欧洲杯投注预测分析 知乎

主要采用与比赛相关的主观和客观数据对贝叶斯网络的进行训练建模，进而对比赛结果进行预测。 对于DNN模型来说，现在的特征维度仍然偏少，有效的特征不多。 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。

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。

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。 球队基本面信息特征可以通过对历史联赛积分排名以及球队参赛信息统计得到，共17维球队特征。 对于赔率而言，由于每家博彩公司在开赛前给出的最终赔率并没有统一的时间标准，故现版本只采用各主流博彩公司公开的初次胜、平、负赔率，17家博彩公司共51维赔率特征。 如果把赔率市场比作股市，那么随时变化的概率和赔率就相当于上市公司的各种公开财务数据，凯利值就像这些财务数据一样可以根据各赛事公开的赔率和胜平负概率结合凯利指数计算公式得出结果。 赔率和概率是变量，凯利值即为因变量，通过凯利指数的变化从而分析出机构对数据的倾向性和对筹码走势的把握——概括起来凯利指数就是机构对于某项赛果以数字表现出的态度。 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。

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。 球队基本面信息很容易理解，而赔率盘口与足球比赛的结果有什么具体的联系呢？ 简单来说，博彩公司对某场比赛进行一系列科学的分析和判断后，得出胜、平、负三种结果，赢面大的一方，相应的赔率自然就低，赢面小的一方，其赔率就相对的高。 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。

以英超联赛为例，我们从前五个赛季中各随机选择55场比赛以及最新赛季的90场比赛，共365场组成测试集合，其余数据作为训练集合。 比赛数据中存在一些强弱对抗且爆冷的比赛，我们认为这样的数据为奇异的样本在训练过程中进行了剔除，得到1339场的训练集合。 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。 强如巴萨，也有可能被联赛副班长逆转，弱如第三世界的朝鲜队也可闯进世界杯八强。

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。 本文方法并不是一个完美的“拉普拉斯妖”，结合更新更全的数据，以及当前最新的大模型AI方法，大家可以发挥自己想象力和领域知识构建一个更加完善的足球预测系统。 在欣赏绿茵场上激情对抗的同时，体验数据和机器学习的无穷魅力。 量化投资的类型有量化选股、量化择时、统计套利等等，这里仅以预测股票涨跌为例考虑预测模型。