Კრიპტო კაზინო
Torrent Gear
Როგორ გამოვიყენოთ სტატისტიკა და პროგნოზირების მატჩების ისტორია
სტატიის მოცულობითი ტექსტი
სტატისტიკა ალბათობის ენაა. იგი არ „გამოიცნობს“ მომავალს, მაგრამ ხელს უწყობს ინტუიციაზე უკეთესი შანსების შეფასებას. მატჩების ისტორია მონაცემების მნიშვნელოვანი ნაწილია, მაგრამ მისი არასწორად ინტერპრეტაცია მარტივია: მცირე ნიმუშები, „პირადი შეხვედრების მაგია“, კალენდრის ეფექტი და ბრძანების ფორმა ამახინჯებს სურათს. ქვემოთ მოცემულია პრაქტიკული სახელმძღვანელო, თუ როგორ უნდა შეაგროვოთ, გაასუფთავოთ და გამოიყენოთ სტატისტიკა, რათა მიიღოთ გამართლებული კოეფიციენტები და იპოვოთ value.
1) რომელი მონაცემები ნამდვილად სასარგებლოა
ძირითადი სარდლობის მეტრიკა
შედეგები: მოგება/ფრე/წაგება, გოლის სხვაობა/ქულა.
„მომენტების ხარისხი“: xG/xGA ფეხბურთში, Shot Quality/Expected Goals for/against ჰოკეიში, Offensive/Defensive Rating კალათბურთში.
ტემპი/სტილი: ფლობა, შეტევების ტემპი, გარდამავალი ფაზები, წნევა, 3PA/Pace (NBA).
სტანდარტული დებულებები, კუთხის, საჯარიმო (ფეხბურთი): ხშირად გოლის გატანის შანსი.
ინდივიდუალური ფაქტორები
შემადგენლობა: დაზიანებები, დისკვალიფიკაცია, როტაცია, წუთების ლიმიტი, ლიდერების დაბრუნება.
სინერგია და როლები: ვინ ქმნის მომენტებს, ვინც გარდაქმნის, ვინ გამოაქვს თავდაცვა.
კონტექსტი
სახლი/გამგზავრება, ფრენები, კალენდრის სიმკვრივე (უკან დაბრუნება NBA- ში, 3 თამაში ფეხბურთში 7 დღეში).
ამინდი/საფარი/სიმაღლე ზღვის დონიდან (ქარი და წვიმა ამცირებს ტემპს და სიზუსტეს).
მოსამართლეები/მსაჯი (სასტვენის სტილი გავლენას ახდენს შეცდომებსა და ჯარიმებზე).
მოტივაცია/ტურნირის პოზიცია (მაგრამ ფრთხილად იყავით „თხრობის“ გარეშე ციფრების გარეშე).
2) პირადი შეხვედრების ისტორია: როდის არის მნიშვნელოვანი და როდის - ხაფანგი
სასარგებლოა, თუ:- სტილები „არ ემთხვევა“: A გუნდი იშლება მაღალი წნევის წინააღმდეგ, ხოლო მეტოქე B არის PPDA- ს ერთ-ერთი ლიდერი.
- კომპოზიციის სტაბილური მწვრთნელები და ბირთვი, ტაქტიკა ცოტა შეიცვალა, მატჩები ახლახან მოხდა (12-18 თვის განმავლობაში).
- არსებობს განმეორებითი ნიმუშები (მაგალითად, მოწინააღმდეგის სტანდარტების მაღალი მოცულობა სისტემატურად ქმნის xGG- ს კონკრეტული დაცვის წინააღმდეგ).
- უძველესი მატჩები და სხვა მწვრთნელები/კომპოზიციები = ნაგავი.
- მცირე ნიმუშები: 2-4 თამაში ხმაურია.
- „დერბიის ფსიქოლოგია“ მეტრიკის დადასტურების გარეშე.
პრაქტიკა: თუ head-to-head ეწინააღმდეგება ახალ მონაცემებს (ფორმა, xG ტენდენციები, კომპოზიციები) - ენდობით ახალ, პროცესის მეტრებს და არა ძველ შედეგებს.
3) როგორ დავწონოთ ძველი და ახალი მონაცემები
მოცურების ფანჯარა: აიღეთ ბოლო 10-15 მატჩი, როგორც ფორმის ბაზა.
წონის დაკლება: ბოლოდროინდელი თამაშები უფრო დიდი წონაა (მაგალითად, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
აჯასტის მოწინააღმდეგე: შეასწორეთ სტატისტიკა მეტოქეების სიძლიერესთან დაკავშირებით (თამაში ტოპ 5-ის წინააღმდეგ და აუტსაიდერების წინააღმდეგ შეუძლებელია საშუალოდ „როგორც არის“).
4) ძალაუფლების რეიტინგები (ელო/მითითებები)
იდეა: თითოეულ გუნდს ენიჭება რეიტინგი; მატჩის დასრულების შემდეგ, ის იზრდება/მცირდება შედეგის სიურპრიზისა და მატჩის მნიშვნელობის გათვალისწინებით.
უპირატესობები: უნივერსალურობა, რამდენიმე პარამეტრი, კარგად იძლევა საბაზო „ხაზს“.
როგორ გამოვიყენოთ:1. მშენებლობა/გამოყენება მზა ელო.
2. კორექტირება მოახდინეთ საშინაო ფაქტორზე (ფეხბურთში ხშირად - + 0. 20–0. 30 გოლი მოდელებში; კალათბურთში - ცალკეული სათვალეები).
3. გადაიტანეთ რეიტინგის განსხვავება - გამარჯვების ალბათობა ლოჯისტიკური ფუნქციის საშუალებით.
4. შეამოწმეთ ბაზარი: სად არის თქვენი ალბათობა> იმპლიციტური - პოტენციური value.
5) მარტივი ალბათობის მოდელი: მაგალითი ფეხბურთისთვის (Poisson)
ამოცანა: შეაფასოს ზუსტი ანგარიშებისა და შედეგების შანსები.
ნაბიჯები:1. შეაფასეთ გუნდების მოსალოდნელი მიზნები (\lambda _ A) და (\lambda _ B) (მაგალითად, XG- დან, რომელიც შესწორებულია დაცვის/თავდასხმის ძალით და საშინაო ფაქტორით).
2. მიუთითეთ თავების განაწილების დამოუკიდებლობა (გამარტივება, მაგრამ დაწყების სამუშაო).
3. ალბათობა იმისა, რომ გუნდი გაიტანს (k) გოლებს:- (P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
- 4. შეამცირეთ განაწილება, რათა მიიღოთ P1/X/P2, ტოტალები და ზუსტი ანგარიშები.
- მოდით (\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).
- გამორთვა (გამრავლება და შეჯამება ყველა k- ზე), ჩვენ ვიღებთ შედეგებისა და ტოტალების ალბათობას (მაგალითად, (P (\text {TB} 2 {,} 5)) - ყველა წყვილის ჯამი (k _ A + k _ B\ge3)).
- „0-0“ და ფრედ (გატანილი გოლების კორელაცია ამცირებს გათამაშების სიხშირეს სუფთა Poisson- ში - შეგიძლიათ შეიყვანოთ გათამაშების ფაქტორი).
- წითელი ბარათები, გვიანდელი მიზნები, მატჩის სტილი (ტემპი და სტანდარტები გავლენას ახდენს განაწილებაზე).
6) „პროცესის“ შეფასების მშენებლობა „დათვლის“ ნაცვლად
რატომ არის „xG უკეთესია ვიდრე ანგარიში“: ანგარიში არის დისკრეტული შედეგი, xG არის მომენტების ხარისხის ჯამი. გუნდს შეეძლო „გენერატორი“ 2. 0 xG და არა გოლის გატანა არ არის „ცუდი ფორმა“, არამედ დისპერსია.
მიდგომა:- ააშენეთ xG- დიფერენციალის ტენდენცია (xG For - xG Against) შემცირების წონით.
- შეასწორეთ მოწინააღმდეგის ძალა (მოწინააღმდეგე-აჯასტი).
- შეადარეთ „ნედლეულ“ ანგარიშს გუნდის ბაზრის გადახედვის/რეალიზაციის გამოსავლენად.
7) მონაცემებიდან ფსონამდე: ეტაპობრივი ჩარჩო
1. შეგროვება და გაწმენდა
ბოლო 10-15 თამაში + სეზონური საშუალო.
კომპოზიციები, დაზიანებები, მოსამართლე, ამინდი, კალენდარი.
ამოიღეთ აშკარა ემისიები (თამაში უმცირესობაში 60 წუთი და ა.შ.) ან გახსენით ისინი.
2. ძალის შეფასება
Elo/Power Rating + საშინაო ფაქტორი.
XG ტენდენცია (ან მსგავსი მეტრიკა სპორტისთვის) მეტოქე აჯასტთან.
3. მატჩის მოდელი
ფეხბურთისთვის: (\lambda _ A ,\lambda _ B) - Poisson; კალათბურთისთვის - + eFG% + ORB/TO ტემპი, ქულების პროგნოზი; ჩოგბურთისთვის - გათამაშების/თამაშის/სეტის ალბათობის მოდელები.
გაახალგაზრდავეთ 10-50 ათასი მონტე კარლო გამეორება (თუ იცით როგორ) და მიიღებთ შედეგების განაწილებას/ტოტალ/ფორტეპიანოს.
4. ხაზთან შედარება
კოეფიციენტი არის იმპლიციტური ალბათობა (p _\text {imp = 1/k).
თუ (p _\text {თქვენი}> p _\text {imp}) არის კანდიდატები value.
შეაფასეთ edge ზომა: (\text {edge} = p _\text {თქვენი} - p _\text {imp).
5. განაკვეთის ზომა და რისკი
ახალბედა: ბანკის 0.5-1.5% -იანი ფსონი.
პოლ კელი, თუ ისინი დარწმუნებულნი არიან ალბათობის კალიბრაციაში.
6. აღრიცხვა და შესაბამისობა
ჟურნალი: თარიღი, ბაზარი, კოეფიციენტი, (p _\text {თქვენი}), თანხა, შედეგი, კომენტარი.
ყოველკვირეულად: ალბათობის კალიბრაცია (ტანკები 10%: 60% -ით განაკვეთები უნდა შეიცავდეს 60% -ს).
A/B ტესტი: შეადარეთ განაკვეთების შედეგები „ანგარიშით“ vs „xG მოდელზე“.
8) მაღალი ხარისხის ფაქტორები
მატჩი და სტილი. სწრაფი ფლანგები ნელი ფულბეკების წინააღმდეგ, „მწვერვალი და როლი“ რკალის სუსტი დაცვის წინააღმდეგ, გუნდი, რომელიც მეტოქეს ბევრ 3PA- ს აძლევს.
გადაჭარბებული „გამარჯვებების სერია“. ხშირად ეს არის კალენდარი + იღბალი (PDO/კონვერტაცია/სეივი). შეამოწმეთ სტაბილურობა პროცესის მეტრიკის საშუალებით.
როტაცია და დაღლილობა. უკან დაბრუნება და გრძელი მოგზაურობები ამცირებს თავდასხმის ეფექტურობას და დამცავ ინტენსივობას.
9) მინი ჩეკის ფურცლები
მატჩის წინ
- განახლებულია ლიდერების შემადგენლობა და სტატუსი
- დაზუსტებულია საშინაო ფაქტორი, ამინდი/დაფარვა/მოსამართლე
- დათვლილია (\lambda )/რეიტინგები/ალბათობა
- გასაგები ვალუია (რატომ ცდება ბაზარი?)
მატჩის შემდეგ
- ჟურნალი განახლებულია (კოეფიციენტი, (პ), შედეგი, xG/პროცესი)
- დაფიქსირდა გადახრების მიზეზები (დაზიანება მე -15, წითელზე, პენალტზე, „ნაგვის დროზე“)
- კალიბრაცია: ჩემი 55% ნამდვილად მოდის 55% -ზე?
10) ხშირი შეცდომები და როგორ მოვერიდოთ მათ
გადამზადება head-to-head. გამოსავალი: წონის ზღვარი H2H და შეზღუდვების ვადა.
უგულებელყოფილი ზღვარი და ბაზარი. გამოსავალი: ყოველთვის განიხილეთ (p _\text {imp) და მოძებნეთ edge, და არა „წინასწარ განსაზღვრეთ გამარჯვებული“.
მცირე ნიმუში. გამოსავალი: დამხმარე სეზონური საშუალო + წონის შემცირება.
რეალობის გარეშე. გამოსავალი: კალიბრაციის მრუდი, ზურგჩანთა, ჟურნალი.
მატჩების სტატისტიკა და ისტორია მუშაობს, როდესაც თქვენ: (1) დაეყრდნობით პროცესის მეტრიკას (xG, ხარისხის რეიტინგები), (2) ასწორებთ მონაცემებს კონტექსტზე (სახლი/გამგზავრება, კალენდარი, მოსამართლე, ამინდი), (3) პროგნოზს გადააქცევთ ალბათობად, შემდეგ კი ადარებთ მათ ხაზს და ზღვარს, და (4) დისციპლინით მართავთ რისკს და მართავთ ჟურნალს. შემდეგ „მატჩების ისტორია“ წყვეტს მითების ერთობლიობას და იქცევა რეალური ვალუტის ძიების ინსტრუმენტად.