Кто возьмет трофей? Шансы «Ливерпуля» на топ-4 выросли после победы над «МЮ». В борьбе участвует 4 клуба До конца чемпионата осталось два тура 9.
Кто выиграет Ла Лигу: «Реал» или «Атлетико»? У «Барсы» почти обзоры и отзывы 1хбет шансов Неймар не сыграет в финале Кубка Франции против «Монако». Чемпионский сезон «Интера»: победные матчи в Серии А и плюсовой банк 6 рублей.
В борьбе участвует 4 клуба. До конца чемпионата осталось два тура. У «Барсы» почти нет шансов. Лучшие букмекеры. Все букмекеры. Обзор Перейти на сайт. Прогнозы на спорт. Все прогнозы. Алексей Андронов. Известный комментатор Алексей Андронов оценил шансы команд в матче «Ростов» — «Краснодар».
На мой взгляд, все мысли руководства клубов и главных тренеров уже в следующем сезоне. Тем более «Краснодар» недавно тренера сменил. Но это южное дерби. Такие матчи, как правило, держат болельщиков в напряжении. Думаю, что и те, и другие захотят поставить качественную точку в сезоне, захотят добиться положительных эмоций для себя на финише. Может быть, противостояние не суперпринципиальное, но оно существует, и каждый хочет своими чернилами написать страничку в истории противостояния.
Интересно, какой состав выставит Гончаренко, как себя проявят игроки, которые могут уйти, если им дадут сыграть. Я предвижу, что здесь должен быть открытый, беззаботный футбол без зацикленности на результате. Выберу ставку «обе забьют и тотал больше 2,5 мяча».
Математические прогнозы на футбол – статистика и анализ
Мне кажется, это очень хорошо подходит к смыслу этого матча. Уверенность — 8 по балльной системе».
Константин Генич. Комментатор Константин Генич ставит на ничью в матче «Ахмат» — «Спартак». Тогда он обеспечит себе место в квалификации Лиги чемпионов. Последний матч Доменико Тедеско у руля московского «Спартака». Торжественные проводы ему устроили в домашней встрече. Но «Спартак», честно говоря, в последних двух встречах, несмотря на победы над «Арсеналом» и «Химками», выглядел не очень убедительно.
Сам Тедеско считает, что футболисты закрепощены. И ситуация влияет на многих игроков, они не могут показать то, на что способны.
У «Спартака» в этом матче не сыграет Понсе. Чуть-чуть отдохнул Квинси Промес — он не играл с первых минут в предыдущем матче.
Прогнозы на спорт
Может быть, в Грозном он появится в основе. Может быть, Умяров вернется в старт. Понятно, что она уже без особых задач. Но это последний домашний матч. Плюс, зная требовательность Андрея Талалаева, точно «Ахмат» просто так сдаваться не собирается.
Плюс там есть свои футболисты, которые хотели бы что-то «Спартаку» доказать, как тот же Георгий Мелкадзе, тот же Тимофеев. Тяжелый матч ожидает «Спартак». Не исключаю, что и «Локомотив» может дополнительно «Ахмат» мотивировать. Но с задачей минимум «Спартак» должен справиться — он должен не проиграть. Попробовал бы сыграть ничью, которая устроит всех». Денис Казанский. У ЦСКА есть, но зависит от других команд.
Главное, что нужно помнить: в трех матчах подряд на динамовском стадионе были ничьи, причем безголевые. У «Динамо» не будет играть Ордец. Мы видим, что у «Динамо» только одна победа в пяти матчах да и та над «Ротором». Была крутая победа над «Краснодаром». Но до этого серия невнятных результатов. Без Влашича команда совсем другой может предстать. Курс "Apache Spark на Python". Курс "Анализ данных на Scala 4. Сделай рывок в Android за 2 месяца. Больше курсов на Хабр Карьере.
Минуточку внимания. А в чем смысл брать матч команд из одного города, который пройдет через два месяца?
Благо, команды хоть на разных стадионах играют и термины «хозяин» — «гость» более-менее уместны… Разумнее было бы на примере ближайших матчей показать, какие коэффициенты должны быть правильными, а потом сравнить, чьи лучше — пуассоновские или букмекерские.
Кто через два месяца вспомнит о том, какие ставки предлагались? Если берем матч Интер-Милан, то термины «хозяин» — «гость» подразумевают как один стадион. Строго говоря, букмекерские коэффициенты не обязаны отражать реальную вероятность выигрыша той или иной команды. Задача букмекера получить профит при любом исходе матча. Поэтому коэффициенты отражают не силу команд, а ожидания тех, кто делает ставки.
Если выигрыш команды А в три раза вероятнее выигрыша команды Б, но люди склонны ставить на А и на Б примерно одинаковое количество денег, то букмекер поставит на матч равные коэффициенты 0. И получит свои 5 процентов при любом исходе. Конечно, такие большие перекосы бывают редко. Поучаствуйте вашим ботом в конкурсах спортивных прогнозов на рутрекере. Там на футбол: английскую премьер-лигу и российскую премьер-лигу многие люди дают прогнозы. Там интересная система подсчета — насколько близко ваш прогноз был к факту.
Очень новейшие системы ставок на спорт и проверенная годами система. Спасибо за статью, интересно. Подскажите, откуда получились цифры 1. Не самая лучшая идея оценивать команду в текущем сезоне, судя по прошлому. Во время летнего трансферного периода команда могла поменять половину состава, у неё мог смениться тренер и тактический рисунок игры.
И эта команда уже не будет являться той, что была в прошлом сезоне. Как мне кажется разумнее накапливать статистику первую половину сезона и, если у команды сохранился тренер, остались те же игроки и рисунок игры, то можно попробовать прогнозировать вторую половину. Отличная статья, спасибо! Есть несколько вопросов: 1. Есть ли статистика показывающая как вероятность прогнозируемых исходов коррелирует с реальными результатами матчей, на протяжении продолжительного периода времени например одного чемпионата?
Удалось ли по данному методу получить перевес над букмекером, например мы получили коэффициент 1. Есть ли статистика по матчам где букмекер дал более высокий коэффициент и корреляция этих данных с реальным исходом? Жаль, интересно было бы посмотреть на эффективность метода на продолжительном участке времени.
Пару лет назад я написал программу, которая рассчитывает рейтинг ЭЛО для каждой команды после игр друг с другом, по рейтингу рассчитывается вероятность каждого исхода для встречи двух команд, в последствии при прошествии нескольких туров вероятности уточнялись по формуле Байеса. Математически он равен: По логике вещей, БК на данное событие должна была выставить коэффициент 2. Ещё любопытно то, что все букмекерские конторы используют 2 знака после запятой. Однако, при расчёте мат.
На одной только погрешности возможно делать деньги, когда через компанию проходят тысячи ставок. Но это уже больше похоже на то, что делают банки. Всю жизнь в пинке трехзначные кефы, кажется в бет рассчитывали порой при 2 значном кефе, как с тремя. Вы просчитываете силу нападения и защиты для матча 26 тура из 38 текущего сезона только по прошлому сезону. Полностью игнорируете данные по матчам текущего сезона, которые лучше отражают реально положение дел.
Можно ли как-то просчитать вероятности, если одна из команд только вышла в этот дивизион, например. Думаю, что автор не преследовал цели заработать решая эту задачу, а лишь хотел продемонстрировать возможности метода. По первому пункту, ничто нам не мешает добавить данные текущего чемпионата к статистике прошлого, тем самым гипотетически прогноз должен стать точнее.
По второму пункту, если играют команды из разных чемпионатов, или команда перешла в следующий дивизион из предыдущего, мы можем взять ее статистику прошлых матчей поскольку выборки по каждой команде в явном виде не связаны.
Если неправ, поправьте. Определенно могу сказать, что учитывать статистику клуба по играм в более слабом дивизионе и равноценно переносить ее на игры в премьер-лиге — в корне неправильно. Чемпионшип в среднем за 46 игр голы дома 1. Одно дело играть с Редингом и Брентфордом, совсем другое с Челси и Ливерпулем.
Та же история с международными матчами, если ПСЖ за прошлый сезон в Лиге 1 забил гола в среднем 2. По причине того, что чемпионат Англии по классу превосходит уровень чемпионата Франции. Соответственно голы будут иметь разную ценность. Со всем согласен, но остается вопрос, как сравнить силу двух чемпионатов. Вы можете предложить модель? Интересная статья, спасибо! Диаграммы очень похожи, следовательно модель Пуассона хорошо объясняет соотношение мячей, забитых командой в течение матча.
Очень сильное утверждение. Спасибо за статью, интересно! Затем мы сможем вычислить частоту, с которой выигрывает каждая команда, частоту овертаймов и. Давайте введем «1» для количества переменных, «» для количества случайных чисел количество смоделированных игрв качестве метода распределения выберем «Пуассона» и укажем количество ожидаемых заброшенных шайб для «Нью-Йорк Рейнджерс» 2,73 в качестве лямбды.
Когда мы выберем место в таблице, где должны отображаться результаты, нажмем «ОК». По завершении моделирования проделаем всё то же самое для «Оттавы», убедившись в том, что результаты будут отображаться в соседнем столбце на листе.
Теперь, когда моделирование для обеих команд выполнено, нам нужно определить вероятность победы хозяев, победы гостей и ничьи в основное время. Добавим на наш лист столбец с результатом хозяев [MOV].
Затем посчитаем, сколько раз из результат хозяев будет больше нуля, меньше нуля и равен нулю. Тем самым мы сможем вычислить коэффициенты на победу хозяев, победу гостей и на ничью в основное время. Наша модель позволяет получить следующие коэффициенты: на победу «Нью-Йорка» — 3, на победу Оттавы — 1, и на ничью в основное время — 6, Затем мы можем сравнить эти коэффициенты с рыночными, чтобы найти переоцененные коэффициенты и сделать ставку с перевесом.
Но не стоит думать, что у нас в руках теперь есть беспроигрышная модель. Несмотря на разовый успех, эта модель далека от совершенства. Пожалуй, еще, не стоит делать ставки с ее помощью. Использовать ее против рынка — это всё равно что ввязываться с ножницами в перестрелку.
Это лига чемпионов полуфиналы ставки очевидно. Вы тоже убедитесь в этом, если протестируете данную модель на ретроспективных данных. Не столь очевидным может быть другое, особенно если вы новичок в моделировании: почему же данная модель несостоятельна.
На этом этапе разработчик модели может испытать разочарование. Вы проделали немало работы, создали, как вам казалось, эффективный процесс и потерпели неудачу. Вы потратили немало времени и сил, а теперь вынуждены начинать все с нуля. Но не стоит окончательно списывать модель со счетов.
Наоборот, с этого момента начинается настоящая работа. Хорошую модель можно сравнить с качественным биноклем. Он позволяет детально рассмотреть объекты, которые находятся на большом расстоянии. Плохие модели не позволяют смотреть вдаль или, что еще хуже, смотрят назад! Плохой результат при проведении ретроспективного теста является индикатором того, что наша модель не способна дать «четкую картину» будущих событий.
Когда это происходит, нужно спросить себя:. Какие отклонения в фундаментальном процессе мы упустили из виду?
Какие мы сделали допущения, которые оказались катастрофическими? Как добиться более «четкой картинки»? Ниже вы увидите несколько рекомендаций, как исправить недостатки.
Попробуйте улучшить свою модель с учетом ее недостатков. В конце концов, вы можете превратить ее в ценный и надежный инструмент для составления прогнозов. Пришло время разобрать эту модель на части, чтобы понять, где мы ошиблись. Начнем с исходных данных. Казалось, всё просто: мы хотели спрогнозировать количество заброшенных шайб, поэтому использовали показатель «заброшенные шайбы».
Вроде бы правильно. Но тут есть свои нюансы. Данные о заброшенных шайбах — это данные о результате.
Результаты в спорте всегда содержат элемент шума, потому что некоторая доля результатов не определяется воспроизводимыми движениями и приемами, которые мы можем точно спрогнозировать. Чем случайнее результат в спорте, тем больше статистический шум. Для хоккея это вполне справедливое утверждение. Мы не смоделировали шум, и это одна из причин, почему наша модель показала плохие результаты.
Что мы видим в хоккейных матчах: шайбы, заброшенные в пустые ворота, рикошеты или ситуации, когда игрок подправляет локтем шайбу, летящую после дальнего броска, и она попадает в ворота. Во всех этих случаях регистрируются заброшенные шайбы. Следует ли считать такие моменты проявлением превосходства одной команды над другой?
Скорее всего.
Система ставок Пророк: как вычислить победителя?
Здесь особую важность приобретают такие методы статистического анализа, как регрессионное моделирование. А показатель ожидаемого количества заброшенных шайб является более надежным предиктором будущего успеха, чем количество фактически заброшенных шайб.
Когда вы отсекаете как можно больше шума, вы можете точнее сопоставить воспроизводимые движения или приемы, которые приводят к голу. Таким образом, отнесение фактически заброшенных шайб на счет способностей команды в любом сценарии, где много шума, является ошибкой.
Если мы будем понимать и учитывать это, мы сможем улучшить нашу модель. Попробуйте уменьшить шум в своих данных относительно целевого результата. Каждая модель, которую вы используете, содержит допущения.
Когда модель оказывается неудачной, бывает полезно выявить и проверить допущения. Первое допущение, которое мы сделали, заключалось в том, что фактическое количество заброшенных шайб является показателем силы и потенциального преимущества команды. Это не лучший подход. Поговорим о распределении Пуассона.