Faut-il savoir programmer pour construire un modèle de cotes ?

Non. Le modèle décrit ici se construit entièrement dans un tableur courant, avec une fonction de loi de Poisson présente dans tous les logiciels du marché, quelques divisions et des sommes. La difficulté n'est pas technique, elle est méthodologique.

Pourquoi séparer les matchs à domicile et à l'extérieur ?

Parce que les performances d'une équipe diffèrent nettement selon le contexte, et qu'une moyenne calculée sur les deux mélange deux réalités. Ne pas les séparer est l'erreur de construction la plus fréquente, et elle suffit à rendre le modèle inutilisable.

Comment passe-t-on d'une espérance de buts à une probabilité ?

Par la loi de Poisson, qui donne la probabilité qu'une équipe marque exactement zéro, un, deux buts, à partir de sa moyenne attendue. En croisant les deux équipes dans un tableau à double entrée, on obtient la probabilité de chaque score, et toutes les autres probabilités s'en déduisent par simple somme.

Pourquoi faut-il retirer la marge avant de comparer ?

Parce que la somme des probabilités implicites des cotes d'un marché dépasse toujours cent pour cent, l'excédent étant la marge de l'opérateur. Comparer ta probabilité à l'inverse brut d'une cote te fera croire à un avantage sur presque tous les matchs, et tu auras tort à chaque fois.

À partir de quel écart faut-il parier ?

Au-delà d'un écart net, et jamais sur un désaccord de deux ou trois points de pourcentage : un modèle de tableur n'a pas cette précision. Face à un écart important, la première hypothèse raisonnable est que le modèle se trompe, en particulier s'il ignore une information que le marché possède.

Quelle est la principale limite de ce modèle ?

Il ne voit ni les compositions, ni le calendrier, et il réagit lentement à un changement réel de niveau. Sa sortie doit donc être traitée comme un point de départ, à confronter à l'information d'avant-match, et jamais comme une décision automatique.

Construire son modèle de cotes sous tableur

Il transforme une estimation du nombre de buts attendus de chaque équipe en une probabilité pour chaque score, puis en probabilité de victoire, de nul et de défaite. Le mécanisme repose sur la loi de Poisson, qui décrit bien le nombre d'événements rares survenant dans un intervalle donné, ce qui correspond exactement à des buts dans un match. À partir de là, la probabilité se convertit en cote juste en prenant son inverse, et cette cote juste se compare à celle du marché après retrait de la marge. Le modèle ne prédit rien : il rend ton raisonnement explicite et vérifiable.

Les six colonnes du fichier

De l'espérance de buts à la probabilité

Comparer au marché, correctement

Ce que ce modèle ne fait pas

Un modèle de cotes n'est pas un logiciel, c'est une feuille de calcul. Celui décrit ici tient en six colonnes et une poignée de formules, il se construit en une soirée, et il fait la seule chose qui compte réellement : il t'oblige à écrire une probabilité avant de regarder une cote. Voilà le fichier, étape par étape, avec ses limites énoncées franchement.

Article de méthode fondé sur la loi de Poisson. Aucun paramètre chiffré ni résultat de test n'est publié. Jouer comporte des risques : endettement, isolement, dépendance. Interdiction de jeu aux mineurs.