Crypto-casino
Torrent Gear
Comment utiliser les statistiques et l'historique des matchs pour les prévisions
Texte volumétrique de l'article
Les statistiques sont le langage des probabilités. Elle ne « devine » pas l'avenir, mais elle aide à évaluer les chances mieux que l'intuition. L'histoire des matchs est une partie importante des données, mais elle est facilement mal interprétée : les petits échantillons, la « magie des réunions personnelles », l'effet du calendrier et la forme des équipes faussent le tableau. Ci-dessous - un guide pratique sur la façon de collecter, nettoyer et appliquer les statistiques afin d'obtenir des coefficients raisonnables et de trouver la valeur.
1) Quelles données sont vraiment utiles
Métriques de commande de base
Résultats : victoires/nuls/défaites, différence balles/points.
« Qualité des moments » : xG/xGA dans le football, Shot Quality/Expected Goals for/against dans le hockey, Running Offensive/Defensive dans le basket.
Rythme/style : possession, rythme d'attaque, phases de transition, pressing, 3PA/pace (NBA).
Les dispositions standard, les angles, les pénalités (football) : une source souvent sous-estimée de chances de but.
Facteurs individuels
Composition : blessures, disqualifications, rotation, limite de minutes, retour des leaders.
Synergie et rôles : qui crée des moments, qui transforme, qui tire la défense.
Contexte
Maison/départ, vols, densité du calendrier (retour-retour en NBA, 3 matchs en 7 jours en football).
Météo/couverture/altitude (le vent et la pluie réduisent le rythme et la précision).
Juges/arbitres (le style de sifflet affecte les fautes et les penalties).
Motivation/position du tournoi (mais attention au « récit » sans chiffres).
2) L'histoire des rencontres en face à face : quand c'est important et quand c'est un piège
Utile si :- Les styles « ne correspondent pas » : l'équipe A s'effondre contre le pressing élevé et l'adversaire B est l'un des leaders du PPDA.
- Les entraîneurs stables et le noyau de l'équipe, la tactique n'a pas beaucoup changé, les matchs ont été récents (≤ 12-18 mois).
- Il existe des modèles reproductibles (par exemple, un volume élevé de normes chez l'adversaire crée systématiquement xG contre une protection spécifique).
- Matchs anciens et autres entraîneurs/convois = ordures.
- Petits échantillons : 2-4 jeux sont le bruit.
- « Psychologie du derby » sans métriques.
Pratique : Si le head-to-head contredit les données récentes (forme, tendances xG, formulations) - faites confiance aux métriques récentes et de processus plutôt qu'aux anciens résultats.
3) Comment peser des données anciennes et récentes
Fenêtre glissante : prendre 10-15 derniers matchs comme base de forme.
Poids décroissant : jeux récents - plus de poids (par exemple, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
L'adversaire ajast : ajustez les statistiques par rapport à la force de vos adversaires (les jeux contre le top 5 et contre les outsiders ne peuvent pas être moyenne « telle quelle »).
4) Notations de force (Elo/repères)
Idée : chaque équipe est classée ; après le match, il est promu/rétrogradé compte tenu de la surprise du résultat et de l'importance du match.
Avantages : la polyvalence, peu de paramètres, donne bien une « ligne » de base.
Comment appliquer :1. Construire/utiliser un Elo prêt.
2. Ajustez le facteur à la maison (souvent en football ≈ + 0. 20–0. 30 buts dans les modèles ; dans le basket - un déplacement séparé dans les lunettes).
3. Traduisez la différence de classement → la probabilité de gagner grâce à la fonction logistique.
4. Vérifiez avec le marché : où votre probabilité> implicite est la valeur potentielle.
5) Modèle probabiliste simple : exemple pour le football (Poisson)
Le défi est d'évaluer les chances de scores et de résultats exacts.
Étapes :1. Évaluez les buts attendus des équipes (\lambda _ A) et (\lambda _ B) (par exemple, xG ajusté pour la force de défense/attaque et le facteur domicile).
2. Supposez l'indépendance des distributions de têtes (simplification, mais travail pour démarrer).
3. Probabilité que l'équipe marque (k) buts :- (P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
- 4. Réduisez les distributions pour obtenir les probabilités « P1/X/P2 », les totaux et les comptes exacts.
- Soit (\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).
- Si vous réduisez (en multipliant et en additionnant par tous les k), vous obtenez les probabilités des résultats et des totaux (par exemple (P (\text {TB} 2 {,} 5)) - la somme de tous les couples (k_A+k_B\ge3))).
- « 0-0 » et nul (la corrélation des buts marqués réduit la fréquence des nuls dans le Poisson pur - vous pouvez introduire un facteur nul).
- Les cartons rouges, les buts tardifs, le style matchapa (le rythme et les normes affectent la distribution).
6) Construire une estimation « process » au lieu de « comptage »
Pourquoi « xG vaut mieux que le compte » : le compte est un total discret, xG est la somme de la qualité des moments. L'équipe aurait pu « chauffer » 2. 0 xG et ne pas marquer n'est pas une « mauvaise forme », mais une variance.
Approche :- Construisez la tendance du différentiel xG (xG For − xG Against) avec des poids décroissants.
- Ajuster à la force de l'adversaire (adversaire ajast).
- Faire correspondre à la facture « brute » pour détecter la surtaxe/revente de l'équipe par le marché.
7) De données à taux : cadre étape par étape
1. Collecte et nettoyage
Derniers 10-15 matchs + moyennes saisonnières.
Convois, blessures, juge, météo, calendrier.
Supprimer les émissions évidentes (jouer en minorité de 60 minutes, etc.) ou les marquer.
2. Évaluation de la force
Elo/Power Rating + facteur maison.
Tendance xG (ou métriques similaires pour un sport) avec un adversaire ajast.
3. Modèle de match
Pour le football : (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Poisson ; pour le basket-ball, le rythme + eFG % + ORB/TO → la prévision des points ; pour le tennis - modèles de probabilité de tirage/jeu/set.
Simuler 10-50 mille itérations de Monte Carlo (si vous le savez) et obtenir la distribution des résultats/totaux/fora.
4. Comparaison avec une ligne
Coefficient → probabilité implicite (p_\text{imp}=1/k).
Si (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) sont des candidats de valeur.
Évaluez la taille de l'edge : (\text {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).
5. Taille du pari et risque
Au débutant : taux flat de 0,5 à 1,5 % de la banque.
Paul-Kelly, si vous êtes sûr de l'étalonnage des probabilités.
6. Comptabilité et validation
Journal : date, marché, coef, (p_\text{vasha}), montant, résultat, commentaire.
Hebdomadaire : étalonnage des probabilités (baquets de 10 %: sur les taux estimés à 60 %, il faut passer à ≈60 %).
Test A/B : comparez les résultats des paris "vs" sur le modèle xG ".
8) Facteurs qualitatifs qui changent les chiffres
Match-up et style. Flanc rapide contre les fulbacks lents, « pic-n-roll » contre la faible défense de l'arc, une équipe qui donne beaucoup de 3PA à son adversaire.
Une « série de victoires » surévaluée. C'est souvent un calendrier + chance (AOP/conversion/seiva). Vérifiez la stabilité grâce aux métriques de processus.
Rotation et fatigue. Les sorties back-to-back et longue distance réduisent l'efficacité de l'attaque et l'intensification de la défense.
9) Mini-chèques-feuilles
Avant le match
- Mise à jour de la composition et du statut des leaders
- Le facteur maison a été précisé, météo/couverture/juge
- Recalculé (\lambda )/notes/probabilités
- Comparaison avec la ligne et la marge du bookmaker
- Il y a une valeur compréhensible (pourquoi le marché se trompe-t-il ?)
Après le match
- Journal mis à jour (coef, (p), résultat, xG/processus)
- Causes des anomalies enregistrées (blessure à la 15e, rouge, pénalité, « temps de poubelle »)
- Calibrage : mes 55 % sont-ils vraiment ≈55 %?
10) Erreurs fréquentes et comment les éviter
Réapprendre à head-to-head. Solution : limite de poids de H2H et délai de prescription.
Ignorer les marges et le marché. Solution : toujours compter (p_\text{imp}) et chercher edge, pas « prédire le gagnant ».
Un petit échantillon. Solution : moyenne saisonnière de référence + poids décroissants.
Pas de validation. Solution : courbes d'étalonnage, backtest, journal.
Les statistiques et l'historique des matchs fonctionnent lorsque vous : (1) vous basez sur les métriques de processus (xG, notes de qualité), (2) vous ajustez les données en fonction du contexte (maison/départ, calendrier, juge, météo), (3) vous transformez la prévision en probabilités, puis vous les comparez à la ligne et à la marge, et (4) vous gérez le risque de manière disciplinée et vous tenez le journal. L'histoire des matchs cesse alors d'être un ensemble de mythes et devient un outil de recherche de valeur réelle.