Crypto Casino
Torrent Dişli
Tahminler için istatistikler ve maç geçmişi nasıl kullanılır
Makale hacimsel metin
İstatistik bir olasılık dilidir. Geleceği "tahmin etmez", ancak fırsatları sezgiden daha iyi değerlendirmeye yardımcı olur. Maçların geçmişi verilerin önemli bir parçasıdır, ancak yanlış yorumlamak kolaydır: küçük örnekler, "kişisel toplantıların büyüsü", takvim etkisi ve takımların şekli resmi bozar. Aşağıda, istatistiklerin makul katsayılar elde edecek ve değer bulacak şekilde nasıl toplanacağı, temizleneceği ve uygulanacağı konusunda pratik bir rehber bulunmaktadır.
1) Hangi veriler gerçekten yararlıdır
Temel komut metrikleri
Sonuçlar: Galibiyet/beraberlik/mağlubiyet, gol/puan farkı.
"Anların kalitesi": Futbolda xG/xGA, hokeyde Şut Kalitesi/Beklenen Goller, basketbolda Ofansif/Defansif Rating.
Tempo/stil: topa sahip olma, atak hızı, geçiş evreleri, baskı, 3PA/pace (NBA).
Standart hükümler, kornerler, penaltılar (futbol): Genellikle skor şanslarının hafife alınan bir kaynağıdır.
Bireysel faktörler
Kadro: sakatlıklar, cezalılar, rotasyon, dakika sınırı, liderlerin dönüşü.
Sinerji ve roller: kim anlar yaratır, kim dönüştürür, kim koruma çeker.
Bağlam
Ev/deplasman, uçuşlar, takvim yoğunluğu (NBA'de arka arkaya, futbolda 7 günde 3 maç).
Hava/yüzey/yükseklik (rüzgar ve yağmur tempoyu ve doğruluğu azaltır).
Hakemler/hakemler (düdük tarzı faulleri ve cezaları etkiler).
Motivasyon/turnuva pozisyonu (ancak sayılar olmadan "anlatı'ya dikkat edin).
2) Yüz yüze görüşmelerin tarihi: ne zaman önemli olduğu ve ne zaman bir tuzak olduğu
Yararlıysa:- Stiller "çakışmaz": A takımı yüksek baskıya karşı dağılır ve rakip B, PPDA'daki liderlerden biridir.
- İstikrarlı antrenörler ve kadronun çekirdeği, taktikler çok az değişti, maçlar yeni (≤ 12-18 ay).
- Tekrarlanabilir modeller vardır (örneğin, bir rakip için yüksek miktarda standart sistematik olarak belirli bir savunmaya karşı xG oluşturur).
- Eski maçlar ve diğer antrenörler/dizilişler = çöp.
- Küçük örnekler: 2-4 oyun gürültüdür.
- Metrik doğrulama olmadan "Derby psikolojisi".
Uygulama: Eğer kafa kafaya yeni verilerle (form, xG eğilimleri, kompozisyonlar) çelişiyorsa - eski sonuçlara değil, taze, süreç metriklerine güvenin.
3) Uzun süreli ve yeni veriler nasıl tartılır
Sürgülü pencere: Son 10-15 maçı form tabanı olarak alın.
Azalan ağırlıklar: son oyunlar - daha fazla ağırlık (örneğin, 1. 0 → 0. 9 → 0. 8…).
Ajast rakibi: Rakiplerin gücü ile ilgili istatistikleri ayarlayın (ilk 5'e ve yabancılara karşı oyunların ortalaması "olduğu gibi" alınamaz).
4) Güç derecelendirmeleri (Elo/benchmark)
Fikir: Her takıma bir puan verilir; maçtan sonra, sonucun sürprizini ve maçın önemini dikkate alarak yükselir/düşer.
Artıları: çok yönlülük, birkaç parametre, iyi bir temel sağlar.
Nasıl uygulanır:1. Bitmiş Elo'yu oluşturun/kullanın.
2. Ev faktörünü ayarlayın (genellikle futbolda ≈ + 0. 20–0. Modellerde 30 gol; Basketbolda - puan olarak ayrı bir ofset).
3. Derecelendirme farkını çevirin - lojistik fonksiyonu aracılığıyla kazanma olasılığı.
4. Piyasa ile kontrol edin: nerede olasılık> örtük potansiyel değerdir.
5) Basit olasılıksal model: futbol için bir örnek (Poisson)
Görev: Doğru puanların ve sonuçların şansını değerlendirin.
Adımlar:1. Takımların beklenen hedeflerini (\lambda _ A) ve (\lambda _ B) değerlendirin (örn. Savunma/saldırı gücü ve ev faktörü için ayarlanmış xG'den).
2. Kafa dağılımlarının bağımsızlığını varsaymak (basitleştirme, ancak başlamak için çalışmak).
3. Bir takımın gol atma olasılığı (k) gol:- (P (K = k) = e ^ {-\lambda }\frac {\lambda ^ k} {k!}).
- 4. "P1/X/P2," toplamlarının ve tam sayıların olasılıklarını elde etmek için dağılımları daraltın.
- Let (\lambda _ A = 1 {,} 55), (\lambda _ B = 1 {,} 10).
- (P_A (0) = e ^ {-1. 55 }\yakl 0 {,} 212), (P_A (1 )\yakl 0 {,} 329), (P_A (2 )\yakl 0 {,} 255).
- (P_B (0) = e ^ {-1. 10 }\yakl 0 {,} 333), (P_B (1 )\yakl 0 {,} 366), (P_B (2 )\yakl 0 {,} 201).
- Katlayarak (tüm k üzerinde çarpma ve toplama), sonuçların ve toplamların olasılıklarını elde ederiz (örneğin, (P (\text {TB} 2 {,} 5)) - tüm çiftlerin toplamı (k_A+k_B\ge3)).
Uygulamada, 5-6 hedefe kadar bir tablo kullanın, bu vakaların %99'unu kapsar.
Önemli: düzeltmeleri ekleyin:- "0-0've beraberlik (atılan gollerin korelasyonu, saf Poisson'daki beraberlik sıklığını azaltır - bir beraberlik faktörü ekleyebilirsiniz).
- Kırmızı kartlar, geç hedefler, eşleşme stili (hız ve standartlar dağılımı etkiler).
6) "Sayılabilir" yerine "süreç" değerlendirmesinin yapılması
Neden "xG skordan daha iyidir": skor ayrı bir toplamdır, xG anların kalitesinin toplamıdır. Ekip 2 "üretebilir". 0 xG ve puanlama değil "kötü form'değil, dağılım.
Yaklaşım:- − xG İçin Bir xG Oluşturun xG Azalan ağırlıklarla eğilime karşı.
- Rakibin gücüne göre ayarlayın (ajast rakibi).
- Piyasadaki aşırı alım/aşırı satım ekiplerini belirlemek için ham bir skorla eşleştirin.
7) Verilerden bahise: adım adım bir çerçeve
1. Toplama ve temizleme
Son 10-15 maç + sezon ortalamaları.
Dizilişler, sakatlıklar, hakem, hava durumu, takvim.
Bariz aykırı değerleri kaldırın (60 dakikalık azınlıkta oynama vb.) Veya işaretleyin.
2. Mukavemet değerlendirmesi
Elo/Power Rating + ev faktörü.
Ajast rakibi ile xG trendi (veya spor için benzer metrikler).
3. Eşleştirme modeli
Futbol için: (\lambda _ A ,\lambda _ B) - Poisson; Basketbol için - tempo + eFG % + ORB/TO - puan tahmini; tenis için - beraberlik/oyun/set olasılık modelleri.
10-50 bin Monte Carlo yinelemesini simüle edin (eğer yapabilirseniz) ve sonuçların/toplamların/oranların dağılımını elde edin.
4. Çizgi ile karşılaştırma
Katsayı - örtük olasılık (p_\text{imp}=1/k).
Eğer (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) değer için adaysa.
Kenarın boyutunu tahmin edin: (\text {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp}).
5. Bahis boyutu ve risk
Yeni başlayanlar için: sabit oran 0. 5-1. Bankanın %5'i.
Semi-Kelly, olasılıkların kalibrasyonuna güveniyorsa.
6. Muhasebe ve doğrulama
Dergi: tarih, pazar, kopya, (p_\text{vasha}), miktar, sonuç, yorum.
Haftalık: olasılık kalibrasyonu (%10 kova: %60 puan alan oranlardan % ≈60'e çıkmalıdır).
A/B testi: "Hesaptaki" bahislerin sonuçlarını "xG modelinde" karşılaştırın.
8) Sayıları değiştiren niteliksel faktörler
Eşleştirme ve stil. Yavaş geri dönüşlere karşı hızlı kanatlar, zayıf ark savunmasına karşı pick-and-roll, rakibe çok 3PA veren bir takım.
Abartılmış "zaferler serisi. Genellikle takvim + şans (PDO/dönüşüm/kaydeder). Süreç metrikleri aracılığıyla sağlamlığı test edin.
Rotasyon ve yorgunluk. Arka arkaya ve uzun yolculuklar saldırı verimliliğini ve savunma yoğunluğunu azaltır.
9) Mini kontrol listeleri
Maçtan önce
- Sıralamalar ve lider durumu güncellendi
- Netleştirilmiş ev faktörü, hava/kapsama/hakem
- Yeniden hesaplanmış (\lambda )/derecelendirme/olasılıklar
- Bahisçinin çizgisi ve marjı ile karşılaştırma
Açıklanabilir bir değer var (pazar neden yanlış?)
Maçtan sonra
- Güncellenmiş günlük (ref, (p), sonuç, xG/süreç)
- Sapmaların nedenleri kaydedildi (15'inde yaralanma, kırmızı, ceza, "çöp zamanı")
- Kalibrasyon: %55'im aslında % ≈55 gidiyor mu?
10) Sık yapılan hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı
Başa baş eğitim. Çözüm: H2H ağırlık sınırı ve zamanaşımı.
Marj ve piyasa göz ardı edilir. Çözüm: her zaman sayın (p_\text{imp}) ve "kazananı tahmin etmek'değil, kenarı arayın.
Küçük bir örnek. Çözüm: Mevsimsel ortalama + azalan ağırlıkları desteklemek.
Doğrulama yok. Çözüm: kalibrasyon eğrileri, backtest, log.
İstatistikler ve maç geçmişi şunları yaptığınızda çalışır: (1) süreç metriklerine (xG, kalite derecelendirmeleri) güvenmek, (2) verileri bağlam için ayarlamak (ev/deplasman, takvim, hakem, hava durumu), (3) tahmini olasılıklara dönüştürmek ve sonra bunları çizgi ve marjla karşılaştırmak ve (4) riski disiplinli bir şekilde yönetmek ve bir günlük tutmak. Daha sonra "eşleşme geçmişi'bir dizi efsane olmaktan çıkar ve gerçek bir değer bulmak için bir araca dönüşür.