TOP-10電子競技學科進行投註

電子競技提供了一種罕見的組合： 豐富的遙測，比賽中的頻繁事件以及快速的變速器。這創造了許多市場（勝利，地圖/回合，對象，「race to N」，個人統計數據），並提供了建立領先於路線的模型的機會。在這個海德是一個客觀的TOP-10學科的投註,重點是實踐.

選擇標準：

生產線的流動性和深度；
可預見性/穩定性；
數據透明度（官方活動日誌、追蹤器）；
比賽頻率和日歷密度；
value的「niche」工作數。

1）Counter-Strike 2（CS2）-流動性之王

為什麼要投註：最大的流動性，可以理解的地圖和回合結構，豐富的統計數據。

關鍵市場：贏得卡牌/比賽，totals/foras每輪，手槍回合，「race to 5/10」，個人殺手。

在哪裏尋找價值：地圖池和獸醫模式，經濟周期（手槍→力→全買），零售/後平臺和邊平衡。

小心：BO1增加方差；在經濟學補丁之後，線路「滯後」1-3場比賽。

2） Dota 2-元、選秀和雪球"

為什麼要投註：選秀從根本上改變了平等性；有清晰的節奏標記（Roshan，塔樓）。

關鍵市場：勝利，卡片上的波拉/圖騰，持續時間，殺戮圖騰，「誰將采取第一個Roshan/T1」。

在哪裏尋找價值：模型的後草稿（協同作用/反圖），節奏元數據，視野控制，收獲優勢的速度。

小心：補丁後的尖銳元變化打破了歷史模式。

3）英雄聯盟-宏賽學科

為什麼要投註：結構化的宏觀步伐，頂級聯賽的高可預測性。

關鍵市場：勝利，BO3/BO5上的卡片，龍骨/物體的總和（龍，男爵），「第一龍/塔樓/男爵」。

在哪裏尋找價值：風格vs風格（早期節奏vs滑板），能見度控制，領先者關閉遊戲的穩定性。

小心：區域間水平差距；考慮聯盟的實力。

4）VALORANT-utilia和地圖池的協同作用

為什麼要投註：像CS2那樣的動態，但有代理和強大的實用程序。

關鍵市場：勝利，總數/前衛回合，手槍，「第一俘虜」，個人雕像。

在哪裏尋找價值：後板塊的成功，撤退，狙擊手的角色，團隊的專業化地圖和邊優先級。

小心：代理補丁改變了混血兒和計時器；補丁的早期-差異增加。

5）彩虹六圍攻-戰術和撤退

為什麼要投註：策略深度（操作員/策略），微型模式的高價值。

關鍵市場：勝利，總數/前鋒回合，「race to N」，單獨的一半。

在哪裏搜索價值：地圖上的攻擊/重置的成功，元網格中某些運算符的旋轉，零售模式。

小心：一些聯賽的數據零散，劇烈的補丁變化。

6）火箭聯盟-機械和節奏

為什麼要投註：快速鉛球，在良好的數據下按比分速度可預測。

關鍵市場：勝利，進球/系列總數，「誰先得分」，進球/系列球。

在哪裏尋找價值：二重奏/三重奏的協同作用，風格（位置遊戲vs持續壓力），b2b系列和疲憊。

小心：在BO5/BO7中，最喜歡的人更有可能實現教室-整齊地用狗。

7） Overwatch 2-角色專業化

為什麼要投註：卡類型（Escort/Hybrid/Push/Control）和清晰的角色扮演模式。

關鍵市場：勝利，卡片狂潮，卡片抽簽，「誰拿下一張卡片」。

在哪裏搜索價值：每個補丁的英雄池，協調員（shot coller）的效率，組成的專業地圖。

小心：英雄/角色的變化正在迅速重建梅塔。

8）StarCraft II-決鬥數學

為什麼要投註：1v1具有豐富的歷史匹配樣本（TvZ，PvZ，TvP）。

關鍵市場：系列/卡獲勝，卡抽獎，準確計數。

在哪裏尋找價值：玩家在地圖池上的形式，廣告牌，宏觀紀律，歷史上的比賽分裂。

小心：「形式高峰」和競爭對手狹隘的專業化是對過去面對面會議的重新評估。

9）移動傳奇： Bang Bang（MLBB）-移動節奏和後綴

為什麼要投註：YUVA的廣大觀眾，很多比賽，可以理解的對象。

關鍵市場：勝利，殺戮總督，卡片狂歡，「第一任領主/烏龜」，持續時間。

在哪裏尋找價值：激進的早期風格，成功的潛水頻率，視野學科和宏觀決策。

小心：高搖擺因子和補丁後的快速元移位。

10）PUBG Mobile/CoD Mobile-皇家戰役

為什麼要投註：很多活動，高度吸引移動觀眾。

主要市場：地圖/系列冠軍，前N排名，殺戮總數（團隊/球員）。

在哪裏尋找價值：輪換的穩定性，脫落區，造型學科，拉恩場景的經驗。

小心：區域變異性和碰撞隨機性增加方差；使用分數輸入。

通過市場和信號快速「spargalka」

射手（CS2，VAL，R6）：卡池，邊資產負債表，回合經濟學，回合後平面/回合→回合/假面。

MOBA（Dota 2，LoL，MLBB）：選秀後，節奏，設施控制，外觀→勝利/殺戮總數/持續時間/設施。

街機/體育（火箭聯盟）：節奏，疲勞，一系列形式→目標總和，球拍。

1v1（SC2）：卡池，比賽分開，比爾→勝利，準確的得分。

如何在學科下構建模型

1.數據：結果，地圖/草案，對象，經濟學（用於射手），持續時間，角色，LAN/online，b2b因子。

2.Fichi：風格vs風格，形狀（滑動窗口），地圖/英雄專業，零售/後平面圖，可見度控制。

3.算法：基本的Elo/Glico+總量回歸；-表單的平均貝葉斯更新和matchap模塊；高級合奏（梯度增強+後草案/經濟學），微型地圖模擬。

4.驗證：分開；CLV和ROI按市場計算。

Prematch vs Live-工作模式

Prematch：

等待格式確認（BO1/BO3/BO5）和veto地圖/順序；
如果基線離開，則打另類線-± 1。5輪/龍骨/進球；
在2-3個部分中粉碎入口：T-24 h → T-2小時→在投票/選秀之後。

Live：

射手：手槍+下一支部隊設置一半；跟隨零售商-向過道/底部的信號。
MOBA：第一個大型物體（Dragon/Roshan），拆除外部塔樓，外觀控制-節奏標記。
火箭聯盟：撲救/射擊系列→總量轉移；BO7中的疲憊。
移動/BR：鉛是利潤的部分固定，不缺點。

風險管理和KPI

Staking： 0。5–1.凱利½，該銀行有5％的交易或¼。

極限：精細市場（tir-2/3，移動BR）-分數輸入。

KPI：CLV（向收盤的轉變），按市場劃分的ROI，補丁假設的可持續性（邊緣至終端），懸而未決的（latency-gain）。

投註前的支票單

1.格式和地圖/選秀是否得到確認？

2.是否考慮了當前的補丁和元移位？

3.是否存在局域網/飛行/替換因子?

4.模型和信任間隔相對於保證金說了些什麼？

5.善良的計劃和固定點（尤其是live）？

TOP-10學科的節奏、可預測性和數據類型各不相同，但每個學科都有持續的「利基」來發揮優勢。從1-2學科（通常是CS2+Dota 2/LoL）開始,收集基本的datapipline,驗證CLV假設,保持風險學科-並隨著能力的增長擴展策略組合。