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토렌트 기어
예측을 위해 통계를 사용하고 기록을 일치시키는
기사 체적 텍스트
통계는 확률의 언어입니다. 그녀는 미래를 "추측" 하지는 않지만 직관보다 기회를 더 잘 평가하는 데 도움이됩니다. 성냥의 역사는 데이터의 중요한 부분이지만 작은 샘플, "개인 회의의 마법", 달력 효과 및 팀의 모양이 그림을 왜곡하는 것을 잘못 해석하는 것은 쉽습니다. 아래는 합리적인 계수를 얻고 가치를 찾는 방법으로 통계를 수집, 청소 및 적용하는 방법에 대한 실질적인 지침입니다.
1) 실제로 유용한 데이터
기본 명령 메트릭
결과: 승리/무승부/손실, 목표/포인트 차이.
"순간의 질": 축구의 xG/xGA, 하키의 샷 품질/예상 목표, 농구의 공격/방어 등급.
템포/스타일: 소지, 공격 속도, 전환 단계, 압력, 3PA/페이스 (NBA).
표준 조항, 코너, 페널티 (축구): 종종 과소 평가 된 득점 기회.
개별 요인
명단: 부상, 정학, 회전, 분 제한, 리더의 귀환.
시너지 효과와 역할: 누가 순간을 만들고, 누가 개종하고, 보호를 받는가.
맥락
홈/어웨이, 비행, 캘린더 밀도 (NBA에서 연속, 축구에서 7 일 동안 3 경기).
날씨/표면/고도 (바람과 비는 템포와 정확도를 줄입니다).
심판/심판 (휘파람 스타일은 파울과 페널티에 영향을 미칩니다).
동기 부여/토너먼트 위치 (숫자가없는 "내러티브" 에주의하십시오).
2) 대면 회의의 역사: 중요한시기와 함정 일 때
유용한 경우:- 스타일은 "일치하지 않습니다": 팀 A는 고압에 맞서 떨어지고 상대 B는 PPDA의 리더 중 하나입니다.
- 안정적인 코치와 분대의 핵심, 전술은 거의 바뀌지 않았으며 경기는 최근 (12 ~ 18 개월) 이었습니다.
- 반복 가능한 패턴이 있습니다 (예: 상대방에 대한 대량의 표준은 특정 방어에 대해 xG를 체계적으로 생성합니다).
- 고대 경기 및 기타 코치/라인업 = 휴지통.
- 작은 샘플: 2-4 게임은 소음입니다.
- 미터법 확인없이 "더비 심리학".
연습: 헤드 투 헤드가 새로운 데이터 (형태, xG 트렌드, 구성) 와 모순되는 경우-오래된 결과가 아닌 신선한 프로세스 메트릭을 신뢰하십시오.
3) 오래되고 새로운 데이터의 무게를 측정하는 방법
슬라이딩 창: 마지막 10-15 경기를 폼 기반으로 삼으십시오.
무게 감소: 최근 게임-더 많은 무게 (예: 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Ajast 상대: 상대방의 힘에 대한 통계를 조정하십시오 (상위 5 개 및 외부인에 대한 게임은 "그대로" 평균화 할 수 없습니다).
4) 전력 등급 (Elo/벤치 마크)
아이디어: 각 팀에는 등급이 부여됩니다. 경기가 끝나면 결과의 놀라움과 경기의 중요성을 고려하여 상승/하강합니다.
장점: 다목적 성, 몇 가지 매개 변수는 좋은 기준선을 제공합니다.
신청 방법:1. 완성 된 Elo를 빌드/사용하십시오.
2. 홈 팩터 (축구에서 종종 약 + 0) 를 조정하십시오. 20–0. 모델의 30 가지 목표; 농구에서-별도의 오프셋 포인트).
3. 등급 차이 → 물류 함수를 통한 승리 확률을 번역하십시오.
4. 시장을 확인하십시오: 확률> 암시 적이 잠재적 인 가치입니다.
5) 간단한 확률 모델: 축구의 예 (Poisson)
작업: 정확한 점수와 결과의 가능성을 평가하십시오.
단계:1. 팀의 예상 목표 (\lambda _ A) 및 (\lambda _ B) (예: 방어/공격 강도 및 홈 팩터에 맞게 조정 된 xG에서).
2. 헤드 분포의 독립성을 가정하십시오 (단순화되었지만 시작하기 위해 노력).
3. 팀 득점 (k) 목표의 가능성:- (P (K = k) = e ² {-\lambda }\frac {\lambda ² k} {k!}).
- 4. 분포를 축소하여 "P1/X/P2" 의 확률, 총계 및 정확한 수를 얻습니다.
- (\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10).
- (P _ A (0) = e ² {-1. 55 }\약 0 {,} 212), (P _ A (1 )\약 0 {,} 329), (P _ A (2 )\약 0 {,} 255).
- (P _ B (0) = e ² {-1. 10 }\약 0 {,} 333), (P _ B (1 )\약 0 {,} 366), (P _ B (2 )\약 0 {,} 201).
- 접기 (모든 k에 곱하기 및 합산) 를 통해 결과 및 총계의 확률 (예: (P 텍스트 {TB} 2 {,} 5) - 모든 쌍의 합계 (k _ A + k _ B\ge3)) 을 얻습니다.).
- "0-0" 과 무승부 (득점 목표의 상관 관계는 순수한 포아송에서 무승부 빈도를 줄입니다-무승부 요소를 도입 할 수 있습니다).
- 레드 카드, 늦은 목표, 매치업 스타일 (페이스 및 표준은 배포에 영향을 미침).
6) "셀 수있는" 대신 "프로세스" 평가 구성
"xG가 점수보다 나은 이유": 점수는 개별 합계이고 xG는 순간의 품질의 합입니다. 팀은 2를 "생성" 할 수 있습니다. 0 xG이고 득점하지 않는 것은 "나쁜 형태" 가 아니라 분산입니다.
접근 방식:- 가중치가 감소하는 추세에 대비하여 xG For -xG를 구축하십시오.
- 상대방의 힘을 조정하십시오 (ajast 상대).
- 원시 점수와 일치하여 시장에서 과매 수/과매도 팀을 식별하십시오.
7) 데이터에서 내기까지: 단계별 프레임 워크
1. 수집 및 청소
지난 10-15 게임 + 시즌 평균.
라인업, 부상, 심판, 날씨, 달력.
명백한 특이 치를 제거하거나 (60 분 동안 재생) 표시하십시오.
2. 힘 평가
Elo/Power Rating + 홈 팩터.
ajast 상대와 xG 트렌드 (또는 스포츠에 대한 유사한 메트릭).
3. 경기 모델
축구의 경우: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → 포아송; 농구의 경우-템포 + eFG% + ORB/TO → 포인트 예측; 테니스 용 - 추첨/게임/설정 확률 모델.
10-5 만 개의 Monte Carlo 반복을 모방하고 (가능한 경우) 결과/총계/배당률의 분포를 얻으십시오.
4. 라인과 비교
계수 → 암시 적 확률 (p _\텍스트 {imp} = 1/k).
(p _\텍스트 {vasha}> p _\텍스트 {imp}) 가 값의 후보인 경우.
가장자리의 크기를 추정하십시오: (\텍스트 {edge} = p _\텍스트 {vasha} - p _\텍스트 {imp}).
5. 내기 크기와 위험
초보자의 경우: 고정 속도 0. 5-1. 은행의 5%.
확률의 교정에 확신이 있다면 Semi-Kelly.
6. 회계 및 검증
저널: 날짜, 시장, 복사, (p _\텍스트 {vasha}), 양, 결과, 의견.
주간: 확률 보정 (10% 버킷: 60% 의 점수에서 60% 가되어야 함).
A/B 테스트: "계정" 과 "xG 모델의" 베팅 결과를 비교하십시오.
8) 숫자를 변경하는 질적 요소
매치업과 스타일. 느린 풀백에 대한 빠른 측면, 약한 아크 방어에 대한 픽 앤 롤, 상대방에게 3PA를 많이주는 팀.
과대 평가 된 "일련의 승리. "종종 캘린더 + 행운입니다 (PDO/변환/저장). 프로세스 메트릭을 통해 견고성을 테스트하십시오.
회전과 피로. 연속 및 긴 트립은 공격 효율과 방어 강도를 줄입니다.
9) 미니 체크리스트
경기 전에
- 라인업 및 리더 상태 업데이트
- 명확한 홈 팩터, 날씨/커버리지/심판
- 재 계산 (\lambda )/등급/확률
- 북 메이커의 라인과 마진과의 비교
- 설명 가능한 가치가 있습니다 (왜 시장이 잘못 되었습니까?)
경기 후
- 업데이트 된 로그 (ref, (p), 결과, xG/프로세스)
- 편차의 원인이 기록되었습니다 (15 일 부상, 적색, 페널티, "쓰레기 시간")
- 교정: 55% 가 실제로 55% 가됩니까?
10) 빈번한 실수와 피하는 방법
일대일 재교육. 해결책: H2H 무게 제한 및 제한 법령.
마진과 시장은 무시합니다. 해결책: 항상 계산하고 (p _\텍스트 {imp}) "승자를 예측하지 않고" 우위를 찾으십시오.
작은 샘플. 해결책: 계절 평균 + 감소 가중치 지원.
검증이 없습니다. 솔루션: 교정 곡선, 백 테스트, 로그.
(1) 프로세스 메트릭 (xG, 품질 등급) 에 의존하고 (2) 컨텍스트 (홈/어웨이, 캘린더, 심판, 날씨) 에 대한 데이터 조정, (3) 예측을 확률로 전환 한 다음 라인과 마진과 비교하고 (4) 훈련 된 방식으로 위험을 관리하고 저널을 유지키십시오. 그런 다음 "일치 역사" 는 일련의 신화가되지 않고 실제 가치를 찾는 도구로 바뀝니다.