Добрый день! Не успел задать вопрос на стриме. Спрошу здесь, чтобы остался в истории - может будет полезно другим.
Есть у меня стратегия на победу команды. В ней как базовый фильтр использую [Match] {Home/Away Split} Expected Difference xG, 0.3 max. в сочетании с другими. По итогу получается хороший результат: CLV 10.02%, Positive CLV 79.73%. При этом я не использовал фильтр ограничения по количеству сыгранных игр. Потом я подумал, что чтобы данный фильтр был эффективным, необходимо использовать фильтр с отыгранными матчами и причем минимум 8 игр (подразумевается, что команды уже примерно сыграли 4 игры дома и 4 на выезде) . После этого добавления результаты ухудшаются.
И тут вопросы. 1) Не используя фильтр с сыгранными матчами, получается, что я сильно полагаюсь на первые матчи в которых еще мало собранной статистики и она может носить случайный характер в первых матчах? 2) Игнорируя логически значимый фильтр в угоду красивым цифрам я, по сути, занимаюсь подгоном ?
Привет! Закинь, пожалуйста, дополнительные скриншоты.
Цитата
hristeas написал: фильтр ограничения по количеству сыгранных игр.
1. Разбивка по процентилям для этого параметра. 2. Как меняются ключевые метрики стратегии до и после применения фильтра.
Пару слов о параметре. Несколько лет назад в каждом видео мы рекомендовали начинать работу с 8-го тура (а иногда и позже), чтобы накопилась xG статистика и расчет минимального коэффициента для ставки был максимально точным. Сейчас я лично ставлю на все рынки уже с 3-го тура. На это есть две весомые причины:
1. Метрики в PRO версии существенно продвинулись по сравнению с тем, что было 3–4 года назад в xG Manager. Тогда это был по сути набор разрозненных xG параметров, теперь каждая ключевая метрика в PRO агрегирует множество данных: от xG статистики до коэффициентов открытия и закрытия, с учетом рейтинга силы всех команд в лиге. В результате метрики заметно точнее и раньше начинают отражать реальную силу команд.
2. Да, с ростом объема данных точность оценок повышается - это математика. Но есть важный нюанс: в первых турах хуже считают все - и модели БК, и пул игроков. Из-за дефицита данных рынок чаще ошибается, поэтому именно на старте сезона возникает больше всего возможностей. Имея метрики BetTune, эти возможности в первых турах можно и нужно конвертировать в прибыль.
Чтобы прикрепить скриншот, нажми на значок скрепки рядом с кнопкой «Отправить», перетащи файл в появившееся окно, затем вставь его в текст кликом по файлу.
Интересует помимо показателей это:
Цитата
Gameleon написал: 1. Разбивка по процентилям для этого параметра.
Если речь о разбивке по процентилям параметра [Match] Finished Matches (Average), то я его не делал. Там получается, что везде нужно брать от 0,1 процентиля, а это 2,5 матча. Поэтому тут я решил просто руками логически выставлять количество матчей, а не процентиль. Пробовал от 5 и до 8 ставить значение и по логике результаты должны были бы улучшаться с каждым добавленным матчем, но этого не было. Меня это озадачило.
Добрый день! Прошу взгляда со стороны, а то немного немного уже озадачиваю сам себя. Условно строим стратегию на П2. В моем понимании стратегию строим от общего к частному. Например, сначала (первым фильтром) берем общую форму команд по сезону, затем сужаем и вторым фильтром берем форму за последние 7 матчей. Пробую разные комбинации фильтров от общего к частному, но чтобы сохранялась логика (здравый смысл). В какой-то момент у меня получилась довольно устойчивая стратегия по результатам (в том числе по реальным 12 ставкам), но логику ее построения я не могу себе объяснить =)) Озадачивают меня именно первые два фильтра, а именно: {Home/Away Split} Expected Difference xG, 0.3 max Expected Difference xG, 0.3 max (last 7 matches)
Получается, что я сначала сравниваю силу команд по их способности играть дома/на выезде по сезону (уже сам по себе довольно узкий показатель), а вторым фильтром просто смотрю их силу в последних 7 матчах.
0 пользователей 104 гостей - Рекорд: 372 пользователя ( 14 сен 2021 )