Kampuni za betting zinatumia nini kupanga odds?
Kampuni za betting zinatumia nini kupanga odds?
- Thread starter Nomadiq
- Start date
Veteran Sailor
JF-Expert Member
- May 28, 2025
- 2,013
- 4,318
Kubet ni kazi ngumu sana..
Veteran Sailor
JF-Expert Member
- May 28, 2025
- 2,013
- 4,318
Inter aliondoka na mtaji wangu wote.. Nliomba apate goli tu game yake na psg
Nyafwili
JF-Expert Member
- Nov 27, 2023
- 6,142
- 15,636
AI, imeaza kufanya kazi lini ¿??
Veteran Sailor
JF-Expert Member
- May 28, 2025
- 2,013
- 4,318
Niko kwenye process ya kuacha kabisa.. Ni hasara
Superfly
JF-Expert Member
- Jul 14, 2013
- 1,015
- 2,153
Kitambo kidogo
Nomadiq
JF-Expert Member
- Jan 5, 2025
- 8,566
- 22,906
- Thread starter
- #49
Jitahidi sana mkuu uache nawaona hapa vijana wenzangu unakuta anabet mikeko 10 ya buku buku wanachana yote, kesho tena yumo tu ukimwambia anasema hujui kitu tulia.
Mwezi mzima anabet karibu laki2 anawin elfu40 hasara laki na 60, kuna ile wanaita kindege aviation dah mpaka nawahurumia.
Nomadiq
JF-Expert Member
- Jan 5, 2025
- 8,566
- 22,906
- Thread starter
- #50
Veteran Sailor
JF-Expert Member
- May 28, 2025
- 2,013
- 4,318
Yan hasara tupu ndugu yangu.. Nimedhamiria kuacha
nusuhela
JF-Expert Member
- Jan 26, 2014
- 6,548
- 8,289
Uandaaji wa odds katika kampuni za betting, hasa za soka, ni mchakato tata unaohusisha zaidi ya AI pekee. Ni mchanganyiko wa teknolojia, takwimu, utaalamu wa kibinadamu, na mbinu za kiuchumi. Hebu tuchambue maswali yako:
### Mfumo wa Kupanga Odds za Mechi
Kampuni za betting hutumia mifumo mbalimbali tata kupanga odds, na AI inazidi kuwa sehemu muhimu, lakini siyo pekee. Mfumo mkuu unahusisha hatua zifuatazo:
1. Ukukusanyaji wa Data Kubwa (Big Data Collection):
* Takwimu za Timu: Historia ya matokeo (ushindi, sare, kufungwa), idadi ya mabao waliyofunga na kufungwa, takwimu za wachezaji (wafungaji bora, majeruhi, kadi), fomu ya sasa ya timu (matokeo ya mechi za hivi karibuni), takwimu za uwanja (timu inacheza nyumbani au ugenini), na hata hali ya hewa.
* Takwimu za Wachezaji: Hali ya afya, fomu, uwezo wa kuathiri mchezo, na rekodi za awali dhidi ya wapinzani.
* Takwimu za Ligi: Nguvu ya jumla ya ligi, mtindo wa kucheza wa ligi husika, na takwimu za kihistoria za mechi za ligi hiyo.
* Habari Zingine: Taarifa za makocha wapya, migogoro ndani ya timu, na hata uvumi.
2. Mifumo ya Takwimu na Algoritimu (Statistical Models and Algorithms):
* Uchambuzi wa Uwezekano (Probability Analysis): Kwa kutumia data zilizokusanywa, mifumo tata ya takwimu huhesabu uwezekano wa matokeo mbalimbali ya mechi (ushindi wa nyumbani, sare, ushindi wa ugenini). Hii inafanywa kwa kutumia algoritimu za hali ya juu zinazozingatia vigezo vyote vilivyotajwa.
* AI na Kujifunza kwa Mashine (AI and Machine Learning): Ndiyo, AI na Machine Learning (ML) zinatumika sana. Mifumo ya AI inafunzwa kwa kutumia data nyingi za kihistoria ili kutambua mifumo na kutabiri matokeo kwa usahihi zaidi. AI inaweza kutambua uhusiano tata kati ya vigezo ambavyo binadamu anaweza kushindwa kuviona. Inaweza kurekebisha utabiri wake mara kwa mara kadri inavyopokea data mpya.
* Poisson Distribution: Huu ni mfumo wa takwimu unaotumika kutabiri idadi ya matukio (mfano, mabao) ndani ya muda fulani.
3. Utaalamu wa Kibinadamu (Human Expertise - "Odds Compilers" au "Traders"):
* Licha ya AI na mifumo tata, bado kuna wataalamu wa kibinadamu (odds compilers au traders) ambao huchambua na kurekebisha odds. Wao wana uzoefu na uelewa wa kina wa soka na wanaweza kuzingatia mambo ambayo AI inaweza kushindwa kuyazingatia, kama vile:
* Hali ya Kisaikolojia ya Timu: AI inaweza kuwa ngumu kutambua athari za kisaikolojia, kwa mfano, timu kucheza chini ya kocha mpya, au timu ikitoka kupata matokeo mabaya mfululizo.
* Taarifa za Dakika za Mwisho: Mabadiliko ya ghafla (mfano, mchezaji muhimu kujeruhiwa kwenye mazoezi ya mwisho).
* "Feeling" ya Soko: Kujua jinsi wabetaji wanavyoweza kuweka dau na kurekebisha odds ili kusawazisha mizani.
4. Kuongeza Faida (Profit Margin):
* Kampuni za betting hazitoi odds zinazoakisi uwezekano halisi wa matokeo. Zinatoa odds ambazo zimepunguzwa kidogo ili kuongeza faida yao (margin). Hii inajulikana kama "vig" (vigorish) au "juice". Kwa mfano, ikiwa uwezekano halisi wa Yanga kushinda ni 80%, odds zaweza kuwa 1.25 badala ya 1.20 ili kampuni ipate faida.
### Kwa Nini Kampuni Moja Inatofautiana na Nyingine Wakati Mechi ni Ileile?
Kuna sababu kadhaa kwa nini odds hutofautiana kati ya kampuni moja na nyingine, hata kwa mechi ileile:
1. Mifumo na Algoritimu Tofauti: Kila kampuni inaweza kutumia mifumo yake tofauti ya AI na algoritimu za takwimu. Hii inamaanisha kwamba zinaweza kutofautiana katika jinsi zinavyochambua data na kuhesabu uwezekano.
2. Faida Tofauti (Profit Margin/Vig): Kampuni tofauti zinaweza kuweka faida tofauti kwa kila dau. Kampuni inayoweka faida kubwa itatoa odds za chini, wakati kampuni yenye faida ndogo inaweza kutoa odds za juu zaidi.
3. Utaalamu wa Kibinadamu na Mitazamo Tofauti: "Odds compilers" wa kila kampuni wanaweza kuwa na mitazamo tofauti kuhusu mechi fulani, kulingana na uzoefu wao, habari wanazozitumia, na jinsi wanavyotafsiri data.
4. Usawazishaji wa Mizani (Balancing the Book): Lengo kuu la kampuni ya betting ni kuhakikisha inapata faida bila kujali matokeo ya mechi. Wao hujaribu kusawazisha dau zinazowekwa ili waweze kulipa washindi kutokana na fedha za walioshindwa, huku wakibakisha faida yao. Ikiwa dau nyingi zimewekwa upande mmoja, kampuni inaweza kupunguza odds upande huo na kuongeza odds upande mwingine ili kuvutia dau zaidi na kusawazisha mizani.
5. Mahusiano na Watoa Data (Data Providers): Kampuni tofauti zinaweza kutumia watoa data tofauti, au zinaweza kupata habari kwa nyakati tofauti. Hii inaweza kusababisha tofauti kidogo katika mahesabu yao.
6. Sera za Bei (Pricing Strategy): Baadhi ya kampuni zinaweza kulenga kuwa na odds bora zaidi kwenye ligi au matukio fulani kama mkakati wa kuvutia wateja.
### Jinsi Wanavyopanga Mechi Nyingi Kiasi Kile, na Mechi Moja Ina Machaguo 50+, Ligi Ziko 100+
Hapa ndipo teknolojia na mifumo ya kisasa inapoingia:
1. Automation ya Juu (High Level of Automation):
* Sehemu kubwa ya mchakato wa kuweka odds imefanywa otomatiki. Mifumo ya kompyuta inachakata data, kutumia algoritimu za AI, na kutoa odds za awali kwa mamia ya mechi kwa wakati mmoja.
* Hii inahusisha mifumo ya kuzuia makosa (error-checking systems) ili kuhakikisha odds zinazalishwa kwa usahihi.
2. Database Kubwa na Zilizopangwa Vizuri:
* Wanatumia database kubwa sana na zilizopangwa vizuri zinazohifadhi data za timu zote, wachezaji, ligi, na matokeo ya kihistoria. Hii inaruhusu mifumo yao kufikia na kuchakata habari haraka sana.
3. Algoritimu za Kutoa Machaguo Mbalimbali (Algorithm for Different Markets):
* Sio tu matokeo ya mechi (1X2), bali pia machaguo mengine kama "Over/Under Goals," "Both Teams to Score," "Correct Score," "First Goal Scorer," nk., pia huhesabiwa na algoritimu maalum. Kila chaguo lina seti yake ya takwimu na uwezekano wake.
* Mara nyingi, odds za machaguo madogomadogo hutokana na odds za msingi za matokeo ya mechi na takwimu za ziada (mfano, wastani wa magoli yaliyofungwa/kufungwa na timu husika).
4. API (Application Programming Interfaces) na Data Feeds:
* Kampuni za betting huunganisha na watoa huduma za data (data feeds) kupitia API. Hii inawaruhusu kupokea taarifa za matokeo ya mechi, takwimu za mchezo, na habari nyingine muhimu kwa wakati halisi. Hii inawasaidia kusasisha odds haraka kulingana na matukio yanayotokea.
5. Timu Ndogo za Wataalamu wa Kusimamia (Small Teams of Overseers):
* Licha ya otomatiki, bado kuna timu ndogo za "traders" au "odds compilers" ambao husimamia mfumo. Kazi yao siyo kuweka odds zote kwa mkono, bali ni kufuatilia, kurekebisha odds pale inapobidi (mfano, kutokana na habari mpya), na kusimamia hatari.
Kwa kifupi, kampuni za betting hutumia mchanganyiko wa teknolojia ya hali ya juu (AI, Machine Learning, Big Data), utaalamu wa kibinadamu, na mifumo ya kiuchumi ili kuweka odds. Tofauti za odds kati ya kampuni hutokana na tofauti za mifumo yao, faida wanayotaka, na jinsi wanavyosimamia mizani ya dau.
### Mfumo wa Kupanga Odds za Mechi
Kampuni za betting hutumia mifumo mbalimbali tata kupanga odds, na AI inazidi kuwa sehemu muhimu, lakini siyo pekee. Mfumo mkuu unahusisha hatua zifuatazo:
1. Ukukusanyaji wa Data Kubwa (Big Data Collection):
* Takwimu za Timu: Historia ya matokeo (ushindi, sare, kufungwa), idadi ya mabao waliyofunga na kufungwa, takwimu za wachezaji (wafungaji bora, majeruhi, kadi), fomu ya sasa ya timu (matokeo ya mechi za hivi karibuni), takwimu za uwanja (timu inacheza nyumbani au ugenini), na hata hali ya hewa.
* Takwimu za Wachezaji: Hali ya afya, fomu, uwezo wa kuathiri mchezo, na rekodi za awali dhidi ya wapinzani.
* Takwimu za Ligi: Nguvu ya jumla ya ligi, mtindo wa kucheza wa ligi husika, na takwimu za kihistoria za mechi za ligi hiyo.
* Habari Zingine: Taarifa za makocha wapya, migogoro ndani ya timu, na hata uvumi.
2. Mifumo ya Takwimu na Algoritimu (Statistical Models and Algorithms):
* Uchambuzi wa Uwezekano (Probability Analysis): Kwa kutumia data zilizokusanywa, mifumo tata ya takwimu huhesabu uwezekano wa matokeo mbalimbali ya mechi (ushindi wa nyumbani, sare, ushindi wa ugenini). Hii inafanywa kwa kutumia algoritimu za hali ya juu zinazozingatia vigezo vyote vilivyotajwa.
* AI na Kujifunza kwa Mashine (AI and Machine Learning): Ndiyo, AI na Machine Learning (ML) zinatumika sana. Mifumo ya AI inafunzwa kwa kutumia data nyingi za kihistoria ili kutambua mifumo na kutabiri matokeo kwa usahihi zaidi. AI inaweza kutambua uhusiano tata kati ya vigezo ambavyo binadamu anaweza kushindwa kuviona. Inaweza kurekebisha utabiri wake mara kwa mara kadri inavyopokea data mpya.
* Poisson Distribution: Huu ni mfumo wa takwimu unaotumika kutabiri idadi ya matukio (mfano, mabao) ndani ya muda fulani.
3. Utaalamu wa Kibinadamu (Human Expertise - "Odds Compilers" au "Traders"):
* Licha ya AI na mifumo tata, bado kuna wataalamu wa kibinadamu (odds compilers au traders) ambao huchambua na kurekebisha odds. Wao wana uzoefu na uelewa wa kina wa soka na wanaweza kuzingatia mambo ambayo AI inaweza kushindwa kuyazingatia, kama vile:
* Hali ya Kisaikolojia ya Timu: AI inaweza kuwa ngumu kutambua athari za kisaikolojia, kwa mfano, timu kucheza chini ya kocha mpya, au timu ikitoka kupata matokeo mabaya mfululizo.
* Taarifa za Dakika za Mwisho: Mabadiliko ya ghafla (mfano, mchezaji muhimu kujeruhiwa kwenye mazoezi ya mwisho).
* "Feeling" ya Soko: Kujua jinsi wabetaji wanavyoweza kuweka dau na kurekebisha odds ili kusawazisha mizani.
4. Kuongeza Faida (Profit Margin):
* Kampuni za betting hazitoi odds zinazoakisi uwezekano halisi wa matokeo. Zinatoa odds ambazo zimepunguzwa kidogo ili kuongeza faida yao (margin). Hii inajulikana kama "vig" (vigorish) au "juice". Kwa mfano, ikiwa uwezekano halisi wa Yanga kushinda ni 80%, odds zaweza kuwa 1.25 badala ya 1.20 ili kampuni ipate faida.
### Kwa Nini Kampuni Moja Inatofautiana na Nyingine Wakati Mechi ni Ileile?
Kuna sababu kadhaa kwa nini odds hutofautiana kati ya kampuni moja na nyingine, hata kwa mechi ileile:
1. Mifumo na Algoritimu Tofauti: Kila kampuni inaweza kutumia mifumo yake tofauti ya AI na algoritimu za takwimu. Hii inamaanisha kwamba zinaweza kutofautiana katika jinsi zinavyochambua data na kuhesabu uwezekano.
2. Faida Tofauti (Profit Margin/Vig): Kampuni tofauti zinaweza kuweka faida tofauti kwa kila dau. Kampuni inayoweka faida kubwa itatoa odds za chini, wakati kampuni yenye faida ndogo inaweza kutoa odds za juu zaidi.
3. Utaalamu wa Kibinadamu na Mitazamo Tofauti: "Odds compilers" wa kila kampuni wanaweza kuwa na mitazamo tofauti kuhusu mechi fulani, kulingana na uzoefu wao, habari wanazozitumia, na jinsi wanavyotafsiri data.
4. Usawazishaji wa Mizani (Balancing the Book): Lengo kuu la kampuni ya betting ni kuhakikisha inapata faida bila kujali matokeo ya mechi. Wao hujaribu kusawazisha dau zinazowekwa ili waweze kulipa washindi kutokana na fedha za walioshindwa, huku wakibakisha faida yao. Ikiwa dau nyingi zimewekwa upande mmoja, kampuni inaweza kupunguza odds upande huo na kuongeza odds upande mwingine ili kuvutia dau zaidi na kusawazisha mizani.
5. Mahusiano na Watoa Data (Data Providers): Kampuni tofauti zinaweza kutumia watoa data tofauti, au zinaweza kupata habari kwa nyakati tofauti. Hii inaweza kusababisha tofauti kidogo katika mahesabu yao.
6. Sera za Bei (Pricing Strategy): Baadhi ya kampuni zinaweza kulenga kuwa na odds bora zaidi kwenye ligi au matukio fulani kama mkakati wa kuvutia wateja.
### Jinsi Wanavyopanga Mechi Nyingi Kiasi Kile, na Mechi Moja Ina Machaguo 50+, Ligi Ziko 100+
Hapa ndipo teknolojia na mifumo ya kisasa inapoingia:
1. Automation ya Juu (High Level of Automation):
* Sehemu kubwa ya mchakato wa kuweka odds imefanywa otomatiki. Mifumo ya kompyuta inachakata data, kutumia algoritimu za AI, na kutoa odds za awali kwa mamia ya mechi kwa wakati mmoja.
* Hii inahusisha mifumo ya kuzuia makosa (error-checking systems) ili kuhakikisha odds zinazalishwa kwa usahihi.
2. Database Kubwa na Zilizopangwa Vizuri:
* Wanatumia database kubwa sana na zilizopangwa vizuri zinazohifadhi data za timu zote, wachezaji, ligi, na matokeo ya kihistoria. Hii inaruhusu mifumo yao kufikia na kuchakata habari haraka sana.
3. Algoritimu za Kutoa Machaguo Mbalimbali (Algorithm for Different Markets):
* Sio tu matokeo ya mechi (1X2), bali pia machaguo mengine kama "Over/Under Goals," "Both Teams to Score," "Correct Score," "First Goal Scorer," nk., pia huhesabiwa na algoritimu maalum. Kila chaguo lina seti yake ya takwimu na uwezekano wake.
* Mara nyingi, odds za machaguo madogomadogo hutokana na odds za msingi za matokeo ya mechi na takwimu za ziada (mfano, wastani wa magoli yaliyofungwa/kufungwa na timu husika).
4. API (Application Programming Interfaces) na Data Feeds:
* Kampuni za betting huunganisha na watoa huduma za data (data feeds) kupitia API. Hii inawaruhusu kupokea taarifa za matokeo ya mechi, takwimu za mchezo, na habari nyingine muhimu kwa wakati halisi. Hii inawasaidia kusasisha odds haraka kulingana na matukio yanayotokea.
5. Timu Ndogo za Wataalamu wa Kusimamia (Small Teams of Overseers):
* Licha ya otomatiki, bado kuna timu ndogo za "traders" au "odds compilers" ambao husimamia mfumo. Kazi yao siyo kuweka odds zote kwa mkono, bali ni kufuatilia, kurekebisha odds pale inapobidi (mfano, kutokana na habari mpya), na kusimamia hatari.
Kwa kifupi, kampuni za betting hutumia mchanganyiko wa teknolojia ya hali ya juu (AI, Machine Learning, Big Data), utaalamu wa kibinadamu, na mifumo ya kiuchumi ili kuweka odds. Tofauti za odds kati ya kampuni hutokana na tofauti za mifumo yao, faida wanayotaka, na jinsi wanavyosimamia mizani ya dau.
nusuhela
JF-Expert Member
- Jan 26, 2014
- 6,548
- 8,289
Apps za live score (na pia kampuni za betting zinazotoa live updates) zinatumia mifumo tata na ya kisasa sana kupata matokeo haraka sana, karibu kama wapo uwanjani. Hii inahusisha mbinu mbalimbali:
1. Vyanzo Rasmi vya Data (Official Data Providers):
* Ligi kuu za mpira wa miguu (kama vile Premier League, La Liga, Serie A) na mashirikisho ya michezo (FIFA, UEFA) huuza haki za data zao kwa makampuni maalumu ya data. Makampuni haya (kama Sportradar, Genius Sports, Opta, Stats Perform, LSports, STATSCORE) ndiyo vyanzo vikuu vya data kwa programu za live score na kampuni za betting.
* Makampuni haya ya data huwekeza sana katika teknolojia na miundombinu ya kukusanya data kwa usahihi na kasi ya ajabu.
2. Maafisa wa Kukusanya Data Uwanjani (On-site Data Collectors/Scouts):
* Makampuni haya ya data yanaajiri "scouts" au "data collectors" ambao wapo uwanjani moja kwa moja kwenye mechi. Kazi yao ni kuripoti matukio muhimu (mabao, kadi, mabadiliko, kona, mashuti, nk.) kwa wakati halisi kupitia vifaa maalum au programu.
* Hawa "scouts" wanatumia mifumo ya haraka sana ya kuingiza data, mara nyingi kupitia programu za simu au vifaa vingine vilivyoundwa mahususi kwa kazi hiyo. Data inatumwa moja kwa moja kwenye servers za kampuni ya data.
3. Teknolojia za Data Transfer ya Haraka (Fast Data Transfer Technologies):
* APIs (Application Programming Interfaces): Hizi ndizo "njia" ambazo programu za live score na kampuni za betting hutumia kuunganishwa na database za watoa data. API huruhusu programu kuomba na kupokea data mpya kwa sekunde chache.
* WebSockets: Badala ya kutuma maombi kila mara (kama ilivyo kwa HTTP), WebSockets huunda muunganisho wa kudumu kati ya server ya data na programu. Hii inamaanisha kwamba data inasukumwa (pushed) moja kwa moja kwenye programu mara tu inapotokea, bila programu kulazimika kuomba. Hii ndiyo huwezesha usasishaji wa haraka sana.
* Low Latency Networks: Watoa data na kampuni za betting huwekeza katika mitandao yenye kasi kubwa na "latency" ndogo (muda mfupi wa kuchelewa kwa data) ili kuhakikisha data inasafiri haraka iwezekanavyo kutoka uwanjani hadi kwa mtumiaji.
* Cloud Computing: Miundombinu ya wingu (kama AWS, Google Cloud) inatumika kuhifadhi na kuchakata kiasi kikubwa cha data haraka na kwa ufanisi, na pia kuruhusu mifumo kusawazika (scale) kulingana na mahitaji.
4. Uchambuzi wa Video kwa Kutumia AI (AI-powered Video Analysis):
* Baadhi ya watoa data wa hali ya juu hutumia teknolojia ya kompyuta kuangalia video za mechi na kutambua matukio muhimu kiotomatiki. Hii inatumika kama njia ya ziada ya kukusanya data na pia kuthibitisha data iliyokusanywa na "scouts".
5. Mifumo ya Thibitisho la Data (Data Validation and Cross-referencing):
* Ili kuhakikisha usahihi, kampuni hizi mara nyingi hutumia vyanzo vingi vya data na mifumo ya uthibitisho wa data. Wanalinganisha taarifa kutoka vyanzo tofauti ili kuhakikisha kuwa taarifa wanazotoa ni sahihi kabla ya kuzisambaza kwa watumiaji.
Kwanini Inaonekana Kama Wapo Kiwanjani?
Ni kwa sababu kweli, kwa njia isiyo ya moja kwa moja, wapo! Wale "scouts" wako uwanjani wanaripoti matukio kwa sekunde chache tu baada ya kutokea. Kisha teknolojia ya kisasa ya API na WebSockets inahakikisha data hiyo inafika kwenye simu yako au kompyuta yako karibu papo hapo. Kuchelewa kunapokuwepo, ni kwa sekunde chache sana, na mara nyingi ni kutokana na kasi ya mtandao ya mtumiaji mwenyewe.
Super Sub Steve
JF-Expert Member
- Jul 9, 2011
- 17,717
- 11,333
Nadhani hapa ndipo hesabu zinapotumika
Nyafwili
JF-Expert Member
- Nov 27, 2023
- 6,142
- 15,636
Superfly
Hawa ni miongoni mwa makampuni wanaouza software za gambling, niliwahi kuwasiliana nao mwaka 2022,
Lengo langu nilikuwa nataka ninunue hiyo software,
• Bei ya software = 62,500,000Tz hapa wanakufanyia installation kila kitu, na utaendelea kulipia leseni kila mwaka kulingana na mapato unayoingiza.
• Swali ambalo niliuliza, je! mechi nitakuwa naweka mwenyewe kwenye mfumo au inakuwaje??
Jibu : hapana hiyo ni kazi yetu ya kuweka mechi kwenye mfumo, na ndo maana utaendelea kulipia leseni kila mwaka
. Swali ambalo niliuliza, je mnajuaje kuwa mechi inachezwa mda Fulani, mapumziko mda Fulani na ipo mechi ipo live mda Fulani??? Jibu: tunatumia Sportradar, BetRadar kujua hali halisi ya mchenzo duniani kuwa mda gani inachezwa hivyo ni jambo jepesi kwetu.
. Kwa hiyo ukiangalia Majibu niliyo pewa hapa ni kwamba softwares za ubashiri za michenzo zimeunganishwa na mifumo mingi ya teknolojia. Kuhusu upangaji wa matokeo, Naona hii haina ugumu wowote, ( hapo timu ikiwekwa kwenye mfumo then probability inafanyika..)
spidernyoka
JF-Expert Member
- Jan 2, 2020
- 8,799
- 23,305
3a No njia kuu ambapo kwa kampuni hizi za kibongo nyingi walikua hawanunui kwa source wa bei za juu wakawa wanapigwa
Rejea issue ya kufilisika supabet na crisis ya Gwalabet
Kwa sasa wengi wameamua kununua kwa sources imara ambazo hutoza hadi USD 20000 monthly
Fabian Vitus
JF-Expert Member
- Jul 18, 2022
- 6,347
- 8,254
Mjini hapa hapa😃
Similar Discussions
-
TFF kuanza kutoa odds za kubeti kwa kampuni za Betting- Started by Mstahiki Mea
- Replies: 43
-
Uamuzi wa TFF kutafuta kampuni moja ya Betting kwa ajili ya Derby ya Kariakoo ni Uamuzi wa Ovyo sana- Started by Damaso
- Replies: 7
-
-
Azam TV vs SportPesa: Kuna nini kati ya hizi Kampuni mbili, Azam hawaoneshi mechi zilizodhaminiwa na SportPesa?- Started by IBRA wa PILI
- Replies: 27
