如何使用統計數據和匹配歷史記錄進行預測

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統計是概率語言。她不是「猜測」未來，而是比直覺更好地評估機會。比賽歷史是數據的重要組成部分，但很容易被誤解：小樣本，「面對面會議的魔力」，日歷效果和團隊形式扭曲了圖片。下面-如何收集，清理和應用統計數據以獲得合理的系數並找到價值的實用指南。

1）哪些數據真正有用

基本團隊指標

結果：勝利/平局/失敗，進球/分數差異。

「時刻質量」：足球中的xG/xGA，曲棍球中的Shot Quality/Expected Goals，籃球中的Offensive/Defensive Rating。

節奏/風格：擁有權，攻擊節奏，過渡階段，壓力，3PA/pace（NBA）。

標準位置，角球，罰球（足球）：經常被低估的得分機會來源。

個別因素

陣容：傷病，停賽，輪換，分鐘限制，領隊回歸。

協同作用和作用：誰創造時刻，誰轉換，誰拉保護。

上下文

房子/退房，飛行，日歷密度（NBA背靠背，足球7天內進行3場比賽）。

天氣/覆蓋/海拔高度（風和雨會降低速度和準確性）。

裁判/裁判（哨聲風格會影響犯規和點球）。

動機/比賽位置（但要註意沒有數字的「敘述」）。

2）面對面會議的歷史： 當它很重要時，何時是陷阱

如果：

樣式「不匹配」：A隊在高壓力下分崩離析，而競爭對手B是PPDA的領導者之一。
穩定的教練和陣容的核心，戰術變化不大，比賽是最近（≤ 12-18個月）。
有可重復的模式（例如，競爭對手的高標準量系統地創建了針對特定防禦的xG）。

陷阱：

古代比賽和其他教練/陣容=垃圾。
小樣本：2-4場比賽是噪音。
「德比心理學」未經指標確認。

實踐：如果頭對頭與新鮮數據（形式、xG趨勢、組成）相抵觸,則信任新鮮的處理指標而不是舊結果。

3）如何權衡長期和新鮮的數據

滑動窗口：將最後的10-15場比賽作為形式基礎。

體重下降： 最近的比賽-體重增加（例如1。0 → 0.9 → 0.8…).

Ajast對手：調整有關對手實力的統計數據（對陣前5名和局外人的比賽不能平均為「原樣」）。

4）實力評級（Elo/地標）

想法：每個團隊都獲得排名；比賽結束後，考慮到比賽結果的驚喜和比賽的重要性，他被晉升/降級。

優點：多功能性，很少參數，很好地給出了基線「線」。

如何應用：

1.構建/使用現成的Elo。

2.調整主場因素（在足球比賽中通常≈+0。20–0.模型中的30個進球；在籃球中-積分的單獨偏移）。

3.通過物流功能將評級差異轉換→獲勝的可能性。

4.與市場核對：你的概率>隱含是潛在的價值。

5）簡單概率模型： 足球的例子（泊松）

任務：評估準確計數和結果的幾率。

步驟：

1.評估球隊的預期進球（\lambda_A）和（\lambda_B）（例如,從xG調整為防守/攻擊強度和主場因素）。

2.假設頭部分布的獨立性（簡化，但起點有效）。

3.球隊得分（k）進球的可能性：

(P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).
4.折叠分布以獲得「P1/X/P2」，總和和精確計數的概率。

迷你示例（簡化）：

令（\lambda_A=1{，}55），（\lambda_B=1{，}10）。

然後：

(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).
折疊（對所有k進行折疊和求和）將獲得結果和總數的概率（例如（P （\text {TB} 2{，}5）-所有對的總和（k_A+k_B\ge3))）。

💡 在實踐中,使用最多5-6個目標的表,這涵蓋了99%的案例。

重要：將校正添加到：

「0-0」和平局（得分的相關性降低了幹凈泊松的平局頻率-可以引入平局因子）。
紅牌，後期進球，比賽風格（節奏和標準影響分配）。

6）構建「流程」評分而不是「可計數」

為什麼「xG優於計數」：計數是離散的總數，xG是矩質量之和。團隊可以「加油」2。0 xG不得分不是「壞形狀」，而是差異。

方法是：

以減小的重量構建xG差速器（xG For − xG Against）的趨勢。
調整對手的力量（對手ajast）。
與「原始」計數匹配，以識別市場對團隊的過度購買/轉售。

7）從數據到費率： 回合制框架

1.收集和清潔

最近10-15場比賽+賽季平均水平。

陣容，受傷，裁判，天氣，日歷。

刪除顯而易見的排放（少數60分鐘等）或標記它們。

2.實力評估

Elo/Power Rating+家庭因素。

xG趨勢（或體育運動的類似指標）與對手ajast。

3.比賽模型

對於足球：（\lambda_A ，\lambda_B）→泊松；對於籃球-速度+eFG％+ORB/TO →積分預測；網球-抽簽/遊戲/設置概率模型。

建模10-50,000 Monte Carlo叠代（如果能夠）並獲得結果/總數/球面分布。

4.與線的比較

系數→隱式概率（p_\text{imp}=1/k)。

如果（p_\text{vasha}> p_\text{imp}）是價值候選者。

估算邊緣大小：（\text {edge}=p_\text{vasha}-p_\text{imp})。

5.費率規模和風險

新來者：flat利率0.5-1.5％的銀行。

半凱利，如果你有信心校準概率。

6.學習和驗證

雜誌：日期，市場，koef，（p_\text{vasha})，金額，結果，評論。

每周：概率校準（罐子10％：從60％的評分率中應該有≈60％）。

A/B測試： 比較xG模型的"vs"得分結果。"

8）改變數字的定性因素

比賽和風格。快速側翼對抗慢速後衛，尖峰滾動對抗弱弧防守，給對手很多3PA的球隊。

高估的「連勝」。通常是+運氣（PDO/轉換/保存）日歷。通過流程指標驗證可持續性。

輪換和疲勞。背靠背和遠距離郊遊會降低攻擊效率和防禦力。

9）迷你支票單

比賽前

更新的陣容和領導地位
澄清了家庭因素，天氣/覆蓋/裁判
重新計算（\lambda）/評級/概率
與博彩公司的生產線和利潤率的比較
有可解釋的價值（為什麼市場出錯？）

比賽結束後

更新日誌（koef, （p）,結果,xG/process）
記錄了偏差的原因（第15次受傷，紅色，點球，「垃圾時間」）
校準：我55%的人實際進入≈55%?

10）經常出錯以及如何避免出錯

頭對頭再培訓。解決方案：H2H權重限額和時效。

忽略利潤和市場。解決方案：總是計算（p_\text{imp}），尋找邊緣而不是「預測贏家」。

小樣本。解決方案：支撐季節性平均+減重。

沒有驗證。解決方案：校準曲線,backtest,日誌。

統計數據和比賽歷史記錄的工作原理是：（1）依靠流程指標（xG，質量等級），（2）將數據調整為上下文（房屋/出口，日歷，裁判，天氣），（3）將預測轉化為概率，然後將其與線條和利潤率進行比較，以及（4）有紀律地管理風險並保存日誌。然後，「比賽歷史」不再是一組神話，而是變成了尋找真實價值的工具。