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Come utilizzare le statistiche e la cronologia delle partite per le previsioni
Testo 3D dell'articolo
Le statistiche sono il linguaggio delle probabilità. Non «indovina» il futuro, ma aiuta a valutare le probabilità meglio dell'intuito. La storia delle partite è una parte importante dei dati, ma è facilmente interpretabile in modo errato: piccoli campioni, la magia degli incontri personali, l'effetto del calendario e la forma dei comandi distorcono il quadro. Di seguito è una guida pratica per raccogliere, pulire e applicare le statistiche in modo da ottenere i coefficienti giustificati e trovare value.
1) Quali dati sono utili
Metriche di comando di base
Risultati: vittorie/pareggi/sconfitte, differenza palloni/punti.
«Qualità dei momenti»: xG/xGA nel calcio, Shot Quality/Expected Goals per/against nell'hockey, Offensive/Defensive Rating nel basket.
Ritmo/stile: possesso, ritmo degli attacchi, fasi di transizione, pressing, 3PA/pace (NBA).
Posizione standard, angoli, punizioni (calcio): spesso sottovalutata fonte di possibilità di gol.
Fattori individuali
Formazione: infortuni, squalifiche, rotazione, minuti, ritorno dei leader.
Sinergie e ruoli: chi crea momenti, chi converte, chi estrae le difese.
Contesto
Casa/uscita, voli, densità del calendario (back-to-back in NBA, 3 partite in 7 giorni nel calcio).
Meteo/copertura/altezza sul livello del mare (vento e pioggia riducono il ritmo e la precisione).
Giudice/arbitro (stile fischio influisce su falle e penalty).
Motivazione/posizione del torneo (ma attenzione a «narrazione» senza numeri).
2) Storia degli incontri faccia a faccia, quando è importante e quando è una trappola
Utile se:- Gli stili «non coincidono»: il team A crolla contro l'alta pressione e il rivale B è uno dei leader del PPDA.
- Allenatori stabili e il nucleo, la tattica è cambiata poco, le partite sono state recentemente (12-18 mesi).
- Ci sono pattern ripetibili (ad esempio, un numero elevato di standard per un avversario crea sistemi contro una protezione specifica).
- Partite antiche e altri allenatori/composizioni = spazzatura.
- Piccoli campioni: 2-4 giochi sono rumori.
- «Darby Psicology» senza la conferma delle metriche.
Pratica: se l'head-to-head è in contrasto con i dati recenti (forma, trend xG, composizioni) - fidarsi delle metriche fresche, processuali e non dei vecchi risultati.
3) Come pesare i dati vecchi e recenti
Finestra scivolante: prendete le ultime 10-15 partite come base di forma.
Peso decrescente: giochi recenti - peso maggiore (ad esempio, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Avversario-ajast: correggi le statistiche sulla forza degli avversari (giochi contro top 5 e contro outsider non può essere mediato «com'è»).
4) Classificazioni di forza (Elo/punti di riferimento)
Idea: a ogni squadra viene assegnata una classifica; Dopo la partita, aumenta/diminuisce con l'inasprimento del risultato e l'importanza della partita.
Il lato positivo è la versatilità, pochi parametri, una buona linea di base.
Come applicare:1. Costruisci/usa Elo finito.
2. Correggi il fattore di casa (nel calcio spesso + 0). 20–0. 30 gol nei modelli; nella pallacanestro - spostamento separato con gli occhiali).
3. Tradurre la differenza di ascolto con la possibilità di vincere attraverso la logistica.
4. Ricontrolla con il mercato: dov'è la tua probabilità> implicita - potenziale value.
5) Modello plausibile semplice esempio per il calcio (Poisson)
Il compito è valutare le probabilità di conti e risultati precisi.
Passi:1. Valuta i gol previsti dei comandi (\lambda _ A) e (\lambda _ B) (ad esempio, da xG regolati per la forza di difesa/attacco e il fattore domestico).
2. Presuppone l'indipendenza della distribuzione delle teste (semplificazione ma funzionamento per l'avvio).
3. Probabilità che la squadra segni (k) gol:- (P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
- 4. Comprimi le distribuzioni per ottenere probabilità dì P1/X/P2 ", totali e conti precisi.
- Lascia (\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).
- Una volta ridimensionati e riassunti su tutti i k, otterrai le probabilità di esito e totali (ad esempio (P (\text {TB} 2 {,} 5)) - la somma di tutte le coppie (k _ A + k _ B\ge3)).
- «0-0» e nessuno (la correlazione tra i gol segnati riduce la frequenza dei pareggi in puro Poisson - si può inserire il fattore pari).
- Carte rosse, gol tardivi, stile matchap (ritmo e standard influenzano la distribuzione).
6) Creazione di una valutazione «processuale» anziché «contabile»
Perche'e'piu'un conto ', il conto è un risultato discreto, il è la somma dei momenti. La squadra avrebbe potuto 2. 0 e non segnare non è una brutta forma, è una dispersione.
Approccio:- Costruisci un differenziale xG (xG For - xG Against) con pesi in calo.
- Regolare la forza dell'avversario (avversario-ajast).
- Confrontare il conto «crudo» per rilevare la ricomposizione/rivendita del team dal mercato.
7) Da dati a tasso: framework passo passo
1. Raccolta e pulizia
Ultimi 10-15 giochi + media stagionale.
Composizioni, ferite, giudice, meteo, calendario.
Eliminare o contrassegnare le emissioni evidenti (gioco di minoranza 60 minuti, ecc.).
2. Valutazione della forza
Elo/Power Rating + fattore casa.
Trend xG (o metriche simili per uno sport) con un avversario-ajast.
3. Modello di partita
Per il calcio: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Poisson; per la pallacanestro - ritmo + % + ORB/TO per la previsione dei punti; per il tennis, un modello di probabilità di gioco/gioco/set.
Modellate 10-50.000 iterazioni Montecarlo (se siete abili) e ottenete la distribuzione degli esiti/totali/fori.
4. Confronto con la linea
Fattore di → della probabilità implicita (p _\text {imp} = 1/k).
Se (p _\text {}> p _\text {imp}) sono candidati per value.
Valuta le dimensioni di edge: (\text {edge} = p _\text {} - p _\text {imp}).
5. Puntata e rischio
Il nuovo arrivato è il tasso flat 0,5-1,5% della banca.
Mezza Kelly, se siamo sicuri della calibrazione delle probabilità.
6. Conteggio e validazione
Registro: data, mercato, coaf, (p _\text {}), importo, risultato, commento.
Ogni settimana: calibrazione delle probabilità (bustette al 10%: da un tasso del 60% dovrebbero entrare il ≈60%).
Test A/B - Confrontare i risultati delle scommesse "vs" sul modello xG ".
8) Fattori qualitativi che cambiano i numeri
Match up e stile. Flangie veloci contro i fulbeek lenti, il pick and roll contro la scarsa difesa dell'arco, una squadra che dà un sacco di 3PA al rivale.
Una serie di vittorie sopravvalutata. Spesso è calendario + fortuna (PDO/conversione/cassette). Verificare la stabilità attraverso le metriche processuali.
Rotazione e stanchezza. Back-to-back e le uscite a lungo raggio riducono l'efficacia dell'attacco e l'intensità protettiva.
9) Foglio di assegno mini
Prima della partita
- Aggiornata composizione e stato dei leader
- Chiarito fattore casa, meteo/copertura/giudice
- Conteggio (\lambda )/ascolti/probabilità
- Confronto con linea e margine bookmaker
- C'è un valore spiegabile (perché il mercato sbaglia?)
Dopo la partita
- Registro aggiornato (coaf, (p), risultato, xG/processo)
- Sono state registrate cause di anomalie (trauma al 15, rosso, penalty, «tempo della spazzatura»)
Il mio 55% entra davvero nel ≈55%?
10) Errori frequenti e come evitarli
Trasformazione in head-to-head. La soluzione è il limite di peso di H2H e la prescrizione.
Ignorare i margini e il mercato. La soluzione è leggere sempre (p _\text {imp}) e cercare edge anziché prevedere il vincitore.
Un campione piccolo. La soluzione è media di supporto stagionale + peso decrescente.
Senza validazione. Soluzione: curve di calibrazione, backtest, registro.
Le statistiche e la cronologia delle partite funzionano quando (1) si basano su metriche processuali (xG, classificazioni di qualità), (2) corregge i dati in base al contesto (casa/uscita, calendario, giudice, meteo), (3) trasforma la previsione in probabilità, poi li confronta con la linea e il margine, e (4) gestisci il rischio con disciplina e gestisci il registro. Allora la storia delle partite smette di essere un insieme di miti e diventa uno strumento per trovare un vero valore.