Контора
Бонус
Оценка
Язык
Live-ставки
Моб. ставки
 
5 000 руб.
     
2 500 руб.
     
500 руб.
     
Авансовая ставка
     

Машинное обучение ставки на спорт

При всей изящности такого подхода, он не может быть признан идеальным. Представляя качества игроков только по одному параметру выигранные очки при подаче такой метод неспособен учитывать более тонкие факторы, которые также влияют на исход матча.

Как нейронные сети помогают букмекерам. Исследование «Рейтинга Букмекеров» и мнения экспертов

Например, приверженность игрока определенной стратегии, время после травмы, общая усталость от предыдущих матчей могут лишь косвенно повлиять на прогноз матча, полученный методом иерархических моделей. Более того, характеристики самого матча — покрытие, местоположение, погода — вообще не учитываются в таком прогнозе. Принимая во внимание огромное количество исторических данных по теннису, можно предложить альтернативный подход к прогнозированию теннисных матчей — машинное обучение.

Параметры игроков и матча вместе с результатом матча могут составить обучающую выборку. Алгоритм машинного обучения с учителем может использовать эту выборку для построения функции предсказания результатов новых матчей.

Несмотря на то, что машинное обучение само собой напрашивается для решения проблемы прогнозирования тенниса, этот подход до недавнего времени привлекал значительно меньше внимания исследователей, чем стохастические иерархические методы.

В большинстве исследований применения машинного обучения к теннису используются логистическая регрессия и нейронные сети. Большинство онлайн-сервисов прогнозов на теннис людей-прогнозистов не рассматриваем используют именно стохастические модели и предлагают пользователям вероятности победы каждого игрока с сопутствующей статистикой, Ставки на футбол пенальти предлагается анализировать самостоятельно.

Я рассмотрю более интересные случаи, когда с помощью алгоритмов машинного обучения анализируются не только вероятности выигрыша очка при подаче, но и историческая статистика по игрокам и параметры матча. Но обо всем по порядку. Данные для тенниса Исторические данные по теннисным матчам широко доступны в интернете. Официальные сайты турниров, например, www. Некоторые источники, например, www.

Доступны и платные базы данных — более комплексные, на более длинные периоды и с лучшей точностью, например, база OnCourt. Наиболее релевантные данные, которые можно взять из подобных баз данных, представлены в таблице ниже.

Данные об игроке Имя Дата рождения Страна Призовой фонд Рейтинг по очкам Общий рейтинг ATP или WTA Данные о матче Название турнира Тип турнира например, Большой шлем Покрытие корта Местоположение страна, координаты Дата Результат счет по сетам Призовой фонд Коэффициенты от Pinnacle Поматчевая статистика для обоих игроков Процент выигрыша на первой подаче Эйсы Двойные ошибки Невынужденные ошибки Процент очков, выигранных при первой подаче Процент очков, выигранных при Теннис ставки лайв стратегия подаче Процент очков, выигранных при приеме Победители Брейк-пойнты выигранные, всего Выходы к сетке выигранные, всего Всего выигранных очков Самая быстрая подача Средняя скорость первой подачи Средняя скорость второй подачи Коэффициенты от Pinnacle Для моделирования матча могут быть важны и такие данные как статистика по сетам и по очкам для каждого игрока.

Эти данные можно получить путем парсинга таких сайтов как flashscore. Важно отметить, что с помощью технологии отслеживания мяча HawkEye для многих турниров можно получить данные более высокого качества и детализации, например, положение мяча и игрока в любой момент матча. Однако ассоциация ATP, владеющая этими данными, не выдает лицензии на их использование третьим сторонам. Ставки на спорт Существуют две основные категории ставок на теннис: предматчевые и live-ставки, различающиеся уровнем коэффициентов.

Кроме того, сделать ставку можно не только на победителя матча, но и на множество других факторов, например, на счет в отдельных сетах, общее количество геймов, и. Большинство прогностических моделей ориентированы на предматчевые ставки на победителя в матче, так как именно на этот тип ставок доступно больше всего исторических данных по коэффициентам, что позволяет провести наиболее полную оценку эффективности прогностической модели.

Ставки на теннисные матчи можно размещать либо в букмекерских конторах онлайн и оффлайнлибо на биржах ставок. Традиционные букмекеры например, Pinnacle устанавливают коэффициенты на различные исходы матча, а клиент беттор играет против букмекера.

В случае бирж ставок например, Betfair клиенты могут делать ставки против коэффициентов, установленных другими бетторами. Биржа уравнивает ставки клиентов и зарабатывает на сборе комиссии с каждой сыгравшей ставки. Коэффициенты, предполагаемая вероятность и ROI Коэффициент ставки означает прибыль, которую получит беттор, если верно угадает исход события. Например, если беттор верно спрогнозировал победу игрока, коэффициент на которого составляет 3,00, он получит 2 доллара на каждый поставленный доллар в добавок к сумме самой ставки, которая возвращается.

Если прогноз беттора оказался неверен, он теряет только сумму своей ставки независимо от коэффициентов. Существуют разные системы записи коэффициентов, наиболее популярными из которых являются десятичная или европейская 1,5, 2,00, 2,50 и.

Коэффициенты выражают предполагаемую вероятность исхода матча, то есть оценку букмекером истинной вероятности. В таблице ниже представлены различные системы записи коэффициентов и соответствующие им предполагаемые вероятности. В случае ставок на спорт ROI — это процент выигрыша с каждой сделанной ставки, усреднённый на дистанции.

Упрощенная формула ROI при фиксированном размере ставки выглядит так: где P n — общая прибыль на дистанции, s — сумма одной ставки, n — количество ставок дистанция. ROI — это основной показатель успешности беттора, и, соответственно, — целевой показатель эффективности прогностической модели.

Измерение эффективности модели на основании ROI, вычисляемого на исторических данных рынка ставок, является общепринятым подходом в исследованиях в этой области в том числе в [2][4][7].

Стратегии ставок Зная коэффициент и предполагаемую вероятность исхода матча, можно принять разные решения, сколько ставить и ставить ли. Очевидно, что различные стратегии дают в итоге разный ROI. Как правило, для оценки эффективности прогностической модели используются три базовые стратегии. Ставка на предсказанного победителя В простейшей стратегии беттор всегда ставит фиксированную сумму q на прогнозируемого победителя: 2.

Ставка на предсказанного победителя с высоким коэффициентом Беттор может увеличить прибыль, делая фиксированную ставку q только на матчи, где он имеет преимущество над букмекером, то есть оценка вероятности беттором победы игрока i выше, чем вероятность, предполагаемая коэффициентом букмекера. Иными словами, эта стратегия избегает ставок на предсказанного победителя, если коэффициент не компенсирует в достаточной мере риск ставки.

Ставка на предсказанного победителя по критерию Келли В предыдущей стратегии беттор ставит фиксированную сумму, если по его оценке он имеет преимущество по коэффициентам перед букмекером, независимо от величины этого преимущества. Критерий Келлли, описанный Джоном Келли в г. Доказано, что в долгосрочной перспективе критерий Келли оказывается эффективней все других стратегий.

Беттор ставит долю от максимального размера ставки q на предсказанного победителя, если по его оценке он имеет преимущество: Фактически максимальный размер ставки q — это доля от банка беттора, которая, соответственно, изменяется с течением времени, в зависимости от успеха предыдущих ставок.

При оценке прогностических моделей q часто принимается за константу, так чтобы все ставки одинаково влияли на результирующий ROI. Важно отметить, что во всех трех стратегиях нельзя делать ставки на обоих игроков. Также, если при первой стратегии нужно ставить на каждый матч, рекомендованный моделью при условии, что оценочная вероятность никогда не бывает ровно 0,5то вторая Как вернуть деньги проигранные ставках мелбет третья стратегии предполагают пропуск некоторых матчей.

Статистические модели Большинство современных моделей для прогнозирования тенниса используют иерархические стохастические выражения на основе цепей Маркова. Ниже приводится обзор концепций, лежащих в их основе. Марковские модели Klaasen and Magnus [1] оспорили теорию IID, показав, что очки в теннисе распределяются не независимо и не одинаково.

ПРОГНОЗЫ НА СПОРТ ОТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

За успешными примерами применения ИИ в букмекерстве далеко ходить не. В лаборатории Университета Лозанны три аспиранта создали технологию на основе искусственного интеллекта, которая предсказывала результаты матчей Евро Трио футбольных оракулов разработало методы прогнозирования футбольных матчей, которые в разы точнее машинного прогнозирования!

Их система учитывает личную эффективность отдельных участников, поэтому в расчет берется большее количество переменных, в то время как обычные программы анализируют продуктивность всей команды. Вероятности исхода событий анализируются с помощью байесовского вывода. Проще говоря, этот статистический метод позволяет понять, насколько прогнозу доверяют. Во внимание берутся неопределенные факторы, которые могут неожиданно влиять на исход соревнований. Например, наличие нового игрока в сборной или неизвестный противник команды.

Недавний пример: футбольный матч Исландия — Португалия на чемпионате Евро Вероятность победы Португалии была очевидна. Но ведь команду Исландии впервые увидели на серьезном чемпионате мирового масштаба. Поэтому результат матча, с точки зрения нейропрогнозирования, мог быть очень неожиданным. Это учитывается в коэффициентах новой системы. Ко всеобщему удивлению, матч закончился ничьей. Искусственный интеллект против общественного мнения — !

Пока букмекеры мира использовали накатанную схему и ориентировались на коллективный разум, технология швейцарских ученых работала как часы! На сайте системы kickoff опубликованы результаты прогнозирования за период Евро Эта программа перевернула сферу спортивного прогнозирования! Теперь давайте от стартапа перейдем к IT-гигантам.

Они тоже не остались в стороне от футбола и показали мощь ИИ в альтернативной сфере. Корпорация Microsoft запустила облачный сервис Cortana Intelligence Suite, который сразу же выдал успешное предсказание — Франция победила Румынию с результатом на открытии футбольного чемпионата Евро Настолько точный прогноз Cortana Intelligence Suite — результат обработки гигабайтов информации об участниках чемпионата. Предыдущие игры, эффективность игроков, вместе и по отдельности, их травмы. Также анализирует новостной контент и публикации в социальных медиа.

Попадая в сервис, информация находится в процессе постоянного обновления. Таким образом, прогнозирование футбольного матча составляется на базе самых актуальных данных.

Такие корпорации, как Google и Yahoo, также проявили себя и задействовали прогнозирование с помощью нейронных сетей. Google в своих нейросервисах использовала внутренние особенности команды, а Yahoo анализировала подробную статистику четырехлетней давности: составы, результативность и развитие команд.

Искусственный интеллект и букмекерство: нейронные сети для прогнозирования спортивных событий

Обе программы предсказывали победу Германии на чемпионате. Но, как нам известно, за победу на Евро боролись французские и португальские спортсмены.

Словом, недоработали IT-хедлайнеры свои прогнозы…. Сборная Германии, конечно, очень сильная, да и поддержка болельщиков была колоссальная. Но программа NeuroBayes проигнорировала прогнозы общественности!

Она была создана главой аналитического отдела ядерной лаборатории CERN Майклом Файндтом и поверила во французскую команду! Такой результат заслуживает внимания. NeuroBayes использовала данные о результатах все матчей: как локальных, так и международных. После тщательного анализа шансов на победу для каждой сборной на Евро программа выдала около 95 млрд вариантов исходов событий.

Все это слишком сложно для ограниченного человеческого разума, но на помощь пришел численный метод Монте-Карло, и при помощи моделирования случайных величин прогнозы были систематизированы.

С такой бешеной гонкой технологий, основанных на искусственном интеллекте, букмекерский бизнес сможет выйти на новый уровень — кроме ставок на результаты спортивных событий, делать ставки на результаты нейронного прогнозирования. Ставки в william hill, можно поставить на Google, Cortana или NeuroBayes. Хлеб у букмекеров будет всегда!

Подозревал ли о таких перспективах Алан Тьюринг, когда работал над своими проектами? У сервиса есть система подписки и встроенный калькулятор, который считает размер вашего выигрыша, но это не главное. OhMyBet обладает собственной богатой базой матчей, которых уже больше ! Поэтому я решил задушить свои амбиции и сосредоточиться исключительно на оценке атакующих действий команд вокруг той зоны, откуда исполняются пенальти. Чтобы сделать это, я применил данные о событиях которые происходят с мячом от Opta и данные трекинга от ChyronHero.

Opta даёт нам набор событий, которые происходят с мячом во время матча, в то время как оптические данные дают координаты XY для всех игроков на поле 25 раз в секунду. Поскольку целью данной работы была оценка решений футболистов, мне нужен способ понять, хорошие были решения или плохие.

После изучения нескольких вариантов, я остановился на том, способствуют ли действия игроков общей вероятности их команды забить гол. Чтобы вычислить вероятность забить, я создал нейронную сеть, основанную на местоположении игрока, который бьёт по воротам, и местоположении всех игроков соперника. Затем я проверил точность того, насколько хорошо нейронная сеть предсказывает голы, проверив ещё на наборе ударов, которые она никогда не видела. К сожалению, результаты были удручающими.

Нейронной сети потребовалось много данных для обучения, а набор игр ограничен. Для построения модели было просто недостаточно информации. Я старался упростить модель, включая только расположение защитников и вратаря, но значительного улучшения не обнаружил. Мне нужно было протянуть нейросети руку помощи в идентификации соответствующей информации в имеющихся данных, поэтому я добавил ряд дополнительных функций, включая тесселяцию Вороного, чтобы не полагаться только на исходные координаты XY.

Тесселяции Вороного — это линии вокруг каждого игрока, которые находятся между футболистами точно посередине. Таким образом мы получаем области, каждая точка которых находится ближе к выбранному игроку, чем ко всем остальным. Чем больше площадь вокруг игрока, чем больше пространства вокруг, тем меньше давления на него оказывается со стороны соперника.

Эта дополнительная характеристика сотворила чудеса, и точность нейронной сети значительно улучшилась. Хотя нейронные сети хороши для многих вещей, одним из их недостатков является то, что их трудно интерпретировать, поскольку они являются, по сути, чёрными ящиками.

Вы кормите её данными на входе и получаете данные на выходе, но вы не знаете как или почему сеть ответила вам таким образом. Я хотел иметь возможность обсудить результаты с футбольными командами, чтобы, используя их опыт, и без их математической подготовки совершить прыжок веры. Поэтому я создал простую модель на основе логистической регрессии. Хотя точность регрессии не соответствует нейронной сети, она создала набор коэффициентов, которые могут быть использованы, чтобы помочь объяснить результаты каждому.

Оставив свой компьютер потеть на несколько дней, я, наконец, был счастлив иметь возможность показать влияние каждого события на вероятность команды забить, и объяснить, почему каждое действие оказывает положительное или отрицательно влияние.

Главный итог, который я хотел представить, это то, как действия игроков оказывают влияние на вероятность забить гол. Поэтому я создал веб-приложение, которое показывало изменение данные трекинга в реальном времени.

Тогда я определил, какая команда была атакующей и рассчитал вероятность игрока с мячом забить из его текущей позиции, а также вероятность ударить и забить у его партнёров. Если просто посмотреть видео этого примера, тогда пас окажется явно лучшим вариантом. Но здесь мы получаем дополнительное преимущество для определения того, насколько лучше было то или иное решение с точки зрения забитых мячей.