Текст книги "Идеальная ставка"

Вы можете решиться поставить даже тысячу. Это уже существенно повлияет на общую ситуацию. Если на выбранную вами лошадь поставлено несколько тысяч долларов, ожидаемая прибыль может упасть до 10 %, что означает, что вы получите лишь 100 долларов. В определенный момент в тотализаторе возникает ситуация, при которой чем больше ставок сделано на выбранный номер, тем меньше ожидаемая прибыль. И если при ставке в две тысячи долларов вы ожидаете выигрыш в 4 %, вам лучше снизить сумму ставки.

Влияние количества и суммы ставок на сумму выигрыша – не единственная проблема, с которой сталкиваются игроки в тотализатор. Все приведенные выше расчеты предполагают, что вы делаете ставку одним из последних и вам известно, как оценивают шансы участников другие игроки. Но в реальности все сложнее: между появлением данных на табло тотализатора и операциями по принимаемым в данный момент ставкам существует временная пауза. Она составляет около 30 секунд, а значит, есть вероятность, что сделанная после вас ставка может изменить шансы на выигрыш.

На ипподроме «Хеппи-Вэлли» разыгрываемая сумма на момент, когда команда игроков делает ставки, может составлять 300 тысяч долларов и к началу забега вырасти еще на сто тысяч. Синдикаты вынуждены приспосабливаться к этим «вбросам», иначе стратегия, изначально сулившая крупный выигрыш, может обернуться пшиком. К тому же нельзя рассчитывать на то, что последние ставки будут делаться беспорядочно. За минувшее десятилетие научный беттинг набрал популярность, и сегодня в Гонконге существует несколько игровых синдикатов, занимающихся прогнозированием результатов скачек. Они-то и делают ставки в последние минуты. Как выразился Билл Бентер: «Поздние деньги – это, как правило, умные деньги». Однако игроки должны помнить о возможном неблагоприятном сценарии развития событий: другие игроки тоже будут ставить на вероятного победителя, а значит, потенциальный выигрыш будет разделен между бо́льшим числом людей.

Пока игровые синдикаты Гонконга не научились применять к тотализатору научный подход, успешных стратегий для выигрыша в скачках было не так уж много. В наши дни методики прогнозирования стали настолько эффективными, а выигрыши настолько частыми, что удачным предсказаниям результатов забега уже никто не удивляется. Своим стремительным успехом Бентер во многом был обязан уникальной услуге, доступной игрокам Гонконга. На «Хеппи-Вэлли» не обязательно делать ставки персонально, достаточно позвонить по телефону, – именно по этой причине Бентер и Вудс и выбрали Гонконг. Система приема ставок по телефону позволяла избежать дополнительных осложнений и сосредоточиться на совершенствовании прогнозов, сделанных с помощью компьютерных программ, не беспокоясь о том, чтобы вовремя успеть сделать ставки. Изобилие данных и высокая активность игроков превратили Гонконг в идеальное место для воплощения выбранной партнерами стратегии.

Но постепенно все достоинства Гонконга осознали и другие команды игроков, и зарабатывать на тамошних скачках стало все труднее. На фоне стремительно растущей в Гонконге конкуренции идеи Болтон и Чэпмена распространились на другие страны, включая США. В последние десять лет на американских ипподромах доминируют игроки, делающие научно обоснованные ставки. На ставки, сделанные при помощи компьютерных моделей, ежегодно приходится более двух миллиардов долларов, или около 20 % всей разыгрываемой суммы. Это впечатляет еще больше, если принять во внимание, что на некоторых крупных ипподромах США ставки от «компьютерных» команд не принимаются.

Команды игроков делают ставки и в других странах, например на рысистых бегах в Швеции, где лошадь запрягают в легкую двухколесную коляску – чем-то напоминает римские колесницы, только у «возничих» нет ни мечей, ни плащей. Научный подход набирает популярность на ипподромах Австралии и Южной Африки. Идея, родившаяся в рамках научного труда, легла в основу мировой индустрии.

Следует заметить, что создание игрового синдиката, работающего по научно обоснованным методам, – достаточно дорогое предприятие. Техническое обеспечение, привлечение специалистов, способных работать со сложными компьютерными программами, совершенствование методов прогнозирования, наконец, сами ставки – все это обходится той или иной команде не меньше чем в миллион долларов. Игровые стратегии – недешевое удовольствие, поэтому в США команды часто ищут ипподромы с наиболее благоприятными условиями для бетторов. Некоторые ипподромы, отмечая резкий рост выручки, сопровождающий высокие ставки игровых синдикатов, стали поощрять «компьютерный» подход. Они даже заключают соглашение с некоторыми синдикатами, предлагая при условии размещения высоких ставок скидки.

Болтон и Чэпмену нравилось ломать голову над стратегиями прогнозирования результатов скачек, но игорный бизнес как таковой их не слишком интересовал. Для них не было секретом, каких финансовых и организационных затрат требует воплощение их стратегии в жизнь, и они довольствовались академическими результатами. «Каждый раз, когда мы узнавали, сколько на этом зарабатывают другие, мы в шутку говорили друг другу, что пора и нам этим заняться, – признавалась Болтон. – Но на самом деле такая жизнь не для нас».

Успех научно обоснованных ставок на скачках тем более примечателен, что исторически бетторы располагали весьма ограниченными возможностями для прогнозирования, и не только на ипподромах. Будь то спорт или политика – собрать необходимую информацию для создания успешной модели всегда было трудно. Даже если игрокам удавалось сделать хороший прогноз, применить свою стратегию на практике часто не представлялось возможным. Но в начале XXI века все изменилось.

4
Азартные профессора

Когда в 2006 году в Британию пришла новая система игры в блек-джек, молва о ней распространилась молниеносно. Ведь для выигрыша не требовалось ни маскироваться, ни считать карты, ни даже заходить в казино. Маржа, правда, была такая, что выигравший мог рассчитывать скорее на пинту пенного, чем на пентхаус. Однако система работала. Ради халявного пива достаточно было располагать компьютером, изрядным количеством свободного времени и готовностью заняться нудной работенкой. Студентам такой подход пришелся по душе.

Стратегия возникла как следствие нового закона об азартных играх, принятого правительством за несколько месяцев до того. Согласно этому закону, компании, зарегистрированные в Великобритании, получили право наряду с обычными игорными домами открывать онлайн-казино. Завлекая новых клиентов, компании стали предлагать при регистрации щедрые бонусы типа: «Сделай ставку на 100 фунтов и получи еще 50». На первый взгляд в блек-джеке пользы от такого бонуса мало. В онлайн-казино гораздо легче проконтролировать перетасовку карт, что делает их подсчет невозможным. Если вы применяете стратегию «четырех всадников», то есть при принятии решения учитываете карту крупье, то, скорее всего, потеряете деньги. Однако бонусы склоняли ситуацию в пользу игроков. Люди быстро поняли, что бонусы по сути окупают любые затраты. Отыгрывая идеальную стратегию, игрок может потерять какую-то часть из суммы в 100 фунтов – но небольшую, – зато бонус он получает гарантированно, если ставка будет не меньше требуемой суммы. Бонус, как правило, тоже надо пустить на ставку, иначе он пропадет, но, к счастью, игрок может просто брать бонус снова и снова, таким образом сокращая свои затраты.

В 2006 году игроки прыгали с сайта на сайт, разыгрывая сотни рук и коллекционируя бонусы. Вскоре, однако, компании пресекли «злоупотребления» и исключили блек-джек из бонусной программы. И хотя в том, что игроки создавали учетную запись всего для одной игры с целью получения бонуса, не было ничего противозаконного, некоторые из них зашли слишком далеко. Первый обвинительный приговор за злоупотребление бонусами был вынесен весной 2012 года; житель Лондона Андрей Осипау получил три года тюрьмы за использование фальшивых паспортов и удостоверений личности для открытия множества счетов. Те, кто в 2006 году действовал в рамках закона, смогли заработать гораздо меньше, чем Осипау, чья сумма выигрышей составила 80 тысяч фунтов.

Сам факт использования бонусов демонстрирует три существенных преимущества, полученные игроками в последние несколько лет.

Во-первых, быстрый рост онлайн-казино позволил значительно увеличить количество игр и игровых возможностей. В обычных казино презентация новой игры – всегда приятный сюрприз. По мнению профессионального игрока Ричарда Манчкина, вводя новую игру, казино редко осознают, сколько преимуществ они тем самым предоставляют игрокам. Открывшаяся в 2006 году лазейка в блек-джеке показала, что это правило распространяется и на онлайн-казино. А когда в дело вступает интернет, информация о новых успешных стратегиях распространяется куда быстрее, чем в реальном мире. Второе преимущество – это легкость, с какой игроки могут внедрить потенциально прибыльную стратегию. Вместо того чтобы бегать от службы безопасности казино или ходить к букмекерам, можно просто делать ставки онлайн – через веб-сайт или мессенджер. Наконец, интернет позволяет легко и просто узнать «рецепт» успешных стратегий. Раньше именно ограниченный доступ к информации диктовал игрокам, где и как они могут делать ставки. Но сегодня эти сдерживающие рамки практически исчезли, и перед любителями азарта открываются новые горизонты.

Каждую осень в кампусах лучших математических факультетов мира высаживается десант рекрутеров. Большинство – обычные гости университетов: нефтяники хотят заполучить специалистов по гидрогазодинамике, банкиры – по теории вероятности. Но в последние годы в стенах британских вузов стали появляться представители компаний иного профиля. Вместо того чтобы обсуждать со студентами бизнес или финансы, они говорят о спорте, в частности о футболе. Их презентации, насыщенные формулами и таблицами, напоминают аналитические материалы для предматчевых конференций, а сами мероприятия больше похожи на лекции или научные конференции.

Математикам хорошо знакомы методы и приемы, к которым прибегают такие компании. Они основаны на знаниях, используемых, например, при изучении движения ледников или распространения эпидемий, но упомянутые компании находят им другое применение, с их помощью борясь против букмекеров. И в этой борьбе они побеждают.

История прогнозирования результатов футбольных матчей началась с обычной экзаменационной задачки. В 1990-х Стюарт Коулз преподавал в Ланкастерском университете, расположенном неподалеку от национального парка «Лейк-дистрикт». Коулз специализировался на теории экстремальных значений, которая оценивает вероятность возникновения чрезвычайно редких событий. Впервые сформулированная Рональдом Фишером в 1930-х годах, она используется для прогнозирования наихудших сценариев – наводнений, землетрясений, лесных пожаров и прочих бед, приносящих убытки страховым компаниям.

Исследование Коулза охватывало самые разные явления: от штормового прилива до сильного загрязнения воздуха. Футболом он занялся по подсказке своего коллеги Марка Диксона. Диксон заинтересовался этой темой, готовя вопросы к экзамену по статистике для студентов последнего курса университета. Одно из заданий заключалось в том, чтобы составить прогноз результата гипотетического футбольного матча, но Диксон отметил одну особенность: метод был слишком прост, чтобы использовать его в реальной жизни. Однако сама идея показалась ему интересной. Развив ее и протестировав на реальных футбольных матчах, можно было предложить эффективную беттинговую стратегию.

На протяжении нескольких лет Коулз и Диксон работали над новым методом и готовили научную публикацию. Статья появилась в 1997 году в Journal of Applied Statistics. По окончании исследования Коулз занялся другими проектами. Тогда он еще не сознавал до конца, какое значение приобретет его «футбольная» работа. «На тот момент проект казался мне скорее проходным, – говорил Коулз в одном из интервью. – Но, как выяснилось впоследствии, он оказал огромное влияние на мою жизнь».

В Гонконге игроки в тотализатор использовали научный подход для оценки показателей каждой лошади, чтобы, сравнив их, составить прогноз по результатам забега. С футболом этот номер провернуть сложнее. Теоретически можно взвесить достоинства каждой команды и вычислить, какая из них успешнее выступит в данном сезоне. Но предсказать победу той или иной команды в каждом конкретном матче неизмеримо труднее. Команда, хорошо выступающая против одного соперника, порой выглядит бледно в поединке с другим. Мяч может попасть в ворота, а может – в штангу. Удачное выступление поднимает боевой дух команды, и даже слабые игроки играют выше своих возможностей. Этот клубок случайных факторов далеко не лучшим образом влияет на статистические расчеты. В 1970-х несколько ученых даже пришли к заключению, что отдельно взятый футбольный матч настолько непредсказуем, что предсказать его точный исход практически невозможно.

Решив заняться исследованием футбольных матчей, Коулз и Диксон ступили на малоизученную территорию. Однако было одно обстоятельство, говорившее в их пользу: в Великобритании коэффициенты ставок объявляли за несколько дней до начала матча. В отличие от Гонконга, где ставки лихорадочно размещались в последние минуты перед забегом, участник футбольного тотализатора располагал достаточным временем для составления прогноза и его сравнения с предсказаниями букмекеров. Что еще лучше, существовал широкий выбор доступных ставок. На давно сформировавшемся беттинговом рынке Великобритании можно биться об заклад о чем угодно: от количества голов в первом тайме до количества угловых.

Диксон и Коулз решили начать с главного вопроса: какая команда победит? Но прежде чем пытаться спрогнозировать конечный результат, они попробовали предсказать, сколько голов будет забито в матче. Допустим, предположили ученые, каждая команда забивает очередной гол через определенный промежуток времени. Вероятность гола в этом случае не зависит от того, что происходило на футбольном поле непосредственно перед голом. В науке подобную череду событий называют процессом Пуассона. Названный в честь физика Симеона Пуассона, он проявляется во многих аспектах повседневной жизни. Исследователи используют процесс Пуассона для моделирования распределения звонков на многоканальном телефоне, распада радиоактивных веществ и даже активности нейронов. Когда мы говорим, что события включены в процесс Пуассона, это значит, что они происходят с определенным интервалом, каждый из которых независим от остальных. Если в первом тайме не было забито ни одного гола, это не повышает вероятность того, что гол будет забит во втором.

Диксон и Коулз смоделировали футбольный матч как процесс Пуассона, предположив, таким образом, что голы забиваются с определенным интервалом на протяжении всей игры. Но как от этого предположения перейти к прогнозу финального результата? Количество забитых в матче мячей, вероятно, зависит от того, какие команды играют. Сколько же голов можно ожидать от каждой команды?

Еще в начале своей статьи от 1997 года Коулз и Диксон определили набор действий, которые необходимо совершить для построения модели игры в рамках футбольной лиги. Прежде всего, необходимо измерить квалификацию каждой команды – например, придумав некую систему рейтинга. Можно присваивать команде определенное количество очков после каждого матча, а по истечении определенного срока суммировать их, скажем, три очка за победу, одно – за ничью и ни одного – в случае поражения. Представив квалификацию команды в виде числа, мы увидим, какая команда играет хорошо. Впрочем, на основе этого рейтинга далеко не всегда можно сделать успешный прогноз. В 2009 году появилось исследование Кристофера Лейтнера и его коллег из Венского университета экономики и бизнеса, ставшее наглядной иллюстрацией к проблеме: ученые проанализировали прогнозы на футбольный Еврокубок 2008 года с опорой на рейтинги ФИФА и пришли к выводу, что оценка букмекеров была гораздо более точной. Для того чтобы заработать деньги на футбольном тотализаторе, одним критерием в оценке команды не обойдешься.

Диксон и Коулз предложили разбить квалификацию команды на две составляющие: атака и защита. Коэффициент атаки показывает способность команды забивать голы, а слабость в защите свидетельствует о пробелах в умении их отражать.

Присвоив команде хозяев коэффициент силы атаки, а команде гостей – коэффициент слабости защиты, Диксон и Коулз пришли к выводу, что ожидаемое количество голов команды-хозяйки можно предсказать на основе учета трех факторов:

Фактор игры на домашнем поле означает важное преимущество – «дома» результаты, как правило, лучше. Точно так же ожидаемое количество голов, забитых гостями, равно коэффициенту силы атаки команды-гостя, помноженному на коэффициент слабости защиты команды-хозяйки (команда-гость не имеет дополнительных преимуществ).

Для оценки мастерства команды в атаке и защите Диксон и Коулз на протяжении нескольких лет собирали данные о проведенных в Англии футбольных матчах четырех высших дивизионов, куда входили 92 команды. Так как модель включала коэффициент атаки и защиты для каждой команды плюс дополнительный фактор преимущества игры на домашнем поле, общее количество оцениваемых факторов составило 185. Если каждая команда играла с другой командой одинаковое количество матчей, расчеты были достаточно простыми. Однако переходы команд в другую лигу (как с повышением, так и с понижением, не говоря уже о розыгрышах кубков) означали, что какие-то команды будут встречаться друг с другом чаще остальных. Так же как и в случае скачек на «Хеппи-Вэлли», количество неизвестной информации было слишком велико, чтобы расчет оказался верен. Для оценки каждого из 185 факторов необходимо было обратиться за помощью к вычислительным методам, подобным тем, что были разработаны учеными в Лос-Аламосе.

Диксон и Коулз использовали свою модель для составления прогнозов матчей, сыгранных в 1995–1996 годах, и обнаружили, что их расчеты во многом совпадали с реальными результатами. Но будет ли модель столь же надежна, если делать ставки? Они протестировали ее на всех матчах, руководствуясь простым правилом: если модель обещает позитивный результат с вероятностью на 10 % выше, чем у букмекера, – надо ставить. Модель и беттинговая стратегия ученых не отличались большой сложностью, но достоверность их прогнозов оказалась выше, чем у букмекеров.

Накануне опубликования статьи Диксон и Коулз прекратили научное сотрудничество. Диксон основал консалтинговую компанию Atass Sport, которая специализировалась на прогнозах результатов спортивных соревнований. Коулз примкнул к Smartodds – лондонской компании, которая также работала на рынке спортивного моделирования. В настоящее время компаний, занимающихся прогнозированием исхода футбольных матчей, существует несколько, и большинство из них до сих пор используют модели на основе работ Диксона и Коулза. «Эти исследования все еще остаются для нас отправной точкой», – говорил Давид Хести, сооснователь Onside Analysis – компании, специализирующейся на футбольной аналитике.

Как и у любой другой модели, у детища Диксона и Коулза были и свои слабые стороны, или, по выражению Коулза, «ряд шероховатостей». Одна из проблем заключалась в том, что модель считала коэффициенты атаки и защиты команды неизменными на протяжении всего матча. Но в реальном матче футболисты могут устать или, наоборот, испытать подъем сил. Другой изъян модели состоял в том, что в реальном футболе ничья случается чаще, чем предполагает процесс Пуассона. Например, более слабая команда изо всех сил старается удержать равный счет, а более сильная, наоборот, расслабляется. Андреас Хойер и Оливер Рубнер из Мюнстерского университета обнаружили еще один фактор. По мнению ученых, игры часто заканчиваются ничьей потому, что при равном счете к концу матча игроки склонны меньше рисковать и, следовательно, меньше забивают. Проанализировав матчи чемпионата Германии с 1968 по 2011 год, исследователи обнаружили, что вероятность гола уменьшается, если команды сравнялась в счете. Особенно это заметно при счете 0:0, когда игроки предпочитают довольствоваться «уютной ничьей».

При определенном наборе факторов в игре создаются условия, когда ничья выгодна обеим сторонам. Хойер и Рубнер подсчитали, что в матчах Бундеслиги на протяжении первых 80 минут распределение голов происходило согласно процессу Пуассона: в это время команды загоняли мяч в сетку с достаточно постоянной частотой. Но ближе к концу игры действия футболистов становились более хаотичными, особенно если на последних минутах лидировала с преимуществом в один-два гола команда гостей.

Приняв во внимание все эти нюансы, компании, занятые спортивными прогнозами, смогли, основываясь на работах Диксона, Коулза и других ученых, превратить футбольный беттинг в прибыльный бизнес. В последние годы эти фирмы значительно расширили сферу своей деятельности. Но, хотя индустрия переживает расцвет и в нее приходят все новые участники, в Великобритании научно обоснованный беттинг – все еще достаточно новое явление; даже самые крупные его представители начали дело не раньше 2000 года. Зато в США индустрия спортивных прогнозов имеет гораздо более богатую – подчас в буквальном смысле слова – историю.

В старших классах школы Майкл Кент, коротая время на скучных уроках, часто читал спортивную рубрику газеты.

Майкл жил в Чикаго, но внимательно следил за выступлениями университетских команд по легкой атлетике во всей стране. Скользя взглядом по столбцам результатов, он задумывался о пределах спортивных успехов. «Я читал, что та или иная команда победила со счетом 28:12, – вспоминал Кент, – и задавался вопросом: а, собственно, насколько это круто?»

После школы Кент отучился на факультете математики, а затем устроился в Westinghouse Corporation. 1970-е он провел в лаборатории атомной энергии в Питтсбурге, штат Пенсильвания, где разрабатывались атомные реакторы для морского флота США. Обстановка располагала к научным исследованиям – команда, в которой работал Кент, состояла из инженеров, математиков и специалистов по компьютерным технологиям. На протяжении нескольких лет он пытался смоделировать процесс, происходящий в атомном реакторе при прохождении охлаждающих реагентов через топливные каналы, а в свободное время писал компьютерные программы для анализа футбольных матчей в США. Во многом модель Кента сыграла для футбола ту же роль, какую модель Билла Бентера для лошадиных скачек. Кент собрал и систематизировал множество факторов, которые могли влиять на результаты игры, применил к ним принцип регрессии и выделил действительно значимые. Как и Бентер, Кент делал собственный прогноз и лишь потом смотрел на данные букмекеров. «Ты должен просчитать все сам, – говорил он, – и только после этого смотреть, какие цифры получены другими».

В американском спорте с давних пор уделялось большое внимание статистике. Особенно наглядно это видно на примере бейсбола. Одна из причин кроется в самой структуре этой игры. Бейсбольный матч разделен на множество коротких периодов (иннингов), что позволяет зрителям не только перекусить, но и спокойно оценить происходящее на поле. Кроме того, каждый иннинг может превращаться в своего рода поединок питчера с бэттером – имеющий собственную логику и потому удобный для статистического анализа.

Большая часть статистических данных, и поныне волнующих умы бейсбольных фанатов, – от среднего числа подач до суммы очков, заработанных игроком нападения (ранов), – была еще в XIX веке собрана спортивным журналистом Генри Чадвиком, который оттачивал свои методы, наблюдая за крикетными матчами в Англии. С развитием компьютерных технологий в 1970-х годах сравнивать результаты стало легче. Все больше организаций начали заниматься изучением спортивной статистики. Одной из них было основанное в 1971 году Общество исследований американского бейсбола (Society of American Baseball Research). Аббревиатура SABR дала название научному анализу бейсбола, который стали именовать «саберметрикой».

Хотя популярность спортивной статистики в 1970-х существенно выросла, для создания эффективной стратегии игры в тотализатор недоставало еще ряда элементов. И у Майкла Кента они были. «Мне очень повезло, что все так сошлось», – вспоминал он. Первым элементом были данные. Недалеко от ядерной лаборатории в Питтсбурге, где работал Кент, находилась библиотека Карнеги, в которой хранилась подшивка результатов университетских матчей за несколько лет. Хорошая новость заключалась в том, что именно этой информации не хватало модели Кента, чтобы выдавать надежные прогнозы, а плохая – в том, что каждую цифру надо было вводить вручную. В распоряжении Кента также имелись технические средства, необходимые для запуска модели, в том числе доступ к высокоскоростному компьютеру. Университет, где учился Кент, был одним из первых компьютеризированных американских вузов, и ученый преуспел в программировании больше многих своих коллег. Но и это было еще не все. Кент не только умел писать программы, он понимал лежащие в их основе статистические закономерности. В Westinghouse он работал с инженером Карлом Фридрихом, который научил его создавать эффективные и надежные компьютерные модели. «Это был один из самых одаренных людей, которых я когда-либо встречал, – отзывался о нем Кент. – Потрясающий парень».

Но даже при таких стартовых условиях карьера Кента в игорном бизнесе стартовала не слишком удачно. «В самом начале своих экспериментов я сделал четыре крупные ставки, – вспоминал Кент, – и все четыре раза проиграл. За одну субботу я потерял пять тысяч долларов». Впрочем, даже из невезения можно извлечь пользу. «Проигрыш, – добавлял Кент, – стал для меня лучшим стимулом». Потратив на шлифовку своей модели около семи лет, в 1979 году Кент наконец решил, что готов к серьезной игре. В то же время, когда Билл Бентер совершал первые набеги на стол для блек-джека, Кент отправился в Лас-Вегас. Это было накануне очередного футбольного сезона.

В городе Кент столкнулся с новыми трудностями, в частности с размещением ставок. Если в Гонконге для этого достаточно снять телефонную трубку, то в Лас-Вегасе игрок должен присутствовать в казино лично. Неудивительно, что Кент нервничал. Ему пришлось просить парковщиков о сопровождении – пробираться одному через скудно освещенную стоянку с десятками тысяч долларов в портфеле было страшно.

Понимая, что беттинг – дело тонкое, Кент нашел себе партнера в лице бывалого игрока Билли Уолтерса, который знал, как работают казино Лас-Вегаса и как заставить их работать на тебя. Уолтерс занимался размещением ставок, Кент сосредоточился на составлении прогнозов. В следующие несколько лет к ним присоединились и другие игроки, каждый из которых внес существенный вклад в претворение стратегии в жизнь. Одни помогали совершенствовать модель, другие вели переговоры с букмекерами. О них заговорили как о «компьютерщиках», и восхищение, которое это слово будило в душах игроков, могло сравниться лишь с ужасом, которое оно же вызывало у казино.

Благодаря научному подходу Кента прогнозы «компьютерщиков» были намного точнее, чем у букмекеров Лас-Вегаса. Успеху игроков сопутствовал нездоровый интерес со стороны ФБР – в 1980-х группу заподозрили в мошенничестве. Спецслужбы искренне недоумевали: как «компьютерщикам» удается делать такие деньги? Впрочем, годы тщательного расследования не привели ни к чему. Нескольким членам группы было предъявлено судебное обвинение, но все они были оправданы.

По некоторым оценкам, с 1980 по 1985 год «компьютерщики» разместили ставок на 135 миллионов долларов и получили прибыль в размере 14 миллионов долларов. Ни один год не стал для них убыточным. В 1987 году команда распалась, но Кент с Уолтерсом еще 20 лет продолжали делать спортивные ставки: первый отвечал за прогноз, второй – за размещение ставок. Кент не раз подчеркивал, что своими успехами он обязан компьютерному моделированию. «Это самое главное, – говорил он. – Надо построить правильную модель и постоянно ее улучшать».

Кент, как правило, составлял свои прогнозы самостоятельно, но за одним исключением. У него был помощник – экономист из крупного университета Западного побережья, который каждую неделю выдавал прогноз исхода матчей по американскому футболу. Этот человек не афишировал своего интереса к азартным играм, и Кент, упоминая о нем, называл его просто «Профессор». Предположения экономиста были весьма точными, хотя не всегда совпадали с предположениями Кента, поэтому в 1990–2005 годах оба игрока старались найти между ними золотую середину.

Кент сделал себе имя и состояние на прогнозировании результатов в таких популярных в США видах спорта, как американский футбол и бейсбол. Он работал над своими моделями в 1970-х, но лишь в 1998 году Коулз и Диксон обратили внимание на футбольный тотализатор. Существуют виды спорта, результаты соревнований в которых спрогнозировать еще труднее.

В январе 1951 года Франсуаза Улам, придя домой, застала своего мужа Станислава задумчиво стоящим у окна. «Я понял, как заставить ее работать», – сказал он. Франсуаза поинтересовалась, что он имеет в виду. «Бомба, – ответил он. – Нужна абсолютно другая схема. Она изменит ход истории». Улам говорил о водородной бомбе, над которой работала лаборатория в Лос-Аламосе. Благодаря методу Монте-Карло и другим технологиям Америка получила в свое распоряжение самое мощное в истории оружие. Это произошло в начале холодной войны, когда США вступили в ядерную гонку с СССР.

Но 1947-й стал годом великих достижений не только для физиков-ядерщиков. Пока Улам работал над методом Монте-Карло, по ту сторону железного занавеса родился еще один вид оружия – автомат Калашникова, названный в честь своего создателя конструктора Михаила Калашникова. В последующие годы автомат стал известен как АК-47 и наряду с водородной бомбой изменил течение холодной войны. Его можно было увидеть в руках солдат, повстанцев и революционеров от Вьетнама до Афганистана. Автомат Калашникова пользуется популярностью до сих пор – сегодня в мире насчитывается около 75 миллионов единиц этого оружия. Главная причина – простота его конструкции. В «калашникове» всего восемь подвижных частей, что делает автомат надежным и легко поддающимся ремонту. Может, он и далек от совершенства, зато практически не дает сбоев и способен служить десятилетиями.