Содержание

кто они и где искать

Поделиться с друзьями

Интерес к ставкам на спорт в России растет, а это значит, что прогнозисты также набирают популярность. Неопытные игроки готовы опираться на чей-то опыт, который в теории может принести доход. Лучшие капперы – это те специалисты, которым удается на регулярной основе делать прогнозы с высоким процентом проходимости. В чем их секрет и где их искать?

Кто такие капперы?

По сути, каппер – это прогнозист, человек, который аналитическим путем старается предсказать исход спортивного события. Он готов делиться своими мыслями, но не просто так: нужно купить отдельный прогноз, подписку на неделю, месяц, год или на все время. Такая услуга в беттинге очень популярна: количество таких специалистов растет в геометрической прогрессии.

Так где же находить таких мастеров, чтобы начать вместе с ними зарабатывать деньги? Ответ прост – в интернете. В частности, данные о капперах можно найти:

  • В социальных сетях. Все мы сидим во «ВКонтакте» и Telegram: именно здесь сконцентрировано наибольшее число аналитиков. Найти из можно через поиск, просто вбивая тематические теги (прогнозы на спорт, ставки, каппер и т.д.).
  • На специальный сайтах, где составляются всевозможные топы и рейтинги прогнозистов. Те, кто создает подобные ресурсы, старается собрать действительно лучших капперов после проверки, чтобы пользователи не попадались на уловки мошенников.
  • На порталах спортивной тематики. Наверное, все мы видели прогнозы от Елагина, Черданцева, Генича и других персон спортивного медиа. Сегодня есть масса таких порталов, где можно и бесплатно, и за деньги получить мнение о событии от авторитетных людей.

Как защитить себя от мошенников?

Букмекерский рынок богатый, поэтому многие стараются нечестным путем нажиться на нем. Один из способов – это создание образа каппера, сбор денег и обман клиента. И неопытные игроки часто попадаются на эти уловки. Поэтому всегда нужно проверять информацию.

Но есть определенные аспекты, которые дают понять, действительно профессиональный каппер или мошенник перед вами:

  • Надежный каппер никогда не будет скрывать своих данных. На его сайте или в блоге он будет публиковать статистику за последние месяцы и годы, на него есть обзоры на разных порталах, отзывы – о нем знают люди, увлекающиеся ставками на спорт.
  • Правдивая и честная информация – аналитик не должен бояться своих неудач, они случаются со всеми. Поэтому тех, кто подчищает за собой, профессионалами назвать язык не поворачивается.
  • Спортивный аналитик не будет сам рекламировать свои услуги на весь мир: писать в личные сообщения с просьбой купить прогноз или вступить в группу. Это признак того, что перед вами далеко не профессионал.

Ставки на спорт – это одна из тех отраслей, где никто и никогда не будет давать 100%-ой гарантии на результат. Если беттер пишет, что его прогнозы заходят всегда, то это откровенная ложь, маркетинговый прием. Будьте осторожны!

Лучшие спортивные аналитики — рейтинг

В рейтинге спортивных аналитиков в иерархическом порядке расположились лучшие типстеры сайта Prognoznado.ru, чьи советы при выборе спортивных ставок позволяют игрокам букмекерских контор выигрывать и существенно увеличивать балансы игровых счетов. Путь от начинающего прогнозиста до профессионального спортивного аналитика биржи платных прогнозов не близкий.

Прежде чем вступить в ряды спортивных аналитиков и начать предоставлять бетторам платную информацию по спортивным ставкам, начинающему типстеру требуется несколько месяцев подряд доказывать свою профпригодность, публикуя на сайте Prognoznado.ru бесплатные прогнозы на спорт с аналитическим описанием.

После того, как статистика будет соответствовать необходимым требованиям, прогнозист сможет подать заявку на вступление в спортивные аналитики. Сделать это можно в разделе «Прогнозистам». Кандидаты, подавшие запросы, также проходят дополнительную проверку администрацией Prognoznado.ru.

Прибыль в процентах от банка аналитика на начало месяца формирует иерархию рейтинга спортивных аналитиков. Вторым критерием, определяющим лучших из лучших, является размер банка. Перед покупкой прогноза или подписки беттору рекомендуется изучить статистику спортивных аналитиков. Профессионализм каждого из них определяется такими статистическими показателями, как:

  • прибыль в процентах за текущий месяц;
  • прибыль в процентах, полученная за весь период времени;
  • размер банка спортивного аналитика;
  • проходимость платных прогнозов за текущий месяц;
  • средний коэффициент выигрышных платных прогнозов за текущий месяц.

Последние два показателя формируют стоимость прогнозов и подписок аналитиков. Помимо оценки статистических показателей, беттору стоит посмотреть результаты последних платных прогнозов аналитиков и оценить их текущие выигрышные серии. Не лишним будет уделить внимание графику «Финансовое изменение банка аналитика».

Приобрести подписку на прогнозы от выбранного спортивного аналитика можно также в данном разделе, раскрыв подробную информацию о его статистике.

Рейтинг лучших прогнозистов-капперов в Телеграме » Goon News

Популярность ставок на спортивные события сделала их неотъемлемой составляющей индустрии развлечений в современном мире. Услуги букмекерских контор позволяют зарабатывать на спортивных ставках неплохие деньги. Методы совершения прогнозов сегодня стали более совершенными и удобными. Капперы в телеграмме дают возможность пользователям получать подсказки относительно вероятных исходов предстоящих спортивных событий.


Чтобы ознакомиться с такими прогнозами, достаточно подписаться на определенные телеграмм каналы. Сделав это, вы сможете получать актуальную информацию в отношении выигрышных ставок.


Как найти лучших капперов?

Прогнозисты в телеграмме – счастливая находка для любителей ставок. Прислушиваясь к их мнениям, можно существенно увеличить свои шансы на выигрыш.

Кроме честных капперов, в телеграмме есть и мошенники, которые берут деньги наперед и никаких гарантий по поводу исхода ставок не дают. Честные прогнозисты дают советы только по тем видам спорта, в которых они хорошо разбираются.

Стать хорошим прогнозистом в телеграмме непросто. Для этого требуется изучать большое количество данных, вкладывать средства в свое развитие. Каппер, часто делающие правильные прогнозы, начинает неплохо зарабатывать.

Среди прогнозистов, к сожалению, встречается немало мошенников. Как узнать, чьи прогнозы действительно сбываются? Для этого нужно просто ознакомиться с рейтингом капперов, который уже давно составлен в телеграмме. Этот рейтинг все время обновляется, пополняется новыми экспертами в области ставок.

Услуги прогнозистов выгодны обеим сторонам. Пользователи благодаря прогнозам имеют возможность делать удачные ставки и получать прибыль. Капперы с их помощью тоже зарабатывают. Чаще всего прогнозы делаются в отношении следующих видов спорта:


  • теннис;
  • баскетбол;
  • футбол;
  • бокс.

Рейтинг капперов, делающих бесплатные прогнозы

Самые лучшие каналы с прогнозами сегодня являются бесплатными. Они не берут денег с клиентов, а зарабатывают их с помощью рекламы. Использовать услуги таких каналов выгоднее всего. Их подписчикам ни за что не приходится платить. Профессионалы обычно ведут чат, общаясь с большим количеством подписчиков. Благодаря огромной аудитории, они имеют возможность не брать деньги с клиентов.

Выбирая подходящих прогнозистов, обратите внимание, что хорошие капперы ориентированы на людей, а у недобросовестных чат переполнен рекламой. Обманщики заранее требуют деньги со своих подписчиков, входят к ним в доверие, после чего отправляют в бан.

❱❱❱ Капперы Телеграмм ✓ лучшие капперы в телеграмме

Многие беттеры задаются вопросом — где найти хорошего прогнозиста на спорт? В интернете большое количество сайтов, рекламирующие капперов мошенников и аферистов и это усложняет поиск самых лучших прогнозистов по спорту.

На нашем сайте вы найдете топ лучших и проверенных капперов футбола и других видов спорта. Мы создали рейтинг лучших капперов для того, чтобы вы могли отличить хорошего прогнозиста от мошенника.

В списке самых лучших капперов Украины и России на сегодняшний день, собраны аналитики которые лично прошли нашу проверку. Благодаря нашему ТОПу лучших прогнозистов на спорт, вы увеличите свой банк в несколько раз.

Мы предлагаем вам самых лучших прогнозистов для ставок на футбол, хоккей, теннис, баскетбол, волейбол и другие матчи популярных видов спорта.

Лучшие капперы

Профессиональный самый лучший каппер — человек, который разбирается в спортивных прогнозах и зарабатывает на них. Если вы думаете что это просто — вы ошибаетесь.

Хорошие капперы с хорошей проходимостью тратят очень много времени на аналитику, разбор команд и матчей, анализ статистики, проверки состояния игроков итд. Только таким способом можно добиться результата.

Наш проект создан для того, чтобы вы могли не только ознакомиться с лучшими каперами 2020 и их бесплатными, а также приобрести их платные прогнозы с высокими коэффами. Мы проверили большое количество аналитиков, и с точностью можем сказать, как и где найти хорошего каппера.

Добавляя аналитиков в наш ТОП, мы оцениваем такие критерии:

  1. Качество прогнозов;
  2. Проходимость;
  3. Отзывы какие капперы лучше и какой аналитик пользуется доверием у беттеров;
  4. Открытая статистика;
  5. Работа с клиентом.

После чего решаем, добавлять его в рейтинг лучших каперов или нет.

Как вычислить мошенника?

Наш сайт публикует только лучших прогнозистов на спорт, однако многие аферисты платят низкосортным проектам чтобы их прогнозы рекламировали. Чтобы такого не случилось, необходимо обращать внимание на следующие детали:

  • Обычно мошенники не имеют собственных сайтов, либо они сделаны плохо и некачественно. Аферисты предпочитают вести свои дела через Телеграм каналы или различные форумы;
  • Лучший капер на ставках не будет предлагать вам услугу управление счётом. У топовых прогнозистов просто нет на это времени;
  • Лучшие прогнозисты на спорт никогда не будут продавать договорные матчи. Если у аналитика действительно есть информация, он никогда не продаст ее за копейки. Чаще всего это приём аферистов, чтобы заманить неопытных беттеров;
  • Самые лучшие прогнозисты на футбол в мире всегда говорят о рисках ставки на этот и другие виды спорта. Если аналитик говорит о 100% проходимости, то скорее всего по ту сторону экрана сидит мошенник;
  • Лучшие спортивные прогнозисты дают рекомендацию о сумме ставки в процентах.

Всегда проверяйте информацию которую дает аналитик. В нашем ТОП 10 лучших капперов 2020 вы найдёте лучших прогнозистов в ставках на спорт, которые дают максимально точные прогнозы и поднимут ваш доход в несколько раз.

букмекерские конторы, прогнозы и ставки на спорт.

Твиттер – очень известный и популярный сервис, который идеально подходит в качестве площадки для отслеживания прогнозов на спорт.

До недавних пор Твиттером больше пользовалось англоязычное население, но в последнее время сервис стал популярен абсолютно везде. В чем преимущества этого сайта? Тут максимальное количество официальных источников, из которых можно получить самую свежую информацию. То есть, подписавшись на нужные вам источники информации, вы сможете получать новости иногда даже быстрее букмекеров. Здесь кроется первое преимущество – вы можете поставить на любое событие с обновленными факторами. При этом букмекер может и не успеть изменить коэффициенты, и вы окажетесь победителем в этой конкретной сделке. Даже неважно, выиграет ли ваша ставка или нет, ведь в перспективе такие действия все равно приносят пользу игроку. Twitter содержит в себе тысячи страниц популярных спортсменов, тренеров, спортивных изданий.

Популярность Твиттера позволяет рассчитывать игрокам на большое количество интересных групп с прогнозами, на которые можно тоже подписываться. В итоге вы можете получать в день десятки прогнозов от разных источников, отсеивая самые лучшие. Оставляя только самые лучшие варианты, вы увеличиваете шансы на стабильные выигрыши у любого из букмекеров.

Твиттер может помочь, даже если у вас совсем нет опыта в ставках. Если вы будете копировать ставки с проверенных источников, то в любом случае сможете достичь успеха с чуть большей вероятностью, чем в одиночку. Со временем, набравшись опыта, для вас не составит труда самостоятельно проверять обоснованность того или иного прогноза и отбирать для себя только лучшее. Возможность получать мгновенные твиты о состоянии газона, форме игроков и пр. дает вам широкий спектр для анализа. Исходя из этого, можно заключить, что функционал Твиттера позволяет прогнозистам составлять более точные прогнозы на основе поступающей информации.

Единственная сложность при использовании Twitter — это настройка подписок на действительно интересные страницы. Не все спортсмены и прогнозисты пишут здесь серьезную информацию. Тут ничего не поделаешь – придется методом проб и ошибок найти лучшие источники. Нужно помнить, что здесь может появляться и не самая правдивая информация, потому что некоторые спортсмены могут просто шутить, да и в Твиттере изначально водится больше слухов.

Где же можно быстрее, чем в Твиттере, получать новости? Да нигде! Поэтому используйте этот замечательный сервис.

Лучшие прогнозисты на спорт в мире

Наш сайт занимается анализом деятельности спортивных капперов по всему миру, мы следим за работой аналитиков даже за пределами России и стран СНГ. Все для того, чтобы наши посетители сотрудничали исключительно с самыми богатыми и успешными капперами мира. Наша редакция отслеживает работу зарубежных проектов, а также отзывы о них на иностранных сайтах. После чего, мы составляем независимый обзор деятельности проекта.

В процессе обзора известных капперов мира наша редакция оценивает следующие критерии:

  • Процент проходимости. Хорошей проходимостью считается показатель в 65-70%.
  • Средний коэффициент. Коэффициенты ставок при этом должны составлять от 1.85 и выше. На таких котировках зарабатывают самые лучшие прогнозисты на спорт в мире, помогая делать это же своим клиентам.
  • Показатель окупаемости ROI. Этот коэффициент определяет то, настолько прибыльным окажется сотрудничество с прогнозистом.
  • Лучшие прогнозисты на спорт в мире публикуют отзывы реальных пользователей. Рассматриваются только комментарии реальных людей, предоставивших подтверждения сотрудничества.
  • Наличие и качество бесплатных прогнозов. Лучшие прогнозисты на спорт в мире всегда публикуют ставки для подписчиков бесплатно. Пускай от таких прогнозов не стоит ожидать высоких коэффициентов, однако они помогут неплохо подзаработать и ознакомиться с деятельностью проекта.
  • Верификация статистики. Верификация – процедура проверки работы аналитика на предмет соответствия коэффициентов, а также данных опубликованных в статистике. Представители рейтинга самых лучших и известных капперов в мире без проблем верифицируют свои прогнозы, снимая все сомнения и вопросы. В отличие от мошенников, которые всячески отмазываются от прохождения верификации либо проходят ее на фейковых ресурсах.
  • Отсутствие мошеннических услуг. К ним мы относим договорняки, раскрутки счета (они же доверительное управление), участие в лесенках и прочие «липовые» стратегии. Такие прогнозы рассчитаны на доверчивых и неопытных игроков, которые слепо верят в любые схемы сиюминутного заработка. Но реальность быстро опускает их с небес на землю, аферист просто исчезает с украденными деньгами.

ТОП лучших капперов мира

Для того чтобы помочь нашим посетителям избежать сотрудничества с мошенниками, мы собрали белый список лучших прогнозистов на спорт в мире. Он наверняка будет полезен как новичкам, так и игрокам со стажем и поможет при выборе качественного ресурса для сотрудничества. Приобретайте услуги проверенных и надежных аналитиков и постепенно двигайтесь к своей мечте.

Но помните, даже самый лучшие прогнозисты на спорт в мире не смогут вам гарантировать 100% победы конкретного прогноза. Прибыль достигается только на дистанции, учитывайте это, распределяя игровой депозит. Мы рекомендуем ставить «флэтом» (фиксированной ставкой на каждый прогноз) и никогда не прибегать к ставкам «ва-банк» (всей суммой на балансе).

Прогнозы на футбол • Ставки на сегодня от профессионалов

Профессиональные прогнозы на футбол помогают зарабатывать средства на любимом виде спорта, позволяют создать дополнительный доход на спортивных ставках, даже если Вы не являетесь большим знатоком футбольного мира.

Наша команда экспертов проводит анализ всех футбольных соревнований, внимательно просматривает видео игр и анализирует статистику каждого поединка.

На сайте представлены прогнозы на все главные матчи популярных футбольных лиг и чемпионатов, которым уделяется особое внимание.

При этом мы публикуем прогнозы не только на самые распространенные футбольные лиги, но и на соревнования, которые не входят в категорию ТОП, но интересуют пользователей. Большая часть таких прогнозов являются уникальными и размещаются на сайте StavkiPrognozy.ru эксклюзивно.

Наши прогнозы на футбольные матчи

Прогноз ставок на футбол поможет игрокам получить не только оперативную, а и достоверную информацию о вариантах исхода футбольных поединков. В некоторых случаях эксперты могут анализировать вплоть до точного счета матча. Это позволит заключать пари в букмекерских конторах с наибольшей вероятностью выигрыша и оказываться в значительном плюсе:

    • У новичков не всегда имеется возможность приобрести футбольные прогнозы от профессионалов из-за недоверия к специалисту или небольшого бюджета. В данном варианте предложенная бесплатная аналитика будет инструментом для повышения доверия. Информацию могут использовать не только беттеры, но и другие аналитики.
    • Многие новички применяют прогнозы на футбол на завтра для постоянного самообразования и создания своих аналитических материалов. Доступные бесплатные прогнозы будут отличным подспорьем для собственной тренировки.
    • Капперы подтверждают свое владение темами. Публикуется качественная аналитическая информация, которая позволить игрокам получить дополнительную прибыль.

Прогнозы на российский и мировой футбол на нашем ресурсе позволят вам совершать выигрышные ставки. Для этого достаточно посетить сайт и получить актуальную аналитическую информацию бесплатно. Линия наших матчей широка, поэтому во вкладке «прогнозы на сегодня» вы с большой долей вероятностью сумеете найти нужный матч.

Процесс составления футбольного прогноза

Прогнозы на футбольные матчи для нашего сайта составляют опытные эксперты. Они анализируют форму каждого соперника, изучают информацию о травмированных футболистах, время на восстановления после предыдущего матча. Прогнозы на футбол основываются на сопоставлении игрового стиля команд. Эксперты изучают преимущества клубов друг над другом в определенных зонах. Прогнозы на футбол от профессионалов включают в себя анализ линий букмекерских контор, что позволит заключать верное пари.

Например, опубликованы прогнозы на футбол сегодня, а на интересующий Вас поединок даны шансы 50/50 на то, что будет забито более двух голов. Букмекер предлагает коэффициент на ТБ (2.5) более 2.00. В данном случае, эксперт будет советовать сделать ставку на футбол с учетом данной информации, так как, по его мнению, букмекерская контора неправильно оценила шансы.

Точные и всегда бесплатные прогнозы на футбол

Благодаря нашим спонсорам, а также команде экспертов-энтузиастов, наши прогнозы всегда бесплатные. При этом они обеспечивают получение качественной информацию для хорошего заработка на своем любимом виде спорта.

Наши прогнозы содержат не просто субъективное мнение прогнозиста о предстоящем событии, а базируются на глубоком изучении объективной футбольной статистики. Команда экспертов проводит анализ всех футбольных соревнований, внимательно просматривает видео игр, следит за данными, которые предоставляют различные аналитические он-лайн сервисы, изучает статистику каждого поединка. Именно поэтому мы считаем, что наши прогнозы на футбол являются одними из самых точных в сети.

При этом следует помнить, что стопроцентные, или т.н. железные прогнозы на футбол – это миф для новичков. Гарантировать то, что ставка сыграет не может никто, даже обладатели нелегально полученной информации.

Однако заработать на ставках в букмекерской конторе возможно. Читайте наши прогнозы, опирайтесь на статистику, избегайте лишних эмоций. Результат таких ставок принесет не только моральное удовольствие от матчей, но и солидный заработок.

Сравнение точности прогнозов рынков прогнозов, коэффициентов ставок и подсказчиков — Блог Грэма Кендалла

В некоторых своих постах я комментирую попавшуюся мне на глаза научную статью. Нет особой причины для бумаг, которые я выбираю, они просто мне интересны. В этом посте попалась на глаза статья (комментарии к другим работам можно посмотреть здесь).

Мартин Спанн и Бернд Скиера (2009) Спортивное прогнозирование: сравнение точности прогнозов рынков предсказаний, коэффициентов ставок и типстеров , Journal of Forecasting, 28 (1), 55-72 (doi).

В этой статье рассматриваются три различных метода прогнозирования и оценивается их эффективность в прогнозировании результатов матчей премьер-лиги немецкой футбольной лиги. Исследуются три метода: рынки предсказаний, типстеры и коэффициенты ставок.

Рынки прогнозов основаны на том, что разные люди занимают позицию по одному и тому же событию и готовы поддержать свою догадку, заплатив (или собрав) деньги, если их догадка окажется неверной (или верной). Учитывая, что несколько людей занимают позицию по одному и тому же событию, это можно рассматривать как прогнозирующую модель события.

Типстеры являются (или должны быть) мнениями экспертов, которые публикуют свои прогнозы в газетах, на веб-сайтах и ​​т. д. Советы типстеров часто основаны на их опыте, а не на применении какой-либо системы или формальной модели. В документе (со ссылкой на Forrest and Simmons, 2000 в качестве источника) говорится, что типстеры часто могут победить метод случайного выбора, но это хуже, чем просто каждый раз выбирать домашний выигрыш. Он также цитирует Andersson et al., который говорит, что футбольные эксперты часто хуже, чем люди, которые менее осведомлены об игре.

Коэффициенты ставок , в предыдущей работе, оказались хорошим методом прогнозирования (я полагаю, неудивительно, учитывая, что букмекеры полагаются на установление правильных коэффициентов, чтобы зарабатывать на жизнь). Конечно, букмекеры могут менять свои коэффициенты, но когда они публикуют фиксированные коэффициенты (скажем, в специальном купоне для ставок), это можно рассматривать как прогноз исхода матча.

В этом документе прогнозируются игры немецкой премьер-лиги за три сезона (1999–2000, 2000–2001 и 2001–2002).Количество игр, предсказанных каждым методом, варьировалось (Рынки прогнозов и коэффициенты ставок = 837, Типстеры = 721 и Рынки прогнозов, Коэффициенты ставок и Типстеры = 678). Количество прогнозов для каждого метода варьировалось просто из-за доступных данных, и если количество игр находится между двумя или тремя методами, это пересечение игр, которые этот метод смог предсказать.

Для оценки каждого метода авторы подсчитывают процент правильных прогнозов.Они также рассчитывают среднеквадратичную ошибку, а также сумму денег, которую выиграл бы каждый метод (даны три цифры, комиссия 25%, комиссия 12% и отсутствие комиссии). Сравнения также сделаны с политикой случайного выбора, а также с наивной политикой выбора, которые просто предполагают домашнюю победу.

Итак, что нашли авторы? По 837 играм рынок прогнозов и коэффициенты ставок смогли предсказать 52,69% и 52,93% игр соответственно. Если бы комиссия не взималась, это принесло бы прибыль в размере 12.30% и 11,92% соответственно. Наивная модель (выбор домашних побед) правильно предсказала 50,42% и вернула прибыль в 11,79%. Случайный метод смог правильно предсказать только 37,98% игр.

Если мы посмотрим на 678 игр, которые могли предсказать все три метода, то процент правильных прогнозов составил 54,28% (рынок прогнозов), 53,69% (коэффициенты ставок), 42,63% (типстеры), 50,88% (наивная модель) и 37,98%. % (случайный). Доходность (при условии отсутствия комиссии) составила 16,20% (рынок прогнозов), 13,49% (коэффициенты ставок), -0.19% (типстеры) и 12,44% (наивная модель).

Не знаю почему, но для случайной модели информация о прибыли не предоставляется, но это почти наверняка приведет к убытку.

Также проводится дополнительный тест. Только игры, в которых методы согласуются в выборе, являются ставкой на . Например, из 678 игр есть 380 игр, в которых все три метода дают одинаковый результат. Если мы делаем ставки только на эти игры, мы получаем процент правильного прогноза 57,11%, что выше, чем любой из методов, используемых отдельно, и ставки на каждую игру.Возврат прибыли составит 13,86% (без комиссии), 1,66% (12% комиссии) и -8,72% (25% комиссии).

Авторы приходят к выводу, что рынок предсказаний и коэффициенты ставок дают наилучшее представление о результате. Они согласны с предыдущей работой, что типстеры, как правило, довольно плохи в предсказаниях.

 

 

Недавний контент

ссылка на Снукер: Празднование 40-летия в Крусибле

Снукер: празднование 40-летия в Крусибле

В 2017 году снукер отпраздновал 40-летие в театре Крусибл в Шеффилде.Он переехал в это место в 1997 году, что сейчас считается началом современной эпохи того же самого. В этом…

ссылка на Как Исаак Ньютон может помочь вам обыграть казино в рулетку

Прогнозирование в игре в футболе с использованием данных о событиях и позициях

Sci Rep. 2021; 11: 24139.

, , , # и и

Максимилиан Klemp

Институт обучения и компьютерных наук в спорте, немецкий спортивный университет Кельн, AM SportPark Müngersdorf 6, 50933 Cologyne, Германия

Fabian Wunderlich

Институт обучения и информатики в спорте, Немецкий университет спорта, Кельн, Am Sportpark Müngersdorf 6, 50933 Кельн, Германия

Daniel Memmert

Институт обучения и информатики в спорте, Немецкий университет спорта, Кельн, Am Sportpark Müngersdorf 6 , 50933 Кельн, Германия

Институт обучения и информатики в спорте, Немецкий спортивный университет Кельн, Am Sportpark Müngersdorf 6, 50933 Кельн, Германия

Автор, ответственный за переписку.

# Внесли поровну.

Поступила в редакцию 12 мая 2021 г .; Принято 18 ноября 2021 г.

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете оригинал. автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала.Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Abstract

В настоящем исследовании объединены два очень важных аспекта футбола, а именно прогнозирование результатов и анализ результативности с помощью показателей результативности путем анализа ценности информации в игре с точки зрения данных о событиях и позиционных данных для прогнозирования дальнейших результатов. ход футбольных матчей.Данные о событиях и позициях из 50 матчей, включая более 300 миллионов точек данных, были использованы для извлечения в общей сложности 18 показателей эффективности. Кроме того, были проанализированы голы из более чем 30 000 дополнительных матчей. Результаты показывают, что, как ни странно, голы не обладают какой-либо значимой информативной ценностью для дальнейшего хода матча, если учитывать ожидания рынка перед игрой с помощью коэффициентов ставок. Было показано, что показатели эффективности, основанные на данных о событиях и позициях, обладают большей информативностью, чем голы, но их все же недостаточно, чтобы выявить значительную прогностическую ценность в игре.Настоящие результаты актуальны для аналитиков матчей и букмекеров, которым не следует переоценивать значение информации по ходу игры при объяснении результативности матча или составлении ставок по ходу игры. Кроме того, структура, представленная в настоящем исследовании, имеет методологическое значение для анализа результатов в футболе, поскольку предполагает, что исследователи должны все чаще сегментировать матчи по счету и тщательно контролировать общую силу команды.

Условия предмета: Прикладная математика, научные данные, статистика

Введение

Прогнозирование результатов 1 , 2 и анализ производительности с использованием событий и позиционных данных 3 , 4 очень актуальные и актуальные направления исследований в отношении анализа данных в игре в футбол.Однако до сих пор данные о событиях и позициях, как ни странно, не использовались в контексте моделей прогнозирования в игре в футболе. В настоящей статье представлена ​​структура для совместной оценки обоих аспектов, а также эмпирические данные о возможности использования оперативной информации для целей прогнозирования.

Данные о событиях и позиционные данные футбольных матчей предназначены для регистрации всех событий и движений на поле и всесторонне изучаются в спортивной науке 5 , 6 .Данные о событиях предоставляют подробную и упорядоченную последовательность всех действий игрока во время матча, таких как передачи, удары или захваты 7 . Несмотря на то, что предпринимаются усилия по автоматическому обнаружению событий из видео 8 или данных о местоположении 9 , наиболее надежным и наиболее широко используемым подходом остается ручная аннотация опытными видеоаналитиками, поддерживаемая человеческим и компьютерным качеством. контроль 10 12 .Каждое событие описывается временем и местом, где произошло действие на поле, а также типом события. В зависимости от поставщика данных предоставляется дополнительная информация, такая как подтип или результат события. Путем объединения данных о событиях в количественные показатели можно оценить технические характеристики игроков или команд в матче и соотнести их с показателями успеха. В недавних вкладах использовался этот подход для создания систем оценки игроков 10 , 11 , 13 , 14 .В исследованиях по анализу матчей показатели, полученные на основе данных о событиях, использовались для объяснения успеха команд в матче 3 , 15 в течение сезона 16 18 , а также для изучения стилей игры . 19 .

Позиционные данные, иногда также называемые данными отслеживания, отражают информацию о x/y-координатах всех игроков и мяча в каждый наблюдаемый момент времени (обычно 25 кадров в секунду).В футболе позиционные данные на тренировках в основном собираются системами глобального позиционирования или локальными системами позиционирования. Напротив, данные о позициях в матче отслеживаются путем записи видеоданных с нескольких камер с нескольких позиций и применения алгоритмов компьютерного зрения и триангуляции для определения положения игроков и мяча 20 . Позиционные данные использовались для изучения профилей активности игроков в отношении игровых позиций 21 или успехов за сезон 22 с указанием пройденного расстояния или предпринятых усилий.Помимо этих физических параметров, тактический анализ с помощью позиционных данных тщательно изучил расположение команд на поле и, исходя из этого, попытался количественно определить пространство, контролируемое игроками и командами 23 . Здесь определенная область считается находящейся под контролем игрока, если этот игрок может достичь любой точки в этой области раньше всех. Эти усилия привели к предложению параметра управления шагом 24 , который с тех пор стал предметом дальнейших исследований 25 .В то время как данные о событиях относительно широко доступны и значительное количество данных было опубликовано 10 , 11 , данные отслеживания менее доступны, и поэтому недавние исследования с использованием данных отслеживания в основном рассматривали только небольшие размеры выборки 14 .

Еще один аспект данных о событиях и позициях, который важен для букмекеров и аналитиков матчей, но до сих пор не рассматривался, — это ценность таких данных для прогнозирования дальнейшего успеха.Литература по прогнозированию в футболе (обзор см. 1 , 2 ) основана на идее разработки и тестирования моделей с намерением заранее оценить результаты матчей. Математически это включает попытки найти модели, точно отражающие процессы, присущие футбольным матчам, такие как модели Пуассона (Купман и др. 26 ; Махер 27 ), модели регрессии 28 , 28 , 259 900 процесс модели 30 или, в последнее время, все чаще методы машинного обучения 31 .

Однако интерес к исследованиям в области футбольного прогнозирования также обусловлен экономическими соображениями, такими как понимание механизмов рынка ставок на спорт 32 34 или получение финансовой выгоды от этого путем определения прибыльных стратегий ставок 26 , 35 . Рынок спортивных ставок «претерпел значительные структурные изменения, вызванные ростом числа альтернативных букмекерским конторам интернет-ставок» 33 , что, по мнению авторов, подразумевало усиление конкурентного давления, что приводило к более точным прогнозам букмекеров.Более недавним значительным изменением на рынке ставок является возросшее значение ставок в игре, которые относятся к ставкам, сделанным во время футбольного матча. Тем не менее, литература по прогнозированию, похоже, не поспевает за этим развитием, поскольку вопрос эффективного прогнозирования в игре в футболе не рассматривался в достаточной мере. Насколько нам известно, работа Zou et al. 36 , а также работу Robberechts et al. 37 — пока единственные статьи, посвященные именно этой теме.Хотя в обоих исследованиях использовался байесовский подход для прогнозирования дальнейшего хода матча на основе информации во время игры, они не сообщают, насколько ценна информация во время игры для прогнозирования исхода матча по сравнению с исходным уровнем до игры. ожидание.

Вывод моделей прогнозирования во время игры из существующих моделей до игры относительно прост, поскольку существующие модели и полученная информация перед игрой могут быть просто перенесены на скорректированное оставшееся время матча. Тем не менее, решающий вопрос настоящего прогнозирования в игре заключается в том, ценна ли информация из предыдущего хода матча для улучшения прогнозов, основанных на предыгровой информации.Цзоу и др. 36 заявляют об обнадеживающих результатах в этом отношении, в то время как другие статистические исследования футбольных матчей показывают, что влияние игры на результативность (т. е. отклонения от постоянных результативных показателей), если оно существует, можно считать очень небольшим 38 , 39 . В то время как ранее упомянутые анализы полагались исключительно на информацию о голах во время матчей, более богатая данными информация о матче, основанная на данных о событиях и позиционных данных, может иметь более высокую ценность в прогнозировании в игре.

Таким образом, настоящая статья способствует лучшему пониманию того, в какой степени данные о событиях и позициях могут быть ценными при прогнозировании футбольных матчей во время игры. В частности, необходимо изучить, можно ли существенно улучшить ранее использовавшиеся модели путем введения индикаторов, извлеченных из этих данных, в качестве предикторов. Хотя было показано, что данные о событиях и позициях имеют ценность для описания результатов команд, с одной стороны, а информация в игре использовалась для прогнозирования дальнейшего хода матча, с другой, насколько нам известно, это первая статья, в которой основное внимание уделяется объединению обоих этих направлений исследований в футбольном анализе.

Метод

Данные

Данные, используемые для настоящего анализа, состоят из двух отдельных наборов данных. Этот подход был выбран потому, что количество совпадений, для которых доступны данные о положении и событиях, ограничено, в то время как более фундаментальная информация доступна для гораздо большего числа совпадений. Таким образом, можно было установить надежный базовый уровень прогностической ценности широко доступных индикаторов, прежде чем проверять дополнительную ценность данных о местоположении и событиях по сравнению с этим базовым уровнем.Первый набор данных включает матчи 10 сезонов (08.07–16.17) в 10 сильнейших европейских футбольных лигах (первые дивизионы Англии, Испании, Германии, Италии, Франции, Португалии, Бельгии, Турции, Нидерландов и Греции). Для каждого матча доступно количество голов, забитых каждой командой в каждом тайме, а также средние коэффициенты ставок на исходы дома, ничья, выезд, тотал больше 2,5 и меньше 2,5. В результате получается общий набор данных из 31 912 совпадений, который для анализа разбит на пять сезонов данных в выборке (15 844 совпадения) и пять сезонов данных вне выборки (16 068 совпадений).Данные взяты с сайта https://football-data.co.uk.

Второй набор данных состоит из данных о позициях и данных о событиях из 50 матчей немецкой Бундеслиги в сезоне 2014/2015. Используемые матчи основаны на 31 различных игровых днях сезона, и в этих матчах играло 11 разных команд. Для этих 50 матчей позиционные данные были собраны с помощью полуавтоматической системы оптического слежения (VISTRACK, Impire Corp., Германия) с частотой дискретизации 25 Гц. Было показано, что ошибка измерения этой системы при отслеживании позиций игроков (выраженная как среднеквадратическая ошибка) составляет менее одного метра для различных действий 40 .Данные о событиях были собраны путем ручной видеомаркировки матчей с последующей автоматической и ручной постобработкой 41 . Надежность этого метода между операторами оказалась очень хорошей для количества обнаруженных командных событий ( каппа значений от 0,86 до 0,94) и отдельных событий (внутриклассовая корреляция от 0,96 до 0,99) 41 . Окончательный набор данных о событиях состоял из 77 671 события (в среднем 1 553 ± 95 событий за матч), в то время как набор данных о позициях в целом охватывал 7 004 231 строку и 46 столбцов (координаты x и y 22 игроков и мяча; в среднем 140 085 ± 2406 событий). строк на совпадение), что дает в общей сложности более 300 миллионов точек данных.Эти цифры указывают на большой объем и сложность используемых данных, что, с одной стороны, приводит к большому объему информации, а с другой стороны, к значительным проблемам при агрегировании показателей на уровне соответствия. Учитывая объем и сложность данных, получаемых во время футбольного матча, их обработку можно назвать задачей анализа больших данных.

Исследование было одобрено локальным комитетом по этике Кельнского немецкого спортивного университета (DSHS 093/2017) и полностью соответствует рекомендациям, изложенным в Хельсинкской декларации.

Показатели результативности

Технические показатели

Из данных о соревнованиях по командам за тайм было извлечено несколько показателей технического исполнения на основе подсчета. После предыдущей работы 3 , 16 , 17 , 42 было собрано количество бросков, передач, коротких передач, длинных передач, навесов, вбрасываний и выносов.

Физические показатели

По позиционным данным рассчитывались различные показатели физической работоспособности.Для обеих команд и обеих половин мы собрали общее расстояние бега 21 , расстояние бега, пройденное за то время, когда команда владеет мячом, и расстояние бега, пройденное за то время, пока команда не владеет мячом 22 . В отличие от предыдущих статей, мы нормализовали расстояние, пройденное во владении мячом и без него, разделив его на время, проведенное во владении мячом и без владения мячом для обеих команд, соответственно, чтобы избежать смешивающего эффекта общих показателей владения мячом.Мы также рассчитали дистанцию ​​высокоскоростного бега (расстояние, преодолеваемое на скорости выше 14,4 км/ч) на основе часто используемых пороговых значений скорости 21 .

Тактические показатели

Кроме того, показатели тактических характеристик были извлечены из позиционных данных с использованием моделей управления подачей и показателей мяча. Мы рассчитали площадь поля, контролируемую обеими командами в течение двух таймов. Площадь, контролируемая каждым игроком, была рассчитана в соответствии с методами, описанными Kim 24 , и с учетом различных размеров полей была рассчитана относительная площадь на поле, контролируемая обеими командами.Мы рассчитали контроль пространства на всем поле, а также контроль пространства в оборонительной, полузащитной и атакующей трети для обеих команд соответственно 43 . Кроме того, были извлечены коэффициенты владения мячом для каждой команды 3 , и впервые мы также извлекли расстояние, пройденное мячом за время владения мячом обеими командами (нормализованное по времени владения мячом).

Обзор всех показателей эффективности и их сокращений можно найти в таблице .

Таблица 1

Показатели эффективности, использованные в данном исследовании, с описаниями, сокращениями и примерами ссылок.

9 9 9 42 21 9005 3

3

9 6 9 6
показатель производительности [сокращение] Описание Пример ссылки
Технические характеристики
Снимки [Shot] Количество выстрелов 16 3
Passes [Pass] Количество проходов

3

16
60366

3

3 3 3
Количество длинных проходов

3

3
Cross [Cross] Количество крестов

3

3 3
Зазоры [CLEAR] Количество зазоров Es 3 3
Фол [Флама] Количество фолов 9003

6

6 3 3 3

0 Физическая производительность

Дистанция [RD] Общее расстояние Охватывается всеми игроками 21
находящихся на владении [RD_IP] Общее расстояние, покрытое игроками во время команды во владении 22

3

вне владения длина бега [RD_OOP] Общая дистанция, пройденная игроками, пока команда не владеет мячом 22
Дистанция бега на высокой скорости [RD_HS] Общая дистанция, пройденная игроками быстрее 14.4 км • H -1 -1 -1

3

21
Бал-владение [BP] Относительный шар на владении

3

3

3

расстояние [BD] Общее расстояние, пройденное мячом, пока соответствующая команда владеет мячом Проанализировано впервые
Контроль пространства [SC] Доля поля, контролируемая соответствующими командами с помощью диаграмм Вороного 43 43 43
Космический контроль Атаки третьего [SC_ATT] Доля атакующих третьих, контролируемых соответствующими командами с помощью Voronoi диаграммы 43 Контроль космического контроля в середине [SC_MID] Доля трети полузащиты, контролируемой соответствующими командами, m EANS из диаграмм Voronoi 43 43
Космический контроль Оборонительные третьи [SC_DEF] Доля защитных третьего контролируемых соответствующими командами с помощью диаграмм Voronoi 43

Статистическая структура

Общая идея прогнозирования во время игры

Идея прогнозирования во время игры заключается в использовании информации, полученной в ходе матча, для прогнозирования дальнейшего хода этого конкретного матча.В настоящем исследовании проверяется ценность информации, доступной в течение первой половины, для прогнозирования исхода второй половины матча. Чтобы разработать статистическую основу, которая честно проверяет прогнозирование в игре, необходимо учитывать некоторые моменты. Во-первых, предметом прогнозирования является не окончательный исход матча, а лишь отдельный исход второго тайма. Если счет в первом тайме равен 3–0, у хозяев поля, естественно, значительно повышается вероятность победы в матче, а результат в первом тайме поможет резко улучшить прогноз исхода.Однако это просто прямое следствие текущего счета, а не то, что мы считаем прогнозированием в игре. Если информация о счете 3–0 в первом тайме подразумевает, что у хозяев поля также есть высокая вероятность победы во втором тайме, это будет ценная информация для прогнозирования в игре. Во-вторых, модель должна учитывать ожидания перед игрой, поскольку даже до матча можно смоделировать и спрогнозировать изолированный исход второго тайма. Мы считаем, что первая половина имеет реальную ценность для прогнозирования во время игры, только если первая половина добавляет дополнительную ценность к текущим ожиданиям перед игрой для второй половины.

Точность прогнозирования

Первый набор данных, охватывающий большую выборку, используется для проверки способности предматчевой информации (коэффициенты ставок) и самой базовой информации во время игры (голы в первом тайме) прогнозировать исход матча. Второй тайм с точки зрения победы дома, ничьей и победы на выезде. Составление исхода матча по этим категориям является обычной процедурой при прогнозировании 29 , 31 , 35 , поскольку рынок ставок устроен аналогичным образом и таким образом уже учитывается преимущество хозяев.Сравниваются пять разных моделей, в том числе две простые эталонные модели, а также три модели упорядоченной логистической регрессии. Модель UNI использует унифицированный прогноз 33,33% для трех возможных исходов для каждого совпадения, в то время как модель FRQ использует наблюдаемую частоту трех исходов в данных в выборке в качестве прогноза для каждого совпадения в выходных данных. выборочные данные. Более того, три различные упорядоченные модели логистической регрессии подбираются в выборке с использованием результата второй половины в качестве зависимой переменной.Модель PROB использует вероятность победы дома и вероятность победы гостей, полученную из коэффициентов ставок, в качестве независимых переменных (см. Wunderlich and Memmert 44 для расчета, используемого для получения вероятностей из коэффициентов ставок). . Модель GOAL использует разницу мячей в конце первого тайма (то есть результат первого тайма) в качестве независимой переменной, а модель BOTH использует как вероятности, так и разницу мячей.Эти три подобранные упорядоченные модели логистической регрессии затем используются для прогнозирования результатов в наборе данных вне выборки. Для получения дополнительной информации об UNI и FRQ в качестве эталонных моделей, а также об использовании упорядоченной логистической регрессии для прогнозирования результатов в футболе мы обращаемся к Hvattum and Arntzen 29 .

Таким образом, пять моделей представляют различные уровни и типы информации, а именно: полное отсутствие информации (UNI), только информация, относящаяся к футболу, но не информация, относящаяся к конкретному матчу (FRQ), только игровая информация о первом тайме (GOAL ), только информацию перед игрой (PROB) или информацию перед игрой и во время игры (ОБЕ).Точность прогнозирования всех пяти моделей измеряется с использованием широко используемой ранговой оценки вероятности 45 , а точность различных моделей сравнивается путем выполнения парного t-теста для каждой пары этих моделей.

Корреляционный анализ

С одной стороны, данные о событиях и позициях содержат невероятное количество точек данных за матч, как уже было указано ранее. С другой стороны, количество доступных матчей с позиционными данными ограничено, в частности, по сравнению с почти неограниченной доступностью чистых результатов матчей с точки зрения голов.Этот небольшой размер выборки представляет собой проблему, которая усугубляется еще и тем фактом, что очень разные исходы матчей с точки зрения голов (например, 5–1 и 1–0) относятся к одной и той же категории домашней победы, и поэтому исход с точки зрения победы дома, ничьей и победы на выезде еще более подвержен случайности. По этой причине описанный выше метод нельзя просто применить к полному набору показателей эффективности. Кроме того, хотелось бы лучше понять взаимосвязь показателей результативности с общей силой команды и ходом матча, а также способность этих показателей объяснять и прогнозировать успех.Поэтому для каждого показателя эффективности выполняется корреляционный анализ, включающий четыре различных коэффициента корреляции.

Мы обозначаем pH и pA как вероятность победы хозяев и гостей в матче, полученную из ставок. Основываясь на том факте, что коэффициенты ставок имеют превосходную прогностическую ценность в футболе 29 , 31 , 33 , 46 , эти вероятности можно использовать в качестве очень точной меры относительной силы команды

5 779044

.Показатели результативности обозначаются как iHx для команды хозяев и iAx для команды гостей, где x=1 представляет первую половину, а x=2 представляет вторую половину. Аналогично, количество голов, забитых каждой командой, обозначается как gHx и gAx.

В качестве минимального требования для предположения о прогностической способности показателя эффективности он должен каким-то образом быть связан с немедленным успехом или ожидаемым успехом (т. е. силой команды), который проверяется двумя показателями.

Зависимость от силы

Зависимость от силы определяется как:

что означает, что рассчитывается корреляция между разницей в силе и разницей в соответствующем показателе производительности по отношению к первой половине.Таким образом, высокий положительный коэффициент корреляции означает наличие сильной связи между силой команды (т.е. ожидаемым успехом) и соответствующим показателем эффективности.

Объяснительная сила

Объяснительная сила определяется как:

что означает, что рассчитывается корреляция между соответствующим показателем эффективности и количеством голов, как по отношению к первому тайму. При этом взаимосвязь между показателем эффективности и успехом команды в одной и той же половине (т.е. немедленный успех) можно проверить. Этот подход является стандартным подходом к анализу результативности в футболе для измерения важности показателей результативности 48 , однако он может быть сильно искажен ходом матча, а это означает, что остается неясным, объясняет ли показатель результативности успех или это просто следствие текущего счета и вытекающих из этого тактических подходов команд.

Кроме того, введены две меры прогностической эффективности, поскольку отношение к силе или успеху команды не обязательно подразумевает прогностическую ценность.Таким образом, анализируется связь между показателями эффективности в первой половине и успехом во второй половине.

Предсказательная сила

Предсказательная сила определяется как:

аналогична объяснительной силе, но использует результат второй половины, которая имеет два преимущества. Во-первых, возможно, что положительный результат в первом тайме связан с успехом в первом тайме, но не с игрой и успехом во втором тайме. Во-вторых, при сравнении разных таймов мы обходим упомянутую выше проблему, заключающуюся в том, что результат первого тайма тесно связан со счетом на протяжении всего первого тайма.

Превышение эффективности прогнозирования

Мощность прогнозирования уже близка к идее прогнозирования в процессе игры; однако он по-прежнему не контролирует предыгровую информацию о сильных сторонах команды. Если мы предположим, что более сильные команды более успешны на протяжении всего матча и показывают более высокие результаты по конкретному показателю эффективности на протяжении всего матча, это будет означать положительное значение прогнозируемой эффективности. Чтобы проверить реальную ценность информации о первом тайме с точки зрения прогнозирования в игре, подход должен контролировать ожидания перед игрой.Это делается путем расчета ожидания голов и показателей эффективности на основе вероятностей победы перед игрой.

Ожидаемые значения показателя результативности для первого тайма обозначаются как E_ih2 для хозяев и E_iA1 для гостей и аналогично для ожидаемых голов E_gh3 и E_gA2 во втором тайме. Чтобы оценить эти числа, мы используем эти четыре ожидания в качестве зависимых переменных в регрессионных моделях и используем вероятность домашней победы, вероятность выездной победы и вероятность более 2.5 целей в качестве независимых переменных. Счетные переменные (SHOT, PASS, SPASS, LPASS, CROSS, THROW, CLEAR, FOUL) моделируются регрессиями Пуассона, а другие переменные моделируются линейными регрессиями (RD, RD_IP, RD_OOP, RD_HS, BD). Для переменных, представляющих процент (BP, SC, SC_DEF, SC_MID, SC_ATT), необходимо рассчитать только E_ih2, в то время как ожидание команды гостей, следовательно, равно E_iA1=1-E_ih2. Обратите внимание, что в небольшой вариации этой формулы ожидаемое значение SC_DEF для одной команды рассчитывается как аналог ожидаемого значения SC_ATT для другой команды, и наоборот.Регрессия для целей подобрана не на основе набора данных из 50 совпадений, а на основе более крупного набора данных в выборке из 15 844 совпадений.

Затем прогнозируемое превышение определяется как:

r(E_ih2-E_iA1-ih2-iA1,Egh3-EgA2-(gh3-gA2))

что означает, что превышение показателя эффективности в первой половине составляет коррелирует с превосходством по количеству голов во втором тайме. В случае очень положительной корреляции этот показатель свидетельствует о том, что высокая производительность в отношении показателя эффективности имеет прогностическое значение для второго тайма, даже с учетом силы команды.

Результаты

Описательная статистика

Описательная статистика для всех показателей результативности, включая среднее значение, стандартное отклонение, минимум и максимум для домашней и гостевой команд, сведены в Таблицу .

Таблица 2

Описательная статистика для всех показателей эффективности.

96,6 66 23
показатель производительности Home прочь
SD SD мин Max SD мин Max
Технические показатели
ВЫСТРЕЛ [#] 7.3 3,5 2 16 5,3 2,5 0 11
ПРОХОД [#] 233,8 65,1 105 419 210,5 57,4 99 357
СПАСС [#] 210,6 65,3 85 396 187,9 57,1 80 332
LPASS [#] 23.2 5 10 34 22,6 5,8 10 41
Перекрестная [#] 8,3 3,9 1 18 6,7 3,5 2 18 18 9
13.1 4 9 5 27 12.2 12.2 3.6 5 20
Очистить [#] 29.8 7 17 43 33 9,4 13 52
Фол [#] 6,6 2,7 2 13 7,5 2,9 2 15 15 9
9001 9003 9003
RD [M] 57 772,7 2 397,5 2 397,5 51 160363 63 578,8 57,407,6 2 5594 51,166.6 64,215.2
RD_IP [м / мин] 1,242.5 73,6 1,068.6 1,440.3 1.227 73,2 1,069.4 1.408
RD_OOP [м / мин 1,2863 1 286.9 88,3 1 098.9 1 547.5 1 284,4 96.6 1 088.9 1 088.9 1 554.7
Rd_hs [M] 13 627.4 1,355.8 10,713.1 16,909.8 13,522.1 1,335.7 11,100.8 16,466.5
Тактический производительности
ВР [%] 50,9 5,7 38,1 62 49.1 5.7 5.7 38 61.9 61.9 61.9
163 163 16.1 127,5 203.7 157.7 14,3 132,3 190,7
СК [%] 51,7 4,5 41,6 62,8 48,3 4,5 37,2 58,4
SC_ATT [%] 16.3 4.1 9 9 25.2 25.2 13.3 13.7 4 9 4 9 23
SC_mid [%] 51.9 6.3 34,6 68.2 48,1 6,3 31,8 65,4
SC_DEF [%] 86,7 3,7 77 95,1 83,7 4,1 74,8 91

Предсказательная сила

Точность прогнозирования

Таблица иллюстрирует результаты точности пяти моделей при прогнозировании результатов второго полугодия.

Таблица 3

Результаты различных моделей прогнозирования исхода второго тайма с точки зрения победы хозяев, ничьей или победы гостей.

Модель RPS UNI FRQ ЗАДАЧА PROB
UNI 0,2207
FRQ 0.2171 0.2171 <0,0001 *
Цель 0.2161 <0.0001 * <0.0001 *
ВЕР 0,1992 <0,0001 * <0,0001 * <0,0001 *
ОБА 0,1990 <0,0001 *  < 0,0001*  < 0,0001* 0,2862

Как и ожидалось, UNI имеет наихудшую прогностическую точность и значительно уступает FRQ.Обе наивные эталонные модели значительно уступают трем моделям логистической регрессии. Удивительно, но, основываясь на голах в первом тайме, GOAL лишь незначительно улучшает точность прогнозирования эталонной модели FRQ и значительно уступает PROB на основе коэффициентов ставок. Это означает, что коэффициенты ставок, отражающие ожидания перед игрой, обладают гораздо более высокой прогностической ценностью, чем голы, отражающие основную информацию в игре. Модель BOTH даже не может значительно превзойти PROB, а это означает, что при контроле предигровой информации внутриигровая информация с точки зрения целей кажется совершенно бесполезной для прогнозирования в игре.Это свидетельствует либо о том, что прогнозирование во время игры вообще вряд ли возможно, либо о том, что голы слишком зашумлены и подвержены влиянию случайных факторов, чтобы получить достаточную ценность. Показатели эффективности помогут ответить на вопрос, станет ли прогнозирование в процессе игры возможным благодаря использованию более сложных показателей.

Корреляционный анализ

Чтобы обеспечить основу для сравнения для анализа показателей эффективности, корреляционный анализ был также проведен для количества целей. Силовая зависимость равна 0.34, что свидетельствует об очевидном факте, что более сильные команды забивают больше голов. В то же время он демонстрирует относительно высокую случайность целей, что препятствует еще более явной связи. Объяснительная сила целей равна 1,00, что является прямым следствием определения. Прогностическая сила составляет 0,10, а прогностическое превосходство составляет - 0,03, что соответствует приведенным выше результатам. Это предполагает некоторую слабую предсказательную силу, которая, однако, почти полностью исчезает при контроле силы команды.

В таблице представлены четыре коэффициента корреляции для каждого из 18 показателей эффективности. Кроме того, на рис.  показана прогностическая ценность различных показателей эффективности, на которой показано, как изменяются коэффициенты корреляции при использовании различных исследованных показателей связи.

Таблица 4

Корреляции для различных показателей эффективности.

0 Labass 9006 — 0,08

6 0.34 **

Технические показатели эффективности
Shot Pass Spass Spass Cross Cross Clear Funcle
Силовая зависимость 0.42 ** 0.37 ** 0.37 ** 9001 0.37 ** 0.10 0.23 — 0.13 0.15
Поясняя мощность 0,16 — 0,05 — 0,08 — 0,08 0,34 ** 0,34 ** 0.15 3 6 — 0.32 ** — 0.04
Прогнозная мощность 0 .12 0,24 * 0,24 * — 0,02 0,14 — 0,04 — 0,09 — 0,03
предсказанием перевыполнения 0,09 0,19 0,19 — 0,03 0,12 — 0,04 — 0,09 — 0,02
0,15 пояснительная мощность
Физические показатели эффективности
RD RD_IP RD_OOP RD_HS
Прочностная зависимость −  0.20 0,11 — 0,15
0,06 0,13 — 0,11 0,34 **
Predictive Power — 0,04 — 0,04 0,14 — 0,09 — 0,09 6
Прогнозируемая переверженность — 0.01 0,10 — 0,05 0,03
0.03 90 349
Tactical показатели эффективности
ВР BD SC SC_ATT SC_MID SC_DEF
Прочность зависимость 0,23 0,2366 0.31 ** 0.33 ** 0.33 ** 3 0.36 ** 3 9001 0.28 ** 3

6 9003 **

6
Разъяснение мощности — 0,05 — 0,06 — 0,06 — 0,06 — 0,06 — 0,06 — 0,06 — 0,06 — 0,06 0.06 — 0,0163 — 0,01 0,06
0.18 0.18 0,22 0,22 0.12 0.12 0.12
Predictive перевыполнения 0,16 0,18 0,11 0,11 0,10 0,11

корреляционные коэффициенты в четырех мер ассоциации для всех показателей осмотрел. На верхней панели показаны технические показатели, на средней панели — тактические показатели, а на нижней — физические показатели.Пунктирная горизонтальная линия указывает на коэффициент корреляции, равный 0. Подробное описание мер и показателей эффективности см. в разделе Метод.

Установлено, что различные показатели эффективности существенно влияют на силу команды. Это относится к ударам, передачам, коротким передачам, а также к дальности мяча и четырем индикаторам контроля пространства. Самые высокие недостоверные корреляции обнаружены для владения мячом, кроссов, выносов, а также дистанции бега, дистанции бега без владения мячом и дистанции бега на высокой скорости.Хотя большинство показателей эффективности имеют положительную корреляцию, некоторые исключения показывают отрицательные значения. Одним из примеров является беговая дистанция, что означает, что более слабым командам обычно нужно бегать больше, чем более сильным командам. Это согласуется с предыдущим исследованием, показывающим, что более успешные команды преодолевают меньшее расстояние 49 . На первый взгляд может показаться неожиданным, что некоторые показатели эффективности имеют даже более высокую корреляцию, чем цели, которые по определению должны быть самым явным показателем успеха.Однако это легко объяснить тем, что данные показатели эффективности встречаются чаще, чем цели 50 , 51 и поэтому менее подвержены случайности.

Результаты в отношении объяснительной способности подчеркивают проблему использования этого подхода. Значительные положительные отношения теперь обнаруживаются для длинных передач и выносов и значительные отрицательные отношения для вбрасываний и бега на высокой скорости. Для некоторых показателей результативности направление или величина эффектов кажутся противоречащими зависимости от силы, что, весьма вероятно, является причиной искажающего влияния текущей оценки.Например, выносы как действие в защите и под высоким давлением чаще всего выполняются слабыми командами. В то же время выносы отрицательно коррелируют с немедленным успехом в этом тайме, который, как можно предположить, обусловлен более оборонительной тактикой команд, ведущих в настоящее время.

Что касается прогностической способности и прогностической эффективности, многообещающие результаты получены для пасов, коротких передач, владения мячом и расстояния до мяча. В то время как пасы и короткие пасы значимы в отношении прогностической способности на уровне 10%, все переменные не достигают значимости в отношении прогностического превосходства.Однако по сравнению с целями эти показатели эффективности имеют более высокую корреляцию и кажутся более перспективными для целей прогнозирования в игре.

Обсуждение

В настоящем исследовании представлена ​​структура, позволяющая более четко различать силу, результативность и успех в футболе. Эта структура полезна для анализа прогностической ценности информации в игре, но также позволила выявить несколько идей, связанных с анализом результативности в футболе. Основным результатом в этом отношении являются заметные различия между зависимостью от силы, объяснительной силой и предсказательной силой для большинства переменных.Два разных аспекта можно считать ответственными за этот результат, и в то же время они иллюстрируют весьма вводящий в заблуждение характер обычного использования объяснительной силы в анализе эффективности.

Во-первых, показатели эффективности могут скорее отражать общую силу команды, чем конкретное выступление в соответствующем матче. Это подтверждается тем фактом, что ни один из показателей результативности не выявил статистически значимой связи с прогностическим превосходством (корреляция между результативностью команды в первом тайме и голами, забитыми во втором тайме, учитывалась априорно с учетом ожидаемой силы команды).В то же время сила команды (известная до матча) показывает статистически значимые корреляции со многими переменными, связанными с игрой команд. В заключение следует отметить, что результат, заключающийся в том, что результаты команд в игре подходят как для объяснения, так и для прогнозирования результативности забитых голов, в значительной степени можно объяснить общей силой команд. Эта сила команды, о которой уже известно до начала матча, влияет как на результативность команд, так и на их успешность в забитых голах.Таким образом, он может действовать как переменная, сильно искажающая взаимосвязь между производительностью и успехом.

Во-вторых, показатели эффективности, которые должны служить объяснением результата, на самом деле могут быть скорее следствием текущего результата (т. е. итогового показателя). Известно, что счет оказывает существенное влияние на техническую 52 , 53 и физическую работоспособность 54 успеха или по счету (т.е. прошлый успех), влияющий на производительность. Чтобы решить эту проблему, анализ производительности должен попытаться разбить матч на более мелкие сегменты, чтобы контролировать влияние счета как на производительность, так и на успех.

Таким образом, как сила команды, так и счет, по-видимому, являются важными контекстуальными факторами, влияющими на независимые и зависимые переменные в рамках анализа матча. Соответственно, футбольные аналитики должны позаботиться о тщательном контроле влияния обеих переменных.В качестве предварительного условия для этого матчи в идеале должны быть разделены на последовательности с соответственно равными счетами до проведения статистического анализа.

Что касается прогнозирования, в настоящем исследовании представлена ​​теоретическая идея оперативного прогнозирования, включая эмпирический анализ, основанный на различных показателях эффективности. Теоретически мы утверждали, что модели прогнозирования в игре должны тщательно контролировать ожидания перед игрой, чтобы действительно количественно оценить прогностическую ценность информации в игре.Представленный подход использует коэффициенты ставок перед игрой, которые, как известно, обладают исключительно высокой прогностической ценностью 29 , 33 , 46 . Анализ голов показал, что коэффициенты ставок перед матчем намного точнее предсказывают вторую половину футбольных матчей, чем исход первой половины. Что еще более поразительно, голы в первом тайме не добавили существенной ценности модели прогнозирования для второго тайма, когда-то контролировавшей коэффициенты ставок перед игрой.Чтобы гарантировать, что результаты точности прогнозирования не зависят от выбора статистических методов, мы проверили их надежность по отношению к показателю точности и выбору теста логического вывода. Никаких существенных изменений в результатах и ​​выводах не произошло при применении оценок незнания вместо оценок ранговой вероятности 55 или методов начальной загрузки 56 вместо t-тестов. Таким образом, результаты показывают, что голы не позволяют делать выводы о дальнейшем ходе матча и, как таковые, не являются достаточной информацией для прогнозирования в игре.

Чтобы получить представление о том, является ли процесс футбольных матчей непригодным по своей сути для прогнозирования в игре или голы являются слишком шумным источником информации, были проанализированы несколько технических, физических и тактических показателей, основанных на данных о событиях и позициях. . Эта идея согласуется с направлением исследований в области анализа результатов в футболе, целью которых является поиск более подходящих показателей эффективности, чем голы 4 , 14 .Результаты выявили некоторые многообещающие показатели эффективности, в частности передачи, короткие передачи, владение мячом и расстояние до мяча. Тем не менее, ни один из этих параметров не показал значительного превосходства в прогнозировании, что является еще одним свидетельством сложности прогнозирования в игре, но в то же время может считаться следствием ограниченного количества матчей с данными о событиях и позициях. Хотя 50 совпадений — это уже большой набор данных с точки зрения литературы по позиционным данным, включая анализы с менее чем десятью 57 , 58 или даже только с одним совпадением 59 , это ни в коем случае не сравнимо с большие наборы данных из более чем десяти тысяч матчей, поддающихся оценке в футбольном прогнозировании, связанных с голами 1 , 29 , 46 .По этой причине настоящее исследование не сможет дать убедительных ответов ни на прогнозирование в игре, ни на использование событийных и позиционных данных в прогнозировании. Однако, насколько нам известно, анализ таких подробных показателей эффективности в футбольном прогнозировании никогда ранее не проводился. Дальнейшие исследования с большим количеством совпадений станут плодотворной областью исследований, позволяющей лучше понять значение показателей эффективности. Более того, большие наборы данных позволят разумно использовать методы машинного обучения, например, для объединения всех разных показателей эффективности в один.Мы также рекомендуем исследователям выяснить, полезны ли такие показатели эффективности в традиционных (то есть не в игре) задачах прогнозирования с использованием показателей из предыдущих матчей для прогнозирования будущих матчей.

Наконец, мы признаем, что наше представление данных событий игнорирует последовательный характер событий совпадений. Следует отметить, что матчевые события можно рассматривать не только как отдельные дискретные события, но и как последовательности различных действий, где каждое из них влияет на предыдущее и влияет на последующее, образуя тем самым непрерывный процесс.Это представление может стать основой для изучения дальнейших показателей, характеризующих тактические действия команд и их взаимосвязь с исходом матча.

Заключение

Настоящее исследование сосредоточено на использовании игровой информации для прогнозирования дальнейшего хода футбольного матча. Мы представили доказательства того, что информация перед игрой гораздо более ценна для прогнозирования футбольных матчей, чем информация в игре с точки зрения голов. Хотя было показано, что показатели эффективности, основанные на данных о событиях и позициях, обладают большей информативностью, чем голы, даже этих показателей было недостаточно, чтобы выявить значительную прогностическую ценность в игре.Это удивительная и ценная новость для аналитиков матчей, которым не следует переоценивать значение информации во время игры при объяснении результативности матча, и букмекеров, которым не следует переоценивать влияние информации во время игры на точный расчет коэффициентов ставок во время игры. Определяя зависимость от силы, объяснительную силу, прогностическую способность и прогностическую превосходство, мы представили ценную основу для прогнозирования в игре и анализа результатов в футболе. Мы хотели бы призвать исследователей принять нашу структуру для анализа больших размеров выборки.Это не только позволит сделать более надежные выводы о взаимосвязях между переменными, но также позволит использовать более сложные методы машинного обучения для прогнозирования в игре 31 , а также для расчета подробных показателей эффективности для количественной оценки игрока. или производительность команды 10 , 11 , 14 . Кроме того, как следствие этого исследования, мы настоятельно рекомендуем идею сегментации матчей по счету при использовании данных о событиях или позициях для прогнозирования или анализа результатов в футболе.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Joris Wittkugel и Philipp Walther за их поддержку в анализе данных и представлении результатов. Все рисунки, представленные в рукописи, созданы авторами.

Вклад авторов

М.К., Ф.В. и Д.М. спроектировал исследование. М.К. проведена предварительная обработка исходных данных и расчеты показателей эффективности. Ф. В. задумал статистическую основу и выполнил расчеты логической статистики.М.К. и FW написали рукопись. Д.М. предоставил критическую доработку статьи.

Финансирование

Финансирование открытого доступа организовано и организовано Projekt DEAL. Это исследование было поддержано внутренним финансированием исследований Немецкого спортивного университета в Кельне (L-11-10011-212-131000).

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Сноски

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Эти авторы внесли равный вклад: Максимилиан Клемп и Фабиан Вундерлих.

Ссылки

1. Koopman SJ, Lit R. Прогнозирование результатов футбольных матчей в соревнованиях национальной лиги с использованием моделей временных рядов, основанных на счете. Междунар. Дж. Прогноз. 2019;35(2):797–809. doi: 10.1016/j.ijforecast.2018.10.011. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]2. Вундерлих Ф., Меммерт Д. Прогнозирование результатов спортивных событий: обзор. Евро. Дж. Спортивные науки. 2020 г.: 10.1080/17461391.2020.17. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]3.Lepschy H, Wäsche H, Woll A. Факторы успеха в футболе: анализ немецкой Бундеслиги. Междунар. Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2020;20(2):150–164. doi: 10.1080/24748668.2020.1726157. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]4. Рейн Р., Меммерт Д. Большие данные и тактический анализ в элитном футболе: будущие вызовы и возможности для спортивной науки. Спрингерплюс. 2016;5(1):1410. doi: 10.1186/s40064-016-3108-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]5. Меммерт Д. Аналитика данных в футболе: Сбор, моделирование и анализ позиционных данных.Рутледж; 2018. [Google Академия]6. Меммерт Д., Лемминк К., Сампайо Дж. Современные подходы к анализу тактических результатов в футболе с использованием данных о позиции. Спортивная медицина. 2017;47(1):1–10. doi: 10.1007/s40279-016-0562-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]7. Гарника-Капаррос М., Меммерт Д. Понимание гендерных различий в профессиональном европейском футболе с помощью машинного обучения и данных о действиях в матче. науч. Отчет 2021 г. doi: 10.1038/s41598-021-
-w. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]8.Экин А., Текалп А.М., Мехротра Р. Автоматический анализ и обобщение футбольного видео. IEEE транс. Процесс изображения. 2003;12(7):796–807. doi: 10.1109/TIP.2003.812758. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

9. Товинкере, В., и Цянь, Р.Дж. (2001). Обнаружение семантических событий в футбольных играх: на пути к полному решению. В Международной конференции IEEE по мультимедиа и выставкам , 2001 г. ICME 2001 (стр. 833–836). IEEE. 10.1109/ICME.2001.1237851

10. Паппалардо Л., Синтия П., Феррагина П., Массукко Э., Педрески Д., Джаннотти Ф.PlayRank. АКМ Транс. Интел. система Технол. 2019;10(5):1–27. дои: 10.1145/3343172. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 11. Паппалардо Л., Синтия П., Росси А., Массукко Э., Феррагина П., Педрески Д., Джаннотти Ф. Общедоступный набор данных о пространственно-временных матчах на футбольных соревнованиях. науч. Данные. 2019;6(1):236. doi: 10.1038/s41597-019-0247-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

13. Brooks, J., Kerr, M., & Guttag, J. (2016). Разработка рейтинга игроков в футболе на основе данных с использованием прогнозных весов моделей.В B. Krishnapuram, M. Shah, A. Smola, C. Aggarwal, D. Shen, & R. Rastogi (Eds.), Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (стр. 49). –55). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. 10.1145/2939672.2939695

14. Декроос Т., Брансен Л., ван Хаарен Дж. и Дэвис Дж. (2019). Действия говорят громче, чем цели. В A. Teredesai, V. Kumar, Y. Li, R. Rosales, E. Terzi, & G. Karypis (Eds.), Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (стр.1851–1861). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. 10.1145/32.3330758

15. Broich H, Mester J, Seifriz F, Yue Z. Статистический анализ Первой Бундеслиги в текущем футбольном сезоне. прогр. заявл. Мат. 2014;7(2):1–8. [Google Академия] 16. Брито Соуза Д., Лопес-Дель Кампо Р., Бланко-Пита Х., Реста Р., Дель Косо Х. Новая парадигма понимания успеха в профессиональном футболе: анализ статистики матчей Ла Лиги за 8 полных сезонов. Междунар. Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2019;19(4):543–555. дои: 10.1080/24748668.2019.1632580. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 17. Лаго-Баллестерос Дж., Лаго-Пеньяс К. Результаты в командных видах спорта: определение ключей к успеху в футболе. Дж. Хам. Кинет. 2010;25(1):85–91. doi: 10.2478/v10078-010-0035-0. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 18. Шаубергер Г., Гролл А., Тутц Г. Анализ важности ковариатов на поле в немецкой Бундеслиге. Дж. Заявл. Стат. 2018;45(9):1561–1578. doi: 10.1080/02664763.2017.1383370. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 19. Хьюитт А., Гринхэм Г., Нортон К. Стиль игры в футболе: что это такое и можем ли мы его количественно оценить? Междунар.Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2016;16(1):355–372. doi: 10.1080/24748668.2016.11868892. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 20. Томас Г., Гейд Р., Мёслунд Т.Б., Карр П., Хилтон А. Компьютерное зрение для спорта: современные приложения и темы исследований. вычисл. Вис. Изображение Понимание. 2017; 159:3–18. doi: 10.1016/j.cviu.2017.04.011. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 21. Брэдли П.С., Шелдон В., Вустер Б., Олсен П., Боанас П., Круструп П. Высокоинтенсивный бег в футбольных матчах Английской Премьер-лиги. Дж. Спортивная наука. 2009;27(2):159–168.doi: 10.1080/02640410802512775. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22. Хоппе М.В., Сломка М., Баумгарт С., Вебер Х., Фрейвальд Дж. Соответствие результативности и успехам в течение сезона в футбольных командах немецкой Бундеслиги. Междунар. Дж. Спорт Мед. 2015;36(7):563–566. doi: 10.1055/s-0034-1398578. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

23. Таки Т. и Хасегава Дж. (2000 г., июнь). Визуализация доминирующего региона в командных играх и ее применение для анализа командной работы. В Proceedings Computer Graphics International 2000 (стр.227–235). IEEE вычисл. соц. 10.1109/CGI.2000.852338

24. Ким С. Вороной Анализ футбольного матча. Нелинейный анал. 2004;9(3):233–240. doi: 10.15388/NA.2004.9.3.15154. [CrossRef] [Google Scholar]

25. Спирман В., Басье А., Дик Г., Хотови Р. и Поп П. (2017). Физическое моделирование вероятностей передач в футболе. В материалах 11-й конференции Слоана по спортивной аналитике Массачусетского технологического института .

26. Купман С.Дж., Лит Р. Динамическая двумерная модель Пуассона для анализа и прогнозирования результатов матчей в английской премьер-лиге.Дж. Р. Стат. соц. А. Стат. соц. 2015;178(1):167–186. doi: 10.1111/rssa.12042. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 27. Махер МДж. Моделирование результатов футбольных ассоциаций. Стат. Нерл. 1982;36(3):109–118. doi: 10.1111/j.1467-9574.1982.tb00782.x. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 28. Годдард Дж., Асимакопулос И. Прогнозирование футбольных результатов и эффективность ставок с фиксированными коэффициентами. Дж. Прогноз. 2004;23(1):51–66. doi: 10.1002/for.877. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 29. Хваттум Л.М., Арнтцен Х. Использование рейтингов ELO для прогнозирования результатов матчей в ассоциативном футболе.Междунар. Дж. Прогноз. 2010;26(3):460–470. doi: 10.1016/j.ijforecast.2009.10.002. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 30. Диксон М., Робинсон М. Модель процесса рождения для футбольных матчей ассоциации. Дж. Р. Стат. соц. сер. Д (Стат.) 1998;47(3):523–538. doi: 10.1111/1467-9884.00152. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 31. Бабута Р., Каур Х. Прогнозный анализ и моделирование футбольных результатов с использованием подхода машинного обучения для английской премьер-лиги. Междунар. Дж. Прогноз. 2019;35(2):741–755. doi: 10.1016/j.ijforecast.2018.01.003. [CrossRef] [Google Scholar] 32. Анджелини Г., де Анджелис Л. Эффективность рынков онлайн-ставок на футбол. Междунар. Дж. Прогноз. 2019;35(2):712–721. doi: 10.1016/j.ijforecast.2018.07.008. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 33. Форрест Д., Годдард Дж., Симмонс Р. Установщики коэффициентов как прогнозисты: пример английского футбола. Междунар. Дж. Прогноз. 2005;21(3):551–564. doi: 10.1016/j.ijforecast.2005.03.003. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 34. Franck E, Verbeek E, Nüesch S. Точность прогнозирования различных рыночных структур — букмекерские конторы и биржи ставок.Междунар. Дж. Прогноз. 2010;26(3):448–459. doi: 10.1016/j.ijforecast.2010.01.004. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 35. Константину А.С., Фентон Н.Е., Нил М. Пи-футбол: байесовская сетевая модель для прогнозирования результатов футбольных матчей Ассоциации. Сист., основанная на знаниях. 2012; 36: 322–339. doi: 10.1016/j.knosys.2012.07.008. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 36. Цзоу К., Сонг К., Ши Дж. Байесовская модель прогнозирования в игре результатов футбольных ассоциаций. заявл. науч. 2020;10(8):2904. doi: 10.3390/app10082904. [CrossRef] [Google Scholar]

37.Робберехтс, П., Ван Хаарен, Дж., и Дэвис, Дж. (2021, август). Байесовский подход к вероятности победы в игре в футболе. Материалы 27-й конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных  (стр. 3512–3521).

38. Хойер А., Мюллер С., Рубнер О. Футбол: Является ли забивание голов предсказуемым процессом Пуассона? EPL (Письма Еврофизики) 2010;89(3):38007. doi: 10.1209/0295-5075/89/38007. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 39. Хойер А., Рубнер О. Как прошлое футбольного матча влияет на его будущее? Понятия и статистический анализ.ПЛОС ОДИН. 2012;7(11):e47678. doi: 10.1371/journal.pone.0047678. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]40. Сигл М., Стивенс Т., Ламс М. Дизайн исследования точности определения позиции в футболе. Дж. Спортивная наука. 2013;31(2):166–172. doi: 10.1080/02640414.2012.723131. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]41. Лю Х, Хопкинс В, Гомес А.М., Молинуево С.Дж. Межоператорская достоверность статистики футбольных матчей в реальном времени от OPTA Sportsdata. Междунар. Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2013;13(3):803–821.doi: 10.1080/24748668.2013.11868690. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 42. Тейлор Дж. Б., Мелалье С. Д., Джеймс Н., Ширер Д. А. Влияние места проведения матча, качества соперников и статуса матча на технические характеристики в профессиональном футболе. Дж. Спортивная наука. 2008;26(9):885–895. doi: 10.1080/02640410701836887. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]43. Лоренцо-Мартинес М., Рейн Р., Гарника-Капаррос М., Меммерт Д., Рей Э. Влияние замен на тактическое поведение команды в профессиональном футболе.Рез. В. Упражнение. Спорт. 2020 г.: 10.1080/02701367.2020.1828563. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]44. Вундерлих Ф., Меммерт Д. Система рейтинга ставок: использование футбольных прогнозов для футбольных прогнозов. ПЛОС ОДИН. 2018;13(6):e0198668. doi: 10.1371/journal.pone.0198668. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]45. Константину AC, Фентон NE. Решение проблемы неадекватности скоринговых правил для оценки вероятностных моделей футбольных прогнозов. Дж. Квант. Анальный. Спортивный. 2012 г.: 10.1515/1559-0410.1418. [CrossRef] [Google Scholar] 46. Штрумбель Э., Шиконья М.Р. Коэффициенты онлайн-букмекеров как прогнозы: пример европейских футбольных лиг. Междунар. Дж. Прогноз. 2010;26(3):482–488. doi: 10.1016/j.ijforecast.2009.10.005. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 47. Вундерлих Ф., Берге Ф., Меммерт Д., Рейн Р. Почти лотерея: влияние силы команды на успех в серии пенальти. Междунар. Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2020;20(5):857–869. doi: 10.1080/24748668.2020.1799171. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 48. Сарменто Х., Марселино Р., Ангера М.Т., Кампанио Х., Матос Н., Лейтао Х.К.Анализ матчей в футболе: систематический обзор. Дж. Спортивная наука. 2014;32(20):1831–1843. doi: 10.1080/02640414.2014.898852. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]49. Ди Сальво В., Грегсон В., Аткинсон Г., Тордофф П., Драст Б. Анализ высокоинтенсивной активности в футболе Премьер-лиги. Междунар. Дж. Спорт Мед. 2009;30(03):205–212. doi: 10.1055/s-0028-1105950. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]50. Поллард Р., Рип С. Измерение эффективности игровых стратегий в футболе. Дж. Р. Стат. соц. сер. Д (Статист) 1997;46(4):541–550.doi: 10.1111/1467-9884.00108. [CrossRef] [Google Scholar]51. Рейн Р., Раабе Д., Меммерт Д. «Какой пас лучше?» Новые подходы к оценке эффективности передач в элитном футболе. Гум. Мов. науч. 2017;55:172–181. doi: 10.1016/j.humov.2017.07.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]52. Брэдли П.С., Лаго-Пеньяс С., Рей Э., Сампайо Дж. Влияние ситуационных переменных на владение мячом в английской премьер-лиге. Дж. Спортивная наука. 2014;32(20):1867–1873. doi: 10.1080/02640414.2014.887850. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]53.Лаго С., Мартин Р. Детерминанты владения мячом в футболе. Дж. Спортивная наука. 2007;25(9):969–974. doi: 10.1080/02640410600944626. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]54. Одонохью П., Робинсон Г. Влияние линии счета на скорость работы в английской футбольной премьер-лиге. Междунар. Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2016;16(3):910–923. doi: 10.1080/24748668.2016.11868938. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 55. Уиткрофт, Э. (23 августа 2019 г.). Оценка вероятностных прогнозов футбольных матчей: аргументы в пользу рейтинговой оценки вероятности .Получено с http://arxiv.org/pdf/1908.08980v156. Эфрон Б., Тибширани Р.Дж. Введение в Bootstrap. КПР Пресс; 1994. [Google Scholar]57. Фольгадо Х., Дуарте Р., Маркес П., Сампайо Х. Влияние периода перегруженных матчей на тактическую и физическую работоспособность в элитном футболе. Дж. Спортивная наука. 2015;33(12):1238–1247. doi: 10.1080/02640414.2015.1022576. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]58. Тенга А., Субиллага А., Каро О., Фрадуа Л. Исследовательское исследование моделей игровой структуры в мужских и женских матчах элитного испанского футбола.Междунар. Дж. Выполнить. Анальный. Спорт. 2015;15(1):411–423. doi: 10.1080/24748668.2015.11868802. [CrossRef] [Google Scholar]

59. Фернандес, Дж., и Борн, Л. (2018). Широкие открытые пространства: статистический метод измерения создания пространства в профессиональном футболе. В Sloan Sports Analytics Conference .

Как системы искусственного интеллекта превзошли букмекеров Вегаса в точности спортивных прогнозов

Системы на основе искусственного интеллекта подняли ставки на рынках ставок в Вегасе, предсказав результаты 200 хоккейных матчей НХЛ в сезоне 2017-18.

Больше обязательных к прочтению материалов об искусственном интеллекте

Согласно пресс-релизу Unanimous AI, опубликованному во вторник, системы на базе искусственного интеллекта (ИИ)

обеспечивали более точные прогнозы для победителей хоккейных матчей НХЛ, чем рынки ставок в Вегасе, в течение длительного периода времени.

Согласно пресс-релизу, в исследовании исследователи использовали Swarm AI, технологию, способную точно предсказывать результаты на множестве рынков, включая спорт, политику и финансы. Swarm AI использовал данные прогнозов от 25 до 35 средних спортивных фанатов в режиме реального времени, оптимизируя понимание с помощью интеллектуальных алгоритмов, говорится в релизе.

SEE: Должностная инструкция: Аналитик бизнес-информации (Tech Pro Research)

Система сгенерировала прогнозы для 200 хоккейных матчей НХЛ за 20-недельный период в сезоне 2017-18. В то время как прогнозы букмекеров в Вегасе оказались точными на 55%, точность Swarm AI для тех же игр достигла 61%, говорится в релизе. Кроме того, Swarm AI использовался для имитации протокола ставок, который делал равные ставки на прогнозы. Симуляция принесла +22% возврата инвестиций (ROI) во всех играх, говорится в релизе.

Swarm AI также создал «выбор недели» для всех 20 недель и достиг 85% точности и 170% ROI. Результаты являются огромным успехом для Swarm AI, тем более что он превзошел по точности рынки ставок в Вегасе, говорится в релизе. Результаты Swarm AI полностью изложены в документе «Искусственный интеллект Swarm против рынков ставок в Вегасе».

«Результаты этого исследования чрезвычайно многообещающие», — сказал в пресс-релизе Грегг Уиллкокс, директор по исследованиям Unanimous AI и соавтор полной статьи по спортивному прогнозированию.«И хотя предсказывать спорт — это весело, в настоящее время мы применяем те же методы в самых разных областях, включая финансовое прогнозирование, бизнес-прогнозирование и медицинскую диагностику, и все с положительными результатами».

Предиктивная аналитика стала невероятно популярной мерой успеха для предприятий, в которых машинное обучение используется для прогнозирования результатов или тенденций бизнеса. Swarm AI только доказывает, что эта технология становится еще более точной, конкретной и полезной.

Основные выводы для технологических лидеров:

  • Технология под названием Swarm AI опережает рынок ставок в Вегасе на 6% при определении победителей НХЛ на 2017–2018 годы. — Единодушный AI, 2018
  • Эти интеллектуальные системы искусственного интеллекта применяются не только в спорте, но и в бизнес-аналитике. –Единодушный AI, 2018

Фэнтези-баскетбол — прогнозист на неделю с 14 по 20 марта

11 марта 2022 г.
  • Андре СнеллингсESPN

Читайте ниже для прогнозиста фэнтези-баскетбола важные факторы в определении того, как заполнить ваши фэнтези-баскетбольные составы.Все фэнтези-команды имеют иерархию калибров игроков, где набор «лучших игроков» окружен группой меньших, но все же продуктивных игроков, из которых можно составить стартовый состав на неделю.

При прочих равных менеджер каждую неделю запускал своих лучших игроков и заполнял остальную часть своего состава, основываясь на таких вещах, как матчи. Однако не все вещи равны.

2 Связанные

Суть в расписании меняется, потому что команды могут сыграть разное количество игр, против соперников разного калибра, с разным соотношением домашних и домашних.дорога, спина к спине, ночи отдыха и т. д. Все эти вещи имеют значение, и, как я видел в этом сезоне, они часто имеют большее значение, чем калибр игрока.

Например, вы бы предпочли две игры великого игрока по 35 минут за ночь против жесткой конкуренции или четыре игры слабого игрока по 30 минут за ночь против быстрой и слабой конкуренции? Если посмотреть на это в количественном отношении, меня удивляет, как часто правильным ответом на самом деле является меньший игрок — да, судя по расписанию, иногда даже звездные игроки должны сидеть неделю.

Таким образом, ниже у нас есть прогнозист, который предоставляет инструмент планирования и подбора матчей, который поможет вам принимать более обоснованные решения о составе на предстоящую неделю.

Мы также поднимем вашу еженедельную подготовку на новый уровень с моим еженедельным рейтингом прогнозов. Здесь вы найдете мои 150 лучших еженедельных рейтингов, основанные на стандартном подсчете очков ESPN в лиге, поэтому вы можете сравнить игроков, чтобы определить, какие игроки будут стартовать, сидеть, транслироваться или выпадать на неделю вперед. Я также предоставляю несколько типичных стартеров, которых вы, возможно, захотите сесть, и несколько скамеек/свободных агентов, которых вы, возможно, захотите транслировать.

Без лишних слов, давайте проверим Предсказатель.


8

918 61 6 ВЫКЛ 4 OFF 8

OFF OFF OFF 7 3

3

9

9 5

OFF OFF OFF 4 5 8 3 8

2

5

Team игры Рейтинг MON
3/14
TU
3/15
ср.
3/16
TU
3/17
FRI 3/18 SAT
3/19
вС 3/20
4 общая
3 дом

POR

6

OFF @CHA

7

ВЫКЛ МЕМ

6

ВЫКЛ NO

6

3 всего
0 дом

6

ВЫКЛ OFF @GS

6

OFF @SAC

8

8

@Den

6

3 всего
2 дома

ВЫКЛ @ORL

8

ДАЛ 5

ВЫКЛ

ПОР 7

ВЫКЛ
3 всего
2 дома

@OKC 7

ВЫКЛ

АТЛ 5

ВЫКЛ ВЫКЛ

DAL 4

3 общая
0
дом

3

@SAC 7

OFF @UTA

2

ВЫКЛ @PHX

3

ВЫКЛ ВЫКЛ
1 864 4 общая
4 дом

3

LAC

2

OFF PHI

2

OFF DEN

3

DET

5

OFF
3 общая
0 дом

2

OFF OFF

@BKN 5

OFF @PHI

2

@CHA

6

OFF
4 общая
1 дом

@PHI

5

OFF @ WSH

7

ВЫКЛ @CLE

7

ВЫКЛ BOS

3 5

3 Общая
0 дом

2

@MIA

2

@ORL

5

@ ДЗ

4

OFF
3 общая
3 дом

5

WSH

7

OFF BOS

5

OFF OFF OFF SA

7

3 общая
3 дом

1

OFF OFF PHX

2

OFF IND

5

OFF MEM

4

3 всего
2 дом

ВЫКЛ МЕМ

6

ВЫКЛ ВЫКЛ

@HOU 9

ВЫКЛ ПОР 7

3 общая
1 дом

@CLE

6

OFF TOR

6

OFF @ АТО

ВЫКЛ ВЫКЛ
4 всего
1
дом

8

ТОР 6

ВЫКЛ

@MIN 7

ВЫКЛ @TOR

6

@WSH

7

ВЫКЛ 3 всего
0
дом

8

ВЫКЛ @IND

8

ВЫКЛ ВЫКЛ

@ATL 7

ВЫКЛ @HOU

10

2 общая
2 дом

1

OFF DET

6

OFF OFF

OKC 7

ВЫКЛ ВЫКЛ
+ 3 всего
+ 0
дом

7

+ @UTA

5

ВЫКЛ + @SAC

ВЫКЛ ВЫКЛ @MIN

9

ВЫКЛ
3 всего 837 2 дом

@SA

7

OFF LAL

6

OFF OFF MIL

6

3 общая
1 дом

4

PHX

4

OFF OFF @SA

7

@ АТЛ

6

3 общая
3 дом

2

OFF OFF POR

5

OFF WSH

6

OFF UTA

1

4 всего
1 дома

СНА 4

ВЫКЛ @SA

3

ВЫКЛ @MIA

1

ВЫКЛ

@ORL 4

3 общая
3 дом

1

OFF БКН

2

OFF DET

3

OFF OFF ОКС

4 всего
3 дома

ДЕН 6

ВЫКЛ

@CLE 7

ВЫКЛ ДАЛ

5

ВЫКЛ ТОР

7

4 65 всего
1
дом

10

ВЫКЛ

@NO 6

@HOU 9

ВЫКЛ

ХИ 6

ВЫКЛ @SAC

8

4 всего
0
дом

6

@ATL 5

ВЫКЛ @NY

2

ВЫКЛ

@BKN 5

OFF @IND

6

4 общая
4 дом

6

CHI

5

ВЫКЛ. МИЛ

4

ВЫКЛ. BOS

3

ВЫКЛ. не

3

4 всего
3 дом

7

MIN

6

ВЫКЛ ОКС

7

ВЫКЛ NO

5

OFF @GS 4

4 общая
1 дома

5

@LAL

5

OFF @LAC

ВЫКЛ

ЛАЛ 5

ВЫКЛ

@PHI 3

4 всего
3 дома

MIL

7

ВЫКЛ CHI

7

ВЫКЛ LAC

6

OFF @NY 5

4 Общая
2 дом

6

@GS

5

OFF Den

4

@NY

2

LAL

5

Off

в прогнозировании и данной статье мы должны рассматривать график, как будто это исправлено так что можем оценить.К счастью, мы, кажется, пережили худшее отсутствие COVID в этом сезоне, но мы должны продолжать следить. Этот прогнозист работает с текущими запланированными играми, но абсолютно необходимо проверить последнюю информацию о расписании в понедельник, прежде чем лиги заблокируются на неделю. Мы будем обновлять прогнозировщик, чтобы учитывать отсрочки по мере их возникновения.

Мы стучимся в двери плей-офф фэнтези-баскетбола, и, возможно, некоторые лиги уже там. Игры — это абсолютная премия, и нам нужно, чтобы игроки с этого момента работали с максимальной эффективностью.Давайте пройдемся по прогнозисту этой недели, чтобы увидеть, где происходит действие.

У нас есть еще одно разделение примерно 50-50 команд, играющих четыре игры (13) против трех (16), но на этой неделе у нас также есть одна команда, играющая только дважды. Из-за этого будет трудно полагаться на любого игрока «Майами Хит», поскольку почти половина лиги проводит в два раза больше игр, чем они.

На этой неделе «Финикс Санз» заняли 10-е место в расписании с четырьмя играми и удачным набором матчей. «Атланта Хокс», «Денвер Наггетс», «Лос-Анджелес Лейкерс», «Мемфис Гриззлис», «Филадельфия Севенти Сиксерс» и «Юта Джаз» набрали по 8 очков на этой неделе.«Мемфис Гриззлис» — единственная команда, набравшая 8 или более очков всего в трех играх, поскольку они были элитным подразделением и столкнулись с тремя сомнительными защитами в составе «Индиана Пэйсерс», «Хокс» и «Хьюстон Рокетс».

С другой стороны, «Орландо Мэджик» и «Хит» поставили свои три игры на 1 в прогнозе, сравнявшись со счетом «Хит» за две игры в нижней части шкалы. «Нью-Йорк Никс», «Детройт Пистонс» и «Даллас Маверикс» завершили свои три матча двойками, а «Лос-Анджелес Клипперс», «Кавальерс» и «Чикаго Буллз» набрали по 3 очка.Cavs — единственная команда, которая в четырех играх набрала 3 или меньше очков.

Как всегда, мы рекомендуем вам ознакомиться с этими еженедельными рейтингами прогнозов, чтобы узнать, какие игроки могут стоить начать или остаться, основываясь на том, что мы знаем на данный момент о сочетании графика и травм. Пожалуйста, зайдите в понедельник, чтобы узнать, какие расписания команд могли измениться перед блокировкой состава в понедельник.

Вы устали от азартных игр на фондовом рынке? Попробуйте спортивное прогнозирование

Я часто слышал, что игра на рынке — это просто другая форма азартных игр, и в это нестабильное экономическое время, если вы не являетесь хорошо осведомленным экспертом, который постоянно следит за новостями рынка, вы можете просто играть на деньги прямо со своего банковского счета. .Можно ли то же самое сказать о спортивных азартных играх или прогнозировании? Во многих случаях да, но есть способы получить преимущества на рынке спортивных прогнозов, как и на фондовом рынке.

Знаете ли вы, что в студенческом футболе короткий аутсайдер с большей вероятностью покроет спред, чем команда хозяев? Или знаете ли вы, что такие факторы, как ветер, высота над уровнем моря и время игры дня, влияют на результат и на чрезмерную/недостаточную оценку в счете игры MLB. Или, наконец, знали ли вы, что вы должны делать покупки и следить за спредами, прежде чем делать какие-либо ставки в любой игре?

Это все определяющие факторы, которые, как правило, не влияют на решения среднего спортивного игрока до размещения ставки.Но что, если бы вы понимали эти нюансы, когда делаете ставки? Это дало бы вам преимущество перед букмекерскими конторами, точно так же, как наличие инсайдерской информации о том, что одна компания приобретает другую, или если бы новая технология собиралась приобрести у небольшой компании для будущего использования в электронном устройстве массового потребления, что помогло бы вам в акциях. рынок.

Если вы предпочитаете спортивные прогнозы спортивным азартным играм, это похоже на использование услуг доверенного биржевого маклера или финансового консультанта.Спортивный прогнозист, которого обычно называют «проницательным», изучает тенденции и «линии фактов» в ставках на спорт, чтобы принимать обоснованные системные решения о том, что делать, когда делать, а иногда, что еще важнее, когда не делать ставки. Sharps не является индустрией в этом просто для того, чтобы хорошо провести время и не делать ставки, основанные на эмоциях или предвзятости. Они в нем, чтобы делать деньги, просто и ясно.

Так вот, я не предлагаю всем бросать свою основную работу, игнорировать время с семьей и т. д., чтобы стать острожным на полную ставку.Я бы предложил присоединиться к службе, которая выступает в качестве доверенного советника с учетом ваших интересов и информирует вас о том, как делать ставки, как сделал бы ставку сам шулер.

В WagerFuel.com мы считаем своим долгом ответственно информировать наших членов о лучших методах спортивного прогнозирования. Мы научим вас, как управлять своим банкроллом, на какие факторы обращать внимание при размещении ставки, когда делать ставку, а когда остановиться. Мы также сообщим вам, как мы пришли к решению о предлагаемых играх, чтобы в будущем вы могли продолжать принимать более обоснованные решения.Мы предлагаем членство в статусе All Star, которое дает вам доступ ко всем нашим инструментам, и даже предлагаем доступ к MVP, который дает вам персонализированный доступ к консультационным услугам один на один с профессиональным прогнозистом. Это услуги, которые больше нигде в нашей отрасли не доступны.

Мы искренне верим в то, что делаем в Wager Fuel, и хотим, чтобы наше членское сообщество было одним из победителей! Так что присоединяйтесь к нашей группе и чаще оказывайтесь на стороне победителей! Оставьте азартные игры на фондовом рынке позади.Станьте спортивным прогнозистом, а не просто игроком!

Что такое ставка на прямой прогноз? | Описание типов ставок

< Вернуться к тому, что делает ставкиПерейти к тому, что является обратным прогнозом >

Что такое ставка с прямым прогнозом?

·       Чуть более сложный и трудный, «Прямой прогноз» требует, чтобы вы успешно выбрали лошадей, которые финишируют первыми и вторыми в гонке, именно в этом порядке.

Ставка с прямым прогнозом — это сценарий ставок, в котором вы выбираете двух участников одного спортивного события и указываете конкретный порядок, в котором они финишируют первыми и вторыми.

Этот вид ставок популярен в спортивных состязаниях, основанных на гонках, таких как скачки, собачьи бега, велоспорт и автоспорт. Его может быть легко разместить, но сложно выиграть, поскольку для этого требуется, чтобы были правильно предсказаны как первые два финишировавших, так и порядок, в котором они финишируют.

Благодаря такой доступности ставки с прямым прогнозом стали очень популярной формой ставок.На ипподромах Великобритании от тех, кто делает ставки, обычно требуется сделать ставку не менее 2 фунтов стерлингов для прямой ставки на прогноз.

[ ТОП 1 ПРЕДЛОЖЕНИЕ СТАВОК НА СКАЧКИ ]

Ставка на прямой прогноз

Для ставок с прямым прогнозом размер поля обычно является ключевым фактором. Шансы, которые вы, вероятно, получите на маленьком поле, будут сильно отличаться от тех, которые вы получите на большом поле. Это связано с тем, что шансы на победу выше, если поле небольшое и за первые два заветных места борется меньше участников, чем если вы делаете ставку на большое поле, где участников больше.

[ ВИДЖЕТ ОБЪЯСНЕНИЕ ТИПОВ СТАВОК ]

Итак, давайте представим, что вы делаете ставку на Гран-при Великобритании. Поскольку это гонка Формулы-1, обычно в ней участвует около 20 гонщиков, а это означает, что вы, скорее всего, получите хорошие шансы, так как сложнее правильно предсказать результат.

В рамках ставки на прямой прогноз вы прогнозируете, что Льюис Хэмилтон финиширует первым, а Себастьян Феттель финиширует вторым. Если это произойдет именно в таком порядке, вы выиграете ставку.Если этого не произойдет и, например, Хэмилтон финиширует четвертым, а Феттель — шестым, вы не выиграете пари.

Если два гонщика финишируют первым и вторым, но роли поменялись местами, и Феттель выиграл, а Хэмилтон финишировал вторым, вы также проиграете. В то время как вы правильно предсказали два лучших, вы не смогли предсказать порядок, в котором они закончились.

Другим вариантом может быть ставка с прямым прогнозом на скачки. В этом сценарии вы можете получить шансы, которые выглядят менее благоприятными, если в гонке меньше участников и проще выбрать двух лучших и их порядок.Некоторые могут сказать, что F1 легче предсказать, чем скачки, поэтому вам нужно взвесить свои варианты, учитывая предлагаемые шансы.

Тем не менее, тот же принцип распространяется и на ставку: если вы предсказываете, что лошадь А финиширует первой, а лошадь Б финиширует второй, эти две лошади должны финишировать именно в таком порядке, чтобы вы выиграли. Любой другой вариант означает, что вы теряете ставку.

Дополнительные варианты выигрышей в тотализаторе или пуле. Здесь ваш потенциальный доход зависит от двух дополнительных факторов: суммы денег, поставленной в пул, и количества людей, сделавших выигрышную ставку.Чем больше денег и чем меньше победителей, тем больше выигрывают люди.

Например, если в пуле есть 1000 фунтов стерлингов и только два человека делают верную ставку с прямым прогнозом, то эти два человека уйдут с 500 фунтами стерлингов каждый. Если есть один и тот же банк, и четыре человека выигрывают, то выигрыш уменьшится до 250 фунтов стерлингов каждый. Точно так же, если в банке 500 фунтов стерлингов и пять человек выиграют, эти пять человек заработают всего по 100 фунтов стерлингов каждый.

Обратный прогноз и комбинированный прогноз

Вы можете услышать, что ставки с прямым прогнозом упоминаются наряду с двумя другими видами ставок с прогнозом.Они известны как ставка с обратным прогнозом и комбинированная ставка с прогнозом. Они похожи на прямую ставку на прогноз, но имеют совсем другие правила, определяющие, кто выиграет, а кто нет.

Ставка с обратным прогнозом очень похожа на ставку с прямым прогнозом в том смысле, что вы угадываете, кто финиширует первым и вторым. Однако в ставке с обратным прогнозом не имеет значения, в каком порядке участники финишируют. Если вы предсказываете, что Хэмилтон выиграет, а Феттель займет второе место, вы выиграете ставку, даже если Феттель выиграет, а Хэмилтон будет вторым.Если один или оба из этих гонщиков не финишируют в числе первых двух, вы проиграете.

[ 1 ЛУЧШИЙ ВИДЖЕТ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ЗА РЕГИСТРАЦИЮ ]

Еще одно существенное различие между ставкой с обратным прогнозом и ставкой с прямым прогнозом заключается в размере ставки. Если вы поставите 10 фунтов стерлингов на ставку с обратным прогнозом, вы фактически поставите 20 фунтов стерлингов. Это потому, что вы, по сути, делаете две ставки. Одна ставка делается на то, что гонщики финишируют в точном порядке, указанном вами, а другая — на то, что они финишируют в обратном порядке: одна ставка — на Хэмилтона первым, а Феттель — вторым, а другая — на Феттеля первым и Хэмилтона вторым.

Комбинированная ставка с прогнозом 

Этот вид ставок представляет собой гораздо более широкий вид ставок на прогноз и позволяет делать ставки на большее количество сценариев. В комбинированном прогнозе вы можете выбрать трех участников, а не двух, и это приводит к шести возможным сценариям. Например, наряду с Хэмилтоном и Феттелем вы также можете добавить Макса Ферстаппена к своей комбинированной ставке прогноза и сделать ставку на то, кто финиширует первым и вторым из этих трех гонщиков.

Таким образом, это привело бы к шести возможным перестановкам.

  • В первом вы прогнозируете, что Хэмилтон выиграет, а Феттель финиширует вторым.
  • Во втором вы прогнозируете, что Хэмилтон выиграет, а Ферстаппен финиширует вторым.
  • В третьем вы прогнозируете, что Феттель выиграет, а Хэмилтон финиширует вторым.
  • В четвертом вы прогнозируете, что Феттель выиграет, а Ферстаппен финиширует вторым.
  • В пятом вы прогнозируете, что победит Ферстаппен, а Хэмилтон финиширует вторым.
  • В шестом и последнем сценарии вы прогнозируете, что Ферстаппен выиграет, а Феттель финиширует вторым.

Поскольку комбинированная ставка-прогноз означает, что вы, по сути, делаете шесть ставок за одну, вы будете ставить в шесть раз больше своей ставки. Например, если вы ставите 10 фунтов стерлингов, ваша фактическая ставка составляет 60 фунтов стерлингов.

Кроме того, не забудьте проверить наш калькулятор ставок, где вы можете рассчитать свой выигрыш.

< Вернуться к тому, что делает ставкиПерейти к тому, что является обратным прогнозом >

[ ВИДЖЕТ ОБЪЯСНЕНИЕ ТИПОВ СТАВОК ]

[ТРИ ТОП-ВИДЖЕТА ПРЕДЛОЖЕНИЙ ЗА РЕГИСТРАЦИЮ]

Football Forecasting — Introduction — EdsCave

Я не фанат футбола и даже не фанат спорта.Меня заинтересовало футбольное прогнозирование, когда несколько лет назад я руководил небольшим консалтинговым бизнесом, уделяя особое внимание предоставлению методов количественной аналитики и моделирования для повышения эффективности маркетинга. Однажды вечером я ужинал в местном баре и думал о том, как привлечь трафик на свой сайт. Хотя бар не был в первую очередь «спортивным баром», там было несколько экранов, настроенных на игру НФЛ, и мне пришло в голову, что расклейка футбольных прогнозов может привлечь некоторое внимание.В конце концов, очень многие потенциальные клиенты также были бы спортивными фанатами, и предоставление еженедельного прогноза, безусловно, было бы хорошей демонстрацией наличия по крайней мере некоторой компетенции в области прогнозного моделирования — тем более, что я почти ничего не знаю. о командах НФЛ, не следите за спортом и даже не смотрите игры и почти ничего не знаете о самой игре. Это было бы почти идеальной рекламой возможности взяться за прогнозную аналитику или задачи по оптимизации бизнеса, когда одним из основных возражений клиентов было то, что «вы ничего не знаете о нашем бизнесе».Если бы я мог точно продемонстрировать вызовы игр, ничего не зная о футболе, я, безусловно, помог бы вам оптимизировать ваши маркетинговые усилия!

Что ж, эта теория не очень хорошо сработала, главным образом потому, что в течение года стука в двери я понял следующее:

  • средний бизнес. Для железнодорожной компании, покупающей топливо на сотни миллионов долларов в год, улучшение на 1% приводит к серьезной экономии.Гораздо труднее обосновать дело в малом бизнесе, который может не иметь общей выручки в миллиона долларов.

  • Не все доверяют самому понятию аналитики. Проще говоря, это меняет характер того, как рассматривается и используется опыт. В качестве простого примера рассмотрим, что когда Google решает сделать кнопку нового цвета, он проводит эксперименты со своей пользовательской базой и основывает свое решение на результатах этих экспериментов.Напротив, другие предприятия могут полагаться на интуицию дизайнера своего веб-сайта. Внедрение аналитики в организацию может изменить роли многих профессионалов, иногда таким образом, что они могут быть не в восторге.


После года почти безуспешных попыток торговать своими аналитическими знаниями я закрыл магазин и собрал прогнозы. Несколько лет спустя на одной из конференций INFORMS я столкнулся с группой энтузиастов спортивной аналитики (специальная группа SpORts), с которыми, как я помню, беседовал о прогнозировании игр и обнаружил, что мы оба используем очень похожие методы.

Другой вещью, которая поддерживала мой интерес к «проблеме футбола», была статья «Быстрое и экономное прогнозирование» , написанная Гольдштейном и Гигеренцером. В то время, когда я участвовал в соревнованиях по аналитике, я заметил, что для победы обычно нужны ансамбли безбожно сложных алгоритмов и анализа. Однако, чтобы приблизиться, некоторые довольно простые модели часто делали свое дело. В статье Гольдштейна и Гигеренцера они наблюдали те же виды эффектов, за исключением проблем прогнозирования с высокой неопределенностью, простые методы часто превосходили гораздо более сложные.Профессиональные спортивные игры, безусловно, квалифицируются как ситуации «высокой неопределенности», которые также имеют множество записанных статистических данных. Доступность этих данных делает профессиональный спорт отличной платформой для тестирования аналитических методов.

Я экспериментировал с несколькими очень простыми алгоритмами для предсказания результатов игр NFL на следующей неделе, основываясь только на информации о счете за сезон до текущей недели. Хотя существует множество статистических данных об играх и игроках, я выбрал этот ограниченный набор входных данных, так как он был легко доступен и подходил для использования с помощью простых (в некоторых случаях умопомрачительно простых) алгоритмов прогнозирования.Один из моментов, которые я хотел отметить, заключался в том, что простота также может быть довольно эффективной — , поэтому на странице сводки я сравниваю результаты — .

Я немного повеселился, думая об этой проблеме и собирая эти страницы, и я надеюсь, что вам тоже будет интересно их читать.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.