Даже будучи дауном, при должном упорстве и наличии идеи - все получается. Вся реализация на сыром этапе, построена на Python с библиотеками Pandas и PyBrain. Работа с Big Data на порядок сложнее, но в свою очередь я не стремлюсь к невероятным результатам, в то же время четко знаю, какие взаимосвязи в каких конкретно данных мне нужны для получения результата. Думаю для узконаправленных решений моих познаний хватит.
Главное желание и стремление. Проект не закладывается как коммерческий, скорее исключительно для личного пользования. Также хочу сказать, что буду рад любым конструктивным рекомендациям в комментариях. Может подскажете с каких ресурсов можно и нужно парсить "исторические" данные во всем разнообразии внутренних событий матчей. С кем-то можно обменяться опытом, или просто пообщаться с адекватными людьми без оскорблений и унижений.
Письками мериться тут никто не собирается. Для отдельных личностей и гуру ставок я скажу лишь вот что: я не ставлю под сомнение ваши невероятные таланты и бесконечные победы как на просторах бк, так и в комментариях здесь, удачи вам, всех благ, продолжайте в том же духе. Мне не повезло и я не из этой категории. Никто вам не навязывает свое мнение, здесь идет речь о личных размышлениях и попытках реализации.
В общем, если будет интересно, продолжу эту тему в последующих постах. Спасибо, что дочитали. Начиная с классического поиска тотала, ну там возьмите последние три гостевые и три домашние игры встречающихся команда, сложите, умножьте, отнимите, поделите и полученный результат говорит нам о Только смысла пока не вижу, не потому что нечем, а потому что никак не могу автоматизировать, приходится ручками колупать каждый матч, задрало xD.
Я к тому, что заявлять можно все что угодно, но именно верификаторы дают возможность человеку подтвердить свои слова. Не в ваш адрес, но могу напомнить, все продавцы "договорных" матчей и "чудо стратегий", как черт ладана избегают верификаторов :. Поставивший на выход сборной Испании в четвертьфинал чемпионата мира по футболу россиянин проиграл 1,85 миллиона рублей.
Об этом источник из «Рейтинга букмекеровов» рассказал «Ленте. Совсем не давно выкладывал пост о том что описание ставки на спорт попробовать себя в играх ставках на спорт, и один чувак под ником GoForTheEnd написал мне то, что я ЛОХ если пишусь под это, и ничего у меня не получится, и многие советовали в комментариях даже не начинать, я решил доказать всем, что как они ошибаются Дубликаты не найдены.
Все комментарии Автора. Подпишусь, интересно. Надеюсь у вас все получится. Я бы тоже мог описать эпопею с попыткой приручить ИИ. Честно говоря думал увидеть в комментариях говнеца охапку.
Как нейронные сети помогают букмекерам. Исследование «Рейтинга Букмекеров» и мнения экспертов
Я постараюсь сделать задуманное и показать результаты в последующем. Обязательно почитай о программе zennoposter. Это конструктор ботов и парсеров. Легко начать без знания программирования. Применим для любых проектов. Огромное русскоязвчное сообщество. Кстати, случаем на каком нибудь верификаторе ветке не ведешь? Не веду, и очень скептически отношусь к тем, кто ведёт. Присмотрись внимательно к парням, которые ведут MMA, вот там есть хорошие.
Реально отслеживал, там пока всё норм, в своём деле разбираются. Остальной спорт - вакханалия. Я заведу аккаунт намверификаторе, но, будет ли достаточная роспись, это раз, во вторых я признаю, что идея хорошая, но не понимаю какой смысл для меня вести открытую статистику, при условии, что монетизировать продукт я не собираюсь.
Вообще история больше в изысканиях, чем в бизнес модели, если это так можно назвать. Позвольте полюбопытствовать, а почему вам не интересна монетизация? Как только начинаешь что то выставлять на публику, это мистическим образом перестает работать. Не раз сталкивался с. Вот не могу объяснить этот феномен. Выражусь точнее, не хочу делать проект публичным. При этом эксперт отметил, что на объективность информации влияет такой фактор, как нежелание большинства компаний делиться информацией о том, как устроена их внутренняя кухня.
Достаточно принять, что пока что это будущее, к которому многие стремятся и идут, но наша индустрия очень слабо консолидирована, каждый пытается сделать свою платформуне думая о том, что платформа, сделанная под собственное оперирование B2Cпросто непродаваема», — заявил Сергей Ефименко.
Иначе просто нет смысла в фундаментальных исследованиях и раздувании и без того огромных разработчицких бюджетов на то, что в итоге зачастую намного примитивнее, чем существующие B2B решения. Поэтому я вижу в будущем развитие таких технологий именно в B2B рынке, либо же в случаях огромных гигантов закрытого стратегия ставить ставки, — заключил эксперт. На сегодня нейронные сети у букмекеров пока не получили широкого применения.
Но в компаниях о них знают и пробуют внедрять. С каждым годом объемы внедрения становятся все больше, а это значит только. В скором времени выжить без подобной разработки в букмекерском бизнесе будет нелегко, если вообще. Ну а игрокам предстоит «соперничать» не с человеком, а с искусственным интеллектом в стремлении разорить букмекера. Лига чемпионов. Лига Европы. Ла Лига. Серия А. Лига 1. Суперлига Европы. Все турниры. Реал Мадрид.
Сборная России по футболу. Манчестер Юнайтед. Все клубы. Сон Хын Мин. Все футболисты. Чемпионат Мира Кубок Гагарина. Кубок Стэнли. Динамо Москва. Александр Овечкин.
Машинное обучение для ставок на спорт: это не основная проблема классификации.
Артемий Панарин. Никита Кучеров. Андрей Свечников. Евгений Малкин. Евгений Кузнецов. Сергей Бобровский. Андрей Василевский. Александр Радулов. Семен Варламов. Все хоккеисты. Turkish Airlines EuroLeague. Единая лига ВТБ. НБА плей-офф.
Зарплаты НБА. Голден Стэйт. Сборная России. Сборная США. Леброн Джеймс. Стефен Карри. Лука Дончич. Джеймс Харден. Кайри Ирвинг. Кевин Дюрэнт. Кавай Ленард. Расселл Уэстбрук. Алексей Швед. Яннис Адетокумбо. Зайон Уильямсон. Дэмиан Лиллард. Все баскетболисты. Формула 1. Формула 2. Формула E. Ралли Дакар. Ред Булл. Альфа Таури. Астон Мартин. Альфа Ромео.
Искусственный интеллект и букмекерство: нейронные сети для прогнозирования спортивных событий
Все команды. Льюис Хэмилтон. Себастьян Феттель. Даниил Квят. Ландо Норрис. Кими Райкконен. Никита Мазепин. Шарль Леклер. Роберт Шварцман. Даниэль Риккардо. Макс Ферстаппен. Все пилоты. Ролан Гаррос. US Open. Australian Open. Кубок Дэвиса. Новак Джокович. Роджер Федерер. Рафаэль Надаль. Наоми Осака.
Андрей Рублев. Мария Шарапова. Скоро на этот адрес придет письмо. Подтвердите подписку, если всё в силе. Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии.
Войдитепожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором. Войти Регистрация. Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 1 АлгоритмыМатематикаМашинное обучение Из песочницы Математическое моделирование тенниса набирает популярность на наших глазах. Каждый год появляются новые аналитические модели и сервисы, соревнующиеся друг с другом в точности прогнозирования исходов теннисных матчей.
Это вызвано желанием заработать на стремительно растущем онлайн рынке спортивных ставок: нередки случаи, когда сумма ставок на отдельный матч в профессиональном теннисе достигает миллионов долларов. В этом обзоре я рассмотрю основные математические методы прогнозирования тенниса: иерархические марковские модели, алгоритмы машинного обучения, а также разберу кейсы IBM, Microsoft и одного российского сервиса, использующих машинное обучение для прогнозирования результатов теннисных матчей.
Введение в проблему прогнозирования тенниса Большой теннис — это отличное зрелище и большие деньги. Ассоциация теннисистов-профессионалов ATP ежегодно проводит более 60 профессиональных турниров в 30 странах. За телетрансляцией игры Энди Маррея против Милоша Раонича в финале Уимблдона следило свыше 13,3 млн.
Ставки на теннис догоняют по популярности футбол. На крупнейшей в мире онлайн-бирже ставок Betfair общая сумма ставок на матч Маррей-Джокович в финале Уимблдона составила 63 млн. Потенциальная прибыль и научный интерес обусловили всплеск исследований в области алгоритмов точного прогнозирования теннисных матчей. Система очков в теннисе имеет иерархическую структуру: матч состоит из сетов, которые состоят из геймов, которые состоят из отдельных очков.
В большинстве современных подходов к прогнозированию тенниса эта структура используется для получения иерархических выражений вероятности победы игрока в матче на основе марковских цепей. Если считать, что очки в теннисе распределяются независимо и одинаково independent and identical distribution, IID [1]для получения выражения необходимо знать только вероятность выигрыша каждым игроком очка при подаче. На основании этой базовой статистики, которую легко получить из исторических данных в Интернете, можно вычислить вероятность выигрыша каждым игроком гейма, потом сета и, наконец, матча.
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.
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, которую 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 букмекерская контора live ставки игроков Процент выигрыша на первой подаче Эйсы Двойные ошибки Невынужденные ошибки Процент очков, выигранных при первой подаче Процент очков, выигранных при второй 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.