Анализ статистики в прогнозах на спортивные матчи
Продолжаем серию статей, рассказывающих о внутренней кухне прогнозирования спортивных матчей, основанного на анализе статистики. Собственно, что и делает алгоритм ASB, на основе которого выдаются спортивные прогнозы на нашем сайте. Сегодня поговорим об анализе уже выданных и состоявшихся спортивных событий.
Казалось бы, зачем анализировать то, на что уже нельзя повлиять?
Прогноз уже выдан, ставки сделаны, деньги получены или проиграны, в зависимости от того, был ли прогноз верным или нет. Что еще?
А еще можно и даже нужно проанализировать качество выдачи прогнозов, чтобы или скорректировать алгоритм или найти закономерности, которые смогут повлиять в дальнейшем на улучшение всех показателей работы алгоритма.
Рассмотрим живой пример
Возьмем две серии выданных прогнозов ASB из платного раздела. То есть, лучшие, которые мы можем предложить нашим клиентам.
Первая серия — это крайние 200 результатов. Вторая — 1100 результатов. Результаты реальные, все они легко находятся.
На изображении ниже первая группа изображена в верхней части, вторая — в нижней.
Как видно, результаты обладают очень интересными свойствами: периодичностью и амплитудой. Причем периодичность результатов характерна как на небольших сериях прогнозов, так и на продолжительных. В рамках данного примера небольшой серией считаем 50 результатов прогнозов, продолжительной — 1000 результатов.
Амплитуда — это введенное определение (по аналогии с динамикой в курсе физики). Амплитуда характеризует колебание преобладания одних результатов над другими. Когда график идет вверх — больше выигрышных прогнозов, когда движется вниз — перевес случается у проигрышных.
В рамках данного исследования всеми возвратами мы пренебрегли.
На основе простейшего анализа выданных результатов, можно сделать несколько весьма интересных выводов. А именно:
- Периодичность является величиной постоянной. В этой статье мы анализируем 1000+ результатов прогнозов, но у нас еще есть и другое исследование, пока не опубликованное, в нем более 50 тысяч результатов прогнозов, именно такая выборка позволяет утверждать про константу.
- Неизбежность изменения поведения функции. Этот пункт имеет очень важное прикладное значение. Возможно даже, что этот пункт — главный практический вывод всего исследования результатов. А вывод такой: после затянувшийся «неудачной» серии случается аналогичная «удачная». Удача/неудача здесь в кавычках, так как математическое прогнозирование спортивных событий — строгая наука, а не хаотичный набор ставок.
Результат анализа для игроков
Любая затяжная серия, в которой преобладают проигрыши в перспективе 10-40 последующих прогнозов перейдет в стадию роста. Что может (и должно) повлиять на изменение сумм ставок. То же правило действует и для серий из 100-150 прогнозов. Второй вариант — это изменения характера размещения ставок. Скажем, игрок может делать ставки только на этапе роста и верхних пиков, избегая ставок во время просадок.
Для разработчиков алгоритма анализ статистики также может дать пищу для размышлений. Вот, например, как мы анализируем выигрышные серии уже применительно к реальным суммам ставок:
Цвет в этой таблице нужен для простоты визуального анализа блока результатов. Красный — плохо, зеленый — хорошо.
Мы специально выбрали такую серию, в которой преобладают отрицательные результаты. И, что важно, алгоритм ASB все-равно остается устойчивым к такого рода серии.
Главный вывод
в том, что параметры заходимости прогнозов к применяемым коэффициентам теряют свою значимость при длительной работе с качественными спортивными прогнозами. А на первый план выходят параметры серийности и стабильности результатов. А именно этим и сильны прогнозы ASB.
