玩一场量化投资：验证凯利公式投注欧洲杯（上） 索普 足球_网易订阅

足球彩票品种多得让人剁手，这里只针对竞彩足球中最为简单的竞彩单场玩法进行分析。 单场固定单注奖金计算公式为：所选场次的单场赔率×2元×倍数。 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。 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。 只是单纯验证凯利公式作为量化投资的基础公式的有趣性，不作为任何博彩、投资的依据。

大刘在《三体》后记中写道“在体育场的最后一排看足球，球员本身的复杂技术动作已经被距离隐去，球场上出现的只是由二十三个点和一个特殊的点足球构成的不断变化的矩阵。 球类运动中只有足球比赛呈现出如此清晰的数学结构，这也可能是这门运动的魅力之一。 ”在90分钟的时间里，充满精彩悬念的绿茵场是足球最摄人的魅力，而不断探索未知，渴望预测未来则是人类本能的追求。 本文介绍的足彩预测模型方法基于赔率和球队基本面特征，实现了对欧洲五大联赛比赛结果的预测，对英超联赛的预测准确率达到了54.55%。 基于本文提出的足彩预测模型，可以根据预测概率值实行有效的足彩单场胜平负竞猜和比分预测。 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。

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。

因此在一场比赛市场出现盘口后，主要是一些大庄的初始赔率，就是我们经常说的初赔或者初盘。 three.当前利用足彩预测概率进行投注的策略仍然比较简单，其稳定性和适用性仍然需要在更大量的数据集上进行测试和调整。 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。 到此为止，我们在采用随机森林模型对英超联赛能取得53.42%的预测准确率，除了进一步挖掘更多的特征，还有没有方法可以进一步提高准确率呢？ 下面我们先来看下现有的特征在随机森林模型下对目标值的作用权重。

4、体彩-竞彩足球至少是两场比赛串联投注（2串1），增加了投注难度。 本表中盈亏结果均为单场投注的结果，仅作为假设下的实证研究。 就像欧洲杯的足球比赛中，总有强弱之分，强队的赢面肯定大一些。 打个不恰当的比方，比如葡萄牙对中国，C罗晃过张琳芃的概率，一定高于武磊突破佩佩的概率。

相比足球预测的数据信息，股票相关的信号众多，不管是从数量上，还是特征维度上都是爆炸式的增长。 从最基本的开盘价收盘价，到股票技术性指标，如MACD，KDJ等，再到股票基本面信息的抽象。 信号和特征维度众多，关键在于：一是如何挖掘更多具有股票相关性的信号；二是相关性量化和特征分析。 引言| 足球作为世界第一运动，充满了速度和力量的结果，团队与谋略的对抗。 人们也说，足球是圆的，恰恰也表明了足球比赛的不可预知性，一切结果都皆有可能。

如赔率变化值，对战阵形、球员疲劳程度、比赛重要度，球队重大新闻等等，进一步挖掘和分析对比赛有影响的因子。 有了大量的数据信号之后，需要建立特征相关性的评估体系，去粗取精，尽可能地减少干扰噪声，选择预测能力强的解释变量，提高信息来源的质量。 模型预测的比赛结果给出了对应的概率，是否存在在一定的区间内，预测结果的概率值满足公式（1），如此只需要根据预测概率调整投注策略就可以了。 参考多篇关于football prediction的论文，其预测比赛利用的数据主要分为两方面，一是球队基本面信息，二是公开的赔率盘口。