Per decenni, la scelta dei vincitori nelle corse di cavalli purosangue in Nuova Zelanda si è basata sugli stessi ingredienti: una guida alle prestazioni, un occhio attento, una certa conoscenza della pista e una buona dose di fortuna. I migliori scommettitori sviluppano un'intuizione: la capacità di capire quando un cavallo è pronto, quando un allenatore ha scelto la corsa giusta, quando le condizioni della pista sono favorevoli.
Ma l'intuizione ha dei limiti. Il cervello umano può gestire al massimo una dozzina di variabili contemporaneamente. Un tipico meeting di galoppo in Nuova Zelanda coinvolge decine di cavalli, diversi fantini e allenatori, condizioni della pista mutevoli, tempi parziali, statistiche di partenza e cicli di forma che si estendono per mesi. Anche lo scommettitore più esperto si lascia sfuggire delle opportunità di guadagno, non perché abbia torto, ma perché non riesce a vedere il quadro completo.
Ed è qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale.
Cosa apporta l'intelligenza artificiale all'analisi delle corse ippiche in Nuova Zelanda
L'apprendimento automatico non è una novità nel mondo delle corse dei cavalli. Piattaforme globali come Horse Racing Nation e Timeform utilizzano modelli statistici da anni. Tuttavia, la maggior parte di questi sistemi si basa su grandi set di dati provenienti da paesi esteri (americani, britannici, australiani) e viene adattata al contesto neozelandese solo in un secondo momento.
Il problema è che le corse in Nuova Zelanda sono davvero diverse. Meno partecipanti. Meno meeting. Condizioni della pista che cambiano rapidamente. Schemi di fantino e allenatore che non rispecchiano le prestazioni internazionali. Un modello di intelligenza artificiale addestrato principalmente su dati britannici non capisce perché un cavallo che ha corso bene a Riccarton potrebbe avere difficoltà a Te Rapa, o perché una particolare posizione di partenza ad Awapuni ha storicamente registrato prestazioni inferiori alle aspettative su una pista morbida (Soft 6).
La soluzione consiste in un modello addestrato esclusivamente su dati neozelandesi.
I dati alla base delle previsioni
Un'intelligenza artificiale appositamente sviluppata per le corse ippiche neozelandesi elabora migliaia di variabili per ogni gara. Non solo quelle ovvie, come la posizione di partenza, il peso e la forma recente, ma anche gli schemi che gli esperti di pronostici umani raramente hanno il tempo di quantificare:
Tempi parziali : come un cavallo ha completato gli ultimi 200 e 600 metri rispetto alla media del gruppo, non solo il suo piazzamento finale.
Prestazioni delle barriere in base alla pista e alla distanza : se la barriera 3 di Trentham sui 1600 metri presenta differenze statisticamente significative rispetto alla barriera 3 di Riccarton sulla stessa distanza.
Storico delle condizioni del terreno : come si comportano i singoli cavalli su piste Buone, Morbide e Pesanti, suddiviso per tipo di superficie.
Andamento di allenatori e fantini su specifici ippodromi : non solo la loro percentuale di successo complessiva, ma anche le loro prestazioni in ogni singolo impianto.
Transizioni di categoria : come si sono storicamente comportati i cavalli che passano da una categoria all'altra in gare comparabili.
Variazioni di peso in gara : la differenza tra il peso assegnato e il peso effettivamente trasportato, tenendo conto dei rimborsi dovuti agli apprendisti.
Il modello non fa supposizioni. Apprende da decine di migliaia di risultati storici di gare neozelandesi — ogni corridore, ogni piazzamento, ogni distacco — e identifica le combinazioni di fattori che storicamente hanno previsto il successo.
Perché le condizioni della pista contano più di quanto la maggior parte degli scommettitori si renda conto.
Uno dei risultati più sorprendenti emersi dall'analisi dei dati delle corse ippiche neozelandesi tramite intelligenza artificiale è la forte influenza che le condizioni della pista hanno sui risultati, e la variabilità con cui i singoli cavalli reagiscono a tali condizioni.
Prendiamo ad esempio una tipica corsa infrasettimanale a Otaki. Su un terreno di Buono 4, il favorito potrebbe avere un record di 3 vittorie su 7 partenze su piste Buone. Ma scavando più a fondo, si potrebbe scoprire che quelle tre vittorie sono arrivate tutte su un terreno di Buono 3 o più compatto, e che quel cavallo non si è mai piazzato su un terreno Morbido o Pesante. Allo stesso tempo, un cavallo quotato 15 a 1 nella stessa corsa ha disputato quattro delle sue cinque migliori gare in carriera su terreno bagnato dalla pioggia.
La maggior parte degli scommettitori dà un'occhiata alle condizioni della pista e corregge leggermente le proprie previsioni. Il modello, invece, le quantifica, ne apprende i dati e applica tali conoscenze a migliaia di cavalli.
E per quanto riguarda il valore?
È qui che l'intelligenza artificiale cambia le carte in tavola per gli scommettitori neozelandesi.
Una cosa è scegliere i cavalli vincenti, un'altra è sceglierli al prezzo giusto. Un buon sistema di previsione non si limita a classificare i cavalli, ma ne stima la probabilità. Quando il modello attribuisce a un cavallo una probabilità di vittoria del 25%, e le quote fisse del TAB indicano una probabilità del 12% (circa 8.00 dollari o più), si tratta di un'ottima opportunità.
Si tratta di scommesse a valore atteso (EV), lo stesso concetto utilizzato dai giocatori di poker professionisti e dagli scommettitori sportivi. Non è necessario vincere ogni gara. Bisogna piazzare scommesse in cui la probabilità reale supera la quota di mercato.
L'intelligenza artificiale eccelle in questo perché è priva di emozioni. Non si innamora del nome di un cavallo, non si lascia influenzare da una vittoria eclatante all'ultima corsa, né reagisce in modo eccessivo dopo una brutta sconfitta. Elabora i dati, stima la probabilità e lascia che siano i calcoli a parlare.
L'elemento umano conta ancora
L'intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio dello scommettitore, bensì lo potenzia. L'approccio migliore combina le probabilità generate dall'IA con la tua conoscenza dello sport. Potresti sapere che un determinato allenatore punta a questo specifico meeting ogni anno, o che un fantino ha un buon numero di corse in programma per oggi. Il modello, tuttavia, non coglie tutti i dettagli.
Ma ciò che il modello riesce a catturare – gli schemi statistici su oltre 100,000 simulazioni storiche – è un'informazione che nessun essere umano può memorizzare. Usandoli entrambi, si ottiene un vantaggio sostanziale.
Introduzione alle previsioni di gara basate sull'intelligenza artificiale in Nuova Zelanda
Diverse piattaforme offrono ora analisi basate sui dati delle corse ippiche neozelandesi. Una di queste, creata appositamente per gli ippodromi neozelandesi, è Winning Post , un motore di previsione basato sull'intelligenza artificiale addestrato esclusivamente sui dati delle corse neozelandesi. Copre tutte le riunioni di corse di purosangue in Nuova Zelanda, genera probabilità di vittoria e piazzamento ed evidenzia opportunità di valore basate sul valore atteso.
Il servizio è attualmente in fase beta privata, con una prova gratuita disponibile per gli scommettitori che desiderano verificare se l'intelligenza artificiale può migliorare le loro prestazioni.
Che si utilizzi Winning Post, si creino i propri modelli o si presti semplicemente maggiore attenzione ai tempi parziali e alle condizioni della pista, la direzione è chiara: l'analisi delle corse ippiche in Nuova Zelanda sta attraversando una rivoluzione dei dati. Gli scommettitori che si adatteranno saranno quelli che avranno i biglietti allo sportello.
*(Questo articolo è a solo scopo informativo. Le scommesse sulle corse dei cavalli comportano rischi finanziari. Gioca responsabilmente.)*
