【欧洲杯不完全攻略】 小组赛开局阶段局势分析 知乎

对于足彩爱好者来说，不仅在欣赏足球荡气回肠、悬念丛生的魅力，更是在与博彩公司进行一场心理与策略的博弈（其实是为了投注赚钱）。 彩民看基本面，算计博彩盘口、统计历史战绩，只希望在投注前猜中比赛结果。 我们通过分组情况，可以找到5场比赛，在小组赛开局阶段值得我们进行竞彩投注。 它们是A组第一轮意大利VS土耳其，B组第一轮比利时VS俄罗斯，C组第二轮荷兰VS北马其顿，D组第二轮英格兰VS苏格兰，F组第二轮法国VS匈牙利。 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。

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。 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。 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。

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。 但量化交易作为一个涉及到多领域、大量数理知识、金融知识以及系统工程的问题，在实际运用中更为复杂，相比理论假设有更多的非理性因素和消息不透明等情况，还涉及到交易策略等股票实操问题。 量化交易的完整讲述甚至只是简单介绍都值得另开一篇拙文，这里只是抛砖引玉，对前文足彩预测中的方法简单扩展。

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。 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。 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。

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。 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。 这就导致对战队伍的历史对局相对较少，同时历史对战数据的指导性变弱。

如在世界杯上，能够与中国队一战的队伍不过巴西、哥斯达黎加、土耳其，数据极少。

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。