Crypto Casino
Bieg torrent
Jak korzystać ze statystyk i dopasować historię do prognoz
Tekst objętościowy artykułu
Statystyka jest językiem prawdopodobieństwa. Nie „zgaduje” przyszłości, ale pomaga ocenić szanse lepiej niż intuicja. Historia meczów jest ważną częścią danych, ale łatwo ją interpretować nieprawidłowo: małe próbki, „magia osobistych spotkań”, efekt kalendarza i kształt zespołów zniekształcają obraz. Poniżej znajduje się praktyczny przewodnik, jak zbierać, czyścić i stosować statystyki w taki sposób, aby uzyskać rozsądne współczynniki i znaleźć wartość.
1) Jakie dane są naprawdę przydatne
Podstawowe mierniki poleceń
Wyniki: zwycięstwa/losowania/straty, różnica bramek/punktów.
„Jakość momentów”: xG/xGA w piłce nożnej, Shot Quality/Expected Goals for/against in hockey, Offensive/Defensive Rating in koszykówka.
Tempo/styl: posiadanie, tempo ataków, fazy przejściowe, ciśnienie, 3PA/pace (NBA).
Standardowe przepisy, narożniki, kary (piłka nożna): często niedoceniane źródło szans punktacji.
Czynniki indywidualne
Roster: obrażenia, zawieszenia, obrót, limit minut, powrót przywódców.
Synergia i role: kto tworzy chwile, kto konwertuje, kto czerpie ochronę.
Kontekst
Dom/wyjazd, loty, gęstość kalendarza (powrót do tyłu w NBA, 3 gry w 7 dni w piłce nożnej).
Pogoda/powierzchnia/wysokość (wiatr i deszcz zmniejszają tempo i dokładność).
Sędziowie/sędziowie (styl gwizdka wpływa na fauli i kary).
Motywacja/pozycja turnieju (ale uważaj na „narrację” bez numerów).
2) Historia spotkań twarzą w twarz: kiedy to ma znaczenie i kiedy jest pułapką
Przydatne, jeśli:- Style „nie zbiegają się”: zespół A rozpada się na wysokie ciśnienie, a przeciwnik B jest jednym z liderów PPDA.
- Stabilni trenerzy i rdzeń drużyny, taktyka zmieniła się niewiele, mecze były ostatnie (≤ 12-18 miesięcy).
- Istnieją powtarzalne wzory (na przykład duża objętość standardów dla przeciwnika systematycznie tworzy xG przed konkretną obroną).
- Starożytne mecze i inne autokary/zespoły = śmieci.
- Małe próbki: 2-4 gry to hałas.
- „Derby psychologia” bez metrycznego potwierdzenia.
Praktyka: jeśli head-to-head przeczy świeżych danych (forma, trendy xG, kompozycje) - zaufanie świeże, metryki procesu, nie stare wyniki.
3) Jak ważyć długotrwałe i świeże dane
Okno przesuwne: Weź ostatnie 10-15 meczów jako bazę formularzy.
Zmniejszające się wagi: ostatnie gry - więcej wagi (na przykład, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Ajast przeciwnik: dostosować statystyki na temat siły przeciwników (gry przeciwko top 5 i przeciwko outsiders nie mogą być uśrednione „jak jest”).
4) Oceny mocy (Elo/wartości odniesienia)
Pomysł: Każdy zespół otrzymuje ocenę; po meczu wzrasta/spada, biorąc pod uwagę zaskoczenie wynikiem i znaczenie meczu.
Plusy: wszechstronność, kilka parametrów, daje dobry punkt odniesienia.
Jak stosować:1. Zbuduj/użyj gotowego Elo.
2. Dostosuj się do czynnika domowego (Często + 0 w piłce nożnej. 20–0. 30 celów w modelach; w koszykówce - oddzielny przesunięcie w punktach).
3. Przetłumacz różnicę ratingu → prawdopodobieństwo wygranej przez funkcję logistyczną.
4. Sprawdź w rynku: gdzie prawdopodobieństwo> implicit jest potencjalną wartością.
5) Prosty model probabilistyczny: przykład dla piłki nożnej (Poisson)
Zadanie: ocena szans na dokładne wyniki i wyniki.
Kroki:1. Oceń oczekiwane cele zespołów (\lambda _ A) i (\lambda _ B) (np. od xG dostosowane do wytrzymałości obronnej/ofensywnej i współczynnika domowego).
2. Zakładaj niezależność dystrybucji głowic (uproszczenie, ale praca na początek).
3. Prawdopodobieństwo punktacji zespołu (k):- (P (K = k) = e ^ {-\lambda }\frac {\lambda ^ k} {k!}).
- 4. Załamać rozkłady, aby uzyskać prawdopodobieństwo „P1/X/P2,” sumy, i dokładne liczby.
- Niech (\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10).
- (P_A (0) = e ^ {-1. 55 }\ok. 0 {,} 212), (P_A (1 )\ok. 0 {,} 329), (P_A (2 )\ok. 0 {,} 255).
- (P_B (0) = e ^ {-1. 10 }\ok. 0 {,} 333), (P_B (1 )\ok. 0 {,} 366), (P_B (2 )\ok. 0 {,} 201).
- Poprzez składanie (mnożenie i sumowanie przez wszystkie k) otrzymujemy prawdopodobieństwa wyników i sumy (na przykład, (P (\tekst {TB} 2 {,} 5)) - suma wszystkich par (k_A+k_B\ge3)).
- „0-0” i rysuje (korelacja zdobytych bramek zmniejsza częstotliwość rysunków w czystym Poisson - można wprowadzić czynnik losowania).
- Czerwone karty, późne bramki, styl dopasowania (tempo i standardy wpływają na dystrybucję).
6) Budowa oceny „procesu” zamiast „licznego”
Dlaczego „xG jest lepszy niż wynik”: wynik jest dyskretną sumą, xG jest sumą jakości momentów. Zespół może „generować” 2. 0 xG i nie punktacja nie jest „złą formą”, ale dyspersją.
Podejście:- Zbuduj xG Dla − xG Przeciw trendowi przy zmniejszającej się wadze.
- Dostosować do wytrzymałości przeciwnika (ajast przeciwnika).
- Mecz z surowym punktem, aby zidentyfikować wykupione/nadsyłane zespoły na rynku.
7) Od zakładu: ramy krok po kroku
1. Zbieranie i czyszczenie
Ostatnie 10-15 gier + średnie sezonowe.
Urazy, sędzia, pogoda, kalendarz.
Usuń oczywiste odchylenia (granie w mniejszości 60 minut itp.) lub zaznacz je.
2. Ocena wytrzymałości
Elo/Power Rating + domowy współczynnik.
Trend xG (lub podobne wskaźniki dla sportu) z przeciwnikiem ajast.
3. Model meczu
Do piłki nożnej: (\lambda _ A ,\lambda _ B) → Poisson; dla koszykówki - tempo + eFG% + ORB/TO → prognoza punktów; dla tenisa - losowanie/gra/zestaw modeli prawdopodobieństwa.
Symuluj 10-50 tysięcy iteracji Monte Carlo (jeśli można) i uzyskać dystrybucję wyników/sumy/kursy.
4. Porównanie z linią
Współczynnik → prawdopodobieństwo domyślne (p_\text{imp}=1/k).
Jeśli (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) są kandydatami do wartości.
Oszacuj rozmiar krawędzi: (\text {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).
5. Wielkość zakładu i ryzyko
Dla początkujących: stawka ryczałtowa 0. 5-1. 5% banku.
Semi-Kelly, jeśli jest pewny kalibracji prawdopodobieństwa.
6. Księgowość i walidacja
Dziennik: data, rynek, kopia, (p_\text{vasha}), kwota, wynik, komentarz.
Tygodniowo: kalibracja prawdopodobieństwa (10% wiadra: ze stawek z wynikiem 60% powinien iść 60%).
Test A/B: porównaj wyniki zakładów „na koncie” z „na modelu xG”.
8) Czynniki jakościowe, które zmieniają liczbę
Dopasowanie i styl. Szybkie flanki przed powolnymi pełnymi plecami, pick-and-roll przed słabą obroną łuku, zespół, który daje wiele 3PA przeciwnikowi.
Przereklamowana seria zwycięstw. "Często jest to kalendarz + szczęście (ChNP/konwersja/zapisy). Solidność testów poprzez metryki procesowe.
Obrót i zmęczenie. Powrót do tyłu i długie podróże zmniejszają wydajność ataku i intensywność obronną.
9) Listy kontrolne mini
Przed meczu
- Lineups i status lidera zaktualizowane
- Wyjaśniony współczynnik pochodzenia, pogoda/zasięg/sędzia
- Przeliczone (\lambda )/oceny/prawdopodobieństwa
- Porównanie z linią bukmachera i marżą
- Istnieje możliwa do wyjaśnienia wartość (dlaczego rynek jest błędny?)
Po meczu
- Uaktualniony dziennik (ref, p), wynik, xG/proces)
- Przyczyny odchyleń zostały zarejestrowane (obrażenia na 15., czerwony, kara, „czas śmieci”)
- Kalibracja: Czy moja 55% rzeczywiście idzie 55%?
10) Częste błędy i jak ich uniknąć
Przekwalifikowanie głowy na głowę. Rozwiązanie: H2H ograniczenie wagi i przedawnienie.
Margines i ignoruje rynek. Rozwiązanie: zawsze liczyć (p_\text{imp}) i szukać krawędzi, a nie „przewidzieć zwycięzcę”.
Mała próbka. Rozwiązanie: wspomagająca średnią sezonową + zmniejszająca się waga.
Brak walidacji. Rozwiązanie: krzywe kalibracji, backtest, log.
Statystyki i historia meczu działają, gdy: (1) polegać na metrykach procesów (xG, oceny jakości), (2) dostosować dane dla kontekstu (home/away, kalendarz, sędzia, pogoda), (3) przekształcić prognozę w prawdopodobieństwo, a następnie porównać je z linią i marginesem, i (4) zarządzać ryzykiem w zdyscyplinowany sposób i prowadzić dziennik. Wtedy „historia meczu” przestaje być zbiorem mitów i zamienia się w narzędzie do znalezienia prawdziwej wartości.