близок к нулю, а в неудачных сочетаниях с явными фаворитами разрыв может достигать 50 или более процентных пунктов10.
Подобно рейтинговым агентствам на финансовых рынках, мы вернулись к данным и разделили игры на шесть групп на основании аналогичного уровня риска, варьирующихся от «голубых фишек» до «бросовых облигаций». «Голубыми фишками» стали игры, в которых ставка на победу фаворита даст вам гарантированный и очень небольшой выигрыш, в то время как ставка на аутсайдера, за которой последует практически невозможная победа, принесет сумму, достаточную для того, чтобы месяц содержать семью сделавшего ставку. Для каждого из этих шести срезов спортивного сезона мы определили, насколько часто побеждают пользующиеся различными преимуществами аутсайдеры. Другими словами, мы хотели обнаружить связь, как в случае ценных бумаг, между риском и отдачей. Результаты показаны на диаграмме 13.
Что нам показывает эта схема? Да, линия тренда футбола, демонстрирующая взаимосвязь между риском и отдачей для клубов в сезоне 2010/11, расположена значительно ниже линий других видов спорта, это происходит вне зависимости от того, насколько предпочитаемой может быть команда.
Возьмем фаворитов, мнение о которых на 50 процентов выше по сравнению с их противниками: в футболе они выигрывают в 65 процентах случаев, но в баскетболе они побеждают более чем в 80 процентах игр. Это же верно и для всех других аспектов риска: фаворит в футболе с меньшей вероятностью на самом деле победит в матче, чем фавориты в других видах спорта, это особенно заметно в баскетболе, бейсболе и американском футболе, где вероятность обратного составляет от десяти до пятнадцати процентов. Букмекеры явно думают, что футбол более зависит от удачи вне зависимости от того, насколько неравной может казаться борьба, а эти бизнесмены хорошо знают свой рынок11.
ДИАГРАММА 13
КАК ЧАСТО ПОБЕЖДАЮТ ФАВОРИТЫ?
Наши результаты принимают во внимание только один сезон, но даже более комплексное исследование, выполненное Эли Бен-Наимом, физиком-теоретиком Лос-Аламосской национальной лаборатории, вместе с Сидни Реднером и Федериком Васкесом из Бостонского университета, в котором использовались все исторические данные в нескольких видах спорта, привело к очень похожему выводу12.
Бен-Наим, Реднер и Васкес интересовались тем, насколько прогнозируемыми являются соревнования лиг, таким образом, их целью был подсчет вероятности неожиданных поражений. Как настоящие ученые, они выхватили расчет шансов из рук букмекеров и создали в памяти компьютера придуманные компьютерные игры, виртуальные таблицы, заполняемые управляющими уравнениями.
Множество виртуальных сезонов этих лиг позволило им вычислить нечто подобное нашему разрыву между шансами, что было основано на фиксации того, как фавориты и аутсайдеры входят в игру. Они углубились в историю, изучая матчи Высшей лиги английского футбола с 1888 года, Главной лиги бейсбола с 1901 года, Национальной хоккейной лиги с 1917-го и Национальной
