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Wie man die sportliche Leistung mit Daten vorhersagt
Die Prognose im Sport ist kein „Ratespiel“, sondern eine systemische Einschätzung der Wahrscheinlichkeiten. Es ist wichtig, nicht die genaue Rechnung vorherzusagen, sondern den richtigen Preis für das Ergebnis mit einer gewissen Unsicherheit zu kaufen. Im Folgenden finden Sie einen Schritt-für-Schritt-Prozess: von der Datenerfassung und der Erstellung von Daten bis zur Kalibrierung und zum Kampfeinsatz.
1) Daten: Grundlage des Modells
Quellen
Spielbetrieb: Aufstellungen, Verletzungen, Disqualifikationen, Spielplan (b2b/Flüge), Heim-/Auswärtsstatus, Wetter/Deckung/Arena, Schiedsrichter.
Tracking/Spielereignisse: Play-by-Play, Koordinaten, Ereignisse (Ecken, Fouls, Würfe, Pässe).
Erweiterte Metriken: xG/xA (Fußball), eFG %/pace/ORB (Basketball), DVOA (American Football), bullpen/park factors (Baseball), Poolkarte/Patches (eSports).
Markt: die Bewegung von Linien, schließende Koeffizienten (CL), Geldmengen - nützlich für die Markierung der „Referenz“ -Wahrscheinlichkeit.
Team-/Spielergeschichten: Form N der letzten Spiele, H2H nach Stil, Minuten-/Belastungsmodell.
Qualität
Synchronisieren Sie Zeitzonen und Uhrentypen (Ereigniszeit vs Verarbeitungszeit).
Duplikate löschen, Lücken mit dokumentierten Regeln füllen.
Erfassen Sie die Quellen der „Wahrheit“ für die endgültigen Statistiken (z. B. was als offizielles xG/Treffer zu betrachten ist).
2) Wir formulieren die Aufgabe
Arten von Zielen
Klassifizierung: Sieg/Unentschieden/Niederlage; „Beide werden punkten“; ob es einen Tie-Break geben wird.
Punktzahl/Intensität: erwartete Tore/Punkte (Poisson/negativ binomial).
Prognose der Ausschüttungen: Summen, Einzelindikatoren (CRPS als Qualitätsmetrik).
Spielerpropas: Punkte/Beistände/Asse/Werften - Regression mit hierarchischen (gemischten) Effekten.
Horizont
Prematch (T-Minuten vor dem Start).
Live (während der Veranstaltung) - Fügt Streaming-Daten und Latenzbeschränkungen hinzu.
3) Fichy: Was das Ergebnis wirklich erklärt
Teamebene
Stärke (Elo/PRI), Qualitätsunterschied Angriff/Verteidigung.
Tempo (pace), Stil (pressing/low block; 3PT rate; rush/pass mix).
Form und „Müdigkeit“ (minutes/load, b2b, travel).
Special Teams: PP/PK im Eishockey, Special Teams im American Football.
Spielerebene
Minuten-/Partizipationsmodell, Rolle (Nutzung), Effizienz (eFG%, OBP, xwOBA).
Zusammensetzungen: die Wirkung spezifischer Kombinationen von Fünfen/Gliedern.
Kontext
Wetter/Deckung/Arena, Schiedsrichterprofil (Foul/Strafe).
Turniermotivation (Überleben, Playoffs, Rotationen vor europäischen Wettbewerben).
Marktwirtschaftlichen
Linien/Summen/Fors, Spreads zwischen den Betreibern, Bewegung in Richtung Schließung (proxy Informationen).
4) Modelle: von Klassikern zu neuronalen Netzen
Klassifizierung/Wahrscheinlichkeiten
Logistische Regression (Basis kalibrierbarer Benchmark).
Gradient Boost (XGBoost/CatBoost/LightGBM) ist ein starker tabellarischer Standard.
Neuronale Netze (MLP) - mit einer großen Anzahl von Nichtlinearitäten und Wechselwirkungen.
Zählung/Intensität
Poisson/zweidimensionaler Poisson (Fußball, Handball).
Negative binomiale (Overdispersion).
Hierarchische Modelle für Spieler/Teams (partielles Pooling).
Sequenzen/Lives
RNN/GRU/Temporal CNN und Transformatoren für Play-by-Play, „Momentum“ und Tempowechsel.
Bayes' sche Aktualisierungen der Intensitäten in Echtzeit.
Ratings
Elo/Glicko reflektieren dynamisch Stärke; kann mit dem Boosting (Stapeln) kombiniert werden.
5) Kalibrierung und Interpretierbarkeit
Warum kalibrieren? Die Wahrscheinlichkeiten müssen mit den tatsächlichen Frequenzen übereinstimmen.
Platt/Isotonic/Beta-Kalibrierung über rohe Vorhersagen.
Kalibrierungsdiagramme, Brier Score, LogLoss - grundlegende Metriken.
Interpretierbarkeit: Permutationsimportanz/SHAP zur Kontrolle von Verschiebungen und gesundem Menschenverstand.
6) Ehrliche Validierung: Ohne sie ist alles andere sinnlos
Walk-forward (Schiebefenster)
Teilen Sie nach Zeit: train → validate → test. Keine Vermischung in die Vergangenheit.
Mindestens 3-5 „mieten“ Fenster, um die Stabilität zu verstehen.
Leckagen verhindern
Verwenden Sie keine Post-Fact-Zeichen (endgültige xG des Spiels bei der Prognose für seinen Beginn).
Im Live - sind die Fiches nur bis zur aktuellen Uhrzeit verfügbar.
Trennen Sie „vor der Bekanntgabe der Züge“ und „nach“: Dies sind verschiedene Modi.
Metriken
Wahrscheinlichkeiten: Brier/LogLoss + Kalibrierung.
Regressionen: MAE/RMSE/CRPS.
Geschäftsmetriken: Trefferquote nach Preisschwellen, Stabilität nach Liga/Saison Kohorten.
7) Von der Wahrscheinlichkeit zur Lösung: Preis und Strategie
Bereinigung der Marge (Overround)
Auf dem Markt 1X2 die Summe der „schmutzigen“ Wahrscheinlichkeiten> 100%. Normalisieren Sie proportional, um „ehrlich“ zu werden (p ^ {fair}).
Value и EV
Edge: (\text {edge} = p\cdot d - 1).
Setzen Sie nur, wenn edge ≥ Schwelle (z.B. 3-5%).
Höhe der Wette
Fleth 0. 5-1% auf einzelne; weniger für Schnellzüge.
Kelly-Anteil: (f =\frac {p d - 1} {d - 1}), häufiger verwendet ¼ - ½ Kelly aufgrund von Varianz und Fehlern (p).
CLV als Qualitätskriterium
Vergleichen Sie Ihren Preis mit dem Schlusskurs. Langzeit + CLV ist ein Zeichen für ein gesundes Modell und Timing.
8) Live-Vorhersage: Geschwindigkeit und „Fenster“
Pipeline
Das Ereignis → eine Aktualisierung von Fich → Online-Inference → Risikoüberprüfung → Veröffentlichung.
Verzögerungsziele: Inferenz <0. 8 s, Aktualisierungszyklus 0. 5–2 mit.
Fici in Echtzeit
Tempo/Ballbesitz, Fouls/Karten, Müdigkeit, Spezialteams, Konjunkturzyklen im E-Sport.
Modi Suspension bei „scharfen“ Momenten; Modelle müssen „verstummen“ können.
Praxis
Suchen Sie nach „Überhitzungen“ der Linie unmittelbar nach Mikroereignissen (10-0-Ruck, frühes Break), berücksichtigen Sie jedoch die Verzögerung des Streams - kaufen Sie Logik, kein Bild.
9) Mini-Fälle nach Sportarten
Fußball (Gesamt/Ergebnisse)
Fichy: xG für 8-12 Spiele (gewichtet), Tempo und Stil der Paare, Schiedsrichter (Strafen/Karten), Rotation.
Modell: zweidimensionaler Poisson mit Home-Faktor + Kalibrierung.
Fazit: Prognose der Kopfverteilung → Preis der Totals/Asian Lines.
Basketball (Total/Props)
Fichy: pace, eFG%, ORB/DRB, Fouls/Bonus, Minutenroutine.
Modell: Boostern für insgesamt; für Props - hierarchische Regression von Minuten × Effizienz.
Fazit: Wahrscheinlichkeiten der Zonen total, Median/Quantile für Spielerpunkte.
Tennis (Exodus/Spiele)
Fichy: Abdeckung, Halten/Empfangen der Fütterung (Halten/Brechen%), Qualität der zweiten Fütterung, Ermüdung.
Modell: Markovskaya nach Punkten/Spielen + logistische „Schicht“ in Form; Kalibrierung.
Fazit: Gewinn-/Tiebreak-Wahrscheinlichkeit, Spiele total, Live-Updates pro Aufschlag.
eSports (Karten/Runden)
Fichy: Poolkarte, Ban/Peak, Konjunkturzyklen, LAN-Fatigue, Patches.
Modell: Boostern/Transformieren durch Ereignisse; für Karten - Klassifizierung + CRPS für Runden.
Fazit: Kartengewinner, Rundengesamtzahlen, „erstes Blut/Objekt“.
10) MLOps und Bedienung (für Fortgeschrittene)
Fichstor: Offline/Online-Konsistenz, Zeitreisen für ehrliche Backtests.
Versionierung von Datasets/Modellen, CI/CD, Kanarienreleases.
Überwachung: Daten Drift, Kalibrierung Degradation, Inference Latenz.
Experimente: A/B ohne SRM, CUPED/diff-in-diff, vorgeschriebene Stoppkriterien.
Fail-safe: Fallback-Linien und manuelle Regeln bei Zwischenfällen.
11) Fehler und Anti-Muster
Leakage (Leakage): Zeichen aus der Zukunft, Post-Fact-Metriken im Prematch.
Umschulung: zu komplexes Modell auf kleinem Dataset; wird durch Regularisierung, Zeitprüfung gelöst.
Recency bias: Neubewertung der letzten Spiele; Verwenden Sie exponentielle Gewichte mit einer Maximalbegrenzung.
Anchoring: Einrasten an der ersten Linie; Vergleichen Sie mit dem „ehrlichen“ Preis des Modells.
Ignoriere die Kalibrierung: Ein „genaues“ Modell mit krummen Wahrscheinlichkeiten bricht das EV.
Mischung der Modi: „vor den Kompositionen“ und „nach“ - verschiedene Modelle.
12) Checklisten
Vor dem Training
1. Die Daten werden gelöscht und zeitlich synchronisiert.
2. Zielinszenierung: Was wir vorhersagen und warum (welche Entscheidung wir treffen werden).
3. Trennung Zug/gültig/Test nur zeitlich.
4. Basis-Modell-Benchmark (Logistik/Poisson).
Vor der Veröffentlichung
1. Kalibrierung geprüft (Brier/LogLoss, reliability plot).
2. Walk-forward ist stabil auf Jahreszeiten/Ligen.
3. Keine Lecks, Fiches sind im Angebot.
4. Es gibt eine Überwachung von Drift und Übertraining.
Vor der Wette
1. Marge entfernt, Rand ≥ Schwelle.
2. Die Höhe des Flet-/Kelly-Share-Einsatzes.
3. Qualitätsbewertungsplan - CLV-Tracking.
4. Verständnis der Berechnungsregeln (OT/VAR/push/void).
13) Ethik und Verantwortung
Modelle sind ein Werkzeug, kein „Geldknopf“. Respektieren Sie Zeit-/Geldlimits, pausieren Sie, verwenden Sie keine Einblicke/unehrlichen Quellen und denken Sie daran, dass selbst das perfekte Modell bei einzelnen Spielen falsch ist. Ihr Ziel ist ein Distanzvorteil, kein „100% Hit“.
Die Vorhersage der sportlichen Leistung durch Daten ist ein Zyklus: Daten → Daten → ein Modell → eine Kalibrierung → eine ehrliche Validierung → eine Preisentscheidung → eine Nachanalyse. Jagen Sie nicht dem Exotischen hinterher: Schlanker Benchmark, saubere Daten und kalibrierte Wahrscheinlichkeiten sind oft stärker als „trendige“ Architekturen. Fügen Sie nur dann Komplexität hinzu, wenn Sie einen stetigen Qualitätsgewinn auf Walk-Forward erzielen und die CLV verbessern. Tun Sie weniger, aber besser - und die Distanz wird für Sie arbeiten.