Как делать прогнозы на спорт: Как правильно делать прогнозы на футбол: самостоятельный анализ

Содержание

Как правильно делать прогнозы на футбол: самостоятельный анализ

Автор: Иван Беленцов

Если вас заинтересовали ставки на спорт, а футбол вы называете своей любимой игрой – то почему бы не заняться профессиональной аналитикой?

Если вас заинтересовали ставки на спорт, а футбол вы называете своей любимой игрой – то почему бы не заняться профессиональной аналитикой? В том, как делать прогнозы на футбол, способен разобраться каждый, кто умеет анализировать информацию, сопоставлять факты и учитывать все значимые нюансы.

Если вы научитесь грамотно прогнозировать матчи, это может стать источником дополнительного заработка. Получать неплохие деньги от любимого дела – что может быть приятнее? Итак, переходим к сути…

Сам себе аналитик?

Многие начинающие беттеры наивно полагают, что точное прогнозирование футбольных событий под силу только ТВ-экспертам, самим игрокам и тренерам. И хотя эти специалисты постоянно обсуждают футбол, это вовсе не означает, что они могли бы со стопроцентной точностью предсказать исход или результат матча. У каждого футбольного фаната или обычного поклонника игры №1 есть свои любимые команды и отдельные игроки. И уж тем более – у экс-футболистов и действующих или бывших тренеров. Но ставки на футбол не могут быть связаны с личными предпочтениями!

Сравнивая потенциальные шансы двух команд на победу, только аналитик-профи останется абсолютно беспристрастным и объективным. Все остальные прогнозисты будут в большей степени верить в успех именно своего фаворита. Поэтому не стоит удивляться тому, что букмекер не видит победителем вашу любимую команду в конкретном матче. Прогнозы на спорт – это точная наука, в которой нет места эмоциям.

Прогнозируем футбол как профи

Там где есть «любимые команды», точный прогноз невозможен в принципе. Профессиональный каппер всегда абстрагирован от малейших предпочтений и не имеет личных фаворитов (даже если в одной из команд играет его родственник).

Все гуру беттинга когда-то начинали, причем начинали с ошибок и проигрышей. И даже с приобретением огромного практического опыта каппер может ошибаться в отдельно взятых событиях. Но главным отличием профессионального игрока является восприятие допущенных ошибок: для профи они являются полезными уроками, изучение которых обязательно приводит к еще более значимым успехам.

Чтобы делать прогнозы, приносящие выигрыш, надо проводить комплексный анализ предстоящего спортивного события. Подход типа «фаворит»/«андердог» отметается сразу. Необходимо учесть как минимум восемь факторов перед принятием окончательного решения по результату анализируемого матча. Учтите: поначалу вы будет тратить массу времени на составление действительно качественного прогноза. Но без этого опыта не получится стать профессиональным каппером.

Общий уровень команд

В каждом матче есть условный фаворит – будь то первенство страны, еврокубковая игра или финал чемпионата мира. Теперь представим, что ваши познания в футболе близки к минимальным, и названия двух команд-соперниц вам ничего не говорят.

Если в предстоящем матче встречаются два клуба из чемпионата одной страны, смотрим в турнирную таблицу этого первенства. Узнаем текущие места команд, определяем фаворита по этому показателю. В игре между клубами, представляющими чемпионаты разных государств (к примеру, в Лиге Чемпионов), можно выявить фаворита по клубному рейтингу УЕФА. Узнав позиции команд в общей таблицы, уже немного проще сделать прогноз.

Текущее состояние

Чем лучше были результаты команды в недавно сыгранных матчах, тем выше вероятность ее успеха в предстоящей игре. Актуальное состояние спортивного коллектива – один из важнейших факторов, который нередко оказывается сильнее фактора рейтинга.

Однако беттеру надо внимательно изучить турнирный календарь. Если в предыдущих трех-четырех матчах были разгромлены аутсайдеры чемпионата, а следующая игра будет против одного из лидеров, то такая оценка текущего состояния команды будет скорее субъективной.

История очных встреч

Практически у каждой футбольной команды есть свой неудобный соперник. По разным причинам неизменный лидер чемпионата может из сезона в сезон проигрывать одному и тому же середняку или аутсайдеру. И этот нюанс нередко перевешивает фактор текущего состояния команд, их рейтинга или места в турнирной таблице. Чтобы не нарваться на такой «подводный камень», изучайте статистику противостояний двух клубов. В этом поможет специализированный сайт, например, myscore.ru.

Фактор индивидуальности

В каждой команде есть один или несколько игроков, через которых обычно строится игра. К примеру, ключевой полузащитник может не забить ни одного гола в течение сезона, но принять участие в 90% голевых атак, совершенных командой. Про таких футболистов говорят, что они держат в своих руках нити игры. А как только этот игрок пропускает матч, команда выглядит откровенно бледно, не может придерживаться привычной тактики и уступает заведомому аутсайдеру.

Клубы ТОП уровня не полагаются на одну ярко выраженную индивидуальность, формируя качественную скамейку запасных и варьируя стратегические рисунки игры. Но в командах-середняках наличие или отсутствие такого лидера часто сказывается на результатах команды.

Сайт whoscored.com – лучший помощник беттера при оценке игрового тонуса отдельно взятых футболистов. Сухая статистика дает массу полезной информации об игроке:

  • Количество забитых голов/голевых передач в последних матчах;
  • Количество ТТД/результативных действий;
  • Время, проведенное на поле.

Обязательно анализируйте эти данные при составлении прогноза на футбольный матч.

В гостях хорошо, а дома лучше

Фактор своего поля нередко становится определяющим в матчах между двумя примерно равными по силе командами. Но бывают случаи, когда европейский гранд приезжает на гостевой матч в Турцию или Грецию и теряется на поле под невероятным давлением десятков тысяч активных фанатов. Недаром болельщиков называют «двенадцатым игроком». Их активность всегда мотивирует хозяев поля.

Некоторые клубы показывает впечатляющую эффективность на чужом поле. В большей степени это результат командной тактики, построенной на контратаках и четком следовании тренерской установке. В любом случае, потребуется предварительное изучение статистики: насколько успешен клуб дома и в гостях на протяжении сезона.

Степень важности конкретного матча

Отдача футбольного коллектива не всегда максимальна. Даже профессионалов до мозга костей сложно мотивировать на каждый матч сезона, особенно – если команда играет в нескольких турнирах. Поэтому отдельные встречи могут стать хорошим раздражителем для игроков. Вот несколько наглядных примеров:

  • Команда выставляет на кубковый матч второй состав, желая поберечь игроков основы для ключевого тура чемпионата страны, в котором решится судьба золотых медалей.
  • Клуб не имеет шансов на победу в чемпионате, но продолжает играть в кубке страны или в евротурнире. Победа в кубковой игре позволит поддержать репутацию команды, вернуть уважение фанатов.
  • Предстоит матч-дерби с принципиальным соперником. Даже если эта встреча не имеет решающего турнирного значения, отдача игроков будет зашкаливать.
  • Команде грозит вылет из дивизиона, и в оставшихся матчах необходимо добывать победы. Нет сомнений: даже лидерам будет дан серьезный бой.

Фактор сезонности

На состояние футбольного коллектива, играющего в еврокубках, часто влияют особенности внутреннего турнирного календаря. К примеру, в одном чемпионате проведено уже десять туров, а в другом продолжается межсезонье. Разумеется, у команды из первого чемпионата будет явное преимущество в факторе игрового тонуса. Перед тем, как составить прогноз на игру, обязательно сверьтесь с турнирными календарями чемпионатов.

Вспомогательная информация

Составляя прогнозы на футбол, обращайте внимание на все новости, связанные с анализируемыми матчами. Один из игроков разводится с женой? У тренера конфликт с капитаном? Лидер команды не продлевает контракт и требует повышения зарплаты? Каждый из подобных нюансов способен повлиять на результат предстоящей игры. Поэтому держите ухо востро!

Чтобы научиться делать прогнозы, приносящие хорошие деньги, надо грамотно обрабатывать полученную информацию

. Это «must have» умение для начинающего каппера. Не бойтесь приобретать опыт на своих ошибках: эти уроки сделают из вас профессионального аналитика!

Опубликовано: 06.11.2018

Как прогнозировать футбольные матчи и правильно заниматься анализом для ставок

Самый верный способ повысить успешность ставки — заняться анализом игры команд, на результаты которых заключается пари. Даже этот кропотливый способ не гарантирует выигрыша, но лучше всего помогает построить прогноз правильно.

Распространенная ошибка начинающего игрока — ориентация на имя играющей команды или ее состав. Нельзя забывать, что порой и «Барселона» проигрывает середнякам. Также сложности могут возникать и при ставках на любимый клуб. Здесь профессиональные игроки нередко рекомендуют отказаться от пари вообще.

Как научиться делать прогнозы на спорт так, чтобы риск проигрыша был ниже, а ставки приносили удовольствие?

Важность мотивации

Перед тем как спрогнозировать матч, вспомните про основные принципы, которыми стоит руководствоваться.

Главный фактор — турнирная мотивация. Далеко не всегда команда хочет выиграть, и такая ситуация часто бывает в конце сезона. Например, если клуб в турнирной таблице из 16 строчек стоит на 8–10-м месте. Он уже не вылетит, но и в еврокубки не попадет. Мотивация снижается. Тренер может пойти на эксперимент и выпустить ослабленный состав из молодых игроков.

Это касается и лидеров, и аутсайдеров. Если команда идет впереди с хорошим отрывом, то вполне может «перегореть», «подложить мину» и потерять очки. Команда, находящаяся в «подвале», может смириться с судьбой и просто доигрывать неудачный сезон.

Финансы тоже имеют значение в этой ситуации. Небогатый клуб сэкономит на премиальных, если не выпустит на поле своих лучших игроков с крупными контрактами. 

Следите за календарем

Обращайте внимание не только на расписание в чемпионате, но и на весь календарь. Не все футбольные матчи одинаково важны. К примеру, Лига чемпионов всегда будет цениться выше, чем Кубок страны.

Поэтому, если вы ставите на матч Кубка, а следующая игра у команды в ЛЧ, держите в уме: тренер может выставить и ослабленный состав из молодых ребят и далеких запасных. «Физика» и сыгранность такого состава, как правило, оказываются не лучшими.

Вместе с тем нужно учитывать, что для проводящей плохой сезон команды тот же кубковый матч может стать последней надеждой. Победители национальных Кубков попадают в Лигу Европы, а это дополнительный доход для клуба.

Изучайте состав

Опытный любитель ставок обязательно изучит состав команды. Не только заявку на матч, но и показатели игроков. Перечислим главные показатели и факторы, на которые нужно обратить внимание при попытке спрогнозировать матч.

  • Игровое время каждого футболиста. Если есть твердая «основа», то лучше, чтобы она играла в матче, на который вы выбираете ставку. Обычно основу выявляют по количеству проведенных на поле минут.
  • Травмы и дисквалификации. Команда ослабевает и теряет в мотивации, если ее лидеры пропускают игру. Выявляем лидеров не только по минутам, но и по результативности (гол, ассисты, «сухие» матчи).
  • Переходы и аренда. В трансферное окно футболисты меняют команды. Бывает, что вы делаете ставку в надежде на голы какого-то парня, а к матчу он уже и не играет за нужный клуб.
  • Игрокам позволяют оформлять переходы вне трансферного окна, но до открытия ТО они продолжают играть за бывший клуб. В таких случаях футболист может терять мотивацию и выходить на поле «отбывать номер».

То, что обязательно должен сделать игрок при выборе ставки, — найти актуальные составы команд и оценить их готовность к предстоящей игре.

В ситуациях, когда атака готова, а защита ослаблена (или наоборот), есть повод задуматься о ставках на голы и тоталы.

И, раз уж речь идет о важности актуальной информации о составах, не стоит упускать из внимания линии букмекерских контор на индивидуальные показатели игроков: тотал голов лучшего бомбардира, ассистента или «сухой» матч вратаря.

Форма и серии

Форму команды определяют по серии побед или поражений. Самый популярный ориентир — результаты 5-10 последних матчей. Стоит отметить, что и выводы из анализа статистики могут быть разными. С одной стороны, чем слабее текущая форма, тем меньше шансов на победу в предстоящем матче. Но с другой стороны, все серии рано или поздно прерываются.

Лучшее решение — найти причины, которые способствовали конкретной серии, и попытаться определить их актуальность на момент анализа.

Например, причиной серии проигрышей может быть травма ведущего игрока, дисквалификация тренера, плохой календарь или даже временная игра вне своего стадиона. Отметим, что важна не столько сама серия, сколько вероятность ее конца. Если перед нужным матчем повлиявшие на серию негативные факторы иссякают, то и текущая форма может измениться.

Атмосфера и новости

Новостной фон вокруг команды позволит понять атмосферу внутри коллектива. Поводов для разлада уйма. Например, сказаться на атмосфере могут конфликты между футболистами, трения игроков с болельщиками, тренером, руководством или даже спонсором.

Например, конфликты внутри команды. Игрок сидит на скамейке и требует выпускать его чаще. Но у тренера в фаворе другие футболисты. В прессу попадают слухи, а уже они умножают негатив в команде.

Другая сторона — финансовая. Как споры вокруг контрактов, так и отношения со спонсорами. Появляются новости о том, что спонсор хочет покинуть клуб. Клуб не сможет поддерживать уровень зарплат, игроки не продлят контракты и разбегутся по другим командам.

Особенно это актуально для постсоветского пространства. Тут многие клубы зависят от бюджета региона и отношения властей к спорту. А игроки часто находятся на коротких, одногодичных контрактах.

Букмекеры часто используют конфликты и слухи как поводы для спецставок: перейдет ли буйный футболист в новый клуб, уволят ли тренера до конца сезона, продержится ли разваливающийся коллектив на своем месте в таблице и так далее.

Фактор дерби

Дерби — матч между двумя особо враждующими командами. Болельщики готовы простить прошлые неудачи, если в дерби будет одержана победа.

Настрой на такой матч может перекрыть многие из предыдущих факторов. Поэтому следим за историей отношений между командами.

Хорошо, если в выбранном вами клубе много игроков, которые здесь уже несколько лет. Такие футболисты уже прониклись атмосферой дерби, лучше понимают ценность победы и готовы рвать и метать на поле.

Судья матча

Говорят, что хорошего судью на поле не видно. Но часто именно арбитр становится главным действующим лицом, особенно если он — любитель раздавать карточки. Соотносите предыдущие этапы анализа со статистикой судьи: действует он радикально или умеренно, выдает ли предупреждения и удаления.

Если в выбранной вами команде есть жесткие игроки, которые часто получают «горчичники», то судья скажет свое слово. Спокойный или резкий стиль судейства — повод присмотреться к ставкам на удаление в матче или тотал карточек.

Оценка букмекеров

Некоторые игроки ориентируются именно на коэффициенты, которыми букмекерские конторы оценивают вероятность разных исходов в предстоящих матчах. В таком подходе есть как плюсы, так и минусы.

Отметим, что при составлении прогноза коэффициент точно не должен быть единственным ориентиром: он зависит не только от вероятности события, но и от поведения участников пари. К примеру, коэффициент на победу хозяев заметно вырос, хотя еще вчера они были безусловными фаворитами. Это может значить, что изменились расклады, но также может значить и то, что на победу гостей пришелся более серьезный поток ставок от других игроков.

С другой стороны, изменение коэффициента способно помочь найти то, что было упущено при первоначальном анализе. Стоит снова просмотреть ленту новостей о матче: не исключено, что в последний день травмировался важный игрок либо поменялись турнирные расклады.

Найти информацию для предматчевого анализа можно на спортивных ресурсах и официальных сайтах команд. А всё, что может сказаться именно на результатах ставок, собрано в нашем беттинг-центре: практически сразу после публикации в официальных источниках информация появляется в ленте новостей на странице каждого матча.

Как анализировать ставки на спорт: полезные советы и особенности

Главное отличие ставок на спорт от какой-либо другой азартной игры в том, что результат события в меньшей степени зависит от случая. Возможные исходы в ставках подлежат анализу, и степень риска можно как минимум отчасти определить за счет специальных знаний и понимания спорта. Расскажем, что для этого важно и что вообще надо анализировать при выборе ставки на спорт.


Конечно, и в спорте случай может влиять на результат, а это значит, что непрерывная череда выигрышей на длинной дистанции маловероятна. Тем не менее при правильном анализе можно добиться успешности большой части прогнозов и на дистанции получить перевес над случаем.

При анализе спортивного события важно ответить себе на следующие вопросы:

  • Какие факторы и особенности следует учитывать?
  • Что важно, а что второстепенно в прогнозировании исхода конкретного события?
  • Какой фактор будет определяющим? От чего в большей степени зависит результат?

Рассмотрим основные составляющие анализа ставок на спорт.

Текущая форма и мотивация

Пожалуй, эти два критерия будут основополагающими для правильного прогноза в любом виде спорта. Не всегда представляется возможным определить текущую форму и мотивацию спортсменов, но если с этими составляющими все ясно, то опытному и компетентному игроку на ставках для правильного прогноза в ряде случаев больше ничего не нужно. Вместе с тем разобраться тщательнее никогда не будет лишним.

Особенности вида спорта

Такие составляющие анализа ставок на спорт, как текущая форма или мотивация спортсменов, актуальны для всех видов спорта. В свою очередь специфика конкретного вида спорта во многом определяет критерии отбора событий для ставок.

Для каждого вида спорта есть свои факторы, которые в большей или меньшей степени влияют на результат события.

В командных видах спорта травма или плохое самочувствие одного игрока может и не повлиять на исход поединка. А вот в индивидуальных дисциплинах этот фактор может стать определяющим. Также в некоторых видах спорта на результат матча может оказать влияние погода или состояние поля, в других же это не имеет серьезного значения.

Разбираясь в конкретном виде спорта и понимая его особенности, вы сами представляете, что главным образом влияет на результат.

Статистика с акцентом на последних тенденциях

Не всегда общедоступная статистика будет полезна при оценке шансов и выборе ставки. Дело в том, что в большинстве случаев статистика — это главный инструмент в руках букмекера. Поэтому в коэффициентах в линии этот фактор уже учтен.

И все же игнорировать статистику не следует. Особенно стоит обратить внимание на последние актуальные тенденции и разобраться, почему так происходит. Кроме того, полезной может быть уникальная или редкая статистика отдельных игровых элементов или показателей, которая используется для ставок на смолмаркеты в росписи.

Тренды и закономерности

Как следствие успешно отфильтрованной статистики отдельно стоит выделить тренды и закономерности. Безусловно, если при определенных обстоятельствах результат повторяется продолжительное время, то проигнорировать такой факт в анализе нельзя. Здесь важно разобраться, насколько актуален тренд на сегодняшний день. Не поменялись ли сопутствовавшие ранее обстоятельства? А это уже вопрос компетенции ставочника.

Мнение букмекеров и экспертов

Не исключено, что у некоторых игроков нет необходимости в знакомстве с чужим мнением, если они считаются специалистами в виде спорта, на который собираются ставить, и владеют текущей информацией о событии. Тем не менее даже в таком случае взгляд на предстоящий матч со стороны может быть и интересен, и полезен.

Мнение букмекеров отражено в коэффициентах, рассчитанных на основе вероятностей исходов с поправкой на ожидаемый приток денег. Толковые эксперты могут хорошо разбираться в спорте, но это не значит, что они всегда способны точно определить вероятность того или иного результата. Прислушиваться к мнению специалистов полезно, однако оно не должно быть определяющим — во всех случаях ответственность за выбор ставки лежит на самом игроке.

Движение коэффициентов и его причины

Зачастую букмекеры меняют коэффициенты в линии на сотые, а то и десятые доли по несколько раз перед матчем. Проследить динамику изменения букмекерских коэффициентов можно на одном из специальных сервисов (оддспорталы) в Сети. О чем эта информация может говорить, и стоит ли обращать на нее внимание?

Обращать внимание на изменение коэффициентов стоит тогда, когда это изменение стабильно направлено в одну сторону, т. е. коэффициент все время падает или растет.

В большинстве случаев стремительное падение коэффициента означает массовые ставки на этот исход. Иногда движение коэффициентов может быть связано с травмой спортсмена или любыми другими обстоятельствами, которые, по мнению букмекера, повлияют на результат.

Беттеру полезно будет знать причины движения линии. Если причины известны, то можно принимать решение о выборе ставки. Если же непонятно, почему меняются котировки, то это будет сигналом. Возможно, упущена какая-то важная информация о предстоящем событии.

Программы для анализа ставок на спорт

В интернете есть много предложений с программами для анализа футбольных матчей и других спортивных событий. Можно даже приобрести анализатор собачьих бегов, который на основе статистики прошедших забегов помогает спрогнозировать результаты предстоящих. Стоит ли использовать такой софт — вопрос спорный.

Однозначно прежде, чем довериться какой-либо программе для анализа ставок на спорт, надо разобраться, какие исходные данные туда заложены. Кроме того, надо иметь представление об алгоритме расчета прогнозов этого софта. Как вариант, рассчитанный программой результат может послужить пищей для размышлений.

В заключительной фазе анализа ставки задача игрока сводится к определению решающих факторов в конкретном матче. В результате анализа получается собственная оценка шансов, которую предстоит сопоставить с оценкой букмекеров. Соизмерив степень риска с коэффициентом, можно принимать решение. Качественный анализ предстоящего спортивного события будет залогом успеха в ставках на спорт.

Как самому сделать качественный прогноз на спорт

Точный прогноз – это залог успеха в спортивных ставках. Если вы можете спрогнозировать наиболее вероятный исход матча, о финансовых стратегиях можно даже не задумываться. Однако составление прогнозов – это сложная и кропотливая работа, требующая исследования и аналитики большого количества материалов. И справиться с таким объемом данных сможет не каждый. Ниже мы расскажем, как самому сделать качественный прогноз на спорт, что нужно знать и какими качествами обладать.

Как выбрать вид спорта

Перед тем, как прогнозировать матчи, необходимо определиться с видом спорта. Как это сделать? Выбрать спортивную дисциплину, в которой вы разбираетесь. Например, если вы являетесь профессиональным футболистом или заядлым футбольным болельщиком, не стоит пытаться прогнозировать ситуацию на теннисной или баскетбольной площадке. В противном случае ваш игровой банк на длительной дистанции может исчерпаться: ведь уследить за десятком спортивных дисциплин практически невозможно.

Не стоит выбрать любимую команду. Вы не сможете достаточно адекватно оценить ее возможности на поле. Практика показывает, что заядлые болельщики и фанаты склонны переоценивать шансы спортсменов или команд. Помните – даже фаворит может проиграть новичку чемпионата, темной лошадке, о которой никто ничего не знает.

Этапы составления прогноза

Профессиональные игроки выделяют несколько этапов составления качественного прогноза. На первый взгляд может показаться, что это долгая и кропотливая работа, в результате которой вы будете делать лишь одну ставку в день. Зато сможете научиться делать прогнозы на спорт. На практике, по мере накопления опыта вы сможете оценивать шансы команд на победу или вероятность наступления определенного исхода намного быстрее.

  1. Просмотрите букмекерскую линию и выберите событие. Это может быть матч в престижном мировом первенстве или чемпионат района по футболу – главное, чтобы у вас был доступ к последним данным по этому матчу и турниру, а у букмекера – не было.
  2. Просмотрите турнирную таблицу. Просмотрите, где команды показывают наилучшую игру – на своей площадке или на поле соперника. Оцените количество выигранных и проигранных встреч за последний месяц – возможно, у одной из команд началась полоса неудач.
  3. Перед тем, как делать прогноз на спорт, просмотрите статистику совместных матчей. Некоторые команды выясняют отношения на протяжении нескольких десятилетий. В хоккее это – Вашингтон Кэпиталз и Питтсбург Пингвинз, в других видах спорта возможны другие разборки. Вашингтон может выигрывать проходные матчи в НХЛ, становиться лидером регулярного этапа, громить соперников на различных этапах, но финальную серию команда с большой вероятностью проиграет.
  4. Просмотрите последний матч, который команды провели между собой. Этот пункт особенно важен, если команды встречались в течение этого сезона. Просмотр матча позволит не спеша оценить возможности и шансы команд, увидеть их слабые и сильные места. Даже сами спортсмены часто просматривают такие записи перед встречей с серьезным противником.
  5. Уточните состав команд. Если лучший спортсмен, вокруг которого команда строит игру, по какой-то причине не будет участвовать в матче, это может изменить шансы на противоположные.
  6. Уточните физическую и психологическую форму, мотивацию и т.д. спортсменов. Если лучший спортсмен выйдет на игровую площадку, но будет играть спустя рукава (например, из-за последствий травмы или конфликта с руководством клуба), это также скажется на шансах команды на победу.
  7. Уточните, насколько данный матч важен для обеих команд. Если одна из команд серьезно оторвалась в турнирной таблице, она может использовать игру для тренировки молодого состава.
  8. Изучите новости о командах, турнире, определите наиболее вероятный исход и вариант ставки.

Эти пункты можно считать общими для всех командных видов спорта. В дисциплинах, где соревнуются одиночки, например, в теннисе, стоит обращать внимание на покрытие корта и предпочтения спортсменов (некоторые предпочитают грунт, другие лучше играют на траве), важность поединка, форму спортсменов (например, то, что Шарапова больше года не участвовала в мировых первенствах, неизбежно скажется на ее игре, несмотря на все тренировки), мотивацию. В боксе – на рост, вес, опыт, рабочую руку, работу на дальней и короткой дистанции.

Если у вас нет времени прогнозировать ставки на спорт самостоятельно, вы можете воспользоваться услугами одной из фирм, выкладывающих аналитические данные и прогнозы. Однако для того, чтобы оценить, насколько предложенный прогноз является достоверным и подходит к вашей ситуации, вы должны разбираться в выбранном виде спорта. В игре на ставках не может быть стопроцентных «верняков»: даже явный аутсайдер может обыграть чересчур самоуверенного и расслабившегося фаворита.

Как делать прогнозы на спорт самому

Чтобы научиться делать прогнозы на спортивные события, достаточно знать одно правило.

Доверяйте только логическому мышлению

Главный принцип при составлении прогнозов – обязательный анализ игры. Он основывается на сопоставлении силы соперников, преимуществ и недостатков. Всегда есть вероятность, что даже скрупулезный прогноз будет ошибочным, но логический анализ значительно повышает шансы прохода события.

Важно не поддаваться эмоциям. Если речь идет о прогнозе с участием любимого клуба или спортсмена, постарайтесь на время отбросить предпочтения и оценивать возможный результат объективно.

Что анализировать при составлении прогнозов

Чтобы самостоятельно составить прогноз, сопоставьте и проанализируйте информацию по 6 пунктам.

  1. Роспись на событие в букмекерских конторах. Резкие изменения котировок помогут не пропустить новость о травме лидера или изменения в поведении других участников пари.

  2. Турнирная ситуация. От нее зависит мотивация участников события. Если один или оба соперника уже решили турнирные задачи, это способно повлиять на настрой спортсменов.

  3. Статистика очных игр. С помощью этой информации отслеживается история матчей за последние годы. Полезны данные о результатах в домашних и выездных встречах или в 5-10 предыдущих играх сезона.

  4. Календарь встреч. Короткие промежутки между матчами, несколько подряд игр с сильными соперниками способны утомить лидеров и спровоцировать ротацию с привлечением менее классных резервистов.

  5. Изменения в составах соперников. Если кто-то из ключевых игроков пропускает встречу, это способно развернуть предматчевые расклады в другую сторону.

  6. Последние новости соперников. Конфликты с участием игроков, тренеров, болельщиков дают негативный эффект на результат. Важны новости о физическом или психологическом состоянии спортсменов, дисквалификациях, недолеченных травмах и болезнях.

Эту информацию вы найдете в открытом доступе: на спортивных сайтах, официальных страницах команд и спортсменов в социальных сетях, а также на сайтах букмекерских контор.

Как составить прогноз

По каждому пункту сделайте вывод – кому из соперников выгодна сложившаяся ситуация и к каким последствиям она может привести.

Например, если первая футбольная команда уже решила все задачи и проигрыш в матче никак не повлияет на продвижение в турнире, то вполне вероятно, что в ее составе выйдут резервные игроки, а общая мотивация команды будет низкой. Если второй команде обязательно нужно выигрывать этот матч, то в ее составе выйдут основные игроки, которые будут предельно мотивированы. В таком случае высока вероятность того, что вторая команда победит.

Как делать прогнозы на спорт

Сегодня множество людей ищут работу в интернете, а мировая пандемия еще больше подтолкнула человечество на то, чтобы вести удаленную деятельность. Ставки тоже можно отнести к удаленному способу заработка. Но мало людей относятся к этому заработку всерьез, из-за чего регулярно проигрывают – и не просто ничего не зарабатывают, но еще и отдают свои деньги. И хорошо, если это свободные средства, которыми можно рискнуть. Но есть и такие бетторы, которые в погоне за легкими деньгами относят последние деньги в букмекерские конторы. Но легких денег не бывает, тем более в сфере ставок. Нужно приложить огромные усилия и обладать определенными знаниями, чтобы получать стабильную прибыль с беттинговой деятельности. Очень важно понимать, как составлять прогнозы на спорт, прежде чем делать ставки.

Какие факторы нужно учитывать, чтобы качественно спрогнозировать матч

Опытные бетторы, прежде чем заключить сделку с букмекером, составляют свои прогнозы на вероятность исхода определенных событий. Пари на спортивные события – это результат анализа игры, который может быть представлен конкретной ставкой. Чтобы наиболее точно спрогнозировать исход встречи, нужно учесть огромное количество факторов, влияющих на результат. Также нужно обладать определенными знаниями в математической сфере, знать различные игровые и финансовые стратегии. Если вы читаете и не понимаете, о чем идет речь, это вполне нормально. Даже если вы уже давно в ставках и не знаете каких-то понятий – никогда не поздно все изучить и применить свои знания на практике. Тем более сегодня научиться эффективно прогнозировать события очень легко – существуют школы, в которых преподают настоящие профессионалы своего дела, что позволяет без особых проблем обучиться данному «ремеслу». Одной из самых популярных школ беттинга является Школа беттинга команды Беттим. Почему она такая востребованная? Потому что предоставляет возможность научиться составлять прибыльные пари на матчи любого вида спорта совершенно бесплатно. По итогу обучения вы гарантированно будете получать стабильную прибыль. На первых порах новички могут заключать сделки на уже составленные профессиональными аналитиками команды Беттим пари и получать стабильную прибыль – в этом нет ничего страшного. Новичку очень важно не начать свою деятельность с проигрыша банкролла, чтобы не войти в азарт, вечно отыгрываясь. Главное – трудиться, не лениться и делать ставки в свое удовольствие, ведь каждый беттор научится заключать выгодные пари, если этого действительно захочет и будет психологически готов к этому.

Чтобы начать делать ставки на футбольные, хоккейные соревнования, необходимо зарегистрироваться в букмекерской компании – заведении, которое принимает ставки на спорт. Они ведут свою деятельность в офлайн-режиме, в своих отделениях в городах, а также в онлайн-режиме, через специальные веб-сайты. Также БК могут быть легальными (имеющими лицензию) или нелегальными. Среди нелегальных контор явно выделяется компании 1хБет. Чтобы посетить сайт этой компании с мобильного устройства, необходимо знать, где можно получить актуальное зеркало мобильной версии 1 икс бет. Некоторые новички задают вполне логичный вопрос: если каждый может зарабатывать на ставках, то какую выгоду с этого имеют букмекерские конторы? Дело в том, что зарабатывает на ставках всего 10 % от общего количества игроков. Почему не каждому дано зарабатывать? Очень много людей склонны к азарту и очень сильно заигрываются, из-за чего теряют не только деньги, но и близких. Как бы прискорбно это ни звучало, но это так. Именно поэтому новичкам не рекомендуется ставить крупные суммы и пытаться их потом отыграть. Именно в тот момент, когда игрок захочет отыграться, проснется азарт, который способен довести человека до отчаяния. Сделки нужно совершать только на свободные деньги, которые никак не влияют на материальное положение. Также необходимо обучаться в школе беттинга и регулярно развиваться в данном направлении, чтобы получать стабильную прибыль на игровой дистанции.

Факторы, влияющие на анализ спортивных событий

Если вы в поисках «халявы» и ищите ее в ставках, то у вас ничего не получится. Конечно, вы можете довольствоваться мимолетными выигрышами, но в таком случае каждая крупная победа будет приводить вас к еще большему проигрышу. Чтобы получать хорошую прибыль со ставок, нужно относиться к их составлению как к работе. Конечно, не существует волшебной стратегии, которая бы гарантировала стопроцентную вероятность выигрыша. Но, благодаря опыту, знаниям и усердию, можно добиться значительного повышения этой вероятности, что уже позволяет получать хорошую прибыль на дистанции при грамотном распределении банка. Вы, наверное, уже заметили, что в этой статьей слово «дистанция» употреблялось несколько раз. И это неспроста – профессиональные бетторы, зарабатывающие тысячи долларов ежемесячно, заключая сделки на футбольные состязания, никогда не рассчитывают на мимолетные и одноразовые выигрыши. Они составляют свой «бизнес-план», стратегию действий, которая принесет им по итогу хорошую прибыль. Беттора может в любой момент настичь череда поражений, и к этому нужно быть всегда готовым.

Одной из самых распространенных ошибок профессионального игрока является заключение сделок на основании личных предпочтений. Забудьте о выражениях вроде «»Реал» – самая сильная команда, и она по-любому должна сегодня выиграть». Даже самые именитые клубы проигрывают аутсайдерам. Раз уж мы заговорили о «королевском клубе», то давайте вспомним матч, из-за которого эта команда могла вовсе вылететь из Лиги чемпионов – Шахтер Донецк – Реал Мадрид. Украинская команда выступала в роли явного аутсайдера, но это не помешало ей одержать домашнюю победу со счетом 2:0. К слову, в предыдущей встрече испанская команда уступила «горнякам» с разгромным результатом 3:0, уже играя на домашнем поле. Чтобы наиболее качественно проанализировать то или иное событие, необходимо учитывать ряд факторов. Рассмотрим их по очереди.

Мотивация

Разве команда, которая занимает первое место в турнирной таблице с хорошим отрывом по очкам, будет играть каждый матч в полную силу? Конечно нет. Если исход противостояния ничего не значит для клуба, то почему бы не устроить отдых для основных футболистов или переключить фокус внимания на другие цели? Этот фактор нужно учитывать, так как любая команда в рамках любого чемпионата может играть без мотивации. К примеру, рассмотрим матч ЦСКА София – Рома. В этом противостоянии гости являлись фаворитами встречи, которые вроде бы должны были обыгрывать своего соперника, выходить на ничейный счет как минимум. Этот матч стал примером того, как команда переводит фокус внимания (временно) с еврокубков на домашний чемпионат. Действительно, если обратить внимание на турнирное положение Ромы в рейтинге Серии А, то все очень неоднозначно. В итоге итальянская команда проигрывает болгарам со счетом 3:1, играя крайне неубедительно, ведь она уже заняла первое место в своей Группе А и ей вовсе не важен был исход данной встречи. Можно ли было предугадать, что ЦСКА выиграет? Как видите, да.

Обращайте внимание на расписание матчей команд

Не забывайте обращать внимание на календарь и расписание чемпионата. Далеко не все встречи одинаково важны для команд – в какой-то встрече можно сыграть расслабленно, чтобы подойти более ответственно к грядущей, более важной встрече. К примеру, команда может отыграть неуверенно в противостоянии домашнего чемпионата, отдав предпочтение в пользу матча в рамках Лиги чемпионов или любого другого крупного и ответственного турнира с большими призовыми. Если вы заключаете сделку на матч в рамках Кубка страны, а у одной из команд следующая игра будет проходить в рамках Лиги чемпионов, держите в голове, что тренер может выставить на игру ослабленный состав или клуб может попросту отыграть слабо даже с игроками основы.

Изучайте составы команд

Опытные бетторы знают, что одним из факторов, которые влияют на исход встречи, является текущая форма игроков, а также стартовые составы команд. Перечислим несколько факторов, на которые следует обратить внимание:

  • Учитывайте игровое время каждого футболиста. Чтобы определить основного игрока состава, необходимо ознакомиться с личной статистикой футболистов. От присутствия ключевых игроков может зависеть исход встречи.
  • Травмы и дисквалификации. Если в рядах команды есть потери из-за травм или дисквалификаций, следует посмотреть статистику сыгранных минут каждого отсутствующего игрока. Если среди их числа будут ключевые игроки, необходимо принять этот факт во внимание.
  • Трансферы. Бывает так, что игроки заключают ставку в надежде увидеть игрока, который отличается особой результативностью, а он уже перешел в другую команду.
  • Мотивированность самих игроков. Между главным тренером и игроками иногда вспыхивают скандалы и ссоры, которые очень сильно влияют на поведение футболиста на поле. Также стоит учесть тот факт, что игрок может уже переходить в другую команду и свой последний матч отыграть без какого-либо желания.

В различного рода противостояниях и видах спорта очень часто случаются обидные поражения в важных встречах из-за отсутствия основных игроков. Так, из-за различных проблем в рамках противостояния Франция – Украина украинская сборная играла почти без всех своих основных игроков, из-за чего проиграла со счетом 7:1. Конечно, скорее всего, сборная Украины и так бы уступила французам, но вряд ли со столь разгромным результатом. Поиск актуальной и достоверной информации также является ответственным и очень важным процессом. Старайтесь открывать те ресурсы, которые располагаются на первой странице поисковой системы.

Текущая форма и серии

Текущая форма команды определяется, путем анализа последних 5-10 сыгранных противостояний. Но сделать выводы с этого показателя можно самые разные. С одной стороны, серия поражений говорит нам о том, что команда находится не в лучшей кондиции, а с другой – все серии рано или поздно прерываются. Поэтому необходимо искать причины, из-за которых клуб мог играть плохо, например: травма ключевого игрока, напряженный календарь, дисквалификация главного тренера, временная игра домашних встреч на другом стадионе. Также нужно проверить, не прекратили ли действовать факторы, негативно влияющие на игру. Быть может, именно к следующей встрече игроки будут готовы на 100 %. Примером прерывания серии проигрышей стал матч Спорт Ресифи – Коритиба бразильского чемпионата Серия А. Хозяева уступали 5 раз подряд, но противостоять им приходилось более сильным коллективам. Уже когда футболисты осознали, что приближаются к «зоне вылета», они вырвали победу в следующей игре со счетом 1:0. Анализируя футбольное противостояние, необходимо учитывать все возможные факторы.

Атмосфера и новости

Составляя прогнозы в пользу той или иной команды, необходимо понимать атмосферу, которая складывается внутри нее. Очень часто происходят ситуации, из-за которых возникают различные конфликты. Если командной игры не будет на поле, футболисты почти обречены на провал.

Футбольная история помнит огромное количество примеров, когда команды рушились на глазах из-за финансового положения клубов. Ярким примером стало расформирование ряда клубов украинской Премьер-лиги. Такие команды, как Днепр, Металлист, Карпаты, в 2014 году начали испытывать серьезные проблемы с деньгами, что повлекло задержки по зарплате и разрывы контрактов. Как только в сети появилась мысль о том, что эти клубы задерживают зарплату, можно было обратить внимание, как вяло играли футболисты на поле. Некоторые игроки держались с клубом до конца, но и их терпение однажды иссякло. Сегодня эти клубы уже не существуют. Поэтому очень важно следить за тем, что происходит внутри клуба и с каким настроем игроки выходят на поле.

Фактор дерби

Когда дело доходит до принципа, здесь статистические показатели предыдущих встреч уже не так важны. В матчах-дерби встречаются команды, которые являются вечными конкурентами или врагами. Болельщики всегда готовы простить любимой команде недавние провалы, если она одержит победу в столь важном противостоянии. В этом противостоянии может быть все, но самое главное, что футболисты будут выкладываться на полную. Одним из самых популярных дерби является Эль-Класико. Предыдущий матч между Барселоной и Реалом Мадрид завершился победой гостей со счетом 1:3. Матч был очень эмоциональным и импульсивным. Несмотря на столь весомое отставание, хозяева боролись до последнего. На 90-й минуте Месси получил желтую карточку за неспортивное поведение. Где бы вы еще такое увидели? Разве что в финале еврокубков или Чемпионата мира.

Фактор судьи

Некоторые бетторы считают, что исход противостояния никак не зависит от судьи. Но это совсем не так, ведь арбитр может кардинально изменить весь ход игры. К слову, некоторые судьи действуют уверенно, а некоторые – радикально. Вот на тех судей, которые действуют радикально, и следует обращать внимание. Как правило, спортсобытия с их участием очень импульсивные, богатые на карточки и штрафные удары. В российском спорте ярким примером является Александр Сухой – арбитр с многолетним стажем, который славится своей радикальной игрой, редко когда идет на поблажки, не стесняясь раздавать карточки за все подряд. Так, в матче между ЦСКА и Уралом Сухой не скупился и раздал 9 желтых карточек и 2 красные. Часто ли вы встречаете матчи, в которых показывается так много карточек? Противостояния с участием Александра наполнены эмоциями, удалениями и предупреждениями. В итоге матч завершился со счетом 2:2, хоть гости играли весь второй тайм в меньшинстве.

Оценка букмекеров

Многие начинающие игроки при составлении прогноза ориентируются на коэффициенты, предлагаемые букмекерскими конторами. В этом подходе можно найти и свои плюсы, ведь вместо вас букмекер провел обширный анализ возможных факторов и «высказал» свое мнение. В коэффициент заложена не только комиссия БК (маржа), но и вероятность наступления того или иного исхода.

Но коэффициент также отображает поведение участников сделок. Если коэффициент на одно событие резко вырос, то это значит, что кто-то поставил достаточно большую сумму. Если вы ставите на малоизвестный чемпионат, то это вполне может стать сигналом того, что вы наблюдаете за договорной встречей.

С другой стороны, коэффициент может указать на то, что вы что-то упустили во время анализа. В таком случае еще раз просмотрите ленту новостей и обязательно посетите официальный сайт клуба. Найти информацию о командах и статистических показателях можно также на специальных ресурсах, которые занимаются новостями спорта. Следите за оперативной информацией и побеждайте!

Статью написал: Бачкир Вадим — копирайтер в тематике спортпрогнозирования, прогнозист

Статью проверил: Евгений Донсков – главный редактор, профессиональный каппер и сооснователь проекта Betteam.pro

Как научится делать прогнозы на футбол

Если интересуют ставки на спорт, а футбол является любимой игрой, можно освоить профессиональную аналитику. Формировать спортивные прогнозы способен каждый, кто может анализировать и сопоставлять данные, учитывая основные нюансы. Если получилось составлять грамотные прогнозы, на этом можно неплохо зарабатывать. Перейдите на страницу https://grafika-online.com/liga_chempionov/ и ознакомьтесь с подробной аналитикой предстоящего матча квалификации Лиги Европы.

Как прогнозировать результаты футбольных матчей?

Многие новички полагают, что максимально точные прогнозы футбольных событий могут выполняться только специалистами, игроками или тренерами. В реальности все не так однозначно. Поэтому никто они способен на сто процентов предсказать итог матча. Каждый болельщик имеет свою любимую команду, но прогнозирование не стоит связывать с собственными предпочтениями.

Сравнивая шансы двух команд, профессионалы являются объективными. Прогнозисты по большей части отталкиваются от фаворитов. Потому не нужно удивляться, что букмекер не станет выделять любимую команду в качестве победителя. Спорт-прогнозы стоит считать точной наукой, где не нужно придаваться эмоциям.

Как действуют профессионалы?

При наличии «любимой команды» сложно рассчитывать на точный прогноз. Профессионал всегда абстрагируется от собственных предпочтений и фаворитов.

Конечно, все начинали с промахов. Даже наличие огромного опыта не гарантирует стопроцентной защиты от ошибок. В качестве основного отличия профессионала от дилетанта выступает восприятие совершенных промахов. Он попросту сделает выводы, чтобы в следующий раз добиться значимых успехов.

Чтобы делать прибыльные прогнозы, необходимо провести аналитику предстоящего события. Перед принятием нужно учесть нужно важных факторов. Конечно, поначалу на это придется потратить много времени, но все это ради опыта. Со временем, можно стать настоящим профессионалом. Важно оценить общий уровень команд и текущее положение в таблице, историю встреч и состав игроков на матч. Также важны и дополнительные аспекты, способные отразится на результате.

18+

На правах рекламы

Как сделать точный прогноз на спорт в 2020 году

Ничто не сравнится с просмотром отличной игры на выходных с близкими друзьями. Более того, вы получаете возможность делать ставки и зарабатывать на этом деньги. Ставки — это развлечение, и они могут быстро стать прибыльными.

Но обратите внимание, мы не говорили, что делать ставки легко. Это потому, что многие люди, делающие ставки, в конечном итоге разочаровываются и не могут получить прибыль. К счастью для вас, вы нашли нужный пост.

Здесь мы рассмотрим несколько советов, как делать более точные прогнозы на спорт на 2020 год.

1. Начните с реалистичных целей

Прежде всего, важно ставить реалистичные цели и понимать реальность ставок на спорт. Многие люди, которые занимаются спортивными ставками, считают, что, если они хоть немного разбираются в своем любимом виде спорта, они могут каким-то образом обыграть букмекеров и иметь больше побед, чем проигрышей.

Однако реальность такова, что вам нужно больше, чем хорошее понимание спорта, чтобы получать стабильную прибыль. В целом, делая ставки на спорт, люди теряют больше денег, чем зарабатывают.Таким образом, важно помнить, что вы можете увеличить свои шансы на победу, используя спортивный гандикапер, такой как Big Al.

Ваши краткосрочные цели должны заключаться в том, чтобы научиться делать точные прогнозы, используя правильную информацию. Затем вы можете переходить к более сложным и долгосрочным целям.

2. Установите свой бюджет

Это самая важная часть ставок на спорт. Многие люди будут тратить деньги, которые они тратят на важные жизненные расходы, только на то, чтобы делать ставки на спорт, только чтобы оказаться в ужасной ситуации.Помните, что вы играете в азартные игры, и никогда не стоит играть на деньги, которые вы не можете позволить себе проиграть.

Вместо этого установите бюджет. Вы можете установить дневной, еженедельный, ежемесячный, а иногда и годовой бюджет.

Теперь, когда у вас есть деньги, отложенные для ставок на спорт, создайте план ставок. Это сумма денег, которую вы готовы проиграть при каждой ставке. Так вы будете в курсе вашего бюджета и финансов. Это также предотвращает вас от чрезмерных ставок или ставок на месть.

3.Выбирайте игры с умом

Ставки на спорт онлайн предлагают людям множество возможностей сделать ставки. Хотя всегда будет игра, на которую можно сделать ставку, важно выбирать только те игры, в которых вы разбираетесь.

Например, если вы фанат San Antonio Spurs и внимательно следите за их играми, у вас больше шансов сделать выигрышную ставку. Кроме того, многие букмекерские компании поддерживают «шпор».

Помните, чем больше возможностей сделать ставку, тем выше ваши шансы проиграть деньги.В конце концов, когда дело доходит до ставок, легче потерять деньги, чем заработать.

Выберите несколько игр вместо ставок на несколько игр. У вас больше шансов сделать точный прогноз в одной игре, чем в нескольких.

4. Использовать значение

Термин «стоимость» регулярно используется при размещении ставок на спорт. Однако многие люди не понимают, что это значит. Ценность — это вероятность того, что ситуация произойдет в соответствии с прогнозом. Положительное значение означает, что вероятность того, что что-то произойдет, как ожидается, выше.

Одна из причин, почему так важно делать ставки на игры, о которых вы знаете, заключается в том, что вы лучше умеете оценивать ценность ставки.

Представьте себе ситуацию, когда вы делаете ставку на игру, не зная навыков команд. Ваше суждение будет основано исключительно на предположениях. Это простой способ потерять деньги. Более того, если ставка пойдет в вашу пользу, вы будете вознаграждены за неверную стратегию. В конечном итоге вы потеряете больше денег.

Таким образом, попадают только в те ставки, которые имеют положительное значение.

5. Сравните разные шансы

Большинство людей сосредотачиваются на одном сайте ставок и выбирают любые доступные шансы. Однако, если вы хотите получить максимальную отдачу от вложенных средств, вам нужно будет сравнить шансы на разных сайтах ставок.

Выберите два или три своих лучших сайта для ставок и сравните шансы на одну и ту же игру. Скорее всего, шансы будут другие. Иногда эти различия могут быть большими.В других случаях они могут быть небольшими. Однако даже маленькие из них могут принести большую прибыль, если ставка пойдет в вашу пользу.

Также изучите несколько стратегий. Существует множество стратегий ставок на спорт с проверенным послужным списком. Вместо того, чтобы делать слепые ставки со справедливой ценой на вашей стороне, стратегия может оказаться весьма выгодной.

Заключение

Постоянно делать точные прогнозы на спорт непросто. Вам нужно потратить время и узнать больше о ставках.

Хотя арена ставок на спорт создана для того, чтобы вы потерпели неудачу и потеряли свои деньги, вы можете получать регулярную прибыль, обладая правильными знаниями.

Как предсказать победителей НФЛ с помощью Python. Следуйте шагам

Python можно использовать для прогнозирования результатов игр или прогнозов тенденций. Эта практика прогнозирования с помощью Python или машинного обучения и спортивная аналитика в основном опираются на одну и ту же математику — статистику. За последние два десятилетия тренеры, владельцы команд и игроки стали все больше полагаться на спортивную аналитику для принятия обоснованных решений.

Например, как стало известно из фильма «Манибол», «Окленд Атлетикс» и Билли Бин использовали аналитику для принятия кадровых решений, чтобы создать конкурентоспособную профессиональную бейсбольную команду с минимальным бюджетом. И Хьюстон Астрос также использовали аналитику для оборонительных маневров, которые в конечном итоге привели их к своей первой победе в Мировой серии в истории франшизы. Другими словами, статистика имеет значение.

Успех в профессиональном бейсболе привел к использованию аналитики в других профессиональных видах спорта, включая хоккей, гольф и футбол.Неудивительно, что это также распространилось на тех, кто делает ставку на тот же профессиональный спорт. Если статистика может использоваться командами внутри компании для повышения вероятности победы, нет причин, по которым внешние наблюдатели не могут использовать ту же статистику, чтобы определить, какая команда имеет более высокую вероятность победы.

Машинное обучение предоставляет более продвинутый набор инструментов, чем ранее использовавшаяся спортивная аналитика. Когда огромное количество общедоступных данных о спорте сочетается с вычислительной мощностью современных настольных компьютеров, любой, кто заинтересован в создании своих собственных моделей ставок на спорт, может это сделать.Python — отличное место для начала обучения. Если ваша мотивация — ставки на спорт, изучение Python или развитие навыков машинного обучения, этот учебник для вас.

В этом сообщении блога я расскажу вам, как создать алгоритм прогнозирования с использованием распространенных методов машинного обучения:

  1. Установка Python
  2. Выбор данных
  3. Импорт и очистка необработанных данных
  4. Разработка функций
  5. Создание тестовой и обучающей выборки
  6. Оценка различных моделей машинного обучения
  7. Делаем прогнозы

Поскольку сезон НФЛ 2020–2021 годов в настоящее время находится примерно в середине, он предоставляет интригующий и актуальный источник данных, на основе которого мы можем строить наши модели.

1 — Установка Python для прогнозирования игр НФЛ

Чтобы следовать коду в этом руководстве, вам потребуется установить последнюю версию Python. Самый быстрый способ начать работу — это установить среду Python NFL Game Predictions для Windows или Linux, которая содержит версию Python и все пакеты, которым вы должны следовать вместе с этим руководством, в том числе:

  • Pandas — используется для импорта и очистки данных
  • Numpy — используется для создания массивов данных
  • Scikit-learn — используется для обучения модели
  • Пакет Sportsreference — используется для получения данных НФЛ с www.sports-reference.com. На веб-сайте размещена спортивная статистика по множеству профессиональных видов спорта, которая постоянно обновляется по мере проведения игр.

Для пользователей Windows выполните в командной строке CMD следующую команду:

 powershell -Command "& $ ([scriptblock] :: Create ((New-Object Net.WebClient) .DownloadString ('https://platform.activestate.com/dl/cli/install.ps1'))) -activate -по умолчанию Pizza-Team / NFL-Game-Prediction-Win »
 

Для пользователей Linux запустите следующее:

 sh <(curl -q https: // platform.activestate.com/dl/cli/install.sh) --activate-default Pizza-Team / NFL-Game-Prediction 
 

Весь код этого руководства можно найти в моем репозитории GitLab здесь.

Все готово? Давайте начнем.

2 - Выбор данных NFL для модели

При создании модели с нуля полезно разработать стратегию подхода, четко очерчивающую цель модели. Это проясняет, какие данные следует использовать, как манипулировать данными для создания обучающего набора и где получить данные.Поскольку наша цель - предсказать результаты игр НФЛ в сезоне 2020-2021 годов, первое, что нам нужно определить, - это статистические показатели, которые могут лучше всего определить, выиграет команда или нет:

  • Очевидные игровые показатели включают среднее количество очков, набранных командой, и среднее количество очков, которое команда отдает команде соперника.
  • Менее очевидные показатели включают общее количество набранных ярдов и общее время владения мячом
  • Метрики успеха наступления будут включать эффективность конверсии в третьем и четвертом порядке и количество оборотов

Наша модель должна включать, среди прочего, всю эту внутриигровую статистику.

Помимо стандартной игровой статистики, мы можем использовать внешние метрики внутри модели. Есть много сторонних разработчиков, которые строят свои собственные показатели на основе той же внутриигровой статистики, качественных рейтингов экспертов, исторических рейтингов команд за десятилетия и даже конкретных игроков, которые присутствуют на поле во время каждой игры. Некоторые из них включают:

У каждого есть своя собственная методология, но все они доказали свою эффективность в прогнозировании результатов игры. Наша модель должна включать один или несколько из этих внешних показателей.

Наш подход заключается в создании набора данных, в котором каждая строка представляет одну игру между двумя командами, а столбцы основаны на вышеупомянутых показателях. Результатом каждой игры является либо 0 (победа домашней команды), либо 1 (победа команды гостей). Мы можем использовать логистическую регрессию, чтобы сделать прогноз (вероятность от 0 до 1) победы или поражения команды гостей.

Поскольку сезон 2020-2021 года только наполовину завершен, интересно посмотреть, сможем ли мы построить модель, используя уже сыгранные игры, для прогнозирования игр, которые будут сыграны в оставшейся части регулярного сезона.

3 - Очистка данных NFL

Чтобы получить данные за сезон 2020-2021 гг., Нам сначала нужно импортировать пакет спортивных ссылок . Мы будем использовать два метода класса: Boxscore и Boxscores. Первый предоставляет статистическую информацию для данной игры, а второй предоставляет информацию об игре (играющие команды и победители, если игра уже была сыграна). Мы могли бы легко включить данные из предыдущих сезонов НФЛ в нашу модель, но, чтобы уменьшить общий размер набора данных и время обучения, мы включим только данные за текущий сезон.

Также стоит отметить, что характер НФЛ меняется год от года. В этом году в лиге доминируют квотербэки, которые не только проходят рекордное количество ярдов, но также мобильны и накапливают быстрые ярды, которые часто играют решающую роль в том, выиграет команда или нет. В результате веса, соответствующие каждой функции в нашей модели, могут различаться от сезона к сезону.

Для получения дополнительной информации о том, как использовать пакет sportsreference, обратитесь к его задокументированным возможностям.Чтобы увидеть, как эти методы работают на практике:

  из  sportsreference.nfl.boxscore  import  Boxscores, Boxscore
Boxscores (1,2020). Игры 

Первый аргумент - это неделя сезона НФЛ (неделя 1), а второй - сам сезон (сезон 2020 года). Вы должны увидеть что-то вроде этого:

 {'1-2020': [{'boxscore': '202009100kan',
   ‘Away-name’: ‘Houston Texans’,
   ‘Away_abbr’: ‘htx’,
   «Away_score»: 20,
   ‘Home_name’: ‘Kansas City Chiefs’,
   ‘Home_abbr’: kan ’,
   ‘Home_score’: ‘34’,
   ‘Winning _name’: ‘Kansas City Chiefs’,
   ‘Выигрыш _abbr’: ‘кан’,
   ‘Loss _name’: ‘Houston Texans’,
   ‘Loss _abbr’: ‘htx’,},
 {‘Boxscore’: ‘20200913buf’,
   ‘Away_name’: ‘New York Jets’,
   ‘Away_abbr’: ‘nyj’, 

Первая игра в списке - это игра между хьюстонскими техасцами и канзас-сити вождями, где вожды выигрывают 34: 20.Первая запись в словаре - это уникальная игровая строка . Мы можем использовать игровую строку , полученную с помощью boxscore, чтобы получить статистику для игры:

 game_str = Boxscores (1,2020) .games ['1-2020'] [0] ['boxscore']
game_stats = Boxscore (game_str)
game_stats.dataframe 

Вы должны увидеть такой фрейм данных:

В фрейме данных 58 столбцов статистики. После начала игры этот фрейм данных заполняется. Если игра не была сыграна, возвращается пустой объект.Имена столбцов можно просмотреть, запустив:

 game_stats.dataframe.columns 

Вот вам и полезная статистика из игры! Чтобы создать наш набор данных, нам потребуется:

  1. Просмотрите все игры, в которые играли
  2. Извлечь игровую статистику для каждой команды
  3. Обобщите статистику команды по всем ранее сыгранным играм, чтобы предсказать исход следующей игры.

Нам также нужно извлечь расписание, чтобы мы знали, какие команды играют в ближайшие недели.Это, пожалуй, самое простое начало. Мы можем написать функцию, которая будет циклически повторяться каждую неделю и каждую игру в течение каждой недели, чтобы извлечь расписание:

  def   get_schedule  (год):
недели = список (диапазон (1,18))
schedule_df = pd.DataFrame ()
 для  Вт  в диапазоне  (длина (недели)):
date_string = str (недели [нед]) + '-' + str (год)
week_scores = Boxscores (недели [нед], год)
week_games_df = pd.DataFrame ()
 для  г  в диапазоне  (len (week_scores.игры [date_string])):
game = pd.DataFrame (week_scores.games [date_string] [g], index = [0]) [['away_name', 'away_abbr', 'home_name', 'home_abbr', 'win_name', 'win_abbr']]
игра ['week'] = недели [нед]
week_games_df = pd.concat ([week_games_df, игра])
schedule_df = pd.concat ([schedule_df, week_games_df]). reset_index (). drop (columns = 'index')
 возврат  schedule_df 

Отсюда мы можем извлечь статистику из каждой игры, используя методологию, аналогичную описанной выше функции get_schedule (): определить функцию, которая проходит через каждую игру и каждую неделю.Нам также нужно немного манипулировать необработанными данными, отбрасывая столбцы, которые нам не нужны, и преобразовывая другие в более работоспособный формат: эта функция принимает год сезона в качестве входных данных и возвращает фрейм данных игр, в которые играют каждую неделю. . Этот фрейм данных обеспечивает основу для нашего окончательного набора данных, поскольку каждая строка соответствует игре.

  def   game_data  (game_df, game_stats):
 попробуйте :
away_team_df = game_df [['away_name', 'away_abbr', 'away_score']].rename (columns = {'away_name': 'team_name', 'away_abbr': 'team_abbr', 'away_score': 'счет'})
home_team_df = game_df [['home_name', 'home_abbr', 'home_score']]. rename (columns = {'home_name': 'team_name', 'home_abbr': 'team_abbr', 'home_score': 'score'}))
 попробуйте :
, если  game_df.loc [0, 'away_score']> game_df.loc [0, 'home_score']:
away_team_df = pd.merge (away_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [1], 'game_lost': [0]}), left_index =  True , right_index =  True )
home_team_df = pd.merge (home_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [0], 'game_lost': [1]}), left_index =  True , right_index =  True )
 elif  game_df.loc [0, 'away_score']  True , right_index =  True )
home_team_df = pd.merge (home_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [1], 'game_lost': [0]}), left_index =  True , right_index =  True )
 еще :
away_team_df = pd.merge (away_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [0], 'game_lost': [0]}), left_index =  True , right_index =  True )
home_team_df = pd.merge (home_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [0], 'game_lost': [0]}), left_index =  True , right_index =  True )
, кроме  TypeError:
away_team_df = pd.merge (away_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [np.nan], 'game_lost': [np.nan]}), left_index =  True , right_index =  True )
home_team_df = pd.merge (home_team_df, pd.DataFrame ({'game_won': [np.nan], 'game_lost': [np.nan]}), left_index =  True , right_index =  True )

away_stats_df = game_stats.dataframe [['away_first_downs', 'away_fourth_down_attempts',
 'away_fourth_down_conversions', 'away_fumbles', 'away_fumbles_lost',
 'away_interceptions', 'away_net_pass_yards', 'away_pass_attempts',
 'away_pass_completions', 'away_pass_touchdowns', 'away_pass_yards',
 'away_penalties', 'away_points', 'away_rush_attempts',
 'away_rush_touchdowns', 'away_rush_yards', 'away_third_down_attempts',
 'away_third_down_conversions', 'away_time_of_possession',
 'away_times_sacked', 'away_total_yards', 'away_turnovers',
 'away_yards_from_penalties', 'away_yards_lost_from_sacks']].reset_index (). drop (columns = 'index'). rename (columns = {
 'away_first_downs': 'first_downs', 'away_fourth_down_attempts': '4th_down_attempts',
 'away_fourth_down_conversions': '4th_down_conversions', 'away_fumbles': 'fumbles', 'away_fumbles_lost': 'fumbles_lost',
 'away_interceptions': 'перехват', 'away_net_pass_yards': 'net_pass_yards', 'away_pass_attempts': 'pass_attempts',
 'away_pass_completions': 'pass_completions', 'away_pass_touchdowns': 'pass_touchdowns', 'away_pass_yards': 'pass_yards',
 'away_penalties': 'штрафы', 'away_points': 'очки', 'away_rush_attempts': 'rush_attempts',
 'away_rush_touchdowns': 'rush_touchdowns', 'away_rush_yards': 'rush_yards', 'away_third_down_attempts': 'third_down_attempts',
 'away_third_down_conversions': 'third_down_conversions', 'away_time_of_possession': 'time_of_possession',
 'away_times_sacked': 'times_sacked', 'away_total_yards': 'total_yards', 'away_turnovers': 'обороты',
 'away_yards_from_penalties': 'yards_from_penalties', 'away_yards_lost_from_sacks': 'yards_lost_from_sacks'})

home_stats_df = game_stats.dataframe [['home_first_downs', 'home_fourth_down_attempts',
 'home_fourth_down_conversions', 'home_fumbles', 'home_fumbles_lost',
 'home_interceptions', 'home_net_pass_yards', 'home_pass_attempts',
 'home_pass_completions', 'home_pass_touchdowns', 'home_pass_yards',
 'home_penalties', 'home_points', 'home_rush_attempts',
 'home_rush_touchdowns', 'home_rush_yards', 'home_third_down_attempts',
 'home_third_down_conversions', 'home_time_of_possession',
 'home_times_sacked', 'home_total_yards', 'home_turnovers',
 'home_yards_from_penalties', 'home_yards_lost_from_sacks']].reset_index (). drop (columns = 'index'). rename (columns = {
 'home_first_downs': 'first_downs', 'home_fourth_down_attempts': '4th_down_attempts',
 'home_fourth_down_conversions': '4th_down_conversions', 'home_fumbles': 'fumbles', 'home_fumbles_lost': 'fumbles_lost',
 'home_interceptions': 'interceptions', 'home_net_pass_yards': 'net_pass_yards', 'home_pass_attempts': 'pass_attempts',
 'home_pass_completions': 'pass_completions', 'home_pass_touchdowns': 'pass_touchdowns', 'home_pass_yards': 'pass_yards',
 'home_penalties': 'штрафы', 'home_points': 'очки', 'home_rush_attempts': 'rush_attempts',
 'home_rush_touchdowns': 'rush_touchdowns', 'home_rush_yards': 'rush_yards', 'home_third_down_attempts': 'third_down_attempts',
 'home_third_down_conversions': 'third_down_conversions', 'home_time_of_possession': 'time_of_possession',
 'home_times_sacked': 'times_sacked', 'home_total_yards': 'total_yards', 'home_turnovers': 'обороты',
 'home_yards_from_penalties': 'yards_from_penalties', 'home_yards_lost_from_sacks': 'yards_lost_from_sacks'})

away_team_df = pd.объединить (away_team_df, away_stats_df, left_index =  True , right_index =  True )
home_team_df = pd.merge (home_team_df, home_stats_df, left_index =  True , right_index =  True )
 попробуйте :
away_team_df ['time_of_possession'] = (int (away_team_df ['time_of_possession']. loc [0] [0: 2]) * 60) + int (away_team_df ['time_of_possession']. loc [0] [3: 5])
home_team_df ['time_of_possession'] = (int (home_team_df ['time_of_possession'].loc [0] [0: 2]) * 60) + int (home_team_df ['time_of_possession']. loc [0] [3: 5])
, кроме  TypeError:
away_team_df ['time_of_possession'] = np.nan
home_team_df ['time_of_possession'] = np.nan
, кроме  TypeError:
away_team_df = pd.DataFrame ()
home_team_df = pd.DataFrame ()
 возврат  away_team_df, home_team_df 


Эта функция выполняет несколько функций:

  • Определяет два фрейма данных: один для команды хозяев, а другой - для команды гостей.
  • Для каждого фрейма данных он создает столбцы для game_won и game_lost , которые заполняются либо 0 (проигрыш), либо 1 (победа). В случае ничьей (что произошло в этом сезоне на 3-й неделе) ни одна из команд не получает ни победы, ни поражения. Данные о выигрыше / проигрыше / ничьей взяты из метода Boxscores.
  • Добавляет игровую статистику из метода Boxscore к каждой соответствующей команде и переименовывает столбцы так, чтобы у всех команд были идентично названные функции.
  • Изменяет столбец time_of_possession, чтобы он был выражен в одной единице времени (секунды вместо минут: секунды).

С помощью этой функции мы можем написать дополнительную функцию, которая перебирает каждую неделю и игру, извлекая игровую статистику для каждой команды с помощью функции game_data:

  def   game_data_up_to_week  (недели, год):
weeks_games_df = pd.DataFrame ()
 для  Вт  в диапазоне  (длина (недели)):
date_string = str (недели [нед]) + '-' + str (год)
week_scores = Boxscores (недели [нед], год)
week_games_df = pd.DataFrame ()
 для  г  в диапазоне  (len (week_scores.игры [date_string])):
game_str = week_scores.games [date_string] [g] ['boxscore']
game_stats = Boxscore (game_str)
game_df = pd.DataFrame (week_scores.games [date_string] [g], index = [0])
away_team_df, home_team_df = game_data (game_df, game_stats)
away_team_df ['week'] = недели [нед.]
home_team_df ['week'] = недели [нед]
week_games_df = pd.concat ([week_games_df, away_team_df])
week_games_df = pd.concat ([week_games_df, home_team_df])
weeks_games_df = pd.concat ([weeks_games_df, week_games_df])
 возврат  weeks_games_df 

Два входных параметра указывают, какие недели нужно пройти в цикле в данном сезоне. Результат должен выглядеть примерно так:

4 - Разработка функций - Определение критериев выигрыша / проигрыша НФЛ

До сих пор мы написали функции, которые позволяют извлекать расписание NFL, а также внутриигровую статистику сыгранных игр. Чтобы построить модель, нам теперь нужно преобразовать статистику для каждой игры в «функции», которые мы можем использовать для обучения модели.

«Характеристика» отражает результаты каждой команды за недели, предшествующие текущей игре. Так, например, если на 6 неделе проводится игра между Tennessee Titans и Houston Texans, характеристики должны отражать, как Tennessee Titans и Houston Texans выступили за недели с 1 по 5.

Чтобы создать эти функции, мы определим функцию agg_weekly_data () , которая собирает статистику каждой команды за рассматриваемую неделю. Таким образом, для игр второй недели статистика приводится исключительно по результатам первой недели.Для игр 3-й недели статистика представляет собой средние результаты с 1-й и 2-й недель. Это означает, что средняя статистика команды будет меняться от недели к неделе, но все они будут включены в окончательный набор данных, который мы используем для обучения нашей модели.

  def   agg_weekly_data  (schedule_df, weeks_games_df, current_week, weeks):
schedule_df = schedule_df [schedule_df.week  для  Вт  в диапазоне  (1, лен (недели)):
games_df = schedule_df [schedule_df.неделя == недели [нед]]
ag_weekly_df = weeks_games_df [weeks_games_df.week  попробуйте :
ag_weekly_df ['4th_down_perc'] = agg_weekly_df ['4th_down_conversions'] / agg_weekly_df ['4th_down_attempts']
, кроме  ZeroDivisionError:
ag_weekly_df ['4th_down_perc'] = 0
ag_weekly_df ['4th_down_perc'] = agg_weekly_df ['4th_down_perc']. fillna (0)

 попробуйте :
ag_weekly_df ['third_down_perc'] = agg_weekly_df ['third_down_conversions'] / agg_weekly_df ['third_down_attempts']
, кроме  ZeroDivisionError:
ag_weekly_df ['third_down_perc'] = 0
ag_weekly_df ['third_down_perc'] = agg_weekly_df ['third_down_perc'].fillna (0)

ag_weekly_df = agg_weekly_df.drop (columns = ['4th_down_attempts', '4th_down_conversions', 'third_down_attempts', 'third_down_conversions'])
agg_weekly_df = pd.merge (win_loss_df, agg_weekly_df, left_on = ['team_name', 'team_abbr'], right_on = ['team_name', 'team_abbr'])

away_df = pd.merge (games_df, agg_weekly_df, how = 'inner', left_on = ['away_name', 'away_abbr'], right_on = ['team_name', 'team_abbr']). drop (columns = ['имя_команды', 'team_abbr']). rename (columns = {
'win_perc': 'away_win_perc',
 'first_downs': 'away_first_downs', 'fumbles': 'away_fumbles', 'fumbles_lost': 'away_fumbles_lost', 'interceptions': 'away_interceptions',
 'net_pass_yards': 'away_net_pass_yards', 'pass_attempts': 'away_pass_attempts', 'pass_completions': 'away_pass_completions',
 'pass_touchdowns': 'away_pass_touchdowns', 'pass_yards': 'away_pass_yards', 'штрафы': 'away_penalties', 'points': 'away_points', 'rush_attempts': 'away_rush_attempts',
 'rush_touchdowns': 'away_rush_touchdowns', 'rush_yards': 'away_rush_yards', 'time_of_possession': 'away_time_of_possession', 'times_sacked': 'away_times_sacked',
 'total_yards': 'away_total_yards', 'обороты': 'away_turnovers', 'yards_from_penalties': 'away_yards_from_penalties',
 'yards_lost_from_sacks': 'away_yards_lost_from_sacks', '4th_down_perc': 'away_fourth_down_perc', 'third_down_perc': 'away_third_down_perc'})

home_df = pd.слияние (games_df, agg_weekly_df, how = 'inner', left_on = ['home_name', 'home_abbr'], right_on = ['team_name', 'team_abbr']). drop (columns = ['team_name', 'team_abbr'] ) .rename (columns = {
'win_perc': 'home_win_perc',
 'first_downs': 'home_first_downs', 'fumbles': 'home_fumbles', 'fumbles_lost': 'home_fumbles_lost', 'interceptions': 'home_interceptions',
 'net_pass_yards': 'home_net_pass_yards', 'pass_attempts': 'home_pass_attempts', 'pass_completions': 'home_pass_completions',
 'pass_touchdowns': 'home_pass_touchdowns', 'pass_yards': 'home_pass_yards', 'штрафы': 'home_penalties', 'points': 'home_points', 'rush_attempts': 'home_rush_attempts',
 'rush_touchdowns': 'home_rush_touchdowns', 'rush_yards': 'home_rush_yards', 'time_of_possession': 'home_time_of_possession', 'times_sacked': 'home_times_sacked',
 'total_yards': 'home_total_yards', 'оборотах': 'home_turnovers', 'yards_from_penalties': 'home_yards_from_penalties',
 'yards_lost_from_sacks': 'home_yards_lost_from_sacks', '4th_down_perc': 'home_fourth_down_perc', 'third_down_perc': 'home_third_down_perc'})

ag_weekly_df = pd.merge (away_df, home_df, left_on = ['away_name', 'away_abbr', 'home_name', 'home_abbr', 'победившее_имя',
 'win_abbr', 'week'], right_on = ['away_name', 'away_abbr', 'home_name', 'home_abbr', 'имя_победы',
 'Win_abbr', 'неделя'])

ag_weekly_df ['win_perc_dif'] = agg_weekly_df ['away_win_perc'] - agg_weekly_df ['home_win_perc']
ag_weekly_df ['first_downs_dif'] = agg_weekly_df ['away_first_downs'] - agg_weekly_df ['home_first_downs']
ag_weekly_df ['fumbles_dif'] = agg_weekly_df ['away_fumbles'] - agg_weekly_df ['home_fumbles']
ag_weekly_df ['interceptions_dif'] = agg_weekly_df ['away_interceptions'] - agg_weekly_df ['home_interceptions']
ag_weekly_df ['net_pass_yards_dif'] = agg_weekly_df ['away_net_pass_yards'] - agg_weekly_df ['home_net_pass_yards']
ag_weekly_df ['pass_attempts_dif'] = agg_weekly_df ['away_pass_attempts'] - agg_weekly_df ['home_pass_attempts']
ag_weekly_df ['pass_completions_dif'] = agg_weekly_df ['away_pass_completions'] - agg_weekly_df ['home_pass_completions']
ag_weekly_df ['pass_touchdowns_dif'] = agg_weekly_df ['away_pass_touchdowns'] - agg_weekly_df ['home_pass_touchdowns']
ag_weekly_df ['pass_yards_dif'] = agg_weekly_df ['away_pass_yards'] - agg_weekly_df ['home_pass_yards']
agg_weekly_df ['Penalties_dif'] = agg_weekly_df ['away_penalties'] - agg_weekly_df ['home_penalties']
ag_weekly_df ['points_dif'] = agg_weekly_df ['away_points'] - agg_weekly_df ['home_points']
ag_weekly_df ['rush_attempts_dif'] = agg_weekly_df ['away_rush_attempts'] - agg_weekly_df ['home_rush_attempts']
ag_weekly_df ['rush_touchdowns_dif'] = agg_weekly_df ['away_rush_touchdowns'] - agg_weekly_df ['home_rush_touchdowns']
ag_weekly_df ['rush_yards_dif'] = agg_weekly_df ['away_rush_yards'] - agg_weekly_df ['home_rush_yards']
ag_weekly_df ['time_of_possession_dif'] = agg_weekly_df ['away_time_of_possession'] - agg_weekly_df ['home_time_of_possession']
ag_weekly_df ['times_sacked_dif'] = agg_weekly_df ['away_times_sacked'] - agg_weekly_df ['home_times_sacked']
ag_weekly_df ['total_yards_dif'] = agg_weekly_df ['away_total_yards'] - agg_weekly_df ['home_total_yards']
ag_weekly_df ['turnovers_dif'] = agg_weekly_df ['away_turnovers'] - agg_weekly_df ['home_turnovers']
ag_weekly_df ['yards_from_penalties_dif'] = agg_weekly_df ['away_yards_from_penalties'] - agg_weekly_df ['home_yards_from_penalties']
ag_weekly_df ['yards_lost_from_sacks_dif'] = agg_weekly_df ['away_yards_lost_from_sacks'] - agg_weekly_df ['home_yards_lost_from_sacks']
ag_weekly_df ['4th_down_perc_dif'] = agg_weekly_df ['away_fourth_down_perc'] - agg_weekly_df ['home_fourth_down_perc']
ag_weekly_df ['third_down_perc_dif'] = agg_weekly_df ['away_third_down_perc'] - agg_weekly_df ['home_third_down_perc']

ag_weekly_df = agg_weekly_df.drop (columns = ['away_win_perc',
 'away_first_downs', 'away_fumbles', 'away_fumbles_lost', 'away_interceptions',
 'away_net_pass_yards', 'away_pass_attempts', 'away_pass_completions',
 'away_pass_touchdowns', 'away_pass_yards', 'away_penalties', 'away_points', 'away_rush_attempts',
 'away_rush_touchdown', 'away_rush_yards', 'away_time_of_possession', 'away_times_sacked',
 'away_total_yards', 'away_turnovers', 'away_yards_from_penalties',
 'away_yards_lost_from_sacks', 'away_fourth_down_perc', 'away_third_down_perc', 'home_win_perc',
 'home_first_downs', 'home_fumbles', 'home_fumbles_lost', 'home_interceptions',
 'home_net_pass_yards', 'home_pass_attempts', 'home_pass_completions',
 home_pass_touchdowns, home_pass_yards, home_penalties, home_points, home_rush_attempts,
 'home_rush_touchdowns', 'home_rush_yards', 'home_time_of_possession', 'home_times_sacked',
 'home_total_yards', 'home_turnovers', 'home_yards_from_penalties',
 'home_yards_lost_from_sacks', 'home_fourth_down_perc', 'home_third_down_perc'])

, если  (agg_weekly_df ['имя_победителя'].isnull (). values.any ()  и  недель [w]> 3):
ag_weekly_df ['результат'] = np.nan
print (f "Игры недели {недели [w]} еще не закончены.")
 еще :
ag_weekly_df ['result'] = agg_weekly_df ['Win_name'] == agg_weekly_df ['away_name']
ag_weekly_df ['результат'] = agg_weekly_df ['результат']. astype ('float')
ag_weekly_df = agg_weekly_df.drop (columns = ['имя_победы', 'выигрыш_abbr'])
ag_games_df = pd.concat ([agg_games_df, agg_weekly_df])
ag_games_df = agg_games_df.reset_index (). drop (столбцы = 'индекс')
ag_games_df = agg_games_df.drop (индекс = 20, ось = 0)
 возврат  agg_games_df 


Вышеупомянутая функция:

  • Повторяется каждую неделю до рассматриваемой недели
  • Суммирует те статистические данные, которые необходимо суммировать, например, выигрыши и проигрыши, за каждую неделю.
  • Среднее значение оставшейся статистики за несколько недель (например, общее количество ярдов в каждой игре, количество очков за игру и т. Д.).
  • Сочетает в себе несколько функций:
    • Сумма побед и поражений в процентном соотношении
    • Конверсии и попытки третьего и четвертого вниз объединяются в процент конверсий до третьего и четвертого вниз

Для каждой рассматриваемой игры этот процесс объединения выполняется как для команды гостей, так и для команды хозяев, а затем объединяется с каждой соответствующей командой.Чтобы все было понятно, мы добавляем префикс к названиям столбцов: на выезде_ для команды гостей и дома_ для команды хозяев. После этого мы вычисляем дифференциальную статистику между каждой командой. Итак, pass_yards_dif - это разница между away_pass_yards и home_pass_yards .

Чтобы наша модель могла предсказать, какая команда победит, нам нужны функции, которые представляют различную производительность между командами, а не абсолютную статистику для каждой команды в отдельных столбцах.Если игра еще не состоялась (например, спрогнозировать результаты игр на 12-й неделе, когда были проведены только игры до 9-й недели), мы пропускаем эту статистику и добавляем сообщение, указывающее, что эти игры еще не состоялись. Окончательный фрейм данных должен выглядеть следующим образом:

5 - Моделирование рейтинга НФЛ

Теперь, когда мы собрали всю внутриигровую статистику, которую хотим использовать, мы можем перейти к добавлению внешних показателей, включив 538-й рейтинг Эло Нейта Сильвера.Рейтинг - это, по сути, рейтинг силы каждой команды, основанный на их исторических результатах личных встреч. Это касается не только игр текущего сезона, но и всех предыдущих.

Но помимо рейтинга мощности, они также включают несколько поправок, в том числе поправку для квотербека, играющего в каждой игре. Как самая важная позиция в футболе, квотербек играет решающую роль в исходе любой игры. Например, травмы лучшего квотербека команды могут сильно повлиять на вероятность победы.

Как и ожидалось, 538 оценок меняются от игры к игре, особенно если есть смена квотербека. Мы включим два из 538 рейтингов: общий рейтинг силы и рейтинг индивидуального защитника. Чтобы извлечь эти рейтинги, мы определим функцию get_elo () следующим образом:

  def   get_elo  ():
elo_df = pd.read_csv ('nfl_elo_latest.csv')
elo_df = elo_df.drop (columns = ['сезон', 'нейтральный', 'плей-офф', 'elo_prob1', 'elo_prob2', 'elo1_post', 'elo2_post',
 qbelo1_pre, qbelo2_pre, qb1, qb2, qb1_adj, qb2_adj, qbelo_prob1, qbelo_prob2,
 'qb1_game_value', 'qb2_game_value', 'qb1_value_post', 'qb2_value_post',
 'qbelo1_post', 'qbelo2_post', 'score1', 'score2'])
elo_df.date = pd.to_datetime (elo_df.date)
elo_df = elo_df [elo_df.date <'01-05-2021 ']

elo_df ['team1'] = elo_df ['team1']. replace (['KC', 'JAX', 'CAR', 'BAL', 'BUF', 'MIN', 'DET', 'ATL', ' NE ',' WSH ',
 CIN, NO, SF, LAR, NYG, DEN, CLE, IND, TEN, NYJ,
 «TB», «MIA», «PIT», «PHI», «GB», «CHI», «DAL», «ARI», «LAC», «HOU»,
 'МОРЕ', 'ДУБ'],
['kan', 'jax', 'car', 'rav', 'buf', 'min', 'det', 'atl', 'nwe', 'was',
cin, nor, sfo, ram, nyg, den, cle, clt, oti, nyj,
 'там', 'миа', 'яма', 'фи', 'gnb', 'чи', 'дал', 'crd', 'sdg', 'htx', 'sea', 'rai'])
elo_df ['team2'] = elo_df ['team2'].replace (['KC', 'JAX', 'CAR', 'BAL', 'BUF', 'MIN', 'DET', 'ATL', 'NE', 'WSH',
 CIN, NO, SF, LAR, NYG, DEN, CLE, IND, TEN, NYJ,
 «TB», «MIA», «PIT», «PHI», «GB», «CHI», «DAL», «ARI», «LAC», «HOU»,
 'МОРЕ', 'ДУБ'],
['kan', 'jax', 'car', 'rav', 'buf', 'min', 'det', 'atl', 'nwe', 'was',
cin, nor, sfo, ram, nyg, den, cle, clt, oti, nyj,
 'там', 'миа', 'яма', 'фи', 'gnb', 'чи', 'дал', 'crd', 'sdg', 'htx', 'sea', 'rai'])
 возврат  elo_df 

Приведенная выше функция удаляет ненужные столбцы и включает только игры регулярного сезона (игры, которые происходят до 01-05-2021).Чтобы объединить рейтинги в наш совокупный набор данных, нам нужно убедиться, что сокращения команд совпадают в двух наборах данных. Для этого воспользуемся методом .replace () . Результат функции должен выглядеть примерно так:

Чтобы объединить эти рейтинги в наш агрегированный набор данных и создать функции дифференциального рейтинга:

  def   merge_rankings  (agg_games_df, elo_df):
ag_games_df = pd.merge (agg_games_df, elo_df, how = 'inner', left_on = ['home_abbr', 'away_abbr'], right_on = ['team1', 'team2']). drop (columns = ['date', 'team1', 'team2'])
ag_games_df ['elo_dif'] = agg_games_df ['elo2_pre'] - agg_games_df ['elo1_pre']
ag_games_df ['qb_dif'] = agg_games_df ['qb2_value_pre'] - agg_games_df ['qb1_value_pre']
ag_games_df = agg_games_df.drop (columns = ['elo1_pre', 'elo2_pre', 'qb1_value_pre', 'qb2_value_pre'])
 возврат  agg_games_df 

Теперь мы можем объединить все отдельные функции в одну функцию.Мы также хотим подготовить набор данных для обучения, разделив игры, в которые уже играли, от игр, в которые еще не играли (и, конечно же, мы также хотим создать прогноз).

  def   Prep_test_train  (текущая_ неделя, недели, год):
current_week = current_week + 1
schedule_df = get_schedule (год)
weeks_games_df = game_data_up_to_week (недели, год)
ag_games_df = agg_weekly_data (schedule_df, weeks_games_df, current_week, weeks)
elo_df = get_elo ()
ag_games_df = merge_rankings (agg_games_df, elo_df)
train_df = agg_games_df [agg_games_df.result.notna ()]
current_week = current_week - 1
test_df = agg_games_df [agg_games_df.week == current_week]
 возврат  test_df, train_df 

Аргумент функции current_week - это неделя, которую мы хотим спрогнозировать.

Наконец, чтобы запустить все на 9 неделе расписания НФЛ:

 current_week = 9
недели = список (диапазон (1, текущая_ неделя + 1))
год = 2020

pred_games_df, comp_games_df = prepare_test_train (текущая_ неделя, недели, год) 

pred_games_df дает нам следующие результаты:

прогнозировать с помощью python - результат игр nfl

И comp_games_df дает нам следующее:

прогнозировать с помощью python - результат игр НФЛ

6 - Обучение модели для прогнозирования игр НФЛ

Теперь, когда мы разделили набор данных на игры, которые мы хотим предсказать, и игры, в которые уже играли, мы можем обучить нашу модель и использовать ее для прогнозирования результатов игры.Мы начнем с простой модели логистической регрессии, чтобы обеспечить базовую производительность.

Но прежде чем мы перейдем к обучению модели, нам понадобится удобный способ отображения предсказанных вероятностей. Следующая функция отображения принимает прогнозируемые вероятности в качестве входных данных и распечатывает прогноз:

  def   дисплей  (y_pred, X_test):
 для  г  в диапазоне  (len (y_pred)):
win_prob = round (y_pred [g], 2)
away_team = X_test.reset_index (). drop (columns = 'index'). loc [g, 'away_name']
home_team = X_test.reset_index (). drop (columns = 'index'). loc [g, 'home_name']
print (f'У {away_team} есть вероятность {win_prob} обыграть {home_team}. ') 

Теперь мы можем разделить фрейм данных, содержащий наши завершенные игры, на тестовый и обучающий набор и отбросить столбцы, не относящиеся к модели.

 msk = np.random.rand (len (comp_games_df)) <0,8

train_df = comp_games_df [msk]
test_df = comp_games_df [~ msk]

X_train = train_df.drop (columns = ['away_name', 'away_abbr', 'home_name', 'home_abbr', 'неделя', 'результат'])
y_train = train_df [['результат']]
X_test = test_df.drop (columns = ['away_name', 'away_abbr', 'home_name', 'home_abbr', 'неделя', 'результат'])
y_test = test_df [['результат']] 

Для обучения модели запустите следующее:
из
sklearn.linear_model import LogisticRegression

 clf = LogisticRegression (штраф = 'l1', dual =  False , tol = 0,001, C = 1,0, fit_intercept =  True ,
 intercept_scaling = 1, class_weight = 'сбалансированный', random_state =  Нет ,
 solver = 'liblinear', max_iter = 1000, multi_class = 'ovr', verbose = 0)

clf.fit (X_train, np.ravel (y_train.values))
y_pred = clf.predict_proba (X_test)
y_pred = y_pred [:, 1]

дисплей (y_pred, test_df)
 

Результат должен выглядеть примерно так:

Поскольку в эти игры уже играли, мы можем сравнить прогнозы с фактическими результатами игры (предполагая, что вероятность отсечения равна 50%):

  из  sklearn.metrics  импорт  precision_score
precision_score (y_test, np.round (y_pred))

0,75 

Неплохо: простая логистическая регрессия правильно выбирает 75% игр.Итак, теперь, когда у нас есть базовая линия, мы можем реализовать более сложную модель. Мы могли бы попробовать использовать градиентное усиление в модели логистической регрессии, чтобы повысить производительность модели. Но экстремальное повышение градиента - это алгоритм, который включает в себя построение нескольких слабых прогнозных моделей и итеративную минимизацию функции стоимости, которая приводит к единой сильной прогнозирующей модели.

Чтобы попробовать их, мы можем использовать пакет xgboost . Пакет позволяет нам напрямую прогнозировать результат 0 или 1, вместо того, чтобы просто прогнозировать вероятности и затем устанавливать пороговые значения.Для реализации этого:

  импорт  xgboost  как  xgb

dtest = xgb.DMatrix (X_test, y_test, feature_names = X_test.columns)
dtrain = xgb.DMatrix (X_train, y_train, feature_names = X_train.columns)

param = {'многословие': 1,
 'объектный': 'двоичный: шарнир',
 'feature_selector': 'перемешать',
 'бустер': 'gblinear',
 'eval_metric': 'ошибка',
 'learning_rate': 0,05}.

evallist = [(dtrain, 'поезд'), (dtest, 'тест')] 

И запустить:

 num_round = 1000
bst = xgb.поезд (param, dtrain, num_round, evallist) 

Модель работает немного лучше, чем одна логистическая регрессия, получив окончательную оценку точности 85%:

7 - Прогнозирование результатов игры НФЛ

Наконец, мы можем использовать эту модель, чтобы делать прогнозы по играм, происходящим с 9-й недели. На момент написания статьи 9-я неделя еще не состоялась, поэтому будет интересно посмотреть, как модель работает!

Для прогнозирования вероятностей с использованием нашей модели логистической регрессии:

 X_test = pred_games_df.drop (columns = ['away_name', 'away_abbr', 'home_name', 'home_abbr', 'неделя', 'результат'])
y_pred = clf.predict_proba (X_test)
y_pred = y_pred [:, 1]

дисплей (y_pred, pred_games_df) 

Примечание редактора : прогнозы на 9 неделе оказались верными на 71%

Использование Python для прогнозирования победителей НФЛ - Сводка

В этом руководстве мы использовали Python для построения модели для прогнозирования результатов игр НФЛ для оставшихся игр сезона с использованием внутриигровых показателей и внешних рейтингов.

Хотя я представил весь процесс линейно, в реальности создание такой модели совершенно противоположно. Модель должна разрабатываться рекурсивно, чтобы можно было добавлять больше данных, включать дополнительные функции и изменять различные параметры обучения. Я призываю всех читателей попытаться улучшить свои собственные модели с помощью дополнительной настройки моделей и разработки функций. Удачи!

Похожие блоги:

Фантастическое мартовское безумие: как предсказать победителей

Как очистить наборы данных машинного обучения с помощью Pandas

Как создать алгоритм ставок на спорт

Создание алгоритма ставок на спорт - дело неинтересное.На ввод данных, сортировку таблиц, настройку баз данных, тестирование и многое другое уходит много часов. И все это не гарантия того, что он начнет выплевывать победителей, как банкомат. Но если вы любите спорт и ставки на спорт, это может быть потрясающая вещь для создания.

Букмекеры имеют математических гениев с высшими степенями в лучших школах мира, которые работают днем ​​и ночью со всеми возможными инструментами в их распоряжении, чтобы составлять коэффициенты / линии / спреды, которые пытается превзойти весь мир.Потребуется время и много усилий, чтобы создать алгоритм, который может победить, но если вы скармливаете зверю правильную информацию, вы можете создать формулу победы . Так с чего же начать?

Данные, данные и другие данные

Для вашей модели потребуются данные и тонны их - чем больше вы вложите, тем лучше будет работать ваш алгоритм. Не менее важно, какие данные вы вводите в модель. Глубокое знание того вида спорта, для которого вы строите алгоритм, имеет первостепенное значение.Подумайте о себе и подумайте: «Какие статистические данные важны для определения исхода игры?» А затем вы можете начать импортировать их в свою модель.

Давайте посмотрим на футбол и ключевые статистические данные, которые определяют исход игры: рекорд проигрышных побед, набранные очки, разрешенные очки, ярды, набранные на земле, ярды, полученные при прохождении, обороты, пенальти, домашняя или выездная игра, время владения, ударов ногой, ударов ногой, ударов ногами и ударов ногами, эффективность красной зоны для нападения и защиты, а также эффективность в третьем проигрыше.Вероятно, есть еще сотня данных, которые используются при создании алгоритма для футбола. Теперь самое сложное - как вы взвесите эти данные, чтобы все они уравновешивались? Это требует времени, проб и ошибок.

Прежде чем вы начнете делать ставки на реальные деньги, запустите алгоритм для прошлых игр и определите его точность в этих прошлых играх. Вам следует продолжать настраивать и изменять вес, чтобы результаты были более точными с прошлой производительностью.

Откуда берутся данные?

Многие сервисы могут предоставить вам все данные, необходимые для создания вашего алгоритма.Некоторые из них бесплатны, а некоторые из более глубоких погружений могут стоить вам руки и ноги.

Чтобы сэкономить деньги и нечестивый ад, которым может быть ввод данных при создании вашей модели, я настоятельно рекомендую инвестировать в программное обеспечение для сбора данных. Это программное обеспечение позволит вам копировать данные с веб-сайтов прямо в формат электронной таблицы. Изучение того, как это сделать (а в наши дни это довольно просто, учитывая широкий спектр доступного интуитивно понятного программного обеспечения), сэкономит вам часы, если не дни или недели, на сбор данных, а также на стоимости подписки на платные услуги.

Другие модели, на которых стоит поучиться

Перед тем, как начать процесс, я хотел бы глубоко погрузиться в некоторые другие, более популярные алгоритмы на основе данных, которые предсказывают спорт и футбол. Один из них - это индекс ESPN Football Power Index , который объединяет статистику и определяет вероятность победы одной команды над другой.

Analytics Powerhouse FiveThirtyEight обрабатывает оценки футбольных прогнозов, используя свой метод ELO. Он также ежегодно проводит конкурс, чтобы узнать, смогут ли люди победить их алгоритм.Они даже позволяют вам заглянуть в свой код, который может служить шаблоном для вашего алгоритмического приключения: NFL ELO GAME .

Третья компания, TheOddsFactory , из Швеции, запускает моделирование Монте-Карло на спортивных мероприятиях по всему миру. Они играют в игру 10 000 раз, используя свою программу, и выдают наиболее вероятный результат игры. На сайте компании есть информация, которая также может помочь.

В заключение

Вам придется полюбить спорт и ставки на спорт, чтобы пройти кропотливую работу, необходимую для создания алгоритма ставок на спорт.Но если вы сможете заложить основу и придерживаться плана игры, я почти уверен, что вы сможете создать что-то, что принесет вам радость и, возможно, даже несколько дополнительных долларов.

Как улучшить коэффициенты ставок на спорт - пошаговое руководство на Python

Статистический метод действительно кажется более сложным, чем традиционные методы. Но как сравнить характеристики?

Давайте рассмотрим три других традиционных метода:

Метод № 1: выигрыш-проигрыш%

Как мы уже говорили в предыдущем разделе этой статьи, это фундаментальная статистика, которая часто появляется на спортивных сайтах.Для каждой конкретной команды % побед / поражений = Общее количество выигранных игр / Общее количество сыгранных игр .

Метод № 2: Победа домашней команды

Как следует из названия этого метода, это ставка на то, чтобы всегда выбирать для победы команду хозяев.

Метод № 3: Разница мячей с преимуществом дома

Это сложный метод, который также содержит информацию о разнице мячей и преимуществе дома.

Тем не менее, при составлении рейтинга команды он не учитывает силу соперников команды.Метод с ридж-регрессией учитывает это, потому что он рассматривает все команды и все игры вместе.

*** Пропустите их, если вы ненавидите формулы ***

Сначала для каждой конкретной команды , мы вычисляем:

Разница командных голов за игру = (Голы, забитые командой - Голы, разрешенные team) / (Игры, сыгранные командой)

Затем мы используем все результаты прошлых игр, чтобы получить одну статистику, учитывающую все домашнее преимущество команды:

Разница мячей домашнего преимущества = (Голы, забитые всеми домашними командами— Голы, забитые всеми командами гостей) / (Игры, сыгранные всеми командами)

С помощью этой статистики мы можем предсказать, выиграет ли домашняя команда или команда гостей в той или иной игре.

Снова воспользуйтесь примером в начале. Команда А (хозяева поля) сыграет с командой С (команда гостей). Для прогнозирования результата мы используем следующую статистику:

Маржа = Разница мячей команды A за игру - Разница мячей команды C за игру + разница мячей домашнего преимущества

Если маржа> 0, то мы делаем ставку на команду A ( домашняя команда) на победу. Если Margin <0, мы выбираем команду C (команда гостей).

*****************************

Для сравнения этих методов мы используем перекрестную проверку.

Наша статистическая модель - победитель!

Точность предсказания результатов хоккейных игр составляла 60%!

Но на начальном этапе сезона лучше полагаться на другие показатели. Потому что результат модели только улучшается и становится лучше, чем у других методов, по мере продвижения сезона (когда доступно больше данных).

Как я использовал машинное обучение для прогнозирования футбольных матчей на 24 месяца подряд - Empirics Asia (ранее «Азиатский предприниматель»)

Может ли машинное обучение сделать вас богатыми, делая ставки на спорт?

Два года назад я спросил себя, можно ли использовать машинное обучение для более точного прогнозирования исходов футбольных матчей.

Я решил серьезно попробовать и сегодня, спустя два года и контекстные данные из 30 000 футбольных матчей, я получил много интересных идей.

Задача больших данных: начать анализ данных

Шаг 1. Для начала я собрал как можно больше точек данных. Я добыл старые игровые данные из всех источников и API, которые смог найти. Наиболее важными из них были Football-data, Everysport и Betfair.

Шаг 2: Затем я объединил эти точки данных с соответствующими результатами, определил их количественно и поместил все в одну базу данных.

Шаг 3. Наконец, я использовал данные для обучения модели машинного обучения, которая будет использоваться в качестве программного обеспечения для прогнозирования предстоящих футбольных матчей.

Процент правильно спрогнозированных игр с течением времени.

Как измерить предсказания непредсказуемости

Природа футбольного матча, конечно, такова, что непредсказуемо . Думаю, именно поэтому мы любим эту игру, верно?

Тем не менее, я был несколько одержим наивным представлением о том, что я, вооруженный моделью машинного обучения, управляемой данными, смогу предсказывать игры лучше, чем обычно.На тот момент я основывал большинство своих ставок на спорт на эмоциях («интуиции»), а не на реальных данных.

Первой задачей было выяснить, как определить успешность моей модели. Я быстро понял, что измерение реального процента правильно угаданных игр не принесет особой пользы - не без некоторой формы контекста.

Я решил сравнить производительность модели с лучшими предположениями реального рынка. Самый простой способ оценить такие данные - это получить регулируемые рынком шансы.Поэтому я начал сравнивать, как будет работать моя модель, если я буду делать ставки на Betfair, только потому, что их шансы корректируются на основе реальных людей, делающих ставки друг на друга реальными деньгами.

Результат: моя модель сделала меня богатым?

Перенесемся в сегодняшний день: прошло два года. Модель сделала меня богатым человеком?

Ну, .

Вскоре я понял, что мои прогнозы по большей части совпадают с лучшими рыночными показателями.

Поскольку я использовал модель, основанную на регрессии, я смог предсказать силу вероятности определенного исхода игры.И с самой высокой степенью вероятности моя модель правильно предсказывает примерно 70% игр. Поскольку рынок работает так же хорошо, мне действительно сложно делать серьезные деньги на моих ставках.

Но, честно говоря, я никогда не думал, что создам «денежную машину». Вместо этого я пришел к нескольким довольно интересным выводам о возможностях (и ограничениях!) Больших данных и машинного обучения:

Накопленные выигрыши с течением времени.

Обучение 1: Машинное обучение и уменьшение прибыли

Теоретически машинное обучение должно со временем улучшаться.Объем данных, на которых модель должна учиться, растет, улучшая результаты прогнозов.

Ну, это был совсем не мой опыт.

Два года назад я начал с примерно 2000 игр в моей базе данных - и с довольно ограниченными наборами данных, прикрепленными к ним. Сегодня у меня в базе данных почти 30 000 игр с множеством метаданных, охватывающих все, от погоды и расстояний между домашними площадками команд до бросков и углов.

Все это дополнительные данные - и тот факт, что модель смогла «учиться» с течением времени! - все еще не улучшил свои прогнозы.Кажется, что большие данные и машинное обучение только уведут вас в попытках предсказать непредсказуемое.

Обучение 2: Сила беспристрастных обобщений

Сила машинного обучения, похоже, тесно связана с его способностью делать беспристрастных обобщений .

Например: За последние два года мне было любопытно посмотреть, может ли моя модель предсказать, когда будут прерваны выигрышные или проигрышные серии. Если бы, например, можно было предсказать, когда «Барселона» наконец проиграет, выиграв десять игр подряд.Может ли моя модель доказать, что определенные аномалии значительны?

Ну, оказалось, что не так хорош в этом деле.

Вместо этого я обнаружил, что эта модель на удивление хороша для ставок против переоцененных команд с течением времени.

В прошлом сезоне я видел, как моя машина прогнозов футбола довольно часто предсказывала матч против Боруссии Дортмунд, в то время как рынок делал еще один прогноз. Дортмунд закончил неудачным сезоном, что сделало мою модель более выгодной по сравнению с прогнозами рынка.В этом сезоне я видел то же самое, когда дело касалось таких команд, как «Ливерпуль» и «Челси».

Итак, извлеченный урок состоит в том, что некоторые люди склонны принимать решения о ставках на спорт, основываясь на эмоциях. Ливерпуль и Дортмунд - команды, которые нравятся многим людям, и порой вы делаете прогнозы сердцем, а не мозгом. Моя модель машинного обучения - нет.

Обучение 3: Машинное обучение и легкие достижения

Во всяком случае, я узнал, что делать прогнозы, превосходящие рынок, сложно .Тем не менее, когда я начал смотреть на то, чего я достиг (вместо того, чтобы просто зацикливаться на том, чего у меня не было), я обнаружил один довольно удивительный факт:

Из простой программы Python и менее 10 000 строк кода я все еще сделал то, что работало так же хорошо, как рынок. На сколько человеко-часов не отстают от моделей и прогнозов букмекеров? Модель может выбирать привлекательные ставки еженедельно, как и любая газета или эксперт. Делая обобщения, вы, возможно, не сможете найти ту единственную ставку, которая сделает вас богатым, но это может сэкономить вам много времени в правильном контексте.

Построение результатов футбола.

Внедрение машинного обучения в широкие идеи

Помня об этом, я начал рассматривать другой проект, в котором участвовал последние пять лет; платформа идей Wide Ideas, платформа для компаний для краудсорсинга идей и творчества.

Я хотел посмотреть на идеи, которые компании собирают у своих сотрудников, и попытаться предсказать, будет ли эта идея реализована или нет.

Мы с командой провели количественную оценку данных, но вместо ударов по воротам и прогнозов погоды мы посмотрели, сколько людей изучали идею и каким образом.И о чудо; результат оказался на уровне футбольных прогнозов:

Теперь мы можем делать хорошие прогнозы относительно того, будет ли реализована творческая идея или нет. Мы можем визуализировать это таким образом, чтобы поощрять больше отличных идей с помощью геймификации.

Можем ли мы найти хорошую идею, которая не соответствует общим шаблонам хорошей идеи? Нет, не совсем - по крайней мере, пока.

Тем не менее, что касается продукта, и если вы посмотрите на организацию, которая может собирать 10 000 идей в год, поиск способов выделить и поощрить определенные идеи может сэкономить время и ресурсы.Так что простой переход от 10000 идей к 100, вероятно, хороших идей и визуализация результата, экономит много времени.

Огромный разрыв между созданием машин, столь же хороших, как люди, и их фактическим созданием лучше, чем мы.

Большие данные и машинное обучение могут предсказать все, что угодно, от рака на ранней стадии до того, как автомобили с автоматическим управлением предвидят потенциальные опасности. Подобные модели, вероятно, окажутся наиболее полезными там, где обобщения экономят время.

Возьмем, к примеру, медицинское оборудование.Просеивая тысячи снимков родинок, модель может помочь выбрать наиболее вероятные из них - рак, тем самым сэкономив врачам драгоценное время и ресурсы.

Однако человеческое поведение может оказаться непростым. Каким образом человеческое поведение предсказуемо? Мы рационально иррациональны. Мы сможем обобщить, разделив людей на разные категории в зависимости от того, что вы любите есть, смотреть или делать, но может быть слишком много факторов, которые выделяют нас как личности.

Смогут ли большие данные и машинное обучение обнаруживать аномалии - или они будут просто превосходными для обобщения?

Я надеюсь, что нас ждет будущее, в котором компании будут сосредоточены на реальном анализе данных вместо того, чтобы думать, что «большие данные» по умолчанию равняются «лучшим данным.

Итак, пока кто-то не докажет, что я ошибаюсь (или Арнольд Шварценеггер не вернется из будущего, в зависимости от того, что наступит раньше!), Я считаю, что машинное обучение следует использовать там, где обобщения лучше всего могут сэкономить время реальных людей.

В противном случае риск состоит в том, что в конечном итоге мы получим так много показателей, что сама по себе сумма задушит любую возможность разобраться в этом.


Об авторе

Эту статью написала Ола Лидмарк Эрикссон, технический директор Wide Ideas.

Наш контент публикуется командой авторов и участников, имеющих многопрофильный опыт, опыт, достижения и различные знания. Вместе они образуют коллектив преданных своему делу представителей СМИ, которые с энтузиазмом пишут, чтобы донести до читателей ценный контент об азиатских стартапах, предпринимательстве и разработках. Для определенных сообщений, пожалуйста, обратитесь к примечанию об авторстве, которое обычно находится под статьей, чтобы узнать об авторе и связанных с ним личных данных и страницах, если вы хотите узнать больше о работе этого конкретного автора.

Sport Predictions for JoomSport - плагин для WordPress

Создавайте лиги спортивных прогнозов, выбирайте матчи из локальной установки JoomSport и соревнуйтесь с другими посетителями сайта, делая прогнозы матчей. Вы готовите свой сайт к чемпионату мира по футболу FIFA 2018, который пройдет в Катаре, или к любому другому крупному турниру? Вы ищете бесплатный сайт для ставок? Итак, это правильный спортивный плагин для вас!

Служба API Check Statorium Football подключена (профессиональная версия)

Основные характеристики
  • Создание лиги прогнозов , которые связаны со спортивными сезонами JoomSport
  • Создайте свое Мартовское безумие, как предсказание нокаутов соревнования с любым размером скобок.
  • Разделите все игры JoomSport на раундов
  • Добавьте свои прогнозы на спорт для выбранных игр каждого раунда
  • Просмотр пользователей Таблица лидеров на первых страницах сайта
  • Отслеживайте прогресс лидеров прогнозирования с помощью устройства смены места (версия Pro)
  • Создайте лигу частных прогнозов и пригласите своих друзей участвовать в соревнованиях (версия Pro)
  • Интеграция с API данных футбола для прогнозирования данных публичных футбольных лиг (версия JoomSport pro)

Запросите дополнительные функции на нашем портале отзывов

Платная версия

Доступна профессиональная версия прогнозов

Демо

Демонстрация первой страницы

Переводы

Проверить переводы доступны на странице перевода

Подходит для

Его можно подключить к любому командному или одиночному спорту, поддерживаемому плагином JoomSport:
* Football, Soccer (e.грамм. Лига чемпионов, Чемпионат мира по футболу, ЕВРО-2020, Премьер-лига)
* Хоккей (например, НХЛ, КХЛ, АХЛ)
* Волейбол (например, ФИВБ)
* Регби
* Американский футбол (например, AFL, NFL)
* Баскетбол ( например, NBA)
* футзал
* дартс
* гандбол
* бильярд
* снукер
* настольный теннис, пинг-понг
* теннис (например, US Open, ATP World Tour)
* водное поло
* игры eSport (Counter Strike, WoW, Fifa, Dota)
* Шахматы
* Крики на лужайке
* Софтбол
* Бадминтон
* Крикет
* Гольф
* любой другой вид спорта, где есть матч / игра между двумя участниками…

Дополняющие товары
  • JoomSport Achievements - решение для таких видов спорта, как гонки, гимнастика, легкая атлетика, катание на лыжах и т. Д.Он основан на структуре, в которой многие игроки соревнуются друг с другом одновременно
  • JoomSport - интегрированное решение для таких видов спорта, как футбол, футбол, хоккей, баскетбол, волейбол и т. Д. Оно основано на структуре, в которой ДВА участника соревнуются друг с другом в одном матче.
  • Генератор расписания (входит в редакцию JoomSport Pro)
  • Служба данных Football API
Ценные ссылки
Наш девиз и глобальная цель

Мы выводим проекты наших клиентов на новый уровень.Наша глобальная цель - разработать высококачественное программное обеспечение для комплексного управления спортивными лигами.

Отличный плагин! отличная поддержка. Новая версия WordPress не имеет отношения к профилям.

Отличный плагин и развлечение для наших клиентов

Я попросил разработчиков JoomSport создать индивидуализированную версию их плагина для лиги предсказаний, и они проделали фантастическую работу! Продукт получился именно таким, как хотелось, и разработчики очень внимательно отнеслись к каждой детали, которую я описал.Конечным результатом стал потрясающий плагин с даже большей функциональностью, чем стандартное приложение для прогнозирования. Отличная работа и отличный продукт!

Отличный плагин. Очень хорошая работа для этой команды. Спасибо!

Отсутствует одна очень важная функция: закрывать все игры в каждом списке раундов один раз в определенное время. Даже в вашей премиум-версии? Также есть одна ошибка: пользователи остаются в таблице лидеров при удалении с пустой строкой. Это доставило мне много хлопот... Держись от них подальше. Вы были предупреждены.

Было именно то, что я искал, и настолько удобен в использовании

Посмотреть все 10 отзывов

«Спортивные прогнозы для JoomSport» - это программное обеспечение с открытым исходным кодом. Следующие люди внесли свой вклад в этот плагин.

авторов
2.0.2

[обзор версии] (https://beardev.com/blog/joomsport-predictions-for-wordpress-major-release-2-0)

Полностью новый подход к управлению частными лигами - через шорткод (только для про-версии)
Виджеты «Мои очки»
Настройки ссылки для входа
Новый подход для подсчета очков в матчах с дополнительным временем
Улучшенная навигация по раундам
Список раундов: добавлен столбец лиги
Minor CSS исправления
Тип раунда мартовского безумия добавлен в стандартную версию плагина
Мелкие исправления

1.4.1–1.4.2

Мелкие исправления
Совместимость с сервисом Statorium.com
Совместимость с JoomSport 3.2.3 и выше
Показывать прогнозы пользователя после начала матча
Удаление пользователя вызывает ошибки
Блок Top Predictions не отображает прогнозы с 0 для Home Score (Pro)

1.4 - Версия для удобства использования

Показать незавершенные раунды в раскрывающемся списке
Добавить кнопки действий в список раундов
Добавить сообщение для входа в систему для незарегистрированных пользователей
Показывать прогнозы пользователей, когда матч начался, но еще не закончился
Состояние закрытия прогнозов для пройденных раундов

1.3 - мартовское безумие выпуска

Прогнозирование нокаутов - прогнозы «мартовского безумия»
Настройте столбцы, которые вы хотите отображать в таблице лидеров
Мелкие исправления

1,2

Частные лиги (версия Pro)
Добавление блоков прогнозов в совпадения JoomSport
Улучшенный вид таблицы лидеров
Аватары для пользователей
Выделение вошедшего пользователя
Счетчик смены места (версия Pro)
Новые значки
Улучшенный интерфейс создания лиг и раундов
Исправления локализации
Сохранить сообщение

1.1

Улучшенный вид таблицы лидеров
Фильтры для добавления совпадений в раунд
Параметры заказа
Параметр поиска точки
Сценарий перевода
Исправление часового пояса

1,0

Первоначальный стабильный выпуск

НФЛ шансы, линии, пики, прогнозы на Суперкубок 2021 года: лучшая модель склоняется над вождями против пиратов

Пираты из Тампа-Бэй были символом тщетности НФЛ в младенчестве: с начала сезона 1976 года до 13-й недели сезона 1977 года они прошли 0–26 баллов.Хотя в 2002 году Buccaneers выиграли свой дивизион, NFC и, в конечном итоге, Super Bowl XXXVII, быть фанатом Buccaneers в конечном итоге означает гораздо больше боли, чем успеха. Ситуация изменилась, когда Том Брэди выбрал Тампа-Бэй в качестве своего нового дома после 20-летнего пробега с New England Patriots, поскольку пираты под предводительством Брэди заработали в этом сезоне место для дикой карты и победили Вашингтон, Новый Орлеан и Грин-Бэй, чтобы добраться до Воскресный Суперкубок 2021 года. Теперь они трехочковые аутсайдеры Канзас-Сити по последним коэффициентам на Суперкубок 2021 года от William Hill Sportsbook.

Сумма Chiefs-Buccaneers составила 56 очков в последних линиях Суперкубка 2021 года, что на целое очко ниже начального. Какие ставки на Суперкубок 2021 и какие ставки выбрать между буканьерами и вождями? Все шансы на Суперкубок 2021 года перечислены ниже, а передовая компьютерная модель SportsLine содержит все советы и прогнозы по ставкам НФЛ, которые вам нужны, чтобы сделать лучший выбор НФЛ на 2021 год.

Модель, которая имитирует каждую игру НФЛ 10 000 раз, с момента ее создания пять с лишним лет назад стоит почти 7 900 долларов за 100 долларов игроков в рейтинге лучших игроков НФЛ.В этом сезоне он набирает 24–14 очков в топ-рейтингах лучших игроков НФЛ и приносит более 800 долларов. Модель также входит в Суперкубок 2021 года с невероятным результатом 120-78 на лучших выборах НФЛ, которые датируются сезоном 2017 года.

Модель также входила в топ-10 на NFLPickWatch четыре из последних пяти лет по результатам прямых выборов НФЛ и четыре раза за этот период обошла более 95 процентов игроков офисного пула CBS Sports. Любой, кто следил за ним, очень высоко.

Теперь он проверил последние коэффициенты НФЛ на Суперкубок 2021 года и линии ставок НФЛ от William Hill, смоделировал каждый щелчок 10000 раз, и его прогнозы сделаны.Отправляйтесь в SportsLine прямо сейчас, чтобы увидеть их всех.

Лучшие прогнозы НФЛ на Суперкубок 2021 года

Один из лучших прогнозов НФЛ на Суперкубок 2021 года выбирает модель, которую рекомендует модель: «Руководители против пиратов» набирают более 56 очков. Первоначально модель поддерживала нижнюю часть, но с учетом того, что общее количество Суперкубка 2021 года упало с 57 до 56, модель изменила свой выбор после моделирования большой игры 10000 раз.

И вот почему: Суперкубок 2021 года включает в себя два самых взрывоопасных нарушения в лиге. Канзас-Сити набирал в среднем 415 баллов.6 ярдов в нападении в этом сезоне, который занял первое место в НФЛ. Между тем, «Тампа-Бэй» в среднем за игру в регулярном сезоне набирал 30,8 очка, что является третьей лучшей оценкой в ​​лиге.

Обе команды продемонстрировали свою наступательную огневую мощь в играх чемпионатов соответствующих конференций. Канзас-Сити набрал 38 очков на счетах, а Тампа-Бэй потерял 31 очко против упаковщиков. «Тампа-Бэй» набирает 30 очков в шести играх подряд. Вдобавок эти команды в общей сложности набрали 960 ярдов в матче на 12-й неделе, что стало шестым по результативности в любой игре в этом сезоне.

Модель SportsLine

призывает Магомеса и Брэди объединить почти 575 ярдов, в то время как Тайрик Хилл и Трэвис Келси затмевают 100-ярдовую отметку для Канзас-Сити. В результате овер имеет все значение в Super Bowl LV.

Как сделать выбор на Суперкубке 2021 года НФЛ

Модель также сделала ставку против спреда и на денежной линии, и она имеет точную статистику игроков, которая может помочь вам сокрушить ваши ставки на Суперкубок 2021 года. Вы можете получить только каждый выбор прямо здесь.

Какие выборы в НФЛ вы можете с уверенностью сделать во время Суперкубка НФЛ 2021 года? И какой будет точный окончательный счет? Ознакомьтесь с последними коэффициентами на Суперкубок 2021 года от William Hill ниже, а затем посетите SportsLine, чтобы узнать, какие выборы НФЛ вам подходят, и все это из модели, которая почти на 7900 долларов превышает ее лучшие ставки НФЛ.

Коэффициенты НФЛ на Суперкубок 2021 года

Воскресенье, 7 февраля

Суперкубок 55: Канзас-Сити Чифс vs.Тампа Бэй Бакканирс (+3, 56)

Последние шансы: Тампа Бэй Буканьерс +3

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *