Stworzenie modelu bukmacherskiego opartego na sabermetrii pozwala na podejmowanie trafniejszych decyzji w zakresie zakładów
Opracowanie modelu zakładów na MLB w oparciu o sabermetrię pozwala graczom wyjść poza tradycyjne statystyki, takie jak średnia odbić czy wskaźnik ERA, i skupić się na bardziej szczegółowych wskaźnikach o większej wartości prognostycznej. Celem jest wykorzystanie danych, które dają jaśniejszy obraz wyników zawodników i drużyn, a następnie przełożenie ich na prawdopodobieństwa, które można porównać z kursami bukmacherskimi.
Pierwszym krokiem jest wybór statystyk sabermetrycznych, które należy uwzględnić. W przypadku pałkarzy wskaźniki wOBA (weighted on-base average) i wRC+ (weighted runs created plus) stanowią miarodajne wskaźniki wartości ofensywnej, ponieważ uwzględniają one wpływ obiektu, w którym rozgrywane są mecze, i lepiej odzwierciedlają zdolność zawodnika do generowania punktów.
W przypadku miotaczy wskaźniki takie jak FIP (Fielding Independent Pitching) czy xERA (expected ERA) dają bardziej realistyczny obraz wyników, eliminując czynnik szczęścia związanego z obroną. Jeśli chodzi o drużynę, wskaźniki takie jak DRS (Defensive Runs Saved) i WAR miotaczy rezerwowych pomagają uchwycić wkład, który w przeciwnym razie mógłby zostać pominięty.
Po wybraniu odpowiednich statystyk następnym etapem jest gromadzenie danych. Serwisy takie jak FanGraphs, Baseball Savant i Baseball Reference udostępniają dane aktualizowane codziennie. Można je wprowadzić do bazy danych, aby śledzić trendy w czasie, na przykład wyniki składu w meczach przeciwko leworęcznym miotaczom lub skuteczność miotaczy rezerwowych w sytuacjach o wysokiej stawce.
Następnie model musi przełożyć te wskaźniki na prognozowane wartości punktowe. Często wymaga to przeprowadzenia analizy regresji, w ramach której niektóre zmienne są traktowane z większym priorytetem niż inne. Na przykład stosunek strikeoutów do walków u miotacza może mieć większe znaczenie niż bilans zwycięstw i porażek, ponieważ lepiej pozwala przewidzieć przyszłe wyniki. Dzięki symulacjom można następnie oszacować oczekiwane wyniki nadchodzących meczów.
Na koniec gracz porównuje prognozy modelu z kursami bukmacherskimi. Jeśli model wskazuje, że dana drużyna ma 55% szans na zwycięstwo, a kursy sugerują jedynie 48%, jest to potencjalny zakład o wartości. W dłuższej perspektywie trzymanie się tego zdyscyplinowanego podejścia pomaga wyrównać wahania wyników i wykorzystać niedoskonałości rynku.
