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- Cinq grandes banques ont essayé de prédire le gagnant final de la Coupe du monde en Russie, et elles ont toutes échoué, sauf une.
- Goldman Sachs prévoyait une victoire du Brésil tandis qu’UBS soutenait plutôt une victoire de l’Allemagne.
- Les banques ont souffert de la totale imprévisibilité du tournoi de cette année, qui a même vu la Croatie se qualifier pour la finale.
La Coupe du monde 2018, qui s’est terminée dimanche 15 juillet, a été un succès presque incontestable. C’était un football brillant, il y a eu peu de problèmes à l’extérieur des stades, et le controversé système d’arbitrage vidéo VAR controversé a globalement fait ses preuves.
Comme pour toutes les Coupes du monde, de nombreux joueurs se sont montrés à la hauteur de l’événement, avec, parmi les plus marquants, la remarquable performance de Kylian Mbappé.
Parmi ceux qui n’ont pas été performants, il y a les grandes institutions financières. Avant le début du tournoi, les banques, comme Goldman Sachs, ING et UBS, se sont toutes attaquées à la prévision des résultats, généralement en appliquant au football les techniques traditionnellement utilisées dans l’analyse financière et la modélisation économique.
Elles ont toutes échoué, sauf une — Nomura.
Parmi les cinq grandes banques à avoir essayé de prévoir un gagnant avant le tournoi, deux ont désigné l’Espagne, une l’Allemagne et une le Brésil. Goldman Sachs a même changé sa prévision plusieurs fois pendant le tournoi et a quand même réussi à se tromper. Seul l’établissement japonais Nomura a réussi à prédire correctement que la France quitterait la Russie en championne du monde.
Alors qu’est-ce qui a mal tourné? Pour comprendre où les banquiers ont fauté, il est d’abord important d’examiner exactement comment ils ont essayé de faire leurs prévisions et où ils se sont trompés. Chaque banque est différente, alors nous allons examiner certaines d’entre elles individuellement.
Goldman Sachs
Goldman Sachs a peut-être utilisé la forme de modélisation la plus intéressante, utilisant le machine learning pour lancer 200.000 modélisations, extrayant des données des attributs de l’équipe et des joueurs, pour aider à prévoir des scores de matchs particuliers. La banque a ensuite simulé 1 million de variations du tournoi pour calculer la probabilité d’avancement de chaque équipe.
« Nous nous sommes tournés vers des modèles de machine learning parce qu’ils peuvent passer au peigne fin un nombre important de variables exponentielles pour produire des pronostics plus fiables que les alternatives conventionnelles », a écrit un groupe de stratèges de l’équipe internationale de recherche de Goldman, dans une note adressée à ses clients avant le tournoi.
« Nous appréhendons avec précaution la nature stochastique du tournoi à l’aide de méthodes statistiques de pointe et nous tenons compte d’un grand nombre d’informations, » ont-ils ajouté.
« L’Angleterre rencontre l’Allemagne en quart de finale, et l’Allemagne gagne; et l’Allemagne rencontre le Brésil en finale, et le Brésil l’emporte », a déclaré la banque dans ses premières prévisions, comme en témoigne le graphique ci-dessous:
En réalité, l’Allemagne a été éliminée dès la phase de poules, l’Angleterre est allée jusqu’en demi-finale, et le Brésil a perdu face à la Belgique en quart de finale. Seulement 11 équipes sur les 16 que Goldman Sachs pensait victorieuses de la phase des poules l’ont réellement été, seulement la moitié des quarts-de finalistes prédits sont allés aussi loin, et un seul demi-finaliste parmi les quatre prédits par Goldman Sachs correspondait à la réalité.
Goldman prévoyait même que le vice-champion du monde, la Croatie, serait éliminé du tournoi en phase de poules, au bénéfice de l’Islande.
Après la phase de poules, Goldman Sachs a mis à jour ses prévisions, mais s’est quand même trompé, avec ses prévisions finales — publiées avant les demi-finales Angleterre – Croatie et France – Belgique — estimant que nous verrions une finale entre l’Angleterre et la Belgique. La finale, bien sûr, a été jouée entre la Croatie et la France.
Goldman a mis en garde contre ses possibles ratés avant le tournoi, affirmant: « les prévisions restent très incertaines, même avec les techniques statistiques les plus sophistiquées, simplement parce que le football est un jeu assez imprévisible ».
UBS
La modélisation du géant suisse UBS n’était pas aussi poussée que celle de Goldman Sachs, la banque suisse n’ayant effectué que 10.000 simulations du tournoi.
UBS a mis au point ses prédictions en introduisant une série de variables, y compris le classement ELO des équipes — qui est un indice objectif de la qualité des équipes — dans une modélisation statistique, puis en exécutant cette modélisation au moyen d’une simulation dite de Monte Carlo. Voici l’explication de la banque avant le tournoi:
« Pour tenir compte des nombreux et différents chemins qui mènent à la finale, nous effectuons ce que les statisticiens appellent une simulation Monte Carlo. Ce qui peut sembler sophistiqué à certains lecteurs est en pratique assez simple: au lieu de cartographier toutes les différentes constellations, nous dessinons un grand nombre de variables aléatoires et les utilisons pour apporter une composante aléatoire à nos calculs et pour simuler le championnat. La meilleure équipe a plus de chances de gagner que son adversaire moins bien classé, mais c’est du sport, et il y a des retournements de situation. Après avoir réitéré encore et encore, nous obtenons les résultats de 10.000 tournois virtuels. Nous comptons ensuite simplement combien de fois chaque équipe a gagné, s’est qualifiée pour les demi-finales ou a été éliminée dès les phases de poules ».
Plutôt que d’essayer de prédire une tranche précise comme l’a fait Goldman Sachs, UBS a donné à chaque équipe la probabilité de progresser à chaque tour du tournoi et une chance de gagner. Dans cette modélisation, UBS a soutenu l’Allemagne comme championne du monde. En vérité, l’Allemagne a été éliminée en phase de poules — un résultat qui, selon UBS, avait moins de 10 % de chances de se produire.
La France n’était que le cinquième favori selon la modélisation d’UBS. Mais ce qui est encore plus surprenant, c’est que la Croatie avait moins de 1% de chances d’atteindre la finale et seulement 24% de chances de passer les phases de poules.
Les experts d’UBS Wealth Management, qui ont compilé les prévisions, ont reconnu s’être trompés, mais ont indiqué qu’environ les deux tiers de leurs prévisions de groupe étaient correctes.
« La grande surprise pour nous a été la Croatie, qui s’est classée deuxième », a déclaré Mark Haefele, directeur des investissements de l’entreprise, dans un email envoyé aux clients, vu par Yalayolo Magazine. La Croatie est arrivée première dans son groupe, contenant l’Argentine, puis a battu le Danemark, la Russie et l’Angleterre.
Haefele a également déclaré que les investisseurs pourraient apprendre des résultats, ajoutant qu’ils devraient toujours « s’assurer de ne pas confondre probabilités et certitudes — tout dans l’investissement (comme dans le football) n’est que probable, vraisemblable ou possible, mais jamais certain ».
« Même les meilleurs placements peuvent décevoir », a-t-il dit.
ING et Nomura
ING a adopté une approche particulièrement novatrice — et terriblement capitaliste — dans ses prévisions, en utilisant la valeur globale de chaque équipe du tournoi pour prédire le vainqueur. ING a ainsi désigné l’Espagne, dont l’effectif avait une valeur totale de 1,187 milliard de dollars. La France arrivait en deuxième position dans cette prévision, avec une valeur légèrement inférieure à 1,183 milliard de dollars.
Nomura, la seule banque à avoir prédit le bon gagnant, a proposé cette méthodologie avant le tournoi:
« En tant qu’analystes, nous devons faire preuve d’une certaine rigueur dans nos prévisions pour la Coupe du monde, nous avons donc décidé d’appliquer la théorie du portefeuille et l’hypothèse de l’efficience des marchés à la Coupe du Monde. Nous regardons la valeur des joueurs dans chaque équipe, l’élan de la performance de l’équipe et la performance historique pour arriver à trois portefeuilles d’équipes à surveiller ».
Pourquoi se sont-ils trompés?
Tout simplement, la plupart des banques se sont trompées en raison de l’imprévisibilité de la Coupe du monde de cette année. L’élimination de l’Allemagne, par exemple, a été caractérisée par Haefele de l’UBS comme étant « probablement l’une des plus grandes surprises dans l’histoire récente du tournoi ». L’Allemagne n’avait pas été éliminée au premier tour de la compétition depuis 1938.
Après l’élimination de l’Allemagne, la victoire aux tirs au but de la Russie contre l’Espagne, la progression de l’Angleterre jusqu’en demi-finale et l’énorme contre-performance de l’Argentine tout au long du tournoi ont été d’énormes chocs et ont également fait voler en éclat les données.
Les surprises dans la phase de poules ont créé un support déséquilibré au deuxième tour, où une branche du tournoi a contenu les favoris à la victoire finale. Cela a contribué à amplifier les écarts entre les prévisions des banques et la réalité.
En fin de compte, avec un événement comme la Coupe du monde, se fier aux statistiques est un jeu perdu d’avance. Le football est tout simplement trop imprévisible pour être réduit à une modélisation statistique. Certes, les statistiques peuvent nous en dire long, mais elles ne peuvent prendre en compte l’ardente vitesse de Mbappé, l’impeccable gestion du croate Modric ou la vision unique du belge Kevin De Bruyne.
Comme Goldman Sachs l’a dit avant la Coupe du Monde: « C’est précisément la raison pour laquelle la Coupe du Monde sera si excitante à regarder. »
Version originale: Will Martin/Yalayolo Magazine UK
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