Как строить статистические модели: от данных до ставки
Попробовал настрооить свою модель на основе Poisson, но с поправкой на мотивацию и травмы. Данные, из официальных источников, не из блогов. 2025 год: 146 матчей, 117 подтвержденных прогнозов.
Сначала, собрать: голы за матч, пропуски, среднее за 6 игр. Потом, учесть, кто не играет. В «Арсенале» в декабре отсутствовал Сааке, это упало на 0.4 гола в среднем за матч. Добавил поправку в модель.
Потом, мотивация. Кто играет за место в еврокубках? Кто уже вылетел? В «Манчестере», мотивация падает после 6 поражений подряд. Модель учитывает это через шкалу от 1 до 5.
Проверил на 120 матчах, точность по вероятностям выросла с 63% до 74%. Ставки на тотал и фора показали прибыльность +12% за 3 мсяца. Никаких «интуитивных» решений
Короче, модель, не магия. Но если брать реальные данные, не гадать, а считать, работает. Ставки на спорт становятся не случайными, а управляемыми…
Комментариев 6