Уважаемые читатели. Проработав уже полгода риск-менеджером в крупном банке , посмотрев, как тут считают вероятности( дефолта заемщиков) и прикрутив эти модели к своим старым
ставочным программам хочу поделиться с вами следующими мыслями:
1.Чтобы ставить, рассчитывая на долгосрочный выигрыш, нужно написать модель, описывающую вероятность победы(или кол-ва забитых мячей)
2.Чтобы считать эту модель рабочей, нужно, чтобы она на всех чемпионатах считалась по одной методике и приносила общий плюс(Ну т.е не должно быть такого, что в Английской-премьер лиге мы считаем вероятности исходя из общего кол-во набранных очков и кол-во очков набранных дома в гостях, а в бундеслиге основным фактором будем считать очки набранные по xG, и форма команды, рассчитанная из последних 5 матчей дома для хозяев и 5 матчей на чужом поле для гостей)
3.После написания модели, надо ее проверить на исторических данных. Например, мы взяли результаты АПЛ за 2010-2015 год. По итогам анализа мы нашли влияющие факторы и построили какую-то модель. Теперь берем линии за 2016 год и прикладываем эту модель к данным за 2016 и смотрим, чтобы было если б мы ставили 2016 год по модели, построенной на предыдущем периоде.
Чтобы считать данные такой проверки достоверными, то при ставке, скажем, по равной линии(примерно за 1.95 ) нужно набрать 5000 матчей(почему я расскажу в следующих постах). Если на такой дистанции получился плюс, то можно делать какие-то осторожные оптимистические выводы
4.
Очень важный момент. Чтобы ваша модель работала, нужно чтобы в текущем сезоне игра шла примерно так же, как и в предыдущих сезонах. Речь идет вот о чем. В НХЛ до сезона 2016/17 средняя результативность была в районе 5.1(цифру точно не помню). А в сезоне 17/18 голы вдруг посыпались как из рога изобилия(кажется 5.5 шайб за матч) и это длилось весь сезон. Т.е то, что вы там насчитали до 17 года в сезоне 2018 не будет работать, потому что модель будет говорить вам ставить меньше, т.к все вероятности были заточены под результативность 5.1
Для этого нужно следить за динамикой ваших ставок, а именно : если на протяжении долгого времени(300-400 ставок по равной линии) ваш баланс болтается в слабоминусовой области( от 0 до -25) -это сигнал о том, что модель не бьет линию. -30 и хуже -модель считает в минус(почему именно такие цифры-тема для отдельного поста)
В этом блоге я буду показывать ставки, сделанные по моей модели, которую я очень долго допиливал.Обновления и скрины будут каждый день.
Пример построения модели Как работает моя модель:
по расчетам,
примерный ROI +7%максимальное
падение -20 ставокмаксимальное
кол-во ставок в 0(или минус) -примерно 250Пока сделан теннис (П1/П2) .Дальше будут тоталы, затем хоккей
Следить за обновлениями можно
здесь
1.Чтобы ставить, рассчитывая на долгосрочный выигрыш, нужно написать модель, описывающую вероятность победы(или кол-ва забитых мячей)
2.Чтобы считать эту модель рабочей, нужно, чтобы она на всех чемпионатах считалась по одной методике и приносила общий плюс(Ну т.е не должно быть такого, что в Английской-премьер лиге мы считаем вероятности исходя из общего кол-во набранных очков и кол-во очков набранных дома в гостях, а в бундеслиге основным фактором будем считать очки набранные по xG, и форма команды, рассчитанная из последних 5 матчей дома для хозяев и 5 матчей на чужом поле для гостей)
3.После написания модели, надо ее проверить на исторических данных. Например, мы взяли результаты АПЛ за 2010-2015 год. По итогам анализа мы нашли влияющие факторы и построили какую-то модель. Теперь берем линии за 2016 год и прикладываем эту модель к данным за 2016 и смотрим, чтобы было если б мы ставили 2016 год по модели, построенной на предыдущем периоде.
Чтобы считать данные такой проверки достоверными, то при ставке, скажем, по равной линии(примерно за 1.95 ) нужно набрать 5000 матчей(почему я расскажу в следующих постах). Если на такой дистанции получился плюс, то можно делать какие-то осторожные оптимистические выводы
4.Очень важный момент. Чтобы ваша модель работала, нужно чтобы в текущем сезоне игра шла примерно так же, как и в предыдущих сезонах. Речь идет вот о чем. В НХЛ до сезона 2016/17 средняя результативность была в районе 5.1(цифру точно не помню). А в сезоне 17/18 голы вдруг посыпались как из рога изобилия(кажется 5.5 шайб за матч) и это длилось весь сезон. Т.е то, что вы там насчитали до 17 года в сезоне 2018 не будет работать, потому что модель будет говорить вам ставить меньше, т.к все вероятности были заточены под результативность 5.1
Для этого нужно следить за динамикой ваших ставок, а именно : если на протяжении долгого времени(300-400 ставок по равной линии) ваш баланс болтается в слабоминусовой области( от 0 до -25) -это сигнал о том, что модель не бьет линию. -30 и хуже -модель считает в минус(почему именно такие цифры-тема для отдельного поста)
В этом блоге я буду показывать ставки, сделанные по моей модели, которую я очень долго допиливал.Обновления и скрины будут каждый день.
Пример построения модели
Как работает моя модель:
по расчетам, примерный ROI +7%
максимальное падение -20 ставок
максимальное кол-во ставок в 0(или минус) -примерно 250
Пока сделан теннис (П1/П2) .Дальше будут тоталы, затем хоккей
Следить за обновлениями можно здесь