Как научиться предсказывать спортивные события


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.

Использование машинного обучения для прогнозирования спортивных результатов - пример Кубка мира по регби | от Райана Лэмба

Фото Томаса Серера на Unsplash

Один из лучших способов расширить свои навыки программирования - заняться практическим проектом по интересующей вас теме. Незадолго до начала чемпионата мира по регби 2019 года в Сентябрь. Я решил, что хочу попрактиковать свои навыки Python и науки о данных, пытаясь предугадывать результаты турниров.

Ниже я подробно расскажу о процессе, который я прошел, чтобы попытаться предсказать как победителей, так и результаты групповых этапов Кубка мира по регби.Надеюсь, это побудит вас попробовать себя в любимом виде спорта!

Для этого проекта я использовал Python, записные книжки Jupyter, PyCharm и Power BI (для быстрой визуализации данных).

ESPN Scrum имеет обширную базу данных международных матчей по регби. Я хотел все международные матчи по регби начиная с 2003 года. Я выбрал эту дату, потому что рейтинг мира по регби был введен незадолго до чемпионата мира 2003 года (подробнее об этом в разделе «Характеристики»).

ESPN База данных результатов матчей Scrum

Но эти данные были разбиты на 175 страниц - копирование / вставка не было прагматичным решением.BeautifulSoup спешит на помощь. BeautifulSoup - это библиотека для извлечения данных из файлов HTML и XML. Ниже вы можете увидеть необработанные очищенные данные, содержащие информацию о совпадении в Уэльсе 7 сентября 2019 г .:

Результат парсинга BeautifulSoup для результатов совпадения

Я заметил, что URL-адрес ESPN имел ссылку на страницу , , поэтому я перебрал каждую страницу и сохранил результаты. Итак, немного поработав, в моем наборе данных были данные за 16 лет - более 8700 матчей по регби.

DataFrame результатов матчей

Я хотел добавить World Rugby Rankings в качестве функции, поэтому я выполнил аналогичный анализ, чтобы получить рейтинг каждой команды с 2003 года.

Мировой рейтинг регби

Очевидно, что извлеченные данные не были в идеальном состоянии для машинного обучения, поэтому мне нужно было очистить несколько незначительных вещей, таких как удаление 'v' в поле имени оппозиции и обеспечение того, чтобы страна имя было одинаковым как в поле «Команда», так и в поле «Оппозиция» (я заметил, что США было USA в одном и Соединенные Штаты Америки в другом). Pandas делает это относительно простым - см., Например, , примените и карту .Я выполнил еще несколько подготовительных шагов, таких как учет ошибок / пропусков в необработанных данных и правильное форматирование дат.

Мировой рейтинг регби был объединен с основным набором данных, так что для каждой команды был применен их рейтинг на дату, ближайшую к дате каждого матча.

Хотя у меня был Мировой рейтинг по регби, я все же хотел подсчитать отдельный, более простой счет навыков для каждой команды. Я рассчитал относительную квалификацию, используя обобщение рейтинговой системы Эло. В этой системе рейтинг игрока меняется в зависимости от результата матча и относительной разницы в рейтинге между двумя командами.В простом примере, если команда, занявшая 10-е место, побеждает команду, занявшую 2-е место, команда, занявшая 10-е место, получит больше рейтинговых очков, чем если бы она победила команду, занимающую 15-е место (более слабую). Точно так же проигравшая команда, занявшая 2-е место, потеряет больше очков рейтинга за проигрыш более слабому сопернику, чем если они проиграют, скажем, команду, занявшую первое место. Таким образом, алгоритм самокорректируется и со временем «учится» навыкам каждой команды.

Мировой рейтинг регби учитывает различные характеристики матча, такие как статус матча (больше очков в финале чемпионата мира), домашнее преимущество и очки, набранные в матче.Расчетная оценка навыков игнорирует все это и просто учитывает результат матча и относительное мастерство между двумя командами во время матча.

Давайте посмотрим, как рейтинги сравниваются на моментальном снимке во времени:

Официальный рейтинг World Rugby (23 сентября) по сравнению с расчетным рейтингом

Вот некоторые интересные результаты - Австралия заняла более высокое место, чем ожидалось, а Ирландия и Уэльс оказались ниже истинного рейтинга. Я подозреваю, что на высокий рейтинг Австралии сильно повлияла их первоначальная высокая отправная точка (в 2003 году они заняли 3-е место среди лучших команд мира).Ниже вы можете увидеть, как оценки навыков некоторых команд менялись с течением времени по мере обучения алгоритма. Обратите внимание на устойчивый рост в Англии, Ирландии и Уэльсе примерно с 2014 года.

Относительная оценка командных навыков с течением времени

В итоге, данные для каждого исторического матча включали: дату матча, результат матча, количество очков, количество очков против, рейтинги World Rugby для обеих команд и относительный рейтинг навыков для обеих команд.

Для прогнозирования результатов я использовал Keras, высокоуровневый API нейронных сетей. Самая простая модель в Keras - это последовательная модель.

Я выполнил настройку гиперпараметров (см. Отличный учебник Джейсона Браунли здесь) и экспериментировал как с широкими (один слой с большим количеством нейронов), так и с глубокими (больше слоев, но меньше нейронов на слой) сетями. В итоге я использовал первый слой из 15 нейронов и второй слой из 8 нейронов, оба с Rectified Linear Activation Unit (ReLU). Мы не используем функцию активации для выходного слоя, так как мы не хотим преобразовывать выходные значения.

Топология нейронной сети

Ниже вы можете увидеть график потерь (среднеквадратическая ошибка) по эпохам.

Потери модели нейронной сети относительно количества эпох

Я также попробовал любимый фанатами XGBoost, но получил немного лучшие результаты с нейронной сетью за счет более длительного времени обучения.

Для ввода модели я создал набор данных о предстоящих матчах группового этапа чемпионата мира по футболу и назначил каждой команде их последние очки навыков и рейтинг.

Так как же сработали прогнозы? Намного лучше, чем я ожидал (по крайней мере, для первых 15 игр)! Из 30 предсказанных игр он правильно предсказал победителя в 27 (предсказание расстроенного матча между Японией и Ирландией было бы поразительным).

Модель особенно хорошо показала себя в первых 15 играх, в 10 из которых разница в счете не превышает 5 очков.

Сравнение результатов прогноза модели с фактическими результатами

Обратите внимание, что я не переобучал модель на групповых этапах, результаты выше были получены в самом начале чемпионата мира по футболу. Интересно отметить, что после того, как большинство команд сыграли хотя бы одну игру, прогнозы, похоже, ухудшились. Это имеет смысл, поскольку относительные рейтинги и оценки навыков изменились бы, поэтому можно предположить, что прогнозы улучшились бы, если бы я обновил эти функции и переобучил модель после первого раунда игр (чего я не делал, слишком догнал в просмотре реальных игр!).

В любом случае неплохие результаты за пару вечеров работы! Машинное обучение - увлекательная область, дайте мне знать, если вы решите попробовать это самостоятельно, есть много того, что нужно улучшить, и интересные функции, которые можно добавить. Надеюсь, вам понравилось прохождение!

Вот несколько полезных ресурсов, которые помогут вам начать:

Скрейпинг веб-страниц с помощью BeautifulSoup

Манипулирование данными с помощью Pandas

Наука о данных

Я настоятельно рекомендую отличный справочник Джейка Вандерпласа по науке о данных Python (включает пример ноутбуков)

Начало работы с Keras и нейронными сетями

.

jgoerner / SportsPrediction: Прогнозирование результатов спортивных событий.

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
.Машинное обучение

- лучший алгоритм для прогнозирования времени окончания спортивной программы

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

Что я узнал Прогнозирование футбольных матчей с помощью машинного обучения

Рынки меня всегда восхищали. Может быть, это началось в подростковом возрасте, когда мой товарищ рассказал мне об этой стратегии ставок с «гарантированным выигрышем», которая заключалась в том, что ставка на футбольные матчи была ничьей и удваивалась моя ставка до тех пор, пока я не выиграл - технически он не ошибался, но технически я тоже. у вас нет бесконечного банкролла, так что большое спасибо ZJ.

Когда я впервые услышал о машинном обучении, я подумал, что это намного лучше, чем моделирование футбола с использованием традиционной статистики, отчасти из-за ограничивающих допущений этих моделей, а отчасти потому, что в то время я был довольно ленив, чтобы изучать R.

Это было 1,5 года назад, и с тех пор я взял Python (намного проще, чем R!), Прочитал / применил все, что смог найти в машинном обучении, и наконец создал модель, которая немного лучше стратегии мартингейла. Еще многое предстоит сделать, но это эссе направлено на закрепление того, что я уже узнал, и на то, чтобы поделиться им со всеми, кто только начинает.

«Я бы сравнил сборщиков акций с астрологами, но я не хочу ругать астрологов» - Юджин Фама

В статье Стивена Левитта о рынках ставок он утверждал, что маркет-мейкеры на рынках ставок работают совсем не так, как финансовые. рынки, потому что они лучше предсказывают совпадения, чем толпа.Следовательно, они могут устанавливать цены (коэффициенты), и им не нужно сопоставлять покупателей с продавцами.

Действительно, букмекеры очень точно предсказывают исход футбольных матчей. Если мы построим график предполагаемой вероятности шансов по сравнению с вероятностью фактического исхода матча, мы получим довольно прямую линию, подразумевающую высокую положительную корреляцию.

Источник: Победа над букмекерами с их собственными числами - и то, как сфальсифицирован рынок онлайн-ставок на спорт [2]

Как ни странно, вы даже можете победить их, используя их собственные коэффициенты [2], но это работает только ограниченным образом (по сути, арбитраж разные букмекеры).

Итак, если рынок эффективен, зачем пытаться? Это потому, что, как и гипотеза эффективного рынка в финансах, не всегда верны. Непосредственно перед началом матча предполагаемая вероятность из шансов отражает вероятность исхода. Но за дни и часы до матча и после его начала эмоции проникают в толпу, и это может изменить шансы в нашу пользу, если мы сможем быстро их поймать и действовать исходя из истинной вероятности. Вот где использование машинного обучения может (надеюсь) дать нам преимущество перед игроками, не использующими вычисления.

Хотел бы я сказать, что я использовал сексуальные глубокие нейронные сети для прогнозирования футбольных матчей, но на самом деле наиболее эффективной моделью был тщательно настроенный классификатор случайных лесов, с которым я впервые экспериментировал из-за его простоты. Я пробовал почти все алгоритмы в sklearn, xgboost, а также в нейронных сетях, но случайный лес по-прежнему был самым стабильным из всех.

«Чем больше вы знаете, тем меньше вам нужно». - Ивон Шуинар

Когда я только начинал проект, я просто бросал все на стену и смотрел, что застряло, а затем продолжал придумывать новые функции, чтобы улучшить свои результаты.Но, пройдя курс машинного обучения Fastai, я понял, что удаление лишних функций на самом деле повысило мою точность, в основном потому, что они были шумом, который усложнял работу моей модели. И учитывая, что мы можем видеть, какие функции определяют наши прогнозы, машинное обучение действительно не является таинственным черным ящиком, которому нельзя доверять.

«Все, что можно протестировать, должно быть протестировано» - Виктор Нидерхоффер

Существует так много вещей, которые можно настроить при проектировании и моделировании функций, и я стараюсь протестировать все, что можно проверить, чтобы лучше прогнозировать и обобщать.Учитывая набор функций / показателей на выбор, иногда может возникнуть соблазн попробовать другие функции, когда что-то работает достаточно хорошо.

Я помню, как пробовал средние голы в последних n играх в качестве показателя и получил приличные результаты. Я был готов двигаться дальше, но потом увидел похожую метрику, экспоненциально взвешенное среднее. В голове я думал, что улучшение предсказуемости, если таковое будет, будет незначительным, поэтому я хотел попробовать что-то более захватывающее. Но, будучи параноиком, я решил быстро его проверить, и что вы знаете, на самом деле это был гораздо более сильный предсказатель, чем средний показатель.Никогда не знаешь, что сработает, пока не попробуешь.

После прогнозирования результата работа не выполняется. Дело в том, чтобы перехитрить букмекеров, а это значит, что мы действительно должны зарабатывать деньги в долгосрочной перспективе.

Поскольку цель состоит в том, чтобы заработать деньги, использование стандартных показателей оценки, таких как потеря точности / проверки, не является хорошим показателем того, достигнута ли наша цель. Поэтому я умножил букмекерские коэффициенты на прогнозируемую вероятность каждого правильного исхода, чтобы увидеть, насколько прибыльной была модель.

После того, как я выучил Python / машинное обучение и начал применять то немногое, о чем я знал, я продолжил использовать рекомендуемый текстовый редактор для написания всего своего кода, а затем запускал код в терминале.Текстовые редакторы великолепны, и я до сих пор использую их в школе и для чтения загружаемых скриптов. Но Jupyter изменил мои эксперименты.

Вместо того, чтобы ждать запуска всего скрипта python, чтобы увидеть, что произвело мое редактирование, я мог запускать изменения в самой ячейке в интерактивном режиме. Потребовалось время, чтобы привыкнуть к рабочему процессу и сочетаниям клавиш, но как только я это сделал, мои циклы итераций значительно сократились, и я никогда не оглядывался назад.

Это 10-летний путь, который я решил для себя в 2018 году и буду продолжать сокращать его в ближайшие годы и применять полученные знания на других рынках.По мере появления новых показателей / исследований это постоянный путь к обучению и тестированию - хорошо, что мне нравится этот процесс.

[1] Как работают рынки? Эмпирический анализ азартных игр в национальной футбольной лиге, Стивен Д. Левитт

[2] Обыгрывание букмекеров их собственными числами - и то, как сфальсифицирован рынок онлайн-ставок на спорт, Лисандро Кауниц, Шенджун Чжун, Хавьер Крайнер

.

Смотрите также