Crypto Casino
Εργαλείο Torrent
Πώς να χρησιμοποιήσετε τις στατιστικές και να ταιριάξετε το ιστορικό με τις προβλέψεις
Ογκομετρικό κείμενο του άρθρου
Οι στατιστικές είναι μια γλώσσα πιθανοτήτων. Δεν «μαντεύει» το μέλλον, αλλά βοηθά στην εκτίμηση των πιθανοτήτων καλύτερα από τη διαίσθηση. Η ιστορία των αγώνων είναι ένα σημαντικό μέρος των δεδομένων, αλλά είναι εύκολο να ερμηνευτεί εσφαλμένα: μικρά δείγματα, η «μαγεία των προσωπικών συναντήσεων», το ημερολογιακό φαινόμενο και το σχήμα των ομάδων διαστρεβλώνουν την εικόνα. Ακολουθεί ένας πρακτικός οδηγός για τον τρόπο συλλογής, καθαρισμού και εφαρμογής των στατιστικών κατά τρόπο ώστε να επιτευχθούν εύλογοι συντελεστές και να βρεθεί αξία.
1) Ποια δεδομένα είναι πραγματικά χρήσιμα
Βασικές μετρήσεις εντολών
Αποτελέσματα: κέρδη/ισοπαλίες/ζημίες, διαφορά στόχου/σημείου.
«Ποιότητα στιγμών»: xG/xGA στο ποδόσφαιρο, Shot Quality/Αναμενόμενοι στόχοι για/κατά στο χόκεϊ, επιθετική/αμυντική βαθμολογία στο μπάσκετ.
Tempo/στυλ: κατοχή, ρυθμός επιθέσεων, μεταβατικές φάσεις, πίεση, 3PA/pace (NBA).
Τυποποιημένες διατάξεις, γωνίες, ποινές (ποδόσφαιρο): συχνά μια υποτιμημένη πηγή πιθανοτήτων βαθμολόγησης.
Μεμονωμένοι παράγοντες
Ρόστερ: τραυματισμοί, αναστολές, περιστροφή, όριο λεπτών, επιστροφή των ηγετών.
Συνέργεια και ρόλοι: ποιος δημιουργεί στιγμές, ποιος προσηλυτίζεται, ποιος αντλεί προστασία.
Πλαίσιο
Home/away, πτήσεις, πυκνότητα ημερολογίου (back-to-back in NBA, 3 παιχνίδια σε 7 ημέρες στο ποδόσφαιρο).
Καιρός/επιφάνεια/υψόμετρο (ο άνεμος και η βροχή μειώνουν τον ρυθμό και την ακρίβεια).
Διαιτητές/διαιτητές (το ύφος της σφυρίχτρας επηρεάζει τα φάουλ και τις ποινές).
Κίνητρο/θέση τουρνουά (αλλά προσέξτε την «αφήγηση» χωρίς αριθμούς).
2) Ιστορικό συναντήσεων πρόσωπο με πρόσωπο: πότε έχει σημασία και πότε είναι παγίδα
Χρήσιμο εάν:- Στυλ «δεν συμπίπτουν»: η ομάδα Α καταρρέει ενάντια στην υψηλή πίεση και ο αντίπαλος Β είναι ένας από τους ηγέτες του PPDA.
- Σταθεροί προπονητές και ο πυρήνας της ομάδας, οι τακτικές άλλαξαν ελάχιστα, οι αγώνες ήταν πρόσφατες (≤ 12-18 μήνες).
- Υπάρχουν επαναλαμβανόμενα μοτίβα (για παράδειγμα, ένας μεγάλος όγκος προτύπων για έναν αντίπαλο δημιουργεί συστηματικά xG ενάντια σε μια συγκεκριμένη άμυνα).
- Αρχαία σπίρτα και άλλα πούλμαν/lineups = σκουπίδια.
- Μικρά δείγματα: 2-4 παιχνίδια είναι θόρυβος.
- «Ψυχολογία ντέρμπι» χωρίς μετρική επιβεβαίωση.
Πρακτική: εάν το head-to-head έρχεται σε αντίθεση με νέα δεδομένα (μορφή, τάσεις xG, συνθέσεις) - εμπιστοσύνη φρέσκα, μετρήσεις διεργασιών και όχι παλαιά αποτελέσματα.
3) Τρόπος ζύγισης μακροχρόνιων και νέων δεδομένων
Συρόμενο παράθυρο: Πάρτε τα τελευταία 10-15 σπίρτα ως βάση.
Μείωση των βαρών: πρόσφατα παιχνίδια - μεγαλύτερο βάρος (για παράδειγμα, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Ajast αντίπαλος: προσαρμογή στατιστικών σχετικά με τη δύναμη των αντιπάλων (τα παιχνίδια έναντι των κορυφαίων 5 και των ξένων δεν μπορούν να υπολογιστούν κατά μέσο όρο «όπως είναι»).
4) Αξιολογήσεις ισχύος (Elo/δείκτες αναφοράς)
Η ιδέα: Σε κάθε ομάδα δίνεται βαθμολογία. μετά τον αγώνα, αυξάνεται/πέφτει, λαμβάνοντας υπόψη την έκπληξη του αποτελέσματος και τη σημασία του αγώνα.
Pros: η ευελιξία, λίγες παράμετροι, δίνει μια καλή γραμμή βάσης.
Πώς να εφαρμόσετε:1. Κατασκευή/χρήση του τελικού Elo.
2. Προσαρμογή για τον συντελεστή κατ 'οίκον (συχνά ≈ + 0 στο ποδόσφαιρο. 20–0. 30 στόχοι σε μοντέλα· στο μπάσκετ - ξεχωριστή αντιστάθμιση στα σημεία).
3. Μεταφράστε τη διαφορά αξιολόγησης → την πιθανότητα να κερδίσετε μέσω της λειτουργίας εφοδιαστικής.
4. Ελέγξτε με την αγορά: όπου η πιθανότητα σας> σιωπηρή είναι η δυνητική αξία.
5) Απλό πιθανό μοντέλο: ένα παράδειγμα για το ποδόσφαιρο (Poisson)
Έργο: αξιολόγηση των πιθανοτήτων ακριβών βαθμολογιών και αποτελεσμάτων.
Βήματα:1. Βαθμολογήστε τους αναμενόμενους στόχους των ομάδων (\lambda _ A) και (\lambda _ B) (π.χ. από xG προσαρμοσμένο για αμυντική/επιθετική δύναμη και συντελεστή κατ "οίκον).
2. Ανάληψη της ανεξαρτησίας των διανομών κεφαλών (απλούστευση, αλλά έναρξη εργασιών).
3. Πιθανότητα ομαδικής βαθμολόγησης (k):- (P (K = k) = e {-\lambda }\frac {\lambda k} {k!}).
- 4. Καταρρέουν οι κατανομές για να αποκτήσουν τις πιθανότητες των «P1/X/P2,» συνόλων, και ακριβείς μετρήσεις.
- Ας (\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10).
- ( (0) = e {-1. 55 }\περίπου 0 {,} 212), (P_A (1 )\περίπου 0 {,} 329), (P_A (2 )\περίπου 0 {,} 255).
- ( (0) = e {-1. 10 }\περίπου 0 {,} 333), (P_B (1 )\περίπου 0 {,} 366), (P_B (2 )\περίπου 0 {,} 201).
- Διπλώνοντας (πολλαπλασιάζοντας και αθροίζοντας όλα τα k), παίρνουμε τις πιθανότητες των αποτελεσμάτων και των συνόλων (για παράδειγμα, (P (\text {TB} 2 {,} 5)) - το άθροισμα όλων των ζευγαριών (k_A+k_B\ge3)).
- «0-0» και αντλεί (η συσχέτιση των βαθμολογημένων γκολ μειώνει τη συχνότητα των κληρώσεων σε καθαρό Poisson - μπορείτε να εισαγάγετε έναν παράγοντα κλήρωσης).
- Κόκκινες κάρτες, καθυστερημένα γκολ, στυλ αγώνα (ο ρυθμός και τα πρότυπα επηρεάζουν τη διανομή).
6) Κατασκευή εκτίμησης «διεργασίας» αντί «μετρήσιμης»
Γιατί το «xG είναι καλύτερο από το σκορ»: το σκορ είναι ένα διακριτό σύνολο, το xG είναι το άθροισμα της ποιότητας των στιγμών. Η ομάδα θα μπορούσε να «δημιουργήσει» 2. 0 xG και η μη βαθμολόγηση δεν είναι «κακή μορφή», αλλά διασπορά.
Προσέγγιση:- Κατασκευή ενός xG Για − xG Κατά της τάσης με φθίνοντα βάρη.
- Ρυθμίστε για τη δύναμη του αντιπάλου (ajast αντίπαλος).
- Ταιριάζουν με μια ακατέργαστη βαθμολογία για να εντοπίσουν ομάδες υπερεκμετάλλευσης/υπερεκμετάλλευσης στην αγορά.
7) Από τα δεδομένα στο στοίχημα: ένα βήμα προς βήμα πλαίσιο
1. Συλλογή και καθαρισμός
Τελευταία 10-15 παιχνίδια + μέσος όρος σεζόν.
Lineups, τραυματισμοί, διαιτητής, καιρός, ημερολόγιο.
Αφαιρέστε τις εμφανείς ακραίες τιμές (παίζοντας στη μειοψηφία των 60 λεπτών κ.λπ.) ή σημειώστε τις.
2. Εκτίμηση αντοχής
Elo/Power Rating + συντελεστής κατοικίας.
Η τάση xG (ή παρόμοιες μετρήσεις για το άθλημα) με τον ajast αντίπαλο.
3. Ταίριασμα μοντέλου
Για το ποδόσφαιρο: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Poisson; για το μπάσκετ - πρόβλεψη tempo + eFG% + ORB/TO → βαθμών· για μοντέλα πιθανοτήτων αντισφαίρισης - κλήρωση/παιχνίδι/σύνολο.
Προσομοίωση 10-50 χιλιάδων επαναλήψεων Monte Carlo (αν μπορείτε) και λήψη της κατανομής των αποτελεσμάτων/συνόλων/πιθανοτήτων.
4. Σύγκριση με τη γραμμή
Συντελεστής → έμμεση πιθανότητα (p_\text{imp}=1/k).
Εάν (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) είναι υποψήφιοι για αξία.
Υπολογίστε το μέγεθος του άκρου: (\κείμενο {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).
5. Μέγεθος στοιχήματος και κίνδυνος
Για αρχάριους: κατ "αποκοπή 0. 5-1. 5% της τράπεζας.
Ημι-Kelly, εάν έχει εμπιστοσύνη στη βαθμονόμηση των πιθανοτήτων.
6. Λογιστική και επικύρωση
Εφημερίδα: ημερομηνία, αγορά, αντίγραφο (p_\text{vasha}), ποσό, αποτέλεσμα, σχόλιο.
Εβδομαδιαία: βαθμονόμηση πιθανότητας (10% κουβάδες: από ποσοστά με βαθμολογία 60% θα πρέπει να είναι ≈60%).
Δοκιμή A/B: σύγκριση των αποτελεσμάτων των στοιχημάτων «λόγω» vs «στο μοντέλο xG».
8) Ποιοτικοί παράγοντες που μεταβάλλουν τους αριθμούς
Ταίριασμα και στυλ. Γρήγορα πλάγια εναντίον αργών fullbacks, pick-and-roll ενάντια στην αδύναμη άμυνα τόξου, μια ομάδα που δίνει μεγάλη 3PA στον αντίπαλο.
Υπερτιμημένες "σειρές νίκες. "Συχνά είναι ημερολόγιο + τύχη (ΠΟΠ/μετατροπή/αποταμιεύει). Δοκιμή ανθεκτικότητας μέσω μετρήσεων διεργασιών.
Περιστροφή και κόπωση. Τα ταξίδια back-to-back και τα μεγάλα ταξίδια μειώνουν την αποτελεσματικότητα των επιθέσεων και την αμυντική ένταση.
9) Μικροί κατάλογοι ελέγχου
Πριν τον αγώνα
- Lineups και επικαιροποιημένο καθεστώς ηγέτη
- Αποσαφηνισμένος συντελεστής σπιτιού, καιρός/κάλυψη/διαιτητής
- Επανυπολογισμένη (\lambda )/αξιολογήσεις/πιθανότητες
- Σύγκριση με τη γραμμή και το περιθώριο του bookmaker
- Υπάρχει μια εξηγήσιμη αξία (γιατί είναι λάθος η αγορά)
Μετά τον αγώνα
- Ενημερωμένο ημερολόγιο (ref, (p), αποτέλεσμα, xG/διαδικασία)
- Καταγράφηκαν τα αίτια των αποκλίσεων (τραυματισμός στις 15, κόκκινο, ποινή, «χρόνος σκουπιδιών»)
- Βαθμονόμηση: Το 55% μου στην πραγματικότητα πηγαίνει ≈55%
10) Συχνά λάθη και τρόπος αποφυγής τους
Επανεκπαίδευση κεφαλής προς κεφαλή. Λύση: H2H όριο βάρους και καθεστώς περιορισμών.
Το περιθώριο κέρδους και η αγορά αγνοούν. Λύση: πάντα μετράει (p_\text{imp}) και ψάχνει για άκρη, όχι «να προβλέψει τον νικητή».
Μικρό δείγμα. Λύση: υποστήριξη εποχιακού μέσου όρου + φθίνοντα βάρη.
Καμία επικύρωση. Διάλυμα: καμπύλες βαθμονόμησης, backtest, log.
Οι στατιστικές και η ιστορία ταιριάζουν όταν εσείς: (1) βασίζεστε σε μετρήσεις διεργασιών (xG, αξιολογήσεις ποιότητας), (2) ρυθμίστε τα δεδομένα για το πλαίσιο (σπίτι/μακριά, ημερολόγιο, διαιτητής, καιρός), (3) μετατρέψτε την πρόγνωση σε πιθανότητες, και στη συνέχεια συγκρίνετε τα με τη γραμμή και το περιθώριο, και (4) διαχειριστείτε τον κίνδυνο με πειθαρχικό τρόπο και κρατήστε ένα ημερολόγιο. Στη συνέχεια, η «ιστορία των αγώνων» παύει να είναι ένα σύνολο μύθων και μετατρέπεται σε ένα εργαλείο για την εύρεση μιας πραγματικής αξίας.