Kriptovalyutalar
Torrent Gear
Proqnozlar üçün statistika və matç tarixçəsini necə istifadə etmək olar
Məqalənin həcmli mətni
Statistika ehtimal dilidir. Gələcəyi «təxmin etmir», ancaq ehtimalları intuisiyadan daha yaxşı qiymətləndirməyə kömək edir. Matçların tarixi məlumatların vacib hissəsidir, lakin onu şərh etmək asandır: kiçik nümunələr, «şəxsi görüşlərin sehri», təqvim effekti və komandaların forması şəkli təhrif edir. Aşağıda - əsaslandırılmış əmsalları əldə etmək və value tapmaq üçün statistikanı necə toplamaq, təmizləmək və tətbiq etmək üçün praktik təlimat.
1) Hansı məlumatlar həqiqətən faydalıdır
Əsas komanda metrikası
Nəticələr: qələbə/heç-heçə/məğlubiyyət, top/xal fərqi.
«Anların keyfiyyəti»: futbolda xG/xGA, xokkeydə Shot Quality/Expected Goals for/against, basketbolda Offensive/Defensive Rating.
Temp/stil: sahiblik, hücum tempi, keçid mərhələləri, təzyiq, 3PA/pace (NBA).
Standart müddəalar, künc, cərimə (futbol): tez-tez qiymətləndirilməmiş qol şansı mənbəyi.
Fərdi amillər
Tərkibi: travmalar, diskvalifikasiyalar, rotasiya, dəqiqə limiti, liderlərin geri qayıtması.
Sinerji və rollar: kim anlar yaradır, kim çevirir, kim müdafiə çəkir.
Kontekst
Ev/gediş, uçuşlar, təqvim sıxlığı (NBA-da back-to-back, futbolda 7 gün ərzində 3 oyun).
Hava/örtük/dəniz səviyyəsindən yüksəklik (külək və yağış sürəti və dəqiqliyi azaldır).
Hakimlər/hakim (fit üslubu faul və penalti təsir).
Motivasiya/turnir mövqeyi (lakin rəqəmlər olmadan «rəvayət» diqqətli olun).
2) Üzbəüz görüşlərin tarixi: vacib olduqda və tələ olduqda
Aşağıdakı hallarda faydalıdır:- Stillər «üst-üstə düşmür»: A komandası yüksək təzyiqə qarşı dağılır, rəqib B isə PPDA liderlərindən biridir.
- Sabit məşqçilər və əsas heyət, taktika az dəyişdi, matçlar bu yaxınlarda oldu (12-18 ay ≤).
- Təkrarlanan nümunələr var (məsələn, rəqibin yüksək standartları sistematik olaraq xüsusi müdafiəyə qarşı xG yaradır).
- Qədim matçlar və digər məşqçilər/heyətlər = zibil.
- Kiçik nümunələr: 2-4 oyun səs-küydür.
- Metrik təsdiqi olmayan «Derbi psixologiyası».
Təcrübə: baş-baş təzə məlumatlara (forma, xG trendləri, tərkibi) ziddirsə - köhnə nəticələrə deyil, təzə, proses metriklərinə etibar edin.
3) Köhnə və təzə məlumatları necə ölçmək olar
Sürüşmə pəncərəsi: forma bazası kimi son 10-15 matç götürün.
Azalan çəki: son oyunlar - daha çox çəki (məsələn, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Rəqib-adjast: Rəqiblərin gücünə dair statistikanı düzəldin (Top 5 və kənar oyunçulara qarşı oyunlar «olduğu kimi» orta səviyyəyə gətirilə bilməz).
4) Güc reytinqləri (Elo/göstərişlər)
Fikir: hər komandaya reytinq verilir; matçdan sonra oyunun nəticəsinin gözlənilməzliyi və əhəmiyyəti nəzərə alınmaqla yüksəlir/azalır.
Üstünlüklər: universallıq, az parametrlər, yaxşı əsas «xətt» verir.
Necə tətbiq etmək olar:1. Hazır Elo qurun/istifadə edin.
2. Ev faktorunu düzəldin (futbolda tez-tez ≈ + 0. 20–0. Modellərdə 30 qol; basketbolda - eynəkdə ayrıca yerdəyişmə).
3. Reytinq fərqini → logistika funksiyası vasitəsilə qazanma ehtimalını tərcümə edin.
4. Bazar ilə müqayisə edin: harada sizin ehtimal> implisit - potensial value.
5) Sadə ehtimal modeli: futbol üçün nümunə (Puasson)
Hədəf: dəqiq hesab və nəticə şanslarını qiymətləndirmək.
Addımlar:1. Komandaların gözlənilən qollarını qiymətləndirin (\lambda _ A) və (\lambda _ B) (məsələn, xG-dən, müdafiə/hücum gücü və ev faktoru ilə tənzimlənir).
2. Başın paylanmasının müstəqilliyini fərz edin (sadələşdirmə, lakin başlanğıc üçün iş).
3. Komandanın (k) qol vurma ehtimalı:- (P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
- 4. «P1/X/P2» ehtimallarını, totalları və dəqiq hesabları əldə etmək üçün paylamaları azaltın.
- (\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10).
- (P_A(0)=e^{-1. 55}\approx 0{,}212), (P_A(1)\approx 0{,}329), (P_A(2)\approx 0{,}255).
- (P_B(0)=e^{-1. 10}\approx 0{,}333), (P_B(1)\approx 0{,}366), (P_B(2)\approx 0{,}201).
- (P (\text {TB} 2 {,} 5) - bütün cütlərin cəmi (k_A+k_B\ge3)).
- «0-0» və heç-heçə (vurulan qolların korrelyasiyası təmiz Puassonda heç-heçə tezliyini azaldır - heç-heçə faktorunu daxil edə bilərsiniz).
- Qırmızı kartlar, gec qollar, matç üslubu (temp və standartlar paylanmaya təsir edir).
6) «Hesab» əvəzinə «prosessual» qiymətləndirmənin qurulması
Niyə «xG hesabdan yaxşıdır»: hesab - diskret nəticədir, xG - anların keyfiyyətinin cəmidir. Komanda 2-ni «qazana» bilər. 0 xG və vurmaq deyil, «pis forma» deyil, dispersiyadır.
Yanaşma:- Azalan çəki ilə xG diferensial (xG For − xG Against) trendini qurun.
- Rəqibin gücünü düzəldin (rəqib-adjast).
- Bazarda komandanın həddindən artıq satılmasını aşkar etmək üçün «xam» hesabla müqayisə edin.
7) Məlumatlardan dərəcəyə: addım-addım çərçivə
1. Toplama və təmizləmə
Son 10-15 oyun + mövsümi orta.
Kompozisiyalar, zədələr, hakim, hava, təqvim.
Aşkar emissiyaları (azlıqda oyun 60 dəqiqə və s.) silin və ya onları qeyd edin.
2. Güc qiymətləndirilməsi
Elo/Power Rating + ev faktoru.
Trend xG (və ya idman üçün oxşar metriklər) ilə rəqib-adjast.
3. Matç modeli
Futbol üçün: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Puasson; basketbol üçün - temp + eFG% + ORB/TO → xal proqnozu; tennis üçün - püşkatma/oyun/set ehtimal modeli.
10-50 min Monte Carlo iterasiyasını modelləşdirin (bilirsinizsə) və nəticələrin/totalların/forların paylanmasını əldə edin.
4. Xətt ilə müqayisə
Əmsal → implisit ehtimal (p_\text{imp}=1/k).
Əgər (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) value üçün namizəddirsə.
edge ölçüsünü qiymətləndirin: (\text {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).
5. Faiz dərəcəsi və risk
Yeni başlayanlar üçün: bankın 0,5-1,5% -lik düz dərəcəsi.
Paul-Kelly, ehtimal kalibrləməyə əmin olsanız.
6. Uçot və validasiya
Jurnal: tarix, bazar, koef, (p_\text{vasha}), məbləğ, nəticə, şərh.
Həftəlik: ehtimalların kalibrlənməsi (10% üzrə baketlər: 60% qiymətləndirmə ilə 60% ≈ daxil olmalıdır).
A/B-test: xG-model üzrə "vs" sayına görə "bahis nəticələrini müqayisə edin.
8) Rəqəmləri dəyişdirən keyfiyyət amilləri
Match-up və stil. Yavaş fulbeklərə qarşı sürətli cinahlar, zəif qövs müdafiəsinə qarşı «pik-n-roll», rəqibə çox 3PA verən komanda.
Həddindən artıq qiymətləndirilmiş «qələbə seriyası». Çox vaxt bu bir təqvim + uğurdur (PDO/konvertasiya/qənaət). Proses metrikləri ilə sabitliyi yoxlayın.
Rotasiya və yorğunluq. Back-to-back və uzaq səfərlər hücum effektivliyini və müdafiə intensivliyini azaldır.
9) Mini çek vərəqləri
Matçdan əvvəl
- Yenilənmiş kompozisiyalar və liderlərin statusu
- Ev faktoru dəqiqləşdirilib, hava/əhatə/hakim
- Yenidən hesablandı (\lambda )/reytinqlər/ehtimallar
- Bukmeker xətti və marjası ilə müqayisə
- Bir başa düşülən value var (bazar niyə səhv edir?)
Matçdan sonra
- Jurnal yeniləndi (koef, (p), nəticə, xG/proses)
- Sapmaların səbəbləri qeydə alınmışdır (15-ci, qırmızı, penalti, «zibil vaxtı» zədələnmə)
- Kalibrləmə: Mənim 55% -i həqiqətən 55% -ə ≈?
10) Tez-tez səhvlər və onlardan necə qaçmaq olar
Head-to-head yenidən təlim. Həll: H2H çəki limiti və məhdudiyyət müddəti.
marja və bazar Ignor. Həll: Həmişə (p_\text{imp}) hesab edin və «qalib proqnozlaşdırın» deyil, edge axtarın.
Kiçik nümunə. Həll: əsas mövsümi orta + azalan çəki.
Validasiya olmadan. Həll: kalibrləmə əyriləri, backtest, jurnal.
Matçın statistikası və tarixi: (1) proses metriklərinə (xG, keyfiyyət reytinqləri) güvənir, (2) kontekstə (ev/gediş, təqvim, hakim, hava) düzəliş edir, (3) proqnozu ehtimallara çevirir, sonra isə onları xətt və marja ilə müqayisə edir və (4) riski nizamlı idarə edir və aparırsınız jurnal. Sonra «matçların tarixi» miflər toplusu olmaqdan çıxır və real value axtarışına çevrilir.