Сделать свой сайт бесплатно

Реклама

Создай свой сайт в 3 клика и начни зарабатывать уже сегодня.

@ADVMAKER@

ПРЕЗЕНТАЦИЯ

ИНТЕРЕСНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ В СТАВКАХ НА ФУТБОЛ

В двух словах суть примерно сводится к следующему---создаются кластеры (множества)  по определённому критерию или критериям далее выясняется влияние того или иного параметра приписываемого команде или паре на выходной сигнал (который суть--исход какого либо события которое нас интересует на предмет ставки)
Разумеется в первую очередь надо начать с исследования баланса именно с более сильных факторов и двигаться далее(в пределах разумного ибо слабые сигналы мало логично исследовать) при этом мы в кластере или их наборе (например 1, 2, 10....) вводим какие-то ограничения для нашего влияющего критерия
в виде равенств или неравенств и выясняем ситуацию, а главное---устойчивость тенденции положительного баланса (можно посмотреть например по сезонам). При этом надо учитывать и то обстоятельство что можно использовать и ограничение на пробивки для повышения эффективности вложений (при этом априорно надо конечно иметь ++++ на пробивках по всему исследуемому объёму определяемому введёнными критериями).
Можно наверно и породить производный кластер от кластеров (допустим рассмотреть пары из разных наборов, но тогда надо будет отдельно исследовать влияние параметров уже для этих порождённых кластеров, плохо что там существенно уменьшаются объёмы выборок и вероятно лучше обойтись одиночными исследованиями)

Интересным в приводимом материале является то что тут уже проведены определённые изыскания по нахождению центров кластеризации которые другие игроки могут взять за отправную точку(или использовать приведённые) центры можно немного смещать, учитывая что тут они выбраны под конкретный набор лиг.
Может кому-то будет интересна сама методология и подход к беттингу.  Похожего материала на других сайтах нет (это эксклюзив), возможно не всем понятный и возможно спорный, но этот подход более логичен чем многочисленные опусы на тему "Как облегчить карманы БК...."

Чтобы изначально было понятно с обозначениями применяемыми для параметров я сделал выдержку из средины материала для начального ознакомления в том числе и с методом расчёта того или иного параметра приводимых таблиц.  Те кто не знаком с понятием корреляции можно пояснить что тут можно тупо считать чем коэфф. корреляции выше тем больше влияет фактор на результат. при отрицательной корреляции увеличение значения параметра влечёт противоположно направленное влияние (допустим среднее число пропущенных голов будет очевидно иметь отрицательную корреляцию по отношению  к выигрышу команды итд итп)

НЕКОТОРЫЕ ИЗ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В БАЗЕ ДАННЫХ ПАРАМЕТРОВ (ПРИМЕР).

З1-число забитых дома отнесённое к числу игр в окне примерно 250-280 записей

П1-число пропущенных дома для домашней команды далее подразумеваем что это везде число/число игр

З2-забитые в гостях для гостевой команды

П2-пропущенные в гостях

Г1-это математическое ожидание числа голов первой ком. вычисляемое по какой-либо модели

Г2—МО для гостя

ОЧ12—относительная разность очков набранных командами О1/N1-O2/N2 (N1, N2- число игр)

V1- выигрыши дома делённое на число игр далее все подобные параметры относим к числу игр.

D1-ничьи дома

L1-проигрыши дома…… все эти параметры в скользящем по данным окне как для З1,П1, итд

V2-выигрыши в гостях для второй  команды (гостя)

D2-ничьи в гостях

L2-проигрыши в гостях

EFV1-эффективность в окне для домашней команды  при ставках на победу (П1) окно как для З1 считаем

флетом  по условной 1     ВЫРУЧЕНО/ПОСТАВЛЕНО-1 окно можно и другое взять или изменять динамически в зависимости от других показателей (показателя)---так как частоты наступления событий разные, например, для разных кефоф линии и тут можно ввести элемент масштабируемости интервала.

EFD1-эффективность при ставках на ничью когда первая команда играет дома

EFV2—эфф. Ставок на П2(на победу гостя в его гостевых играх)

EFD2-эфф. Ставок на Х  при игре в гостях для ком.2

ОЧ1-относительное число очков (набираемых в среднем за игру) равно О1/N1

ОЧ2= O2/N2

ДИН1-этот параметр отражает сколько относительных очков отобрано у соперника за 6 игр. Если 1-ая ком. выигрывает то забирает ОЧ2 а при ничье ОЧ2/2  потом это значение делим на ОЧ1 и вот эти все данные

суммируются по нижерасположенному окну для домашней ком. для её домашних и гостевых игр—то есть берём 3 и 3 игры  и делятся на сумму вообще всех очков которые ком1 могла отобрать у соперников

(OT(i-1)/ОЧ1((i-1)+ OT(i-2)/ОЧ1((i-2)+……+ OT(i-6)/ОЧ1((i-6))/(сумма всех возможных ОТ=сумме относительных очков противников ОЧ1-если первая гость в ниже расположенных играх или ОЧ2—если первая дома)

В выражении (OT(i-1)/ОЧ1((i-1)+ OT(i-2)/ОЧ1((i-2)+……+ OT(i-6)/ОЧ1((i-6)) 3 домашних и 3 гостевых «отбора» отнесённого к ОЧ  и какие-то разумеется не реализованы (равны 0)

ДИН2—аналогично ДИН1

DELTA*Din—разность ДИН1-ДИН2

оч1-окно   очки набранные в 6 ти последних играх первой командой

оч2-окно  набранные в 6-ти последних второй командой (гостем)

D-okn  разность предыдущих показателей.

Показатели в окне фиксированного количества игр (например10 или 12…итд последних игр) индекс1 соответствует домашней ком.  а 2-гостевой. Все показатели отнесены к числу игр Показатель/N

10ZD1-забитые при игре дома

10PD1-пропущенные при игре дома

10ZG1-забитые в гостях

10PG1-пропущенные в гостях

Может оказаться рациональным  для некоторых процессов ввести сумму и разность соответствующих показателей например так 10ZD1+10ZG1  10ZD1-10ZG1  и так далее……..

10ZD2 как для домашней ком.

10PD2

10ZG2

10PG2

Эти показатели аналогичны  V D L но и дополнены гостевыми данными для домашней ком.  и домашними для гостевой…..данные считаются в окне равном окну для предыдущих параметров.

10V1

10D1

10P1

10V2

10D2

10P2

GV1 эти вектора дополнили

GD1

GP1

DV2

DD2

DP2

 

 

1_OUTV  —ответы кластера V (по выигрышам ничьим проигрышам окна для фиксированного числа игр) для линии 1Х2

Х_OUTV

2_OUTV

Ном.кластераV

 

1_OUTG   ответы кластера  по забитым-пропущенным.

Х_OUTG

2_OUTG

Ном.кластераG

FOR-G  фора по Г1, Г2  FOR-G= Г1-Г2 

FOR-V  аналог форы по Г   FOR-V= (V1^2-P1^2)-(V2^2-P2^2) тут можно различным образом вычислять—брать общие показатели или персональные по дом-гость.

OB_RFZN-G1---разность числа забитых и пропущенных по общим данным для команды 1

OB_RFZN-G2—разность для гостевой команды.

Тут используется суммы компонент (ZD+ZG)/2  (PD+PG)/2

(
Некоторые факты из радиотехники:

Произвольные сигналы на входах U1 и U2 можно представить в виде комбинации синфазных и парафазных сигналов: U1 = Uс/ф + Uп/ф , U2 = Uс/ф - Uп/ф где   Uс/ф = (U1 + U2)/2 ; Uп/ф = (U1 - U2)/2

Можно использовать подобное представление и в нашем случае и если данные сигналы более влиятельны, (в определённых случаях) чем исходные, то предпочтение надо отдать им.    

Можно вводить какие-то критерии показывающие отношения каких-то разностей.

 

Разумеется это далеко не полный перечень и надо позаботиться и о сборе и расчёте иных в том числе и коэффициентов линий (рынков) БК.

Что такое ответ кластера? Можно пояснить следующим образом--он несёт грубую информационную компоненту--оценку частоты наступления события (вероятность), которая уточняется дальнейшими исследованиями, но мы по сути должны искать не её а смотреть баланс в множестве так как он нас в первую очередь интересует (а вероятность по....)

т

т






    

09.11.2011
Просмотров (229)


Зарегистрированный
Анонимно