Первым делом нужно понять, что при заполнении таблицы можно преследовать три разные цели:

• предсказать как можно больше победивших команд;

• набрать как можно больше очков;

• выиграть главный приз.

Большинство участников пари думают, что эти цели равнозначны. Разумеется, гений, угадывавший всех победителей, наберет максимальное количество очков и выиграет главный приз. Но вы же не собираетесь предсказывать всех победителей. Очки – это фальшивые деньги, они имеют ценность только в той мере, в которой помогают выиграть приз. Сколько очков вам понадобится, зависит от конкуренции.

Хорошая новость: в таблице вы можете угадать приблизительно 58 процентов победителей (в среднем 39 из 67 игр). Плохая – у всех остальных шансы примерно такие же.

Некоторые люди думают, будто могут повысить точность предсказаний, слушая спортивные шоу по радио или копируя выбор лучших специалистов. Удачи им. Именно об этом в 2001 г. писали в статье для Management Science Эдвард Х. Каплан и Стенли Дж. Гартска из Йельского университета:

«Авторы этой статьи на протяжении десяти лет безуспешно участвовали в тотализаторе на результаты игр Национальной ассоциации студенческого спорта. Другими словами, мы решили, что однажды должны выиграть… Конечно, должны существовать более и менее эффективные стратегии для набора очков в тотализаторе, организованном среди коллег, но наш опыт показывает, что мы овладели только последними».

Они сравнили несколько доступных источников информации: посев, результаты команд до начала розыгрыша (преобразованные в «рейтинг силы», чтобы обеспечить возможность сравнения), линия фор букмекеров Лас-Вегаса и такие надежные рейтинговые системы, как Sagarin, Massey и Ratings Percentage Index. Авторы статьи обнаружили, что все источники позволяли добиться лучших результатов, чем случайный выбор, и ни один из них не превосходил остальных. Если руководствоваться результатами «посева» – то есть всегда выбирать лучшую команду, – то правильно предсказать результаты матчей удается в 56 процентах случаев (в четырех чемпионатах Национальной ассоциации студенческого спорта и открытого чемпионата в 1998–1999 гг.). Система Sagarin правильно предсказала 57 процентов результатов, а выбор на основе линии ставок Лас-Вегаса или результатов до начала розыгрыша давал 59 процентов успеха. Эта разница не значима статистически.

Возможно, вы уже поняли, что выбор на основе посева или повторение выбора специалистов – это сложный путь к победе. На это есть несколько причин. Одна из них состоит в том, что остальным игрокам доступны те же источники информации. Другая – формула подсчета очков. Почти во всех вариантах пари за правильный выбор в каждом следующем раунде начисляется большее количество очков. Как правило, очки каждый раз удваиваются. Большее количество очков достается тому, кто правильно назовет чемпиона.

В некоторых случаях дополнительные очки начислялись за предсказание неожиданного результата, то есть когда команда побеждает более сильного соперника с большим рейтингом. Причина в том, что неожиданность предсказать труднее, и поэтому верный ответ заслуживает поощрения. Последствия бывают весьма любопытными. Иногда лучше выбирать аутсайдера, потому что в случае победы над фаворитом он принесет больше очков.

Среди баскетбольных болельщиков много профессоров математики, вычислительной техники и психологии. Они усиленно изучали стратегии, позволяющие набрать максимальное количество очков. Вот один из выводов: универсальной, подходящей для всех случаев стратегии не существует. Оптимальная зависит от особенностей подсчета очков и того, до какой степени остальные участники отдают предпочтения «удачливым» командам.

В статье 2001 г. Каплан и Гарстка проанализировали, как четыре алгоритма максимизации очков проявляют себя в тотализаторе с бонусами за победу аутсайдера, организованном математиком Эриком Паккардом в 1998 и 1999 г. Оба раза приложения для максимизации набранных очков выиграли бы в тотализатор Паккарда, если бы в нем участвовали.

Специалист в области вычислительной техники Том Адамс пошел по стопам предшественников, выполнив амбициозное цифровое моделирование. Всего он смоделировал 100 тысяч «мартовских безумий» [18]в 100 тысячах параллельных вселенных, используя оценку вероятности выигрыша, существовавшую в нашей вселенной в 2001 г. Любое возможное противостояние команды А и команды Б рассматривалось как результат подбрасывания монеты со смещенным центром тяжести. Математическая модель «подбросила» эту монету 100 тысяч раз. Программа подсчитала, насколько хорошо полученные таблицы показали себя в обоих тотализаторах Паккарда.

Сгенерированные компьютером варианты проявили себя просто прекрасно. Три лучшие таблицы розыгрыша, составленные на основе алгоритма, вместе правильно предсказали 21 процент результатов смоделированных состязаний. Воспользовавшись лучшей таблицей, можно ожидать возврата поставленных денег более чем в тройном размере.

Адамс также смоделировал другой тотализатор, без бонусов за победу аутсайдеров. При таких условиях люди побеждали компьютерные программы. Все шесть самых точных таблиц были составлены настоящими болельщиками, из плоти и крови.

Чем объясняется такая разница? Во всех таблицах, заполненных компьютером, победителем чемпионата назывался Университет Дьюка. Команда считалась фаворитом, и она действительно победила. Здравый смысл говорит, что нельзя проиграть, правильно назвав победителя. Но в данном случае здравый смысл ошибается.

Несмотря на то что команда Университета Дьюка действительно выиграла чемпионат, любая разумная модель допускает, что такой исход вовсе не предопределен. Случайный проигрыш на любой стадии турнира перечеркнет надежды Университета Дьюка на чемпионский титул. Все разумные модели предполагали существенную вероятность того, что фавориты не выиграют. Эксперимент Адамса учитывал это обстоятельство. В одних смоделированных играх команда Университета Дьюка побеждала, в других нет.

Проблема заключалась в том, что на эту команду было сделано слишком много ставок. В целом участники пари слишком часто выбирали фаворитов. Экономист из Гарварда Эндрю Метрик проанализировал 24 тотализатора в разных городах, от Бостона до Сан-Франциско, и обнаружил, что в 78 процентах таблиц в качестве победителя была выбрана одна из четырех команд, посеянных в дивизионах под № 1. Однако в реальности эти четыре команды становились чемпионами только примерно в половине случаев.

Отчасти это вера в легкую руку. Игра «на вылет», вроде пинбола, в значительной степени случайна. Команды, выигрывающие соревнования, обычно сильны и удачливы. Болельщики недооценивают роль удачи. Они полагают, что прошлые успехи команды отражают ее силу, и что победная серия в регулярном чемпионате продолжится и в заключительной, кубковой стадии.

Предпочтение фаворитов также свидетельствует о непонимании стратегии при заполнении таблиц. Смотрите, что произошло в модели Адамса. В виртуальных играх, где победа осталась за Университетом Дьюка, предсказавшие ее участники конкурировали с большим количеством тех, кто сделал тот же выбор. Это уменьшало вероятность того, что любая турнирная таблица с предпочтением команды Университета Дьюка наберет наибольшее количество очков. Данную закономерность мы уже обсуждали, когда речь шла о популярных номерах в лотерее.