Болжамдар үшін статистиканы және матч тарихын қалай пайдалану керек

Мақаланың көлемді мәтіні

Статистика - ықтималдық тілі. Ол болашақты «болжамайды», бірақ мүмкіндіктерді интуициядан жақсы бағалауға көмектеседі. Матчтардың тарихы - деректердің маңызды бөлігі, бірақ оны түсіну оңай емес: шағын іріктемелер, «жеке кездесулердің сиқыры», күнтізбе әсері және команда пішіні суретті бұрмалайды. Төменде - статистиканы жинау, тазарту және негізделген коэффициенттерді алу және value табу үшін қолдану бойынша практикалық нұсқаулық.

1) Қандай деректер шын мәнінде пайдалы

Негізгі командалық метриктер

Нәтижелері: жеңістер/тең шығулар, доптар/ұпайлар айырмашылығы.

«Сәттердің сапасы»: футболда xG/xGA, хоккейде Shot Quality/Expected Goals for/against, баскетболда Offensive/Defensive Rating.

Қарқын/стиль: иелену, шабуыл қарқыны, өтпелі фазалар, прессинг, 3PA/pace (NBA).

Стандартты ережелер, бұрыштық, айыппұл (футбол): көп жағдайда бағаланбаған мүмкіндік көзі.

Жеке факторлар

Құрамы: жарақаттар, дисквалификация, ротация, минут лимиті, көшбасшылардың қайтуы.

Синергия және рөлдер: кім сәттерді жасайды, кім айырбастайды, кім қорғауды тартады.

Мәтін мәнері

Үй/шығу, ұшу, күнтізбе тығыздығы (NBA-да back-to-back, футболда 7 күнде 3 ойын).

Ауа райы/жабын/теңіз деңгейінен биіктік (жел мен жаңбыр қарқын мен дәлдікті төмендетеді).

Төрешілер/төреші (ысқырық стилі фол мен пенальтиге әсер етеді).

Уәждеме/турнирлік жағдай (бірақ цифрсыз «баяндаудан» сақтаныңыз).

2) Бетпе-бет кездесулердің тарихы: қашан маңызды, ал қашан - тұзақ

Егер:

Стильдер «сәйкес келмейді»: А командасы жоғары қысымға қарсы құлайды, ал В қарсыласы - PPDA бойынша көшбасшылардың бірі.
Тұрақты жаттықтырушылар мен құрамның өзегі, тактика аз өзгерді, матчтар жақында болды (12-18 айдан ≤).
Қайталанатын үлгілер бар (мысалы, қарсыластың жоғары стандарттар көлемі нақты қорғанысқа қарсы жүйелі түрде xG жасайды).

Тұтқындар:

Ежелгі матчтар және басқа да жаттықтырушылар/құрамдар = қоқыс.
Шағын іріктемелер: 2-4 ойындар - бұл шу.
«Дерби психологиясы» метрикамен расталмаған.

Практика: егер head-to-head жаңа деректерге (пішінге, xG-трендтерге, құрамдарға) қайшы келсе - ескі нәтижелерге емес, жаңа, процестік метрикаларға сеніңіз.

3) Ескі және жаңа деректерді қалай өлшеу керек

Жылжымалы терезе: соңғы 10-15 матчты пішін базасы ретінде алыңыз.

Кему салмағы: таяудағы ойындарға - үлкен салмақ (мысалы, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).

Оппонент-аджаст: қарсыластардың күшіне қатысты статистиканы түзетіңіз (топ-5-ке қарсы және аутсайдерлерге қарсы ойындар «бұрынғыдай» орташаланбайды).

4) Күш рейтингтері (Elo/бағдарлар)

Идея: әрбір командаға рейтинг беріледі; матчтан кейін ол нәтиже күтпеген және матчтың маңыздылығын ескере отырып көтеріледі/төмендейді.

Артықшылықтары: әмбебап, параметрлері аз, негізгі «сызықты» жақсы береді.

Қалай қолдану керек:

1. Дайын Elo жасаңыз/пайдаланыңыз.

2. Үй факторына түзету енгізіңіз (футболда жиі ≈ + 0. 20–0. модельдерде 30 гол; баскетболда - көзілдіріктегі жеке ығысу).

3. Рейтинг айырмашылығын → логистикалық функция арқылы жеңу ықтималдығын аударыңыз.

4. Нарықпен салыстырыңыз: мұнда сіздің ықтималдығыңыз> имплициттік - әлеуетті value.

5) Қарапайым ықтималдық моделі: футбол үлгісі (Пуассон)

Міндет: нақты есептер мен нәтижелердің мүмкіндіктерін бағалау.

Қадамдар:

1. Командалардың күтілетін мақсаттарын (\lambda _ A) және (\lambda _ B) бағалаңыз (мысалы, қорғаныс/шабуыл күшіне және үй факторына түзетілген xG-ден).

2. Бас бөлудің тәуелсіздігін болжаңыз (оңайлату, бірақ бастау үшін жұмыс).

3. Команданың (k) гол соғу ықтималдығы:

(P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
4. «П1/Х/П2» ықтималдығын, тоталдар мен нақты шоттарды алу үшін бөлуді қысқартыңыз.

Шағын мысал (жеңілдетілген):

(\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10) болсын.

Сонда:

(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).
Бұрып (барлық k бойынша көбейту және жинақтау), нәтижелер мен тоталдар ықтималдығын аламыз (мысалы, P (\text {ТБ} 2 {,} 5)) - барлық жұптардың қосындысы (k_A+k_B\ge3)).

💡 Тәжірибеде 5-6 басқа дейінгі кестені қолданыңыз, бұл кейстердің 99% -ын жабады.

Маңызды: келесі түзетулерді қосыңыз:

«0-0» және тең (енгізілген голдардың корреляциясы таза Пуассондағы тең салмақтардың жиілігін төмендетеді - тең салмақ факторын енгізуге болады).
Қызыл карточкалар, кеш голдар, матчап стилі (қарқыны мен стандарттары бөлуге әсер етеді).

6) «Есептік» орнына «процестік» бағалауды құру

Неге «xG есептен жақсы»: есеп - дискретті жиынтық, xG - сәттердің сапасының жиынтығы. Команда «нагенерациялауы» мүмкін 2. 0 xG және балл емес - бұл «жаман түрі» емес, дисперсия.

Тәсіл:

Кему салмағы бар xG-дифференциал (xG For − xG Against) трендін жасаңыз.
Қарсыластың күшін түзетіңіз (оппонент-аджаст).
Нарықта артық/артық сатылған команданы анықтау үшін «шикі» шотпен салыстырыңыз.

7) Деректерден ставкаға: қадамдық фреймворк

1. Жинау және тазалау

Соңғы 10-15 ойын + маусымдық орташа.

Құрамдар, жарақаттар, төреші, ауа райы, күнтізбе.

Анық шығарындыларды (азшылықта 60 минут және т.б.) жойыңыз немесе оларды белгілеңіз.

2. Күшін бағалау

Elo/Power Rating + үй факторы.

Тренд xG (немесе спорт түріне арналған ұқсас метриктер) оппонент-аджастпен.

3. Матч үлгісі

Футбол үшін: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Пуассон; баскетбол үшін - қарқын + eFG% + ORB/TO → көзілдірік болжамы; теннис үшін - ұтыс/гейм/сет ықтималдығының үлгісі.

10-50 мың Монте-Карло итерациясын үлгілеңіз (егер білсеңіз) және нәтижелер/тоталдар/фора үлесін алыңыз.

4. Сызықпен салыстыру

Коэффициент → имплициттік ықтималдық (p_\text{imp}=1/k).

Егер (p_\text{ваша}> p_\text{imp}) - value.

edge өлшемін бағалаңыз: (\text {edge} = p_\text{ваша} - p_\text{imp}).

5. Мөлшерлеме мөлшері және тәуекел

Жаңа бастаушы үшін: flat-ставка 0,5-1,5% банк.

Пол-Келли, егер ықтималдықты калибрлеуге сенімді болса.

6. Есеп және валидация

Журнал: күні, нарық, коэфф. (p_\text{ваша}), сомасы, нәтижесі, түсініктеме)

Апта сайын: ықтималдықтарды калибрлеу (бакеттер 10% бойынша: 60% бағалау ставкаларынан 60% ≈ кіруі тиіс).

A/B-тест: xG-моделі бойынша "vs" есебі бойынша "ставка нәтижелерін салыстырыңыз.

8) Сандарды өзгертетін сапалық факторлар

Матч-ап және стиль. Баяу фулбектерге қарсы жылдам қанаттар, доғаның әлсіз қорғауына қарсы «пик-н-ролл», қарсыласына көп 3PA беретін команда.

Қайта бағаланған «жеңістер сериясы». Көбінесе бұл күнтізбе + сәттілік (PDO/конверсия/сақтау). Орнықтылықты процестік метриктер арқылы тексеріңіз.

Ротация және шаршау. Back-to-back және алыс шығулар шабуыл тиімділігі мен қорғаныс қарқынын төмендетеді.

9) Шағын чек парақтары

Матч алдында

Құрамдар және көшбасшылар мәртебесі жаңартылды
Нақтыланған үй факторы, ауа райы/жабу/судья
Қайта саналған (\lambda )/рейтингтер/ықтималдықтар
Букмекер желісімен және маржасымен салыстыру
Түсінікті value бар (нарық неге қателеседі?)

Матчтан кейін

Журнал жаңартылды (коэф. (p), нәтиже, xG/процесс)
Ауытқулардың себептері тіркелді (15-ші, қызыл, пенальтидегі жарақат, «қоқыс уақыты»)
Калибрлеу: менің 55% шынымен 55% ≈ кіреді?

10) Жиі қателіктер және олардан қашу

Head-to-head қайта оқыту. Шешім: H2H салмағының лимиті және ескіру мерзімі.

Маржа мен нарық игноры. Шешім: әрқашан (p_\text{imp}) санаңыз және «жеңімпазды болжаңыз» емес, edge іздеңіз.

Шағын іріктеме. Шешім: тірек маусымдық орташа + кеметін салмақтар.

Валидациясыз. Шешім: калибрлеу қисықтары, backtest, журнал.

Статистика және матчтардың тарихы сіз: (1) процестік метрикаларға (xG, сапа рейтингтері) сүйенгенде, (2) контекстегі деректерді түзеткенде (үй/шығу, күнтізбе, төреші, ауа райы), (3) болжамды ықтималдыққа айналдырғанда, содан кейін оларды сызықпен және маржамен салыстырғанда және (4) тәуекелді тәртіптік түрде басқарғанда және жүргізгенде жұмыс істейді журнал. Сонда «матч тарихы» мифтердің жиынтығы болудан қалады және нақты value іздеу құралына айналады.