如何使用统计数据和匹配历史记录进行预测

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统计是概率语言。她不是"猜测"未来，而是比直觉更好地评估机会。比赛历史是数据的重要组成部分，但很容易被误解：小样本，"面对面会议的魔力"，日历效果和团队形式扭曲了图片。下面-如何收集，清理和应用统计数据以获得合理的系数并找到价值的实用指南。

1）哪些数据真正有用

基本团队指标

结果：胜利/平局/失败，进球/分数差异。

"时刻质量"：足球中的xG/xGA，曲棍球中的Shot Quality/Expected Goals，篮球中的Offensive/Defensive Rating。

节奏/风格：拥有权，攻击节奏，过渡阶段，压力，3PA/pace（NBA）。

标准位置，角球，罚球（足球）：经常被低估的得分机会来源。

个别因素

阵容：伤病，停赛，轮换，分钟限制，领队回归。

协同作用和作用：谁创造时刻，谁转换，谁拉保护。

上下文

房子/退房，飞行，日历密度（NBA背靠背，足球7天内进行3场比赛）。

天气/覆盖/海拔高度（风和雨会降低速度和准确性）。

裁判/裁判（哨声风格会影响犯规和点球）。

动机/比赛位置（但要注意没有数字的"叙述"）。

2）面对面会议的历史： 当它很重要时，何时是陷阱

如果：

样式"不匹配"：A队在高压力下分崩离析，而竞争对手B是PPDA的领导者之一。
稳定的教练和阵容的核心，战术变化不大，比赛是最近（≤ 12-18个月）。
有可重复的模式（例如，竞争对手的高标准量系统地创建了针对特定防御的xG）。

陷阱：

古代比赛和其他教练/阵容=垃圾。
小样本：2-4场比赛是噪音。
"德比心理学"未经指标确认。

实践：如果头对头与新鲜数据（形式、xG趋势、组成）相抵触,则信任新鲜的处理指标而不是旧结果。

3）如何权衡长期和新鲜的数据

滑动窗口：将最后的10-15场比赛作为形式基础。

体重下降： 最近的比赛-体重增加（例如1。0 → 0.9 → 0.8…).

Ajast对手：调整有关对手实力的统计数据（对阵前5名和局外人的比赛不能平均为"原样"）。

4）实力评级（Elo/地标）

想法：每个团队都获得排名；比赛结束后，考虑到比赛结果的惊喜和比赛的重要性，他被晋升/降级。

优点：多功能性，很少参数，很好地给出了基线"线"。

如何应用：

1.构建/使用现成的Elo。

2.调整主场因素（在足球比赛中通常≈+0。20–0.模型中的30个进球；在篮球中-积分的单独偏移）。

3.通过物流功能将评级差异转换→获胜的可能性。

4.与市场核对：你的概率>隐含是潜在的价值。

5）简单概率模型： 足球的例子（泊松）

任务：评估准确计数和结果的几率。

步骤：

1.评估球队的预期进球（\lambda_A）和（\lambda_B）（例如,从xG调整为防守/攻击强度和主场因素）。

2.假设头部分布的独立性（简化，但起点有效）。

3.球队得分（k）进球的可能性：

(P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
4.折迭分布以获得"P1/X/P2"，总和和精确计数的概率。

迷你示例（简化）：

令（\lambda_A=1{，}55），（\lambda_B=1{，}10）。

然后：

(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).
折叠（对所有k进行折叠和求和）将获得结果和总数的概率（例如（P （\text {TB} 2{，}5）-所有对的总和（k_A+k_B\ge3))）。

💡 在实践中,使用最多5-6个目标的表,这涵盖了99%的桉例。

重要：将校正添加到：

"0-0"和平局（得分的相关性降低了干净泊松的平局频率-可以引入平局因子）。
红牌，后期进球，比赛风格（节奏和标准影响分配）。

6）构建"流程"评分而不是"可计数"

为什么"xG优于计数"：计数是离散的总数，xG是矩质量之和。团队可以"加油"2。0 xG不得分不是"坏形状"，而是差异。

方法是：

以减小的重量构建xG差速器（xG For − xG Against）的趋势。
调整对手的力量（对手ajast）。
与"原始"计数匹配，以识别市场对团队的过度购买/转售。

7）从数据到费率： 回合制框架

1.收集和清洁

最近10-15场比赛+赛季平均水平。

阵容，受伤，裁判，天气，日历。

删除显而易见的排放（少数60分钟等）或标记它们。

2.实力评估

Elo/Power Rating+家庭因素。

xG趋势（或体育运动的类似指标）与对手ajast。

3.比赛模型

对于足球：（\lambda_A ，\lambda_B）→泊松；对于篮球-速度+eFG％+ORB/TO →积分预测；网球-抽签/游戏/设置概率模型。

建模10-50,000 Monte Carlo迭代（如果能够）并获得结果/总数/球面分布。

4.与线的比较

系数→隐式概率（p_\text{imp}=1/k)。

如果（p_\text{vasha}> p_\text{imp}）是价值候选者。

估算边缘大小：（\text {edge}=p_\text{vasha}-p_\text{imp})。

5.费率规模和风险

新来者：flat利率0.5-1.5％的银行。

半凯利，如果你有信心校准概率。

6.学习和验证

杂志：日期，市场，koef，（p_\text{vasha})，金额，结果，评论。

每周：概率校准（罐子10％：从60％的评分率中应该有≈60％）。

A/B测试： 比较xG模型的"vs"得分结果。"

8）改变数字的定性因素

比赛和风格。快速侧翼对抗慢速后卫，尖峰滚动对抗弱弧防守，给对手很多3PA的球队。

高估的"连胜"。通常是+运气（PDO/转换/保存）日历。通过流程指标验证可持续性。

轮换和疲劳。背靠背和远距离郊游会降低攻击效率和防御力。

9）迷你支票单

比赛前

更新的阵容和领导地位
澄清了家庭因素，天气/覆盖/裁判
重新计算（\lambda）/评级/概率
与博彩公司的生产线和利润率的比较
有可解释的价值（为什么市场出错？）

比赛结束后

更新日志（koef, （p）,结果,xG/process）
记录了偏差的原因（第15次受伤，红色，点球，"垃圾时间"）
校准：我55%的人实际进入≈55%?

10）经常出错以及如何避免出错

头对头再培训。解决方桉：H2H权重限额和时效。

忽略利润和市场。解决方桉：总是计算（p_\text{imp}），寻找边缘而不是"预测赢家"。

小样本。解决方桉：支撑季节性平均+减重。

没有验证。解决方桉：校准曲线,backtest,日志。

统计数据和比赛历史记录的工作原理是：（1）依靠流程指标（xG，质量等级），（2）将数据调整为上下文（房屋/出口，日历，裁判，天气），（3）将预测转化为概率，然后将其与线条和利润率进行比较，以及（4）有纪律地管理风险并保存日志。然后，"比赛历史"不再是一组神话，而是变成了寻找真实价值的工具。