欧洲杯投注预测分析 知乎

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。 结合上面对法甲联赛的分析，杯赛相当于一个混沌程度更高的“联赛”，预测的结果具有更大的随机性。 整体难度要高于静态分析方法，但相对而言对于比赛的预测精确度也会比之更精确。 所以在熟悉和掌握了赔率的静态分析方法之后，我们有必要对动态分析方法进行学习，即使不能精通也应当有所了解并为自己所用。 大家需要关注的是比利时的伤病和，赛前半小时公布的比赛阵容，看看双方主教练采用什么战术和打法。

可以看到，博彩公司公开的赔率本身蕴含了比赛相关的信息，但掺杂了庄家的市场期望和闲家的投注倾向，附着了许多商业利益。 赔率从最初开出到比赛开始都有可能发生变化，当博彩公司获得更多的信息时，会依据球队动态和投注倾向做出一定的调整。 有经验的彩民常常通过观察不同博彩公司的初始赔率以及赔率的变化来决定自己的投注。

下面主要从信号挖掘和预测模块两个方面，简要介绍如何与股票预测作结合应用。 除了常见的公开股票信息，如何挖掘到更多有效的相关信号，将很大程度上决定预测效果的好坏。 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。 看到这里，胸怀大志又好学的同(du)学(gou)已经跃跃欲试，准备在这届世界杯大展拳脚了。

球队基本面信息由比赛双方球队在球队实力、赛前状态、对战历史、场地效应、攻防能力这五个方面组成。 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。 论文[2]提出由多个不同的解释变量来组成一个概率回归模型，主要考虑球队水平、近期表现、比赛重要程度、主客队位置距离等。 从下面的测试集合收益回测对比实验可以看到，结合LSTM的深度神经网络模型具有更高的预测准确率，超额收益Alpha和交易收益率也显著提高。

2.现有的投注策略受限于预测概率区间，投注场次与总场次之比还不够高，如英超为20%，而法甲由于准确率较低的缘故，投注比例只有7%。 推而广之，这样的投注策略在其他四大联赛中是否适用呢。 同样的，我们随机地产生100场、200场和300场训练集分别对西甲、意甲、德甲和法甲进行测试。 比分预测在实际实现中，我们可以把它当作一种回归问题或分类问题。 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。 结果仍然不满足公式（1）的要求，也就是说当我们完全根据模型预测结果进行投注时，从长远来看必定是亏本买卖。

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。 从球迷的角度来看，相比其他四大联赛法甲联赛本身竞争力较低，球员中以非洲为代表的第三世界外援比例高，比赛战术性和纪律性都较弱，比赛常常依靠明星球员的个人表现。 香农理论证明了熵与信息内容的不确定程度有等价关系，也就是物体的信息熵越大，混沌程度越高，其信息的不确定性就越大。 对于足球比赛来说，对战双方实力越为接近，比赛结果的偶然性则越大，想要准确地预测比赛结果也就越为困难。 针对杯赛，如欧洲杯、美洲杯、世界杯等的预测方法类似，但面临的数据问题有些许的不同，该问题将在本节最后部分做简单的讨论。

布莱克浦成立于1877年，于 赛季通过附加赛升级英格兰冠军联赛。 俱乐部是首支在联赛中唯一采用橙色为球衣的球队，绰号“海边人”，布莱克浦最大的成就是在1953年以4：3击败博尔顿，夺得足总杯冠军。 在市场凯指（1）和实际凯指（0.96）直接取均值即为0.98，本场理想凯指应该在0.98，偏高，相反平负凯指在较低范围有利于机构，最终曼联大热输球。 凯利公式的结果称之为凯利值，博彩冷门由于概率较小，所以凯利值的概念也就顺势引入到博彩业之中了。 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。