Πώς να προβλέψετε τις αθλητικές επιδόσεις με δεδομένα

Η πρόβλεψη στον αθλητισμό δεν είναι μια «εικασία», αλλά μια συστημική εκτίμηση των πιθανοτήτων. Είναι σημαντικό να μην προβλεφθεί η ακριβής βαθμολογία, αλλά να αγοραστεί η σωστή τιμή για το αποτέλεσμα με κάποια αβεβαιότητα. Παρακάτω ακολουθεί μια σταδιακή διαδικασία: από τη συλλογή δεδομένων και δομικών χαρακτηριστικών έως τη βαθμονόμηση και την καταπολέμηση της λειτουργίας.

1) Δεδομένα: βάση υποδείγματος

Πηγές

Ταίριασμα: lineups, τραυματισμοί, αποκλεισμοί, χρονοδιάγραμμα (b2b/πτήσεις), κατάσταση κατοικίας/αποχώρησης, καιρός/επιφάνεια/αρένα, διαιτητές.

Εκδηλώσεις παρακολούθησης/παιχνιδιού: play-by-play, συντεταγμένες, εκδηλώσεις (γωνίες, φάουλ, ρίψεις, περάσματα).

Προηγμένες μετρήσεις: xG/xA (ποδόσφαιρο), eFG %/ρυθμός/ORB (μπάσκετ), DVOA (αμερικανικό ποδόσφαιρο), bullpen/παράγοντες πάρκου (μπέιζμπολ), πισίνα χαρτών/μπαλώματα (esports).

Αγορά: κίνηση γραμμών που έχουν στενούς συντελεστές (CL), χρηματικά ποσά - χρήσιμα για τη σήμανση της πιθανότητας «αναφοράς».

Team/Player Stories: Last Matches Form N, Style H2H, Minutes/Load Model.

Ποιότητα

Συγχρονισμός χρονικών ζωνών και τύπων ρολογιών (χρόνος γεγονότων έναντι χρόνου επεξεργασίας).

Αφαίρεση αντιγράφων, συμπλήρωση κενών με τεκμηριωμένους κανόνες.

Καθορίστε τις πηγές της «αλήθειας» για τις τελικές στατιστικές (για παράδειγμα, αυτό που θεωρείται επίσημο xG/απεργία).

2) Διατυπώνουμε το πρόβλημα

Τύποι στόχων

Ταξινόμηση: νίκη/ισοπαλία/απώλεια. «και τα δύο θα σκοράρουν»· εάν θα υπάρξει ισοπαλία.

Βαθμολογία/ένταση: αναμενόμενα γκολ/πόντοι (Poisson/αρνητικό διωνυμικό).

Πρόβλεψη κατανομής: σύνολα, επιμέρους δείκτες (CRPS ως μέτρηση ποιότητας).

Points/assists/aces/yards - παλινδρόμηση με ιεραρχικά (μεικτά) αποτελέσματα.

Ορίζοντας

Prematch (T-λεπτά για την έναρξη).

Live (κατά τη διάρκεια της εκδήλωσης) - Προσθέτει χαρακτηριστικά ροής και όρια καθυστέρησης.

3) Feechee: Τι πραγματικά εξηγεί το αποτέλεσμα

Επίπεδο ομάδας

Δύναμη (Elo/PRI), επιθετική/αμυντική διαφορά ποιότητας.

Tempo (ρυθμός), στυλ (πίεση/χαμηλό μπλοκ; ποσοστό· μίγμα αιχμής/διέλευσης).

Μορφή και «κόπωση» (λεπτά/φορτίο, b2b, ταξίδι).

Ειδικές ομάδες: ΡΡ/ΡΚ στο χόκεϊ, ειδικές ομάδες στο αμερικανικό ποδόσφαιρο.

Επίπεδο παίκτη

Πρακτικά/μοντέλο συμμετοχής, ρόλος (χρήση), αποτελεσματικότητα (eFG%, OBP, xwOBA).

Συνθέσεις: η επίδραση συγκεκριμένων συνδυασμών πέντε/συνδέσμων.

Πλαίσιο

Καιρός/επιφάνεια/αρένα, προφίλ διαιτητή (φάουλ/ποινή).

Κίνητρο τουρνουά (επιβίωση, πλέι-οφ, εναλλαγή πριν από τους ευρωπαϊκούς διαγωνισμούς).

Αγορά

Γραμμές/σύνολα/πιθανότητες, περιθώρια μεταξύ φορέων εκμετάλλευσης, κίνηση προς κλείσιμο (πληρεξούσιες πληροφορίες).

4) Μοντέλα: από κλασικά έως νευρωνικά δίκτυα

Ταξινόμηση/πιθανότητες

Λογιστική παλινδρόμηση (βαθμονομημένος δείκτης αναφοράς βάσης).

Η ενίσχυση κλίσης (XGBoost/CatBoost/LightGBM) είναι ένα ισχυρό πρότυπο πίνακα.

Νευρικά δίκτυα (MLP) - με μεγάλο αριθμό μη γραμμικών και αλληλεπιδράσεων.

Βαθμολογία/ένταση

Poisson/δισδιάστατο Poisson (ποδόσφαιρο, χάντμπολ).

Αρνητικό διωνυμικό (υπερδιασπορά).

Ιεραρχικά μοντέλα για παίκτες/ομάδες (μερική συγκέντρωση).

Ακολουθίες/ζωντανές

RNN/GRU/Temporal CNN και μετασχηματιστές για αλλαγές play-by-play, ορμή και ρυθμό.

Ενημερώσεις έντασης Bayesian σε πραγματικό χρόνο.

Διαβαθμίσεις

Elo/Glicko αντανακλούν δυναμικά την αντοχή. μπορεί να συνδυαστεί με στοίβαξη.

5) Βαθμονόμηση και ερμηνευτικότητα

Γιατί να βαθμονομηθεί Οι πιθανότητες πρέπει να συμπίπτουν με τις πραγματικές συχνότητες.

Βαθμονόμηση Platt/Isotonic/Beta σε σχέση με τις πρώτες προβλέψεις.

Διαγράμματα βαθμονόμησης, βαθμολογία Brier, LogLoss - βασικές μετρήσεις.

Ερμηνευτικότητα: σημασία μεταστοιχείωσης/SHAP για τον έλεγχο των μετατοπίσεων και της κοινής λογικής.

6) Ειλικρινής επικύρωση: χωρίς αυτήν, όλα τα άλλα δεν έχουν νόημα

Περπάτημα προς τα εμπρός (συρόμενο παράθυρο)

Διαιρείται ανά χρόνο: η αμαξοστοιχία → επικυρώνει → δοκιμή. Δεν ανακατεύονται στο παρελθόν.

Τουλάχιστον 3-5 «ενοικιάσεις» του παραθύρου για την κατανόηση της σταθερότητας.

Πρόληψη διαρροών

Να μη χρησιμοποιείτε τα χαρακτηριστικά μετά το τιμολόγιο (το τελικό xG του αγώνα κατά την πρόβλεψη της έναρξης του αγώνα).

Σε ζωντανά χαρακτηριστικά διατίθενται μόνο μέχρι την τρέχουσα ώρα.

Ξεχωριστό «πριν από την ανακοίνωση των συνθέσεων» και «μετά»: είναι διαφορετικοί τρόποι.

Μετρήσεις

Πιθανότητες: βαθμονόμηση Brier/LogLoss +.

Παλινδρόμηση: MAE/RMSE/CRPS.

Μέτρηση επιχειρηματικών δραστηριοτήτων: ποσοστό επιτυχίας με βάση τα κατώτατα όρια τιμών, σταθερότητα στις ομάδες πρωταθλήματος/εποχής.

7) Πιθανότητα λήψης απόφασης: Τιμή και Στρατηγική

Καθαρό περιθώριο (γύρω)

Στην 1X2 αγορά, το άθροισμα των «βρώμικων» πιθανοτήτων είναι> 100%. Ομαλοποιήστε αναλογικά για να πάρετε το «τίμιο» (p· {fair}).

Τιμή и EV

Άκρο: (\κείμενο {edge} = p\cdot d - 1).

Ορισμός μόνο εάν το άκρο ≥ το κατώφλι (για παράδειγμα, 3-5%).

Μέγεθος στοιχήματος

Επίπεδο 0. 5-1% για τα μονά· λιγότερο - σε αμαξοστοιχίες express.

Κλάσμα του Kelly: (f =\frac {p d - 1} {d - 1}), που χρησιμοποιείται συχνότερα από το

CLV ως κριτήριο ποιότητας

Συγκρίνετε την τιμή σας με την τιμή κλεισίματος. Το μακροπρόθεσμο + CLV αποτελεί ένδειξη υγιούς προτύπου και χρόνου.

8) Ζωντανή πρόβλεψη: ταχύτητα και «παράθυρα»

Αγωγός

Χαρακτηριστικό επικαιροποίησης γεγονότων επιγραμμικό συμπέρασμα έλεγχος κινδύνου δημοσίευση.

Στόχοι καθυστέρησης: συμπέρασμα <0. 8s, κύκλος επικαιροποίησης 0. 5-2 s.

Χαρακτηριστικά πραγματικού χρόνου

Tempo/ιδιοκτησία, φάουλ/κάρτες, κόπωση, ειδικές ομάδες, οικονομικοί κύκλοι σε esports.

Καταστάσεις ανάρτησης σε «αιχμηρές» στιγμές. τα μοντέλα θα πρέπει να μπορούν να «σιωπούν».

Πρακτική

Αναζητήστε γραμμές «υπερθέρμανσης» αμέσως μετά τα μικρο-γεγονότα (10-0 κόπανος, πρόωρο διάλειμμα), αλλά λάβετε υπόψη την καθυστέρηση ροής - αγοράστε λογική, όχι μια εικόνα.

9) Μικρές περιπτώσεις από τον αθλητισμό

Ποδόσφαιρο (σύνολα/αποτελέσματα)

Fici: xG για αγώνες 8-12 (σταθμισμένα), ρυθμό και στυλ ζευγαριών, διαιτητής (ποινή/κάρτα), περιστροφές.

Μοντέλο: δισδιάστατο Poisson με συντελεστή στέγασης + βαθμονόμηση.

Συμπέρασμα: η πρόβλεψη της κατανομής των στόχων → η τιμή των συνόλων/ασιατικών γραμμών.

Καλαθοσφαίριση (σύνολα/στηρίγματα)

Χαρακτηριστικά: ρυθμός, eFG%, ORB/DRB, φάουλ/μπόνους, λεπτή ρουτίνα.

Υπόδειγμα: ενίσχυση του συνόλου· για στηρίγματα - ιεραρχική παλινδρόμηση λεπτών × αποδοτικότητα.

Συμπέρασμα: πιθανότητα συνολικών ζωνών, μέσες/ποσοτικές τιμές για τους πόντους των παικτών.

Αντισφαίριση (έξοδος/παιχνίδια)

Χαρακτηριστικά: κάλυψη, κράτηση/διάλειμμα%, δεύτερο σερβίρισμα ποιότητας, κόπωση.

Μοντέλο: Markov σε σημεία/παιχνίδια + logistic layer "σε σχήμα? βαθμονόμηση.

Συμπέρασμα: πιθανότητα νίκης/διακοπής ισοπαλίας, σύνολα παιχνιδιών, ζωντανές ενημερώσεις για κάθε σερβίρισμα.

Esports (Χάρτες/Γύροι)

Χαρακτηριστικά γνωρίσματα: κάρτα συγκέντρωσης, απαγόρευση/κορύφωση, οικονομικοί κύκλοι, κόπωση LAN, μπαλώματα.

Υπόδειγμα: ενίσχυση/μετασχηματιστής ανά γεγονός. για κάρτες - ταξινόμηση + CRPS για γύρους.

Συμπέρασμα: νικητής κάρτας, σύνολο στρογγυλών καρτών, «πρώτο αίμα/αντικείμενο».

10) MLOp και λειτουργία (προηγμένη)

Fichstore: offline/online συνέπεια, ταξίδι στο χρόνο για έντιμους backtests.

Έκδοση δεδομένων/μοντέλων, CI/CD, εκπομπές καναρινιών.

Παρακολούθηση: μετατόπιση δεδομένων, αποδόμηση βαθμονόμησης, καθυστέρηση συμπερασμάτων.

Πειράματα: A/B χωρίς SRM, CUPED/diff-in-diff, προκαθορισμένα κριτήρια διακοπής.

Ασφάλεια έναντι βλάβης: εφεδρικές γραμμές και χειροκίνητοι κανόνες για περιστατικά ζωοτροφών.

11) Σφάλματα και αντι-πρότυπα

Διαρροές: σημάδια από το μέλλον, μετα-πραγματικές μετρήσεις στην προμήθεια.

Επανεκπαίδευση: πολύ πολύπλοκο μοντέλο σε ένα μικρό σύνολο δεδομένων· λύνεται με νομιμοποίηση, έλεγχο για το χρόνο.

Μεροληπτική στάση: επαναξιολόγηση των πρόσφατων αγώνων. χρήση εκθετικών βαρών με μέγιστο περιορισμό.

Αγκύρωση: σπάσιμο στην πρώτη γραμμή. συγκρίνονται με την «ειλικρινή» τιμή του μοντέλου.

Άγνοια βαθμονόμησης: Ένα «ακριβές» μοντέλο με καμπυλωτές πιθανότητες σπάει το EV.

Τρόποι ανάμειξης: «πριν από τις συνθέσεις» και «μετά» - διαφορετικά μοντέλα.

12) Κατάλογοι ελέγχου

Πριν από την εκπαίδευση

1. Τα δεδομένα εκκαθαρίζονται και συγχρονίζονται εγκαίρως.

2. Δήλωση-στόχος: τι προβλέπουμε και γιατί (ποια απόφαση θα λάβουμε).

3. Διαίρεση αμαξοστοιχίας/ισχύουσα/χρόνος δοκιμής μόνο.

4. Βασικό μοντέλο αναφοράς (logistic/Poisson).

Πριν από τη δημοσίευση

1. Επαληθευμένη βαθμονόμηση (Brier/LogLoss, επιφάνεια αξιοπιστίας).

2. Το walk-forward είναι σταθερό σε εποχές/πρωταθλήματα.

3. Δεν υπάρχουν διαρροές, υπάρχουν διαθέσιμα χαρακτηριστικά.

4. Υπάρχει παρακολούθηση της μετατόπισης και της υπερεκπαίδευσης.

Πριν το στοίχημα

1. Αφαίρεση περιθωρίου, άκρη ≥ κατώφλι.

2. Κατ 'αποκοπή/Kelly ποσοστό μετοχών.

3. Σχέδιο αξιολόγησης της ποιότητας - παρακολούθηση CLV.

4. Κατανόηση των κανόνων υπολογισμού (ΟΤ/VAR/ώθηση/κενό).

13) Δεοντολογία και ευθύνη

Τα μοντέλα είναι ένα εργαλείο, όχι ένα "κουμπί χρήματος. "Σεβαστείτε τα όρια χρόνου/χρήματος, παύση, μην χρησιμοποιείτε πηγές εμπιστευτικών/ανέντιμων πληροφοριών, και να θυμάστε ότι ακόμα και το τέλειο μοντέλο είναι λάθος σε μεμονωμένους αγώνες. Ο στόχος σας είναι ένα πλεονέκτημα απόστασης, όχι ένα «100% χτύπημα».

Η πρόβλεψη των αθλητικών επιδόσεων με δεδομένα είναι ένας κύκλος: δεδομένα → χαρακτηριστικά → μοντέλο → βαθμονόμηση → έντιμη επικύρωση → απόφαση τιμών → μετά την ανάλυση. Μην κυνηγάτε εξωτικά: ένα λεπτό σημείο αναφοράς, καθαρά δεδομένα και βαθμονομημένες πιθανότητες είναι συχνά ισχυρότερες από τις «μοντέρνες» αρχιτεκτονικές. Προσθήκη πολυπλοκότητας μόνο όταν δίνει σταθερή αύξηση της ποιότητας στο περπάτημα προς τα εμπρός και βελτιώνει το CLV. Κάνε λιγότερα, αλλά καλύτερα - και η απόσταση θα αρχίσει να δουλεύει για σένα.