Existe-t-il une méthode mathématique pour gagner au quinté ?

Le Quinté+ attire de nombreux parieurs en raison de ses pots souvent élevés et de la possibilité de gagner de grosses sommes d’argent pour un petit investissement. Mais, encore faut-il deviner les cinq premiers chevaux d’une course dans l’ordre exact de leur arrivée. Est-ce que les mathématiques peuvent vous être d’un grand secours en turf ?

La théorie des probabilités

La théorie des probabilités en mathématiques apporte des éclairages et des outils pour évaluer les chances de chaque cheval de finir parmi les cinq premiers. Elle permet ainsi de prendre des décisions stratégiques lors du quinté : vous savez sur quels chevaux vous allez parier. Allez sur ParisTurf pour récolter les données dont vous pourrez avoir besoin pour peaufiner vos analyses. Néanmoins, gardez à l’esprit qu’avec la théorie des probabilités, vous ne pouvez pas prédire avec certitude les cinq premiers chevaux d’une course.

L’analyse des cotes

Voilà une autre méthode souvent utilisée dans le turf. Dans cette « stratégie », vous vous adonnez à l’examen des cotes attribuées à chaque cheval avant une course. Ces cotes sont le résultat des estimations des bookmakers sur la probabilité de victoire de chaque cheval. En d’autres termes, elles donnent une indication sur les chances qu’un cheval a, à faire partie des 5 vainqueurs du quinté. Toutefois, il ne faut pas accourir tête baissée vers cette stratégie. Les cotes représentent les opinions collectives des parieurs et des bookmakers, qui peuvent ne pas toujours être exactes. De plus, en raison du nombre élevé de participants et de variables dans le Quinté+, l’issue est toujours imprévisible, et ce, quelle que soit la précision des analyses.

Les modèles statistiques

Plusieurs modèles statistiques peuvent être appliqués au Quinté+ :

  • modèle de régression,
  • modèle de Bradley-Terry,
  • classement Elo,
  • réseau de neurones artificiels et apprentissage profond,
  • machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge,
  • forêts d’arbres décisionnels et arbres de décision (classement automatique),
  • analyse de survie.

L’utilisation de ces modèles nécessite une bonne compréhension des statistiques. Vous devez aussi maîtriser les méthodes d’analyse de données et avoir une connaissance approfondie du turf. Les données doivent être soigneusement collectées et analysées pour que les prévisions soient les plus proches possible de la réalité.

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