预测 2024 年欧洲杯,押注资格
我们把这主队客队在这五个方面的能力量化为17维的连续特征。 基于进球数预测的方法[1]把比赛结果的预测转化为利用泊松分布模型估计对战双方的攻防能力,进而通过进球数预测比赛最终的结果。 索普于1961年出版了他的著名专著《打败庄家》(Beat the Dealer),系统介绍在许多赌博游戏中取胜的策略及其数学理论。
这就要求需要构建一个完整且成体系的数据信号收集系统,扩大信息来源的基数。 1.现在得到的盈利投注区间规律只在各个联赛300场左右的测试集进行过测试,是否具有更加普适性的可能,还需要有更多的比赛数据进行测试和验证。 根据英超联赛的预测结果来看,SVM模型的预测准确率比LR模型的预测准确率提高了13.05%,我们猜测非线性模型在足球比赛结果的预测上具有更好的表现。 我们采用同样的训练集和测试集,尝试了多个不同的非线性模型。
1956年,凯利(J.L.Kelly)提出了一种能解决上述“赌徒困境”的方法,后人就把这种方法中用到的优化准则称为凯利准则。 因为投注赔率更低的赛果,简而言之,强队获胜的概率大于输掉的概率,如果只是为了赢,每一次都要倾其所有的下注(公式略)。 要考虑的第一个因素是对团队最新结果的分析。 为此,有必要考虑参与资格赛的团队的最后一次会议。 最近的表现通常是球队当前状态和获胜能力的良好指标。 由于杯赛往往4年举办一届,参赛队伍变动大,队伍的实力变化大。
英超联赛有20支队伍,正常赛季有380场比赛。 2016年扩军后,欧洲杯24支参赛队伍,共51场比赛;世界杯32支参赛队伍,共64场比赛。 利用深度神经网络的多重非线性变换,我们便可得到输入数据特征的另一种更加有效的表示,实现了对足彩数据特征的有效学习。 如此,我们可以利用深度学习网络的隐层输出作为新的输入特征,结合其他的非线性统计模型训练得到最后的输出结果。 其中最后17维特征为球队基本面特征,其余的为赔率特征。 在随机森林模型下,球队基本面特征普遍的作用权重偏低,对目标结果的影响有限,特征作用更大的主要存在于赔率特征向量中。
概率的高低并非对应最终的结果,但一旦形成市场行为,博彩公司便将概率转化为赔率去销售。 在使用本文提出的投注策略下,对英超2015赛季100场比赛,投注了其中20场比赛。 若均为单注投注(2元一注),投注20场比赛可盈利22.18元,盈利率达到55%! 下面将以2015年的欧洲五大联赛数据为例,详细地介绍如何通过数据和简单的机器学习方法,构建一个实用有效的足彩预测系统。 随着近20年AI技术的蓬勃发展,大力推动了量化交易的自动化、数据化和智能化发展。
如果每场下注额一万元,按照最低赔率的赛果(也即最可能出现的赛果)投注,到今天6月21日为止,总下注额26万元,26场比赛盈利16100元。 每个人都可以有自己的习惯和参考庄家,只要能掌握自己的方法。 竞彩的赔率价值不高,但是刚才说过了,看的是方法,你可以总结他的策略。
更有学有余力的同学开始举一反三,准备投身更大的应用场景上,如股票预测。 股票预测,或者专业点叫金融量化,是利用大数据和专业数理模型代替人为主观判断进行选股、择时,以期获得稳定、持续的超额回报。 与足彩的预测相似,金融量化同样的需要有数据获取、特征挖掘、预测模型模块。 赔率变动的最后一个阶段,渡过了市场的繁荣期后,即将进入临场阶段,就是我们通常所说的比赛日。 这个时候赔率变化的敏感度更高,变化的意义也更大。 我们通常可以见到临场连降两个盘口甚至三个盘口的比赛,这样的变化参考价值很高。