Cómo gané $ 30 con las apuestas deportivas

¡Hola, Habr! En este artículo explicaré cómo gané dinero con las apuestas deportivas usando Python y matemáticas básicas. ¡A quién le importa, bienvenido bajo el corte!

Tenedor de la casa de apuestas

Existe un término en las apuestas deportivas como el tenedor de una casa de apuestas. Una apuesta segura es una situación en la que la diferencia de cuotas en dos o más casas de apuestas le permite realizar una apuesta en cada resultado mutuamente excluyente con diferentes casas de apuestas y mantener la ganancia de cualquier resultado. Empezaremos a buscar estas surebets.

¿Cómo funciona?

, 16.07 . . marathonbet:

plusminus:

: 1/K1 +1/K2 1, , , ,

K1 —

K2 — .

. marathonbet , plusminus , , 1/1.125+ 1/3.92 = 1.1439909297052153. , : 1/5.7 + 1/1.24 = 0.9818902093944539 , .

?

, , : ? :

summa_min = (K1 x summa_max)/K2, K1<K2;

summa_max — , ;

summa_min — , .

. , , 100$, summa_min = ( 1.24 x100)/5.7; summa_min = 21.75438596491228$. , 5.7 21.75438596491228$, 1.24 100$, 2.2456140350877263$. , 21.75438596491228$ , , .

, , , , . :

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from difflib import SequenceMatcher
from collections import defaultdict

html- :

def get_html(url):
    r = requests.get(url)
    return r.text

marathonbet:

def get_all_event_marathonbet(html):
    all_players = []
    all_K = []
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    all_event = soup.find('div',
    class_ = "sport-category-content").find_all('div',
                                class_='bg coupon-row')
    for players in all_event:
        players = players['data-event-name'].\
            replace('- ', '.').split('.')
        player_1 = players[1].strip()
        player_2 = players[3].strip()
        all_players.append(player_1)
        all_players.append(player_2)

    for g in all_event:
        K1 = g.find('td',colspan="1").find('span',
        class_="selection-link active-selection").text
        K2 = g.find('td', colspan="1").find('span',
        class_="selection-link active-selection").\
            findNext('span').text
        all_K.append(K1)
        all_K.append(K2)

    return all_players, all_K

, github. , , :

def create_arr_couple(arr_players):
    arr_couple = []
    for i in range(0, len(arr_players), 2):
        arr_couple.append(arr_players[i] + ' V '
                          + arr_players[i + 1])
    return arr_couple

, : {' V ': ['1.24', '3.92']}. :

def create_dict(arr_couple, arr_key):
    cat = defaultdict(list)
    scet = 0
    try:
        for i in range(len(arr_couple)):
            cat[arr_couple[i]].append(arr_key[scet])
            cat[arr_couple[i]].append(arr_key[scet + 1])
            scet += 2
        return dict(cat)
    except IndexError:
        print('ERROR!')

4 , :

1) :

def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

0 1, , , -. , Sarmiento , .

2) 1/K1 +1/K2 :

def find_vilka(K1, K2):
    return 1/float(K1)+1/float(K2)

3) , :

def profit(K, summa_max,summa_min):
    print(" : "+
          str((float(K)*summa_max)-summa_min-summa_max))

4) , :

def raschet_vilki(K1,K2,summa_max = 100):

    if K1<K2:
        summa_min = (float(K1)*summa_max)/float(K2)
        print('  {}'.format(K1)+
              '  {} '.format(summa_max))
        print('  {}'.format(K2) + 
              '  {} '.format(summa_min))

        profit(K1, summa_max, summa_min)

    else:
        summa_min = (float(K2) * summa_max) / float(K1)
        print('  {}'.format(K1) + 
              '  {} '.format(summa_min))
        print('  {}'.format(K2) + 
              '  {} '.format(summa_max))

        profit(K2, summa_max, summa_min)

Así, en poco más de un mes logré ganar $ 30 con una inversión de $ 120. Sí, esto no es mucho, dado que el programa fue escrito para dos casas de apuestas, solo para tenis y monitoreé las probabilidades de los partidos 3-5 veces al día. En promedio, logré encontrar dos tenedores al día. Básicamente, hubo surebets de 0. 97 y más, que, respectivamente, trajeron solo un par de por ciento de la apuesta.