Kripto-Kasino
Torrent Gear
So verwenden Sie Statistiken und Spielverlauf für Prognosen
Volumetrischer Text des Artikels
Statistik ist die Sprache der Wahrscheinlichkeiten. Es „errät“ nicht die Zukunft, sondern hilft, die Chancen besser einzuschätzen als die Intuition. Die Spielhistorie ist ein wichtiger Teil der Daten, lässt sich aber leicht falsch interpretieren: Kleine Stichproben, die „Magie der persönlichen Begegnungen“, der Kalendereffekt und die Form der Teams verzerren das Bild. Im Folgenden finden Sie eine praktische Anleitung zum Sammeln, Bereinigen und Anwenden von Statistiken, um fundierte Koeffizienten zu erhalten und einen Wert zu finden.
1) Welche Daten wirklich nützlich sind
Grundlegende Befehlsmetriken
Ergebnisse: Siege/Unentschieden/Niederlagen, Tor-/Punktdifferenz.
„Qualität der Momente“: xG/xGA im Fußball, Shot Quality/Expected Goals for/against im Eishockey, Offensive/Defensive Rating im Basketball.
Tempo/Stil: Besitz, Angriffstempo, Übergangsphasen, Pressing, 3PA/pace (NBA).
Standardstellungen, Ecken, Freistöße (Fußball): Eine oft unterschätzte Quelle von Torchancen.
Individuelle Faktoren
Aufstellung: Verletzungen, Disqualifikationen, Rotation, Minutenlimit, Rückkehr der Führungsspieler.
Synergie und Rollen: Wer schafft Momente, wer verwandelt, wer zieht Schutz.
Kontext
Heim/Abreise, Flüge, Kalenderdichte (Back-to-Back in der NBA, 3 Spiele in 7 Tagen im Fußball).
Wetter/Abdeckung/Höhe (Wind und Regen reduzieren Tempo und Genauigkeit).
Schiedsrichter/Schiedsrichter (Pfiffstil beeinflusst Fouls und Elfmeter).
Motivation/Turnierposition (aber Vorsicht vor dem „Narrativ“ ohne Zahlen).
2) Die Geschichte der persönlichen Treffen: wenn es wichtig ist, und wenn - eine Falle
Nützlich, wenn:- Die Stile „passen nicht zusammen“: Team A fällt gegen hohen Druck auseinander und Gegner B ist einer der PPDA-Führer.
- Stabile Trainer und der Kern des Kaders, die Taktik änderte sich wenig, die Spiele waren vor kurzem (≤ 12-18 Monate).
- Es gibt wiederholbare Muster (z.B. ein hohes Normvolumen beim Gegner erzeugt systematisch xG gegen eine bestimmte Abwehr).
- Alte Matches und andere Trainer/Kader = Müll.
- Kleine Stichproben: 2-4 Spiele sind Lärm.
- „Derby-Psychologie“ ohne Bestätigung durch Metriken.
Praxis: Wenn Head-to-Head den frischen Daten (Form, xG-Trends, Kompositionen) widerspricht - vertrauen Sie frischen, prozessorientierten Metriken und nicht alten Ergebnissen.
3) Wie man alte und frische Daten gewichtet
Schiebefenster: Nehmen Sie die letzten 10-15 Spiele als Basis der Form.
Abnehmende Gewichte: Neuere Spiele - mehr Gewicht (z.B. 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Gegner-Ajast: Passen Sie die Statistiken in Bezug auf die Stärke der Gegner an (Spiele gegen die Top 5 und gegen Außenseiter können nicht so gemittelt werden, wie sie sind).
4) Kraftbewertungen (Elo/Benchmarks)
Idee: Jedes Team erhält eine Bewertung; nach dem Spiel steigt/fällt es unter Berücksichtigung der Überraschung des Ergebnisses und der Bedeutung des Spiels.
Vorteile: Vielseitigkeit, wenige Parameter, gibt eine gute Basis „Linie“.
Wie anzuwenden:1. Fertigen Elo bauen/verwenden.
2. Passen Sie den Heimfaktor an (im Fußball oft ≈ + 0. 20–0. 30 Tore in Modellen; im Basketball - eine separate Verschiebung in den Punkten).
3. Übertragen Sie die Ratingdifferenz → die Gewinnwahrscheinlichkeit durch die logistische Funktion.
4. Überprüfen Sie mit dem Markt: wo Ihre Wahrscheinlichkeit> implizit ist der potenzielle Wert.
5) Einfaches Wahrscheinlichkeitsmodell: Beispiel für Fußball (Poisson)
Die Aufgabe: die Chancen der genauen Rechnungen und der Ergebnisse zu bewerten.
Schritte:1. Bewerten Sie die erwarteten Tore der Teams (\lambda _ A) und (\lambda _ B) (z. B. von xG, angepasst an die Abwehrstärke/Angriffsstärke und den Heimfaktor).
2. Nehmen Sie die Unabhängigkeit der Kopfverteilung an (Vereinfachung, aber Arbeit für den Anfang).
3. Wahrscheinlichkeit, dass ein Team (k) Tore erzielt:- (P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
- 4. Reduzieren Sie die Verteilungen, um die Wahrscheinlichkeiten von „P1/X/P2“, Summen und genauen Zählungen zu erhalten.
- Sei (\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).
- Durch Zusammenrollen (Multiplizieren und Summieren aller k) erhalten wir die Wahrscheinlichkeiten von Ergebnissen und Summen (z. B. (P (\text {TB} 2 {,} 5))) - die Summe aller Paare (k_A+k_B\ge3)).
- „0:0“ und Unentschieden (die Korrelation der erzielten Tore reduziert die Häufigkeit von Unentschieden im klaren Poisson - Sie können den Faktor Unentschieden eingeben).
- Rote Karten, späte Tore, Matchap-Stil (Tempo und Standards beeinflussen die Verteilung).
6) Aufbau einer „Prozess“ -Bewertung statt einer „zählbaren“ Bewertung
Warum „xG ist besser als die Punktzahl“: Die Punktzahl ist eine diskrete Summe, xG ist die Summe der Qualität der Momente. Die Mannschaft könnte „nagenieren“ 2. 0 xG und nicht punkten ist keine „schlechte Form“, sondern eine Varianz.
Der Ansatz:- Bauen Sie den xG-Differential-Trend (xG For − xG Against) mit abnehmenden Gewichten auf.
- Passen Sie auf die Stärke des Gegners (Gegner-Ajast).
- Vergleichen Sie mit einem „rohen“ Konto, um das überkaufte/überverkaufte Team des Marktes zu identifizieren.
7) Von Daten zu Rate: Schritt-für-Schritt-Framework
1. Sammlung und Reinigung
Die letzten 10-15 Spiele + Saisondurchschnitte.
Aufstellungen, Verletzungen, Schiedsrichter, Wetter, Kalender.
Entfernen Sie offensichtliche Ausreißer (60 Minuten in Unterzahl usw.) oder markieren Sie sie.
2. Bewertung der Kraft
Elo/Power Rating + Heimfaktor.
Trend xG (oder ähnliche Metriken für eine Sportart) mit einem Gegner-Ajast.
3. Modell des Spiels
Für Fußball: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Poisson; für Basketball - Tempo + eFG% + ORB/TO → Punkteprognose; für Tennis - Auslosungs-/Spiel-/Satzwahrscheinlichkeitsmodelle.
Simulieren Sie 10-50.000 Monte-Carlo-Iterationen (wenn Sie wissen, wie) und erhalten Sie die Verteilung der Ergebnisse/Summen/Fors.
4. Vergleich mit der Linie
Der Koeffizient → die implizite Wahrscheinlichkeit (p_\text{imp}=1/k).
Wenn (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) - Kandidaten für den Wert.
Schätzen Sie die Größe von edge: (\text {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).
5. Einsatzgröße und Risiko
Anfänger: Flat-Rate von 0,5-1,5% der Bank.
Semi-Kelly, wenn Sie sich der Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten sicher sind.
6. Erfassung und Validierung
Journal: Datum, Markt, Coef, (p_\text{vasha}), Betrag, Ergebnis, Kommentar.
Wöchentlich: Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten (10% Bakette: von Wetten mit einer Bewertung von 60% sollten ≈60% eingehen).
A/B-Test: Vergleichen Sie die Ergebnisse der Wetten „auf dem Konto“ gegen „auf dem xG-Modell“.
8) Qualitative Faktoren, die die Zahlen verändern
Match-up und Stil. Schnelle Flanken gegen langsame Fullbacks, „Peak and Roll“ gegen schwache Bogenabwehr, ein Team, das dem Gegner viel 3PA gibt.
Eine überbewertete „Siegesserie“. Oft ist es Kalender + Glück (PDO/Conversion/Save). Testen Sie Nachhaltigkeit durch Prozessmetriken.
Rotation und Müdigkeit. Back-to-Back und Fernreisen reduzieren die Angriffseffizienz und die defensive Intensität.
9) Mini-Checklisten
Vor dem Spiel
- Kader und Führungsstatus aktualisiert
- Heimfaktor geklärt, Wetter/Abdeckung/Schiedsrichter
- Neu berechnet (\lambda )/Bewertungen/Wahrscheinlichkeiten
- Vergleich mit Linie und Marge des Buchmachers
- Es gibt einen erklärbaren Wert (warum ist der Markt falsch?)
Nach dem Spiel
- Log aktualisiert (cef, (p), Ergebnis, xG/Prozess)
- Ursachen für Auffälligkeiten erfasst (Verletzung am 15., Rot, Elfmeter, „Ramschzeit“)
- Kalibrierung: Sind meine 55% tatsächlich ≈55%?
10) Häufige Fehler und wie man sie vermeidet
Umschulung zum Head-to-Head. Lösung: H2H Gewichtsgrenze und Verjährungsfrist.
Ignorieren Sie die Margen und den Markt. Die Lösung: Zählen Sie immer (p_\text{imp}) und suchen Sie nach dem Rand, anstatt „den Gewinner vorherzusagen“.
Kleine Stichprobe. Lösung: saisonale Referenzdurchschnitte + abnehmende Gewichte.
Ohne Validierung. Lösung: Kalibrierkurven, Backtest, Logbuch.
Statistiken und Spielverläufe funktionieren, wenn Sie: (1) sich auf Prozessmetriken (xG, Qualitätsbewertungen) verlassen, (2) die Daten an den Kontext anpassen (Haus/Ausgang, Kalender, Schiedsrichter, Wetter), (3) die Prognose in Wahrscheinlichkeiten umwandeln und sie dann mit Linie und Marge vergleichen und (4) das Risiko diszipliniert managen und protokollieren. Dann hört die „Spielgeschichte“ auf, eine Reihe von Mythen zu sein und verwandelt sich in ein Werkzeug zur Suche nach einem echten Wert.