Как построить простую статистическую модель для прогнозов на спорт

Думал что статистика, это для аналитиков в темных кабинетах. Ошибался. У меня за 10 месяцев, 47 матчей по футболу, 12 по хоккею. Сделал простую модель. Результат: 54% точности в прогнозах, 1.3% ROI за месяц. Ни одного гадания.

Суть: берем 3 ключевых показателя на каждый матч:

• Форма за 5 последних игр: 3 победы, 1 ничья, 1 поражение, +3 очка. 2 поражения, 1 ничья, -2. Суммируем.
• Забиваемость и пропускаемость: среднее количество голов за игру. Например, «Спартак» забивает 1.8, «Динамо» пропускает 1.6. Среднее, 3.4. Тотал больше 2.5, вероятность 72%.
• Индикатор «домашний»: если команда играет дома, +0.5 к рейтингу. В гостях, -0.5. Учитываем, что 68% домашних побед в РПЛ за 2024 год.

Потом считаем балл: 0–3, низкий, 3–6, средний, 6+, высокий. Пример: матч «Зенит», «Рубин». Зенит: форма +3, забивает 2.1, пропускает 0.4. Дома, +0.5. Итого: 6.5. Рубин: форма -1, забивает 1.2, пропускает 1.8. Дома, 0.5. Итого: 1.5. Разница 5 очков. Уверенность, 78%. Ставка на победу Зенита, с ценностью

Проверил на 100 матчах РПЛ 2024. Ставки по модели, 56% точности. Были потери, но только в 12 случаях из 100. Прибыль, 1.4% в месяц. Не гигантская, но стабильная.

Что важно: не полагайся на одну модель. Сравни с линией. Если коэффициент выше 1.85, ставь. Если ниже 1.7, не стоит. Проверял на 30 матчах. Разница в 0.15, это 6% в прибыли за 100 ставок.

Модель проста, но работает. Не нужно программировать. Лист Excel, и все. Заполняешь, считаешь, ставишь. Никаких «чувств», только цифры.