Как прогнозировать спортивные результаты с помощью данных

Прогноз в спорте — это не «угадайка», а системная оценка вероятностей. Важно не предсказать точный счёт, а купить правильную цену на исход при известной неопределённости. Ниже — пошаговый процесс: от сбора данных и построения фич до калибровки и боевой эксплуатации.

1) Данные: фундамент модели

Источники

Матчевые: составы, травмы, дисквалификации, расписание (b2b/перелёты), домашний/выездной статус, погода/покрытие/арена, судьи.

Трекинг/игровые события: play-by-play, координаты, события (угловые, фолы, броски, передачи).

Продвинутые метрики: xG/xA (футбол), eFG%/pace/ORB (баскетбол), DVOA (американский футбол), bullpen/park factors (бейсбол), карта-пул/патчи (киберспорт).

Рыночные: движение линий, закрывающие коэффициенты (CL), объёмы денег — полезно для разметки «референсной» вероятности.

Командные/игроковые истории: форма N последних матчей, H2H по стилям, модель минут/нагрузки.

Качество

Синхронизируйте временные зоны и типы часов (event time vs processing time).

Удаляйте дубликаты, заполняйте пропуски документированными правилами.

Фиксируйте источники «истины» для итоговой статистики (например, что считать официальным xG/ударом).

2) Формулируем задачу

Типы целей

Классификация: победа/ничья/поражение; «обе забьют»; будет ли тай-брейк.

Счёт/интенсивность: ожидаемые голы/очки (Пуассон/негативная биномиальная).

Прогноз распределений: тоталы, индивидуальные показатели (CRPS как метрика качества).

Игроковые пропы: очки/ассисты/эйсы/ярды — регрессия с иерархическими (mixed) эффектами.

Горизонт

Прематч (T-минут до старта).

Лайв (в течение события) — добавляет потоковые фичи и ограничения по задержкам.

3) Фичи: что действительно объясняет исход

Командный уровень

Сила (Elo/PRI), разница качества нападения/защиты.

Темп (pace), стиль (прессинг/низкий блок; 3PT rate; rush/pass mix).

Форма и «усталость» (minutes/load, b2b, travel).

Спецбригады: PP/PK в хоккее, special teams в американском футболе.

Игроковый уровень

Модель минут/участия, роль (usage), эффективность (eFG%, OBP, xwOBA).

Составы: эффект конкретных сочетаний пятёрок/звеньев.

Контекст

Погода/покрытие/арена, судейский профиль (фоловость/пенальти).

Турнирная мотивация (выживание, плей-офф, ротации перед еврокубками).

Рыночные

Линии/тоталы/форы, спреды между операторами, движение к закрытию (proxy информации).

4) Модели: от классики до нейросетей

Классификация/вероятности

Логистическая регрессия (базовый калибруемый бенчмарк).

Градиентный бустинг (XGBoost/CatBoost/LightGBM) — сильный табличный стандарт.

Нейросети (MLP) — при большом числе нелинейностей и взаимодействий.

Счёт/интенсивность

Пуассон/двумерный Пуассон (футбол, гандбол).

Негативная биномиальная (overdispersion).

Иерархические модели для игроков/команд (partial pooling).

Последовательности/лайв

RNN/GRU/Temporal CNN и трансформеры для play-by-play, «моментума» и смен темпа.

Байесовские обновления интенсивностей в реальном времени.

Рейтинги

Elo/Glicko динамически отражают силу; можно совмещать с бустингом (stacking).

5) Калибровка и интерпретируемость

Зачем калибровать? Вероятности должны совпадать с фактическими частотами.

Platt/Isotonic/Beta-калибровка поверх сырых предсказаний.

Диаграммы калибровки, Brier score, LogLoss — базовые метрики.

Интерпретируемость: permutation importance/SHAP для контроля сдвигов и здравого смысла.

6) Честная валидация: без неё всё остальное бессмысленно

Walk-forward (скользящее окно)

Делите по времени: train → validate → test. Никакого перемешивания в прошлое.

Минимум 3–5 «прокатов» окна, чтобы понять стабильность.

Предотвращаем утечки

Не используйте пост-фактум признаки (итоговые xG матча при прогнозе на его начало).

В лайве — фичи доступны только до текущего времени.

Разделяйте «до объявления составов» и «после»: это разные режимы.

Метрики

Вероятности: Brier/LogLoss + калибровка.

Регрессии: MAE/RMSE/CRPS.

Бизнес-метрики: hit-rate по порогам цены, стабильность на когортах лиг/сезонов.

7) От вероятности к решению: цена и стратегия

Очищаем маржу (overround)

На рынке 1X2 сумма «грязных» вероятностей > 100%. Нормализуйте пропорционально, чтобы получить «честные» (p^{fair}).

Value и EV

Эдж: (\text{edge} = p \cdot d - 1).

Ставить, только если edge ≥ порога (например, 3–5%).

Размер ставки

Флет 0.5–1% на одиночные; меньше — на экспрессы.

Доля Келли: (f = \frac{p d - 1}{d - 1}), чаще используют ¼–½ Kelly из-за дисперсии и ошибок (p).

CLV как критерий качества

Сравнивайте свою цену с закрывающей. Долгосрочный +CLV — признак здоровой модели и тайминга.

8) Лайв-прогнозирование: скорость и «окна»

Пайплайн

Событие → обновление фич → онлайн-инференс → проверка риска → публикация.

Цели по задержкам: инференс < 0.8 с, цикл обновления 0.5–2 с.

Фичи в реальном времени

Темп/владение, фолы/карточки, усталость, special teams, экономические циклы в киберспорте.

Режимы suspension при «острых» моментах; модели должны уметь «замолкать».

Практика

Ищите «перегревы» линии сразу после микрособытий (рывок 10–0, ранний брейк), но учитывайте задержку стрима — покупайте логику, а не картинку.

9) Мини-кейсы по видам спорта

Футбол (тоталы/исходы)

Фичи: xG за 8–12 матчей (взвешенные), темп и стиль пар, судья (пенальти/карточки), ротации.

Модель: двумерный Пуассон с домашним фактором + калибровка.

Вывод: прогноз распределения голов → цена тоталов/азиатских линий.

Баскетбол (тоталы/пропы)

Фичи: pace, eFG%, ORB/DRB, фолы/бонус, распорядок минут.

Модель: бустинг для тотала; для пропов — иерархическая регрессия минут × эффективность.

Вывод: вероятности зон тотала, медианы/квантили для очков игроков.

Теннис (исход/геймы)

Фичи: покрытие, держание/приём подачи (hold/break%), качество второй подачи, усталость.

Модель: марковская по очкам/геймам + логистическая «слой» по форме; калибровка.

Вывод: вероятность победы/тай-брейка, тоталы геймов, лайв-обновления по каждой подаче.

Киберспорт (карты/раунды)

Фичи: карта-пул, бан/пик, экономические циклы, LAN-усталость, патчи.

Модель: бустинг/трансформер по событиям; для карт — классификация + CRPS для раундов.

Вывод: победитель карты, тоталы раундов, «первая кровь/объект».

10) MLOps и эксплуатация (для продвинутых)

Фичстор: офлайн/онлайн консистентность, time travel для честных бэктестов.

Версионирование датасетов/моделей, CI/CD, канареечные релизы.

Мониторинг: дрейф данных, деградация калибровки, латентность инференса.

Эксперименты: A/B без SRM, CUPED/дифф-ин-дифф, заранее прописанные стоп-критерии.

Fail-safe: fallback-линии и ручные правила при инцидентах фидов.

11) Ошибки и анти-паттерны

Утечки (leakage): признаки из будущего, пост-фактум метрики в прематче.

Переобучение: слишком сложная модель на малом датасете; решается регуляризацией, проверкой на времени.

Recency bias: переоценка последних матчей; используйте экспоненциальные веса с ограничением максимума.

Anchoring: привязка к первой линии; сравнивайте с «честной» ценой модели.

Игнор калибровки: «точная» модель с кривыми вероятностями ломает EV.

Смешение режимов: «до составов» и «после» — разные модели.

12) Чек-листы

Перед обучением

1. Данные очищены и синхронизированы по времени.

2. Целевая постановка: что прогнозируем и зачем (какое решение примем).

3. Разделение train/valid/test только по времени.

4. Базовая модель-бенчмарк (логистическая/Пуассон).

Перед публикацией

1. Калибровка проверена (Brier/LogLoss, reliability plot).

2. Walk-forward стабилен на сезонах/лигах.

3. Нет утечек, фичи доступны в проде.

4. Есть мониторинг дрейфа и перетренированности.

Перед ставкой

1. Маржа снята, edge ≥ порога.

2. Размер ставки по флету/Келли-доле.

3. План оценки качества — отслеживание CLV.

4. Понимание правил расчёта (ОТ/VAR/push/void).

13) Этика и ответственность

Модели — инструмент, а не «кнопка денег». Уважайте лимиты времени/денег, делайте паузы, не используйте инсайды/нечестные источники и помните, что даже идеальная модель ошибается на отдельных матчах. Ваша цель — преимущество на дистанции, а не «100% попадания».

Прогнозирование спортивных результатов с помощью данных — это цикл: данные → фичи → модель → калибровка → честная валидация → решение по цене → пост-анализ. Не гонитесь за экзотикой: стройный бенчмарк, чистые данные и калиброванные вероятности часто сильнее «модных» архитектур. Добавляйте сложность только тогда, когда она даёт устойчивый прирост качества на walk-forward и улучшает CLV. Делайте меньше, но лучше — и дистанция начнёт работать на вас.