Optimization and Simulation of Sports Betting

Thesis title: Optimalizace a simulace kurzových sázek
Author: Lupínek, Petr
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Čížková, Šárka
Opponents: Rejthar, Jan
Thesis language: Česky
Abstract:
Práce navrhuje a testuje bayesovské predikční modely pro kurzové sázky na dvou českých sportovních soutěžích s odlišnou úrovní likvidity sázkového trhu: fotbalové Chance Lize a ženské florbalové ČEZ Extralize. Pro fotbal je použit hierarchický Poissonův model s Dixon-Colesovou korekcí, pro florbal negativně binomický model. Parametry obou modelů jsou odhadovány metodou MCMC. Predikční schopnost je vyhodnocena walk-forward backtestem na 2 407 fotbalových a 162 florbalových zápasech s dostupnými kurzy v období 2017–2026. Na fotbalovém trhu model zaostává za bookmakerem ve všech devíti sezónách (RPS 0,1940 vs. 0,1873). Na florbalovém trhu model dosahuje lepší predikční přesnosti ve většině sezón (RPS 0,1739 vs. 0,1792) a sázková strategie s posteriorním z-score filtrem dosahuje výrazně kladného ROI, například +154 % při jednotkových sázkách, z ≥ 1,0, EV ≥ 30 % a bez omezení kurzů. Frakční Kelly při stejné konfiguraci dosahuje ještě vyššího zhodnocení bankrollu. Výsledky jsou konzistentní s hypotézou, že na méně likvidním sázkovém trhu existuje větší prostor pro systematickou výhodu statistického modelu.
Keywords: kurzové sázky; value betting; bayesovské predikční modely; Poissonův model; Chance Liga; ČEZ Extraliga ženy
Thesis title: Optimization and Simulation of Sports Betting
Author: Lupínek, Petr
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Čížková, Šárka
Opponents: Rejthar, Jan
Thesis language: Česky
Abstract:
This thesis proposes and evaluates Bayesian prediction models for sports betting on two Czech leagues with different levels of betting market liquidity: the Chance Liga (football) and the ČEZ Extraliga Women (floorball). A hierarchical Poisson model with the Dixon-Coles correction is used for football; a negative binomial model is used for floorball. Model parameters are estimated via MCMC. Predictive performance is evaluated using a walk-forward backtest on 2,407 football and 162 floorball matches with available odds from 2017 to 2026. On the football market, the model lags behind the bookmaker in all nine tested seasons (RPS 0.1940 vs. 0.1873). On the floorball market, the model achieves better predictive accuracy in the majority of seasons (RPS 0.1739 vs. 0.1792), and a betting strategy with a posterior z-score filter yields substantially positive ROI in selected configurations (for example +154% with flat staking, z ≥ 1.0, EV ≥ 30%, no odds cap). Fractional Kelly staking in the same configuration achieves even higher bankroll growth. The results are consistent with the hypothesis that less liquid betting markets offer greater scope for a statistical model to identify profitable opportunities.
Keywords: Chance Liga; ČEZ Extraliga Women; sports betting; Bayesian prediction models; value betting; Poisson model

Information about study

Study programme: Aplikovaná informatika
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Econometrics

Information on submission and defense

Date of assignment: 29. 9. 2025
Date of submission: 10. 5. 2026
Date of defense: 19. 6. 2026
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/93662/podrobnosti

Files for download

    Last update: