Як прогнозувати спортивні результати за допомогою даних

Прогноз у спорті - це не «вгадайка», а системна оцінка ймовірностей. Важливо не передбачити точний рахунок, а купити правильну ціну на результат при відомій невизначеності. Нижче - покроковий процес: від збору даних і побудови фіч до калібрування і бойової експлуатації.

1) Дані: фундамент моделі

Джерела

Матчеві: склади, травми, дискваліфікації, розклад (b2b/перельоти), домашній/виїзний статус, погода/покриття/арена, судді.

Трекінг/ігрові події: play-by-play, координати, події (кутові, фоли, кидки, передачі).

Просунуті метрики: xG/xA (футбол), eFG %/pace/ORB (баскетбол), DVOA (американський футбол), bullpen/park factors (бейсбол), карта-пул/патчі (кіберспорт).

Ринкові: рух ліній, що закривають коефіцієнти (CL), обсяги грошей - корисно для розмітки «референсної» ймовірності.

Командні/гравцеві історії: форма N останніх матчів, H2H за стилями, модель хвилин/навантаження.

Якість

Синхронізуйте часові зони і типи годинників (event time vs processing time).

Видаляйте дублікати, заповнюйте пропуски документованими правилами.

Фіксуйте джерела «істини» для підсумкової статистики (наприклад, що вважати офіційним xG/ударом).

2) Формулюємо завдання

Типи цілей

Класифікація: перемога/нічия/поразка; «обидві заб'ють»; чи буде тай-брейк.

Рахунок/інтенсивність: очікувані голи/окуляри (Пуассон/негативна біноміальна).

Прогноз розподілів: тотали, індивідуальні показники (CRPS як метрика якості).

Гравцеві пропи: окуляри/асисти/ейси/ярди - регресія з ієрархічними (mixed) ефектами.

Горизонт

Прематч (T-хвилин до старту).

Лайв (протягом події) - додає потокові фічі та обмеження щодо затримок.

3) Фічі: що дійсно пояснює результат

Командний рівень

Сила (Elo/PRI), різниця якості нападу/захисту.

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

Форма і «втома» (minutes/load, b2b, travel).

Спецбригади: PP/PK в хокеї, special teams в американському футболі.

Гравцевий рівень

Модель хвилин/участі, роль (usage), ефективність (eFG%, OBP, xwOBA).

Склади: ефект конкретних поєднань п'ятірок/ланок.

Контекст

Погода/покриття/арена, суддівський профіль (фоловість/пенальті).

Турнірна мотивація (виживання, плей-офф, ротації перед єврокубками).

Ринкові

Лінії/тотали/фори, спреди між операторами, рух до закриття (proxy інформації).

4) Моделі: від класики до нейромереж

Класифікація/ймовірності

Логістична регресія (базовий калібрований бенчмарк).

Градієнтний бустинг (XGBoost/CatBoost/LightGBM) - сильний табличний стандарт.

Нейромережі (MLP) - при великій кількості нелінійностей і взаємодій.

Рахунок/інтенсивність

Пуассон/двовимірний Пуассон (футбол, гандбол).

Негативна біноміальна (overdispersion).

Ієрархічні моделі для гравців/команд (partial pooling).

Послідовності/лайв

RNN/GRU/Temporal CNN і трансформери для play-by-play, «моментума» і змін темпу.

Байєсівські оновлення інтенсивностей в реальному часі.

Рейтинги

Elo/Glicko динамічно відображають силу; можна поєднувати з бустингом (stacking).

5) Калібрування та інтерпретованість

Навіщо калібрувати? Ймовірності повинні збігатися з фактичними частотами.

Platt/Isotonic/Beta-калібрування поверх сирих передбачень.

Діаграми калібрування, Brier score, LogLoss - базові метрики.

Інтерпретованість: permutation importance/SHAP для контролю зрушень і здорового глузду.

6) Чесна валідація: без неї все інше безглуздо

Walk-forward (ковзне вікно)

Діліть за часом: train → validate → test. Ніякого перемішування в минуле.

Мінімум 3-5 «прокатів» вікна, щоб зрозуміти стабільність.

Запобігаємо витоку

Не використовуйте пост-фактум ознаки (підсумкові xG матчу при прогнозі на його початок).

У лайві - фічі доступні тільки до поточного часу.

Поділяйте «до оголошення складів» і «після»: це різні режими.

Метрики

Ймовірності: Brier/LogLoss + калібрування.

Регресії: MAE/RMSE/CRPS.

Бізнес-метрики: hit-rate за порогами ціни, стабільність на когортах ліг/сезонів.

7) Від ймовірності до рішення: Ціна і стратегія

Очищаємо маржу (overround)

На ринку 1X2 сума «брудних» ймовірностей> 100%. Нормалізуйте пропорційно, щоб отримати «чесні» (p ^ {fair}).

Value и EV

Едж: (\text{edge} = p \cdot d - 1).

Ставити, тільки якщо edge ≥ порогу (наприклад, 3-5%).

Розмір ставки

Флет 0. 5-1% на поодинокі; менше - на експреси.

Частка Келлі: (f =\frac {p d - 1} {d - 1}), частіше використовують ¼ - ½ Kelly через дисперсію і помилки (p).

CLV як критерій якості

Порівнюйте свою ціну з закриваючою. Довгостроковий + CLV - ознака здорової моделі і таймінгу.

8) Лайв-прогнозування: швидкість і «вікна»

Пайплайн

Подія → оновлення фіч → онлайн-інференс → перевірка ризику → публікація.

Цілі по затримках: інференс <0. 8 с, цикл оновлення 0. 5-2 с.

Фічі в реальному часі

Темп/володіння, фоли/картки, втома, special teams, економічні цикли в кіберспорті.

Режими suspension при «гострих» моментах; моделі повинні вміти «замовкнути».

Практика

Шукайте «перегріви» лінії відразу після мікровидінь (ривок 10-0, ранній брейк), але враховуйте затримку стріму - купуйте логіку, а не картинку.

9) Міні-кейси з видів спорту

Футбол (тотали/результати)

Фічі: xG за 8-12 матчів (зважені), темп і стиль пар, суддя (пенальті/картки), ротації.

Модель: двовимірний Пуассон з домашнім фактором + калібрування.

Висновок: прогноз розподілу голів → ціна тоталів/азіатських ліній.

Баскетбол (тотали/пропи)

Фічі: pace, eFG%, ORB/DRB, фоли/бонус, розпорядок хвилин.

Модель: бустинг для тотала; для пропів - ієрархічна регресія хвилин × ефективність.

Висновок: ймовірності зон тоталу, медіани/квантилі для очок гравців.

Теніс (результат/гейми)

Фічі: покриття, тримання/прийом подачі (hold/break%), якість другої подачі, втома.

Модель: марківська за очками/геймами + логістична «шар» за формою; калібрування.

Висновок: ймовірність перемоги/тай-брейку, тотали геймів, лайв-оновлення по кожній подачі.

Кіберспорт (карти/раунди)

Фічі: карта-пул, бан/пік, економічні цикли, LAN-втома, патчі.

Модель: бустинг/трансформер по подіям; для карт - класифікація + CRPS для раундів.

Висновок: переможець карти, тотали раундів, «перша кров/об'єкт».

10) MLOps і експлуатація (для просунутих)

Фічстор: офлайн/онлайн консистентність, time travel для чесних бектестів.

Версіонування датасетів/моделей, CI/CD, канарні релізи.

Моніторинг: дрейф даних, деградація калібрування, латентність інференсу.

Експерименти: A/B без SRM, CUPED/диф-ін-дифф, заздалегідь прописані стоп-критерії.

Fail-safe: fallback-лінії і ручні правила при інцидентах фідів.

11) Помилки і анти-патерни

Витоки (leakage): ознаки з майбутнього, пост-фактум метрики в прематчі.

Перенавчання: занадто складна модель на малому датасеті; вирішується регуляризацією, перевіркою на часі.

Recency bias: переоцінка останніх матчів; використовуйте експоненціальні ваги з обмеженням максимуму.

Anchoring: прив'язка до першої лінії; порівнюйте з «чесною» ціною моделі.

Ігнор калібрування: «точна» модель з кривими ймовірностями ламає EV.

Змішування режимів: «до складів» і «після» - різні моделі.

12) Чек-листи

Перед навчанням

1. Дані очищені і синхронізовані за часом.

2. Цільова постановка: що прогнозуємо і навіщо (яке рішення приймемо).

3. Розділення train/valid/test тільки за часом.

4. Базова модель-бенчмарк (логістична/пуассон).

Перед публікацією

1. Калібрування перевірено (Brier/LogLoss, reliability plot).

2. Walk-forward стабільний на сезонах/лігах.

3. Немає витоків, фічі доступні в проді.

4. Є моніторинг дрейфу і перетренованості.

Перед ставкою

1. Маржа знята, edge ≥ порога.

2. Розмір ставки по флету/Келлі-частці.

3. План оцінки якості - відстеження CLV.

4. Розуміння правил розрахунку (OT/VAR/push/void).

13) Етика і відповідальність

Моделі - інструмент, а не «кнопка грошей». Поважайте ліміти часу/грошей, робіть паузи, не використовуйте інсайди/нечесні джерела і пам'ятайте, що навіть ідеальна модель помиляється на окремих матчах. Ваша мета - перевага на дистанції, а не «100% попадання».

Прогнозування спортивних результатів за допомогою даних - це цикл: дані → фічі → модель → калібрування → чесна валідація → рішення за ціною → пост-аналіз. Не женіться за екзотикою: стрункий бенчмарк, чисті дані і калібровані ймовірності часто сильніше «модних» архітектур. Додавайте складність тільки тоді, коли вона дає стійкий приріст якості на walk-forward і покращує CLV. Робіть менше, але краще - і дистанція почне працювати на вас.