258 ответов в эту тему

[Mihail79]

srotanov, on 15 September 2015 - 14:52, сказал:

03.09 - Жоинвиль 0-0 Сан-Паулу Ф2(0) Кэф=1,75
Промежуточный обобщённый результат:
Выигрыш - 31; Воврат - 12; Проигрыш - 33.

Что-то сеть последнее время валуйных прогнозов не выдаёт.

А вы публикуйте свои прогнозы еще на 2-х - 3-х форумах, и удивляйтесь дальше почему ваши варианты отбора валуйных ставок после публикации больше не работают. Нужно выбирать, либо доход и безликость, либо известность + вечный слив.

[Председатель]

Mihail79, on 15 September 2015 - 15:33, сказал:

А вы публикуйте свои прогнозы еще на 2-х - 3-х форумах, и удивляйтесь дальше почему ваши варианты отбора валуйных ставок после публикации больше не работают. Нужно выбирать, либо доход и безликость, либо известность + вечный слив.

У спрятанного прогноза шансы на выигрыш не увеличиваются. Это слишком просто, что бы быть правдой.

[srotanov]

Следующий прогноз: 14:30 - Альбирекс Ниигата - ДПММ Ф1(0) Кэф=1,9

Mihail79, on 15 September 2015 - 15:33, сказал:

А вы публикуйте свои прогнозы еще на 2-х - 3-х форумах, и удивляйтесь дальше почему ваши варианты отбора валуйных ставок после публикации больше не работают. Нужно выбирать, либо доход и безликость, либо известность + вечный слив.

Я думаю дело в том, что во второй половине сезона буки сталь более точно выставлять коэффициенты (данных по командам стало больше). Слива нет, но критерию Келли уже не получается ставки делать.

[Bambuk]

srotanov, on 16 September 2015 - 10:38, сказал:

Следующий прогноз: 14:30 - Альбирекс Ниигата - ДПММ Ф1(0) Кэф=1,9


Я думаю дело в том, что во второй половине сезона буки сталь более точно выставлять коэффициенты (данных по командам стало больше). Слива нет, но критерию Келли уже не получается ставки делать.

Критерий Келли тут при чём? Это ж фин управление , которое при отрицательном МО ни чего принципиально не изменит (в смысле что будет дрейф в банкротство).
Я думаю тут не буки виноваты. а процедура принятия решений не совсем отвечает требованиям.....
У меня есть предложение---давайте пообсуждаем эти самые процедуры... думается что тема несколько суховата---Вы выкладываете прогноз, но он по идее не особо ведь интересен по большому счёту для стороннего наблюдателя. так как ни структуру сети ни входные сигналы Вы не раскрываете(это конечно дело ваше и на это ни кто покушаться не собирается...но факт остаётся фактом...)

Давайте будем исходить вот из чего--есть некая оценка вероятности события (или событий)...при этом если есть вероятности на несколько возможных альтернатив (ну допустим мы находим МО а потом считаем по бином расп. или по Пуассону...или как Вариант--нейросетевой прогноз и оценка Р....
Разумеется при наличии альтернатив появляется вопрос--какая лучше и является ли рациональным смешивать разные ставки (вот допустим есть П1 и ТБ2.5, а также ТБ2 и 1Х ну итд итп тут у нас 4 альтернативы....и мы вот их только и рассматриваем).

Возможно кто-то тут внесёт здравое зерно......

[analitic]

Bambuk, не могу найти ссылку на сайт, где вы показывали нейросеть... По памяти помню выкладывали кластеры, но так и не понял как их рассчитывали и какой результат (цифры) что значит, хорошо было бы, если бы была расшифровка...
Меня вот что интересует... Высчитываю результат матча по распределению Пуассона, беру вроде с запасом, что одна команда уж очень сильно играет дома или в гостях, хотя в общей таблице может находится и намного ниже... В итоге, команда действительно выдает хорошую игру, но красные карточки все портят... Как можно высчитать вероятность получения красных карточек и влияние удаления игроков на матч? Для некоторых сильных команд, даже удаление игроков особо не влияет на игру и результат...

[Bambuk]

analitic, on 19 September 2015 - 11:43, сказал:

Bambuk, не могу найти ссылку на сайт, где вы показывали нейросеть... По памяти помню выкладывали кластеры, но так и не понял как их рассчитывали и какой результат (цифры) что значит, хорошо было бы, если бы была расшифровка...
Меня вот что интересует... Высчитываю результат матча по распределению Пуассона, беру вроде с запасом, что одна команда уж очень сильно играет дома или в гостях, хотя в общей таблице может находится и намного ниже... В итоге, команда действительно выдает хорошую игру, но красные карточки все портят... Как можно высчитать вероятность получения красных карточек и влияние удаления игроков на матч? Для некоторых сильных команд, даже удаление игроков особо не влияет на игру и результат...

https://onedrive.liv...FCGJxYGtjfsTSQ

Центры кластеров я искал методом К-средних (есть специальные проги для этого).... Буквально-то не надо материал воспринимать--Вам может понадобится другое число кластеров и на основании каких-то своих параметров. Я допустим сейчас взял себе 36 кластеров для Г1Г2, а не 16.
Этот метод конечно не самый хороший но он достаточно прост для дальнейшего написания функции, которая разбивает весь объём на классы---надо просто вычислить все расстояния от нашей точки до центров кластеров и взять минимальное (которое и определит класс по центру кластеризации)---это удобно для построения баз данных.
Я уже писал что для Пуассоновской модели нужно породить МО1 и МО2, но не надо их порождать как Вам пишут--по общим данным. Так ни чего не получится.
Если Вы ищите оценки МО нейросетью или просто расчитывайте то лучше это делать используя кластеризацию--для каждого кластера строится своя сеть (для нейросети может и 16 кластеров будет достаточно...смотря что брать для порождения классов). Параметры какие-то можно и добавлять по усмотрению (там в материале просто пример как можно делать...там даже нет среднего тотала в качестве параметра(причём его можно и общий смотреть и по Д/Г....) и так далее итп.... тут игрок может сам что-то додумать исходя из собственного представления о влиянии и полезности той или иной характеристики...но её потом можно всегда проверить на корреляцию с резом).

Карточки и пенальти на матч Высчитывать трудно, да и не надо это---формально это учитывается автоматом в резах...можно интуитивно исходить просто из следующих соображений---чаще наказывают слабые команды и гостей.... Ко всему прочему Вам же не конкретный матч надо пасти а множество которое получается в результате введённых Вами критериев отбора (в этом множестве важен баланс а не проход....поэтому не редко происходить может обратный эффект---повышение прохода в широкой полосе кефоф может привести к падению профита....если полоса достаточно узкая по кефам, то там конечно такого скорее не будет но при очень узких границах падают объёмы выборок и там значимость резов низкая---доверия нет такому показателю или оно мало...по сути это уже не статистический рез а частная реализация процесса)......

Отредактировано Bambuk, 19 September 2015 - 13:59.

[ТОМ]

По карточкам мне кажется наоборот перспективная тема- высчитать судей которые или очень мало дают или наоборот за любое нарушение горчичник дает и можно слепить хорошую систему...

[analitic]

Кто-нибудь пробовал составить прогноз по биоритмам игроков команд? Есть какие-нибудь программы высчитывающие состояние игроков, их готовность и соответственно силу команды?

[Данияр]

Пожалуйста, мне как вообще ничего не понимающего в этом, второй день на форуме, понял, что если и браться за ставки, то нужно подходить к этому делу очень серьезно, может мне кто-нибудь поможет, как создать программу, или хотя бы подсказать с чего нужно начинать, какой материал следует изучить.

[srotanov]

В общем, с сетями пока не вышло. На определённом этапе сети стало трудно обучить с приемлемым результатом. Так что пока оставил эту тему.

[jora123]

что-то мне кажется сложноватой тема, ответ прибыльной стратегии скорее всего лежит на поверхности ну или не так глубоко

[andrewspg1976]

А кто нибудь из разбирающихся в сетях людей может провести небольшой мастер-класс по созданию несложной сети "для чайников"? Основами теории владею, как это работает теоретически понимаю, но как подступиться к практической реализации - не представляю.

Отредактировано andrewspg1976, 14 December 2018 - 13:01.

[Danilka]

andrewspg1976, on 14 December 2018 - 13:00, сказал:

А кто нибудь из разбирающихся в сетях людей может провести небольшой мастер-класс по созданию несложной сети "для чайников"? Основами теории владею, как это работает теоретически понимаю, но как подступиться к практической реализации - не представляю.

Поддержу, тож хочу замутить

[andre48]

Danilka, on 15 December 2018 - 02:53, сказал:

Поддержу, тож хочу замутить

Вы попробуйте, для начала, сделать элементарные первые шаги присущие работе нейросетей. Я имею ввиду преобразование показателей всех разноразмерных датчиков по показателям предшествующих игр (голы,очки, удары и т.д.), которые влияют на результат анализируемой игры, к единой размерности. Скорее всего, если у вас двухисходник, то это будет вероятность, а если трехисходник, то payout. Именно это делает человеческий организм преобразуя данные от органов чувств в электрические импульсы, которые затем обрабатываются мозгом. Большинство не может справиться с этой первой стадией, поскольку она требует много времени и сил по выявлению источников и отбору этих самых показателей, на основе выявления их уровня влияния на результат. Только после этого можно переходить к последующим стадиям их совместной обработки. Если Вы одолеете эту первую стадию, а с налета это не сделать, то в процессе работы скорее всего поймете и алгоритмы совместной обработки отобранных показателей. Предстоит много работы с неясным результатом и высокой вероятностью сделать много ошибок на этом пути, которые могут привести к необходимости все это бросить или начать сначала. Фраза Геббельса о том, что все гениальное просто- это всего лишь популизм, рассчитанный на обывателя.

[zybik]

andre48, on 24 December 2018 - 12:56, сказал:

Вы попробуйте, для начала, сделать элементарные первые шаги присущие работе нейросетей. Я имею ввиду преобразование показателей всех разноразмерных датчиков по показателям предшествующих игр (голы,очки, удары и т.д.), которые влияют на результат анализируемой игры, к единой размерности. Скорее всего, если у вас двухисходник, то это будет вероятность, а если трехисходник, то payout. Именно это делает человеческий организм преобразуя данные от органов чувств в электрические импульсы, которые затем обрабатываются мозгом. Большинство не может справиться с этой первой стадией, поскольку она требует много времени и сил по выявлению источников и отбору этих самых показателей, на основе выявления их уровня влияния на результат. Только после этого можно переходить к последующим стадиям их совместной обработки. Если Вы одолеете эту первую стадию, а с налета это не сделать, то в процессе работы скорее всего поймете и алгоритмы совместной обработки отобранных показателей. Предстоит много работы с неясным результатом и высокой вероятностью сделать много ошибок на этом пути, которые могут привести к необходимости все это бросить или начать сначала. Фраза Геббельса о том, что все гениальное просто- это всего лишь популизм, рассчитанный на обывателя.

Какие методы отбора и выявления зависимостей посоветуете? Что скажите о класстерищации событий по ретро-выборке?

[andre48]

zybik, on 25 December 2018 - 17:35, сказал:

Какие методы отбора и выявления зависимостей посоветуете? Что скажите о класстерищации событий по ретро-выборке?

Стандартные методы анализа - сортировка, группировка, сравнение. При этом на стадии отбора критериев полезен и обратный ход. Например, интересно посмотреть, каково среднее значение количества ударов по воротам в предшествующих играх при том или ином результате. Если среднии значения практически не отличаются, то этот показатель не может быть критерием отбора.

Отредактировано andre48, 26 December 2018 - 09:33.

[zybik]

andre48, on 26 December 2018 - 09:32, сказал:

Стандартные методы анализа - сортировка, группировка, сравнение. При этом на стадии отбора критериев полезен и обратный ход. Например, интересно посмотреть, каково среднее значение количества ударов по воротам в предшествующих играх при том или ином результате. Если среднии значения практически не отличаются, то этот показатель не может быть критерием отбора.

Вы писали про приведение к общей размерности, это что типа выведение силы команд, или мо голов? Или параметров атаки и нападения? А можно например, приводить это к вероятностям через Байеса? Примитивный пример, за последние 10 игр посчитали % выигранных дома, нашли участок, где при определенном % и определенной полосе коэффициентов выскакивают +ройка играя следующую игру, посчитали частоту, и ее прогнали черед байеса, получили свои вероятности. То есть, теперь наш ботик, наталкиваясь на такие условия (%победных дом игр, подходящие котировки) берет частоту захода игры при этом условии, и пересчитывает вероятность.
Немного не понятно как кол-во ударов прошедших игр поможет нам в расчете для доматча, они же по времени лайва растянуты. А вот для лайва понятное дело, что полезно.

[Председатель]

zybik, on 26 December 2018 - 14:24, сказал:

Примитивный пример, .....

Даже очень примитивный....
Как вы собираетесь что либо подсчитывать не учитывая соперника? Только что Аталанта - Ювентус, рисунок игры у Ювентуса до замены и после!? При таком подходе, какие участки учитывать? Статистика будет настолько смешанной, проще монету подкинуть. Это не возможно, во всяком случае с тем ресурсом и подходом который вы предлагаете. ИМХО.

[andre48]

zybik, on 26 December 2018 - 14:24, сказал:

Вы писали про приведение к общей размерности, это что типа выведение силы команд, или мо голов? Или параметров атаки и нападения? А можно например, приводить это к вероятностям через Байеса? Примитивный пример, за последние 10 игр посчитали % выигранных дома, нашли участок, где при определенном % и определенной полосе коэффициентов выскакивают +ройка играя следующую игру, посчитали частоту, и ее прогнали черед байеса, получили свои вероятности. То есть, теперь наш ботик, наталкиваясь на такие условия (%победных дом игр, подходящие котировки) берет частоту захода игры при этом условии, и пересчитывает вероятность.
Немного не понятно как кол-во ударов прошедших игр поможет нам в расчете для доматча, они же по времени лайва растянуты. А вот для лайва понятное дело, что полезно.

Я писал о приведении к общей размерности, чтобы в следующем слое нейросети использовать одинаковую размерность, например вероятность (частоту ) тех исходов, которые вы собираетесь играть в зависимости от тех или иных критериев отбора. Байес здесь вообще не причем. Прежде чем использовать какую-то формулу нужно показать, что эта формула применима. Для Байеса, например, нужно показать, что события статистически взаимозависимы. Вы приводите пример прямого хода во времени, а я, в основном, писал, что на первом этапе нужно посмотреть обратный ход во времени, который поможет выявить зависят ли и насколько результаты от того или иного показателя. Когда применяются показатели от которых результат не зависит, то это часто вносит дополнительные ошибки в конечный результат анализа. Но и Ваш пример неверный. Играть на основе подобного анализа нельзя, поскольку на результат влияют множество факторов. Если в Вашем примере учесть показатели второй команды, то и вероятность исхода может быть другой. Более того, часто бывает, что каждый показатель в отдельности указывает, что нужно играть первую команду, а если они появляются одновременно, то нужно играть вторую команду. Для учета действия нескольких факторов одновременно в нейросети и существует второй и последующие слои. Количество ударов за прошедшие последние игры может, в некоторой степени, характеризовать текущую форму команды, а поэтому влиять на результат анализируемой игры.

Отредактировано andre48, 26 December 2018 - 20:00.