Контора
Бонус
Оценка
Язык
Live-ставки
Моб. ставки
 
5 000 руб.
     
2 500 руб.
     
500 руб.
     
Авансовая ставка
     

Как победить букмекеров

Второе правило успешного игрока — понимать связь между коэффициентами и вероятностями. Большинство из вас знает, что коэффициент 1. Вам необходимо вычислять вероятности и сопоставлять их с коэффициентами каждый раз, когда вы делаете ставку у букмекеров, прежде чем отдать им свои деньги, если вы хотите выигрывать у них на дистанции.

Вы должны делать ставку, только если ваша оценка вероятности превосходит ту, что задаёт виртуальный букмекер онлайн коэффициент.

До многих людей это очень тяжело доходит. Ставки на спорт — это отнюдь не угадывание победителей. Плюсовой игрок может выигрывать меньше ставок, чем проигрывать. Главная задача — уметь определять вероятности точнее, чем букмекеры.

Моя первая модель в попытках победить букмекеров появилась в сентябре года и была основана на прогнозах экспертов. Поэтому я брал его еженедельные прогнозы на АПЛ и использовал их для того, чтобы решить, на какую команду ставить. У Принс-Райта были прикольные прогнозы, но деньги по ним быстро были слиты, и мне пришлось исключить его из процесса математического моделирования.

В общем, публичные эксперты дают прогнозы для развлечения, но они не могут победить букмекера. Вторая математическая модель, с помощью которой я попробовал обыграть букмекера, была основана на индексе Euro Club, который вычисляет рейтинг команд в зависимости от результатов матчей между.

За каждую победу команде добавляют очки, за каждое поражение вычитают. Похожим образом работает Elo-рейтинг в шахматах и других видах спорта. С помощью индекса Euro Club можно делать адекватные прогнозы на исходы футбольных матчей, но этого недостаточно, чтобы получить перевес над линией букмекеров.

Как только в дело вступает их маржа, на ставках по этому индексу деньги проигрываются медленно, но верно. Site winline модель была основана на концепции "ожидаемых голов". В ней каждому удару по воротам приписывается некоторое значение, исходя из архивных данных, как часто удар из такой ситуации приводил к голу. Суммируя ожидаемые забитые и ожидаемые пропущенные голы команды, мы можем получить неплохую общую оценку качества атаки и обороны этой команды, которую затем можно использовать для моделирования будущих матчей.

Она предсказала спад Челси, но переоценила Арсенал и Ливерпуль. Хотя эта модель не привела к проигрышу денег, она давала такие "дикие" прогнозы, на которые совсем нельзя было полагаться для стабильной прибыли. Чем дальше по ходу сезона, тем больше становилось ясным, что четвёртая, и последняя модель, которую я назвал "искажение коэффициентов", была самой надёжной.

Многие букмекерские рынки демонстрируют феномен, известный как "недооценка низких шансов", когда коэффициенты на явных фаворитов по итогу оказываются выгоднее для ставок, чем на их соперников-аутсайдеров. Это можно объяснить тем, что игроков больше привлекают потенциально крупные выигрыши от ставок на большие коэффициенты, чем низкие выплаты со ставок на фаворитов, а букмекеры в соответствии с этим корректируют коэффициенты.

То есть суперклубы выигрывали несколько чаще, чем предполагали букмекеры в своих коэффициентах. Тем не менее, я нашёл ещё одно искажение, на которое не влияли ни впечатляющий рывок Лестера, ни провалы в обороне Манчестер Сити, ни промахи форвардов Арсенала. Азартные игроки не любят ставить на ничьи в матчах суперклубов между.

Когда Манчестер Юнайтед принимает Манчестер Сити, или когда Арсенал приезжает в Ливерпуль, это противостояния двух примерно равных команд очень высокого уровня. Но те, кто делает на них ставки, предпочитают угадывать, кто победит, а букмекеры из-за этого увеличивают коэффициенты на ничью.

Многие такие матчи закончились тогда вничью, а ставки на них принесли мне львиную долю прибыли. На заре изучения техник пикапа я наивно ставки на футбол чемпионата россии полагала: Непреодолимая несвобода.

Ваш адрес email не будет опубликован. Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.

Этот нюанс мы учли и разбили выборку не случайным образом, а в зависимости от временных периодов. В ходе работы над проектом мы просидели в зуме, а затем в дискорде более 10 часов. Углубились во все тонкости предобработки данных, сделали немного занимательной визуализации и обучили нашу модель. Пайплайн подготовки данных верхнеуровнево выглядел следующим образом: мы очистили датасет от пропусков и выбросов и обогатили его новыми признаками. Например, на основе физических характеристик рассчитали другие, а также посчитали кумулятивную статистику для каждого боя и каждого бойца.

А ещё для увеличения качества модели вычислили разницу между физическими характеристиками бойцов. Ментор предоставил нам спарсенные данные по истории Боёв UFC и статистику по бойцам.

КАК ПОБЕДИТЬ БУКМЕКЕРА С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИКИ

Данные и Jupyter Notebook с бейзлайном модели можно найти по этой ссылке на Kaggle. В связи с тем что сроки у нас были ограничены, мы решили не заниматься дополнительным парсингом фичей, а уделить большое внимание обработке имеющихся данных и генерации новых признаков. Также в процессе обработки мы собрали немного занимательной статистики по боям: например, на этом бублике можно увидеть распределение боев по категориям, из которой можно увидеть, что мужских боёв гораздо больше, чем женских увы.

А на этом бублике видим, что бои заканчиваются с равной вероятностью либо нокаутом, либо признанием своего поражения, либо решением судьи. Основная идея обработки данных заключалась в создании единого датасета, содержащего накопительную статистику по каждому из бойцов за все его предыдущие бои и его физические характеристики на момент начала боя.

Необходимо было избежать лика в данных, при котором модель могла переобучиться на данных из ещё не состоявшегося боя. После очистки датасета от пропусков и выбросов в первую очередь мы сгенерировали фичи по каждому из бойцов, связанные с его физическими характеристиками. Поскольку мы имеем информацию по физическим характеристикам бойца на настоящий момент, для корректного обучения модели на данных по боям из прошлого мы использовали фичи, которые не заглядывают в будущее.

Это перечень важных показателей по уже проведённым боям, которые обычно публикуются на сайте UFC до начала боя.

Результат ошеломил по сравнению с букмекерскими конторами, процент точности был очень высок, однако не всё так просто…. Тренировочные — для тренировки модели, тестовые — для проверки правильности уже тренированной модели. Но какая разница, если обучение было неправильным?. Модель не должна смотреть в будущее, как это было у. Потюнить модели в достаточной мере не получилось, так как было мало времени. Но получилось попробовать стекинг, бэггинг и другие разновидности моделей с параметрами по умолчанию.

Они, к сожалению, не дали результатов лучше, чем стандартный случайный лес, поэтому в качестве итоговой модели мы оставили именно этот алгоритм. Возможно, в будущем после подбора параметров для всех моделей найдётся та, которая окажется. Посмотреть на модель можно на GitHub.

Для того чтобы модель предсказала победителя на новых данных, нужно эти данные обработать таким же образом, как мы это делали в нашем ноутбуке Jupyter Notebook DeepOverfitting-DataPreparing, после этого просто подать эти строчки данных для двух бойцов в predict функцию нашей модели и получить предсказание, либо 0, либо 1, 0 — победил 2 боец, 1 — победил первый боец.

Самое главное — мы все выявили свои слабые и сильные стороны, поняли, какие пробелы в понимании работы с временными рядами нам нужно заполнить, и научились распределять нагрузку в команде. После всего проделанного нами пути мы решили, что не остановимся на достигнутом и продолжим развивать наш продукт. Станем кем-то кроме букмекера, кто заработает на ставках. И, конечно, будем писать на Хабре про дальнейшее развитие проекта. Букмекеры, берегитесь, мы идём за вами. Узнать больше про магистратуру можно на сайте data.

Ну и конечно не магистратурой единой! Если вы хотите узнать больше про data букмекер конторы луганскмашинное и глубокое обучение — заглядывайте к нам на соответствующий курсы, будет непросто, но увлекательно.

Свежие записи

Узнайтекак прокачаться и в других специальностях и навыках или освоить их с нуля:. Профессия Data Analyst. Курс по Data Engineering. Курс "Математика для Data Science". Курс "Алгоритмы и структуры данных". Профессия Fullstack-разработчик на Python. Профессия Java-разработчик. Профессия Frontend-разработчик. Профессия Этичный хакер.

Разработка проекта

Профессия Разработчик игр на Unity. Профессия Веб-разработчик. Профессия iOS-разработчик с нуля. Профессия Android-разработчик с нуля. Курс по Machine Learning.