كيفية استخدام الإحصاءات ومطابقة التاريخ للتنبؤات

المادة حجمية النص

الإحصائيات هي لغة الاحتمالات. إنها لا «تخمن» المستقبل، لكنها تساعد في تقييم الفرص أفضل من الحدس. يعد تاريخ المباريات جزءًا مهمًا من البيانات، ولكن من السهل تفسيرها بشكل غير صحيح: العينات الصغيرة، و «سحر الاجتماعات الشخصية»، وتأثير التقويم وشكل الفرق يشوه الصورة. وفيما يلي دليل عملي لكيفية جمع الإحصاءات وتنظيفها وتطبيقها بحيث يمكن الحصول على معاملات معقولة وإيجاد قيمة.

1) ما هي البيانات المفيدة حقًا

مقاييس الأوامر الأساسية

النتائج: الانتصارات/التعادلات/الخسائر، فارق الهدف/النقطة.

«جودة اللحظات»: xG/xGA في كرة القدم، جودة التسديد/الأهداف المتوقعة للهوكي/ضده، التصنيف الهجومي/الدفاعي في كرة السلة.

الإيقاع/الأسلوب: الاستحواذ، وتيرة الهجمات، والمراحل الانتقالية، والضغط، 3PA/pace (الدوري الاميركي للمحترفين).

الأحكام القياسية والزوايا وركلات الجزاء (كرة القدم): غالبًا ما يكون مصدرًا أقل من الواقع لفرص التسجيل.

العوامل الفردية

القائمة: الإصابات، الإيقاف، التناوب، الحد الأقصى للدقائق، عودة القادة.

التآزر والأدوار: من يخلق اللحظات، ومن يتحول، ومن يستمد الحماية.

السياق

المنزل/بعيدًا، الرحلات الجوية، كثافة التقويم (متتاليين في الدوري الاميركي للمحترفين، 3 مباريات في 7 أيام في كرة القدم).

الطقس/السطح/الارتفاع (الرياح والأمطار تقلل من الإيقاع والدقة).

الحكام/الحكام (أسلوب الصافرة يؤثر على الأخطاء والعقوبات).

الدافع/موقف البطولة (لكن احذر من «السرد» بدون أرقام).

2) تاريخ الاجتماعات وجهاً لوجه: عندما يكون الأمر مهمًا ومتى يكون فخًا

مفيدة إذا:

الأنماط «لا تتطابق»: ينهار الفريق أ ضد الضغط العالي، والخصم ب هو أحد قادة PPDA.
المدربون المستقرون وجوهر الفريق، لم تتغير التكتيكات كثيرًا، وكانت المباريات حديثة (≤ 12-18 شهرًا).
هناك أنماط قابلة للتكرار (على سبيل المثال، حجم كبير من المعايير للخصم يخلق بشكل منهجي xG ضد دفاع معين).

الفخاخ:

المباريات القديمة والمدربين/التشكيلات الأخرى = القمامة.
عينات صغيرة: 2-4 ألعاب ضوضاء.
«علم نفس الديربي» بدون تأكيد متري.

الممارسة: إذا كان التعارض وجهاً لوجه يتعارض مع البيانات الجديدة (الشكل، اتجاهات xG، التركيبات) - الثقة جديدة، مقاييس العملية، وليس النتائج القديمة.

3) كيفية وزن البيانات القديمة والجديدة

النافذة المنزلقة: خذ آخر 10-15 مباراة كقاعدة نموذجية.

الأوزان المتناقصة: الألعاب الحديثة - وزن أكبر (على سبيل المثال، 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).

خصم أجاست: ضبط الإحصائيات على قوة الخصوم (لا يمكن تحديد متوسط المباريات ضد 5 العليا وضد الغرباء «كما هو»).

4) تصنيفات الطاقة (Elo/المعايير)

الفكرة: يحصل كل فريق على تصنيف ؛ بعد المباراة، ترتفع/تنخفض، مع الأخذ في الاعتبار مفاجأة النتيجة وأهمية المباراة.

الإيجابيات: التنوع، القليل من المعلمات، يعطي أساسًا جيدًا.

كيفية التطبيق:

1. قم ببناء/استخدام Elo النهائي.

2. ضبط لعامل المنزل (غالبًا ≈ + 0 في كرة القدم. 20–0. و30 هدفا في النماذج ؛ في كرة السلة - تعويض منفصل بالنقاط).

3. ترجمة فرق التصنيف → احتمال الفوز من خلال وظيفة اللوجستيات.

4. تحقق من السوق: حيث يكون احتمالك> ضمنيًا هو القيمة المحتملة.

5) نموذج احتمالي بسيط: مثال لكرة القدم (بواسون)

المهمة: تقييم فرص الدرجات والنتائج الدقيقة.

الخطوات:

1. قيم الأهداف المتوقعة للفريقين (\lambda _ A) و (\lambda _ B) (على سبيل المثال من xG المعدل للقوة الدفاعية/الهجومية وعامل المنزل).

2. افترض استقلالية توزيعات الرؤوس (التبسيط، ولكن العمل للبدء).

3. احتمال تسجيل الفريق للأهداف (ك):

(P (K = k) = e ^ {-\lambda }\frac {\lambda ^ k} {k!}).
4. انهيار التوزيعات للحصول على احتمالات مجاميع «P1/X/P2,»، والعدد الدقيق.

مثال مصغر (مبسط):

Let (\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10).

ثم:

(P_A (0) = e ^ {-1. 55 }\حوالي 0 {,} 212)، (P_A (1 )\حوالي 0 {,} 329)، (P_A (2 )\حوالي 0 {,} 255).
(P_B (0) = e ^ {-1. 10 }\حوالي 0 {,} 333)، (P_B (1 )\حوالي 0 {,} 366)، (P_B (2 )\حوالي 0 {,} 201).
عن طريق الطي (الضرب والتجميع على جميع k)، نحصل على احتمالات النتائج والمجاميع (على سبيل المثال، (P (\النص {TB} 2 {,} 5)) - مجموع جميع الأزواج (k_A+k_B\ge3)).

💡 في الممارسة العملية، استخدم جدولًا يصل إلى 5-6 أهداف، وهذا يغطي 99٪ من الحالات.

مهم: إضافة تصويبات إلى:

«0-0» والتعادلات (العلاقة بين الأهداف المسجلة تقلل من تواتر التعادلات في بواسون الخالص - يمكنك إدخال عامل التعادل).
البطاقات الحمراء والأهداف المتأخرة وأسلوب المباراة (السرعة والمعايير تؤثر على التوزيع).

6) إنشاء تقييم «العملية» بدلاً من «العد»

لماذا «xG أفضل من النتيجة»: الدرجة هي مجموع منفصل، xG هي مجموع جودة اللحظات. يمكن للفريق «توليد» 2. 0 xG وعدم التسجيل ليس «شكل سيء»، ولكن التشتت.

النهج:

قم ببناء xG لـ − xG مقابل الاتجاه مع انخفاض الأوزان.
ضبط لقوة الخصم (ajast الخصم).
تطابق مع درجة خام لتحديد فرق ذروة الشراء/البيع في السوق.

7) من البيانات إلى الرهان: إطار خطوة بخطوة

1. الجمع والتنظيف

آخر 10-15 مباراة + متوسطات الموسم.

التشكيلات، الإصابات، الحكم، الطقس، التقويم.

إزالة القيم المتطرفة الواضحة (اللعب بأقلية 60 دقيقة، وما إلى ذلك) أو وضع علامة عليها.

2. تقييم القوة

Elo/Power Rating + عامل المنزل.

اتجاه xG (أو مقاييس مماثلة للرياضة) مع الخصم ajast.

3. نموذج المباراة

لكرة القدم: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → بواسون ؛ بالنسبة لكرة السلة - توقعات النقاط → + eFG + ORB/TO ؛ للتنس - نماذج التعادل/اللعبة/تحديد الاحتمالات.

قم بمحاكاة 10-50 ألف تكرار مونتي كارلو (إذا استطعت) واحصل على توزيع النتائج/المجاميع/الاحتمالات.

4. مقارنة مع السطر

المعامل → الاحتمال الضمني (p_\text{imp}=1/k).

إذا كان (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) مرشحين للقيمة.

تقدير حجم الحافة: (\نص {حافة} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).

5. الرهان على الحجم والمخاطر

للمبتدئين: معدل ثابت 0. 5-1. 5٪ من البنك.

شبه كيلي، إذا كان واثقًا من معايرة الاحتمالات.

6. المحاسبة والتصديق

المجلة: التاريخ، السوق، النسخة، (p_\text{vasha})، المبلغ، النتيجة، التعليق.

أسبوعيا: معايرة الاحتمالات (10٪ دلاء: من المعدلات التي تبلغ 60٪ يجب أن تذهب ≈60٪).

اختبار A/B: قارن نتائج الرهانات «على الحساب» مقابل «على نموذج xG».

8) العوامل النوعية التي تغير الأرقام

مباراة وأسلوب. الأجنحة السريعة ضد الظهير البطيء، الالتقاط والدحرجة ضد دفاع القوس الضعيف، الفريق الذي يعطي الكثير من 3PA للخصم.

مبالغ فيه "سلسلة انتصارات. "غالبًا ما يكون التقويم + الحظ (PDO/التحويل/الحفظ). اختبار المتانة من خلال مقاييس العملية.

الدوران والتعب. تقلل الرحلات المتتالية والطويلة من كفاءة الهجوم والشدة الدفاعية.

9) قوائم مرجعية مصغرة

قبل المباراة

تحديث التشكيلات وحالة القائد
عامل منزل موضح، طقس/تغطية/حكم
أعيد حسابها (\lambda )/التصنيفات/الاحتمالات
مقارنة مع خط المراهنات وهامش المراهنات
هناك قيمة يمكن تفسيرها (لماذا السوق خاطئ ؟)

بعد المباراة

سجل محدث (المرجع، (ع)، النتيجة، xG/العملية)
تم تسجيل أسباب الانحرافات (الإصابة في الخامس عشر، الأحمر، العقوبة، «وقت القمامة»)
المعايرة: هل 55٪ تذهب بالفعل ≈55٪ ؟

10) الأخطاء المتكررة وكيفية تجنبها

إعادة التدريب وجهاً لوجه. الحل: H2H الحد الأقصى للوزن وقانون التقادم.

يتجاهل الهامش والسوق. الحل: عد دائمًا (p_\text{imp}) وابحث عن الحافة، وليس «توقع الفائز».

عينة صغيرة. الحل: دعم المتوسط الموسمي + انخفاض الأوزان.

لا تصديق. الحل: منحنيات المعايرة، backtest، log.

تعمل الإحصائيات وتاريخ المطابقة عندما: (1) تعتمد على مقاييس العملية (xG، تقييمات الجودة)، (2) تعدل البيانات للسياق (المنزل/بعيد، التقويم، الحكم، الطقس)، (3) تحول التوقعات إلى احتمالات، ثم قارنها بالخط والهامش، و (4) إدارة المخاطر بطريقة منضبطة والاحتفاظ بمجلة. ثم يتوقف «تاريخ المباراة» عن كونه مجموعة من الأساطير ويتحول إلى أداة لإيجاد قيمة حقيقية.