre più accurate. Uno dei metodi di apprendimento che tipicamente viene utilizzato per allenare un'IA è il teorema di Bayes, un teorema del 1763, questo teorema dalle implicazioni teoriche importantissime non poteva venire applicato a casi concreti in quanto richiede troppi dati e troppa potenza di calcolo; problemi che sono stati risolti solo recentemente. Oggi quindi si possono costruire delle macchine che analizzano tutti i singoli eventi di ciascuna partita, quantificano come ciascuno di essi è relazionato all’esito finale, controllano nel mercato se ci sono prezzi su cui scommettere e generano una strategia ottimale di puntata. Siamo nel betting 4.0! Una corsa agli armamenti iniziata con il telegrafo e finita con la "bomba nucleare". Come disse uno dei più grandi scommettitori di tutti i tempi, Bill Benter, "il successo nel settore non è derivato dalla saggezza di strada degli scommettitori di Las Vegas, ma da outsiders armati di conoscenze accademiche e nuove tecniche i quali fecero brillare luce dove prima non ce ne era mai stata".
