309 ответов в эту тему

[wist]

Didi, on 23 August 2017 - 15:54, сказал:

Вероятности П1,Х,П2, а так же на тотал получают просто из вероятностей на разные количества голов команд (не уверен 100%, что буки именно так поступают, но получить наоборот - очень не просто).

Все как раз наоборот с Буками....
Тоталы эфто первая производная от П1,Х,П2...а если быть еще точнее то... форы по равной - основа основ (дилетанты от беттинга эфто не знают......математики тоже....но на пинакле аналитики знают с чего начинить раскручивать свою линию для математических попанов... )

Didi, on 23 August 2017 - 15:54, сказал:

Поэтому, логичнее идею проверять не на П1, а на количестве голов (или тоталах), а уже потом ее трансформировать к П1.
....и сама аппроксимация напрашивается не полиномиальная, а ближе к экспоненциальной.....

Надеюсь проверка состоится в открытом доступе... результаты предсказуемо ожидаются презабавные...выбор аппроксимации на Ваше усмотрение...

Отредактировано wist, 24 August 2017 - 07:43.

[Дипломат]

wist, on 24 August 2017 - 07:41, сказал:

Все как раз наоборот с Буками....
Тоталы эфто первая производная от П1,Х,П2...а если быть еще точнее то... форы по равной - основа основ (дилетанты от беттинга эфто не знают......математики тоже....но на пинакле аналитики знают с чего начинить раскручивать свою линию для математических попанов... )

Надеюсь проверка состоится в открытом доступе... результаты предсказуемо ожидаются презабавные...выбор аппроксимации на Ваше усмотрение...

1) Может и тоталы стоят в основе или там всякие форы - говорю же, не уверен на 100%...
Только вот незадача: по распределению вероятностей для количества голов команд (вот тут как раз Пуассон! ) ОДНОЗНАЧНО получают вероятности всех остальных позиций (П1,Х, П2, тоталы и форы ). А вот наоборот - получить распределение вероятностей количеств голов команд по П1 .... и т.д. - извините, хрен! - НЕОДНОЗНАЧНО.
2) Откуда мне знать как состоится проверка? Я отметил, что вероятности и П1 и Х (и П2, и Тоталы, и форы.... ) - это суть комбинации вероятностей индивидуальных тоталов. А у последних - основа есть экспонента. Полиномом, конечно, можно все аппроксимировать, только это чистая математика, без содержания (сути) задачи.

(Кстати, отношением полиномов - вообще всё можно аппроксимировать )

[Bambuk]

Didi, on 23 August 2017 - 15:54, сказал:

Но это всё - просто поговорить.
Меня, собственно, что "зацепило"...

Вероятности П1,Х,П2, а так же на тотал получают просто из вероятностей на разные количества голов команд (не уверен 100%, что буки именно так поступают, но получить наоборот - очень не просто).
Поэтому, логичнее идею проверять не на П1, а на количестве голов (или тоталах), а уже потом ее трансформировать к П1.
Да и сама аппроксимация напрашивается не полиномиальная, а ближе к экспоненциальной (полиномом - оно, конечно, проще)

Это уже совсем другая тема--по сути Вы говорите о способах получения оценок вероятностей игроками на какие-то события.
Экспериментально установлено что например по линии 1Х2 win1^2-win2^2 имеют большую корреляцию с разностью забитых и пропущенных голов---поэтому
вот эта разность она как бы более определяющая (по смыслу это как бы разность в классе и форме типа форы что ли).
По голам можно строить модели но там много гимора возникает--первый состоит в том что теоретически лучше приписать команде три-четыре варианта параметров нападения и защиты в квадрате(в зависимости от того с какой по классу командой играется)...но тогда надо лигу условно делить на 3-4 группировки по силе (ну например взять как они по очкам стоят и на 3 группы поделить или по разности З-П по смыслу однохуйственно)....такое деление порождает 3*3 вариантов или 4*4 если лигу рассматривать--ясно что на одной лиге даже если несколько сезонов взять, то проблематично строить модель (так как данных явно маловато)...поэтому можно
пойти таким путём кластеризовать общие данные (по каким-либо характеристикам) и для каждого кластера строить модель...на выходе допустим наша цель--получить адекватные значения мат. ожиданий для команд пары Мо1 Мо2 тогда по идее можно по биномиальному распределению или с помошью распределения Пуассона расчитать любую линию ...но там получается гимор связанный с тем что вот эти распределения они скорее всего не отвечают тому которое в реальности имеется и по сути если надо получить линию 1Х2 то придётся биномиальные коэффициенты заменять на те которые получаются из экспериментальных данных причём так для каждого кластера, а если мы захотим тоталы то там придётся править коэффициенты (бином расп или пуассона) под тотал---это гимор так как можно отказаться сразу тогда от распределений а строить модель непосредственно по экспериментальным данным под конкретную задачу--допустим надо 1Х2 вот под неё и строим...надо форы ---строим под форы (под форы там надо в базу тогда забить столбец разности голов, который имеет место после игры команд) под тоталы--сумму голов
а для 1Х2 там нах. голы не нужны по идее если исключить промежуточное звено связанное с бином. расп или распределением пуассона (по идее линия 1Х2 она и с форами связана...поэтому если есть оценка фор, то можно попробовать выйти и на вероятности по 1Х2).

При этом если начальная кластеризация неудачная даже под конкретную задачу, то потом универсальности мы не добьёмся для всех кефоф--где-то контора будет намного точнее... возможно будут варианты где мы только на некоторой полосе (или нескольких) только переигрываем допустим на 2.4--2.8 переигрываем а меньше 2 нет и так далее и тому подобное.... Модель для оценки Р по времени даже проще построить чем потом проверить её адекватность и понять--на сколько она актуальна для игры.

[Дипломат]

Цитата

по линии 1Х2 win1^2-win2^2 имеют большую корреляцию с разностью забитых и пропущенных голов

В этом ничего удивительного нет, ведь вероятность win определяется суммой вероятностей 1-0, 2-0, 3-0, 2-1, ......, которые в свою очередь определяются вероятностями забития соответствующего количества голов каждой из команд.

Я понял вас, за исключением одного: всё, о чем вы говорите, касается кэфов (и вероятностей) из линии или как-то задействованы уже и результаты?
(возможно вопрос глупый, но лучше я его задам сейчас )

Кстати, та формула (вероятность Х от вероятности П1 ) графически ни что иное, как логнормальное распределение. Правда, с его параметрами надо бы повозиться....

Отредактировано Didi, 24 August 2017 - 10:36.

[Bambuk]

Didi, on 24 August 2017 - 10:30, сказал:

В этом ничего удивительного нет, ведь вероятность win определяется суммой вероятностей 1-0, 2-0, 3-0, 2-1, ......, которые в свою очередь определяются вероятностями забития соответствующего количества голов каждой из команд.

Я понял вас, за исключением одного: всё, о чем вы говорите, касается кэфов (и вероятностей) из линии или как-то задействованы уже и результаты?
(возможно вопрос глупый, но лучше я его задам сейчас )

Кстати, та формула (вероятность П1 от вероятности Х ) графически ни что иное, как логнормальное распределение. Правда, с его параметрами надо бы повозиться....

Если Вы имеете в виду предыдущий пост, то там я имею в виду что вы сами модель строите, а потом просто проверяете--кто и где точнее и почему.

[wist]

Didi, on 24 August 2017 - 08:21, сказал:

по распределению вероятностей для количества голов команд (вот тут как раз Пуассон!

Bambuk, on 24 August 2017 - 10:16, сказал:

,,, допустим наша цель--получить адекватные значения мат. ожиданий для команд пары Мо1 Мо2 тогда по идее можно по биномиальному распределению или с помошью распределения Пуассона расчитать любую линию ...но там получается гимор, связанный с тем. что вот эти распределения они скорее всего не отвечают тому которое в реальности имеется.....

Спасибо, Вам, Бамбук Бамбукович за Пуассона...есть более точное определение, почему Пуассон в футболе не прокатывает, но пока для первого этапа достаточно и эфтого...
p.s.
Я искренне рад, что вы (Didi и Бамбук Бамбукович) нашли друг друга ....теперича на форуме хоть почитать будет что то....

Отредактировано wist, 24 August 2017 - 10:54.

[Дипломат]

А формула P(x)= F(P(1)) - это по линиям получена?
А всокая корреляция разности квадратов вероятностей и количества голов - это по линии + резы, Или речь о кэфах на количество голов?

[Bambuk]

Didi, on 24 August 2017 - 10:53, сказал:

А формула P(x)= F(P(1)) - это по линиям получена?
А всокая корреляция разности квадратов вероятностей и количества голов - это по линии + резы, Или речь о кэфах на количество голов?

Формула выводилась так---кефф П1 был разделён на 16 интервалов (получили 16 групп данных...данные фактически получились кластеризованы по признаку КП1)
потом там находилось экспериментальное значение частоты на П1 и на Х получили 16 пар точек по ним собственно и построена зависимость.

Что касается корреляции разности квадратов с разностью мячей---проверить что это так очень просто, возьмите любую таблицу лиги (можно полностью сезон)
там всегда есть данные по разности мячей (ну или мячи З и П ) и есть данные ВНП их можно по идее привести к размерности вероятности поделив на общее число игр В+Н+П(хотя для выяснения корреляции это необязательно) а потом в екселе есть функция коррел(.....) чем коэффициент корреляции ближе к 1 по модулю тем связь ближе к функциональной (хотя это и так понятно если принять что мы рассчитываем вероятности в линии по распределению Пуассона например--там же в качестве параметров используются МО1 и МО2 на команды в данном матче а вероятность Р2 она выражается через Р1 и Рх элементарно Р2=1- (Р1+Рх) поэтому в уравнении остаются фактически Р1 и Рх там конечно если строго брать то непосредственно через разность МО мы ни чего не выразим но там не очень значительные колебания будут если выражать разность квадратов Р1 Р2 через разность МО.... ).

Отредактировано Bambuk, 24 August 2017 - 16:07.

[Дипломат]

Bambuk, on 24 August 2017 - 15:58, сказал:

Формула выводилась так---кефф П1 был разделён на 16 интервалов (получили 16 групп данных...данные фактически получились кластеризованы по признаку КП1)
потом там находилось экспериментальное значение частоты на П1 и на Х получили 16 пар точек по ним собственно и построена зависимость.

Что касается корреляции разности квадратов с разностью мячей---проверить что это так очень просто, возьмите любую таблицу лиги (можно полностью сезон)
там всегда есть данные по разности мячей (ну или мячи З и П ) и есть данные ВНП их можно по идее привести к размерности вероятности поделив на общее число игр В+Н+П(хотя для выяснения корреляции это необязательно) а потом в екселе есть функция коррел(.....) чем коэффициент корреляции ближе к 1 по модулю тем связь ближе к функциональной.

Спасибо за подробное объяснение, хоть в этом (подробности) и нет необходимости: я в курсе, что такое корреляция,кластеры, функциональная, статистическая, стохастическая зависимости....

Меня интересовало, что именно использовалось для расчетов.
Теперь почти понял: 1) формула - по частотам (не по вероятностям/кэфам), а кэфы использовались исключительно как поле для для кластеризации. Но если с П1 все понятно, то как для точки П1 получить значение (как Вы говорите - экспериментальное!) Х, если для каждого матча один результат - либо П1, либо Х ?
2) Получается, что бралась для корреляции не разность квадратов вероятностей, а разность квадратов частот?

То есть, хотелось бы ясности - когда берется частота (по результатам игр), а когда вероятность (по кэфам линии)

[Bambuk]

wist, on 24 August 2017 - 10:52, сказал:

Спасибо, Вам, Бамбук Бамбукович за Пуассона...есть более точное определение, почему Пуассон в футболе не прокатывает, но пока для первого этапа достаточно и эфтого...
p.s.
Я искренне рад, что вы (Didi и Бамбук Бамбукович) нашли друг друга ....теперича на форуме хоть почитать будет что то....

Да мне интересно другое--кто-то что-то нашёл привлекательное для последующей проверки с помощью формы поиска в своей БД?

[Bambuk]

Didi, on 24 August 2017 - 16:12, сказал:

Спасибо за подробное объяснение, хоть в этом (подробности) и нет необходимости: я в курсе, что такое корреляция,кластеры, функциональная, статистическая, стохастическая зависимости....

Меня интересовало, что именно использовалось для расчетов.
Теперь почти понял: 1) формула - по частотам (не по вероятностям/кэфам), а кэфы использовались исключительно как поле для для кластеризации. Но если с П1 все понятно, то как для точки П1 получить значение (как Вы говорите - экспериментальное!) Х, если для каждого матча один результат - либо П1, либо Х ?
2) Получается, что бралась для корреляции не разность квадратов вероятностей, а разность квадратов частот?

То есть, хотелось бы ясности - когда берется частота (по результатам игр), а когда вероятность (по кэфам линии)

Так как диапазоны по П1 не сильно широкие то можно с натяжечкой вполне (применительно к нашей необходимости найти хоть какое-то соотношение)
использовать среднее значение в группировке. Допустим взяли полосу по П1 1.55---1.65 там можно в БД посмотреть среднюю частоту захода П1(тупо делим все вины(в сумме) на число игр в полосе 1.55....1.65) для Х по аналогии можно взять среднее (хотите поделите хоть на 20 или 30 кластеров...лишь бы там игр много было в группировке а то достоверность резов пострадает).

для выяснения корреляции по барабану что брать (можно то а можно сё я брал ВНП приведённые к Р а голы брал приведённые к 1 матчу (делением на число игр данных по забитым и пропущенным)

Отредактировано Bambuk, 24 August 2017 - 16:25.

[Дипломат]

Bambuk, on 24 August 2017 - 16:24, сказал:

Так как диапазоны по П1 не сильно широкие то можно с натяжечкой вполне (применительно к нашей необходимости найти хоть какое-то соотношение)
использовать среднее значение в группировке. Допустим взяли полосу по П1 1.55---1.65 там можно в БД посмотреть среднюю частоту захода П1(тупо делим все вины(в сумме) на число игр в полосе 1.55....1.65) для Х по аналогии можно взять среднее (хотите поделите хоть на 20 или 30 кластеров...лишь бы там игр много было в группировке а то достоверность резов пострадает).

для выяснения корреляции по барабану что брать (можно то а можно сё я брал ВНП приведённые к Р а голы брал приведённые к 1 матчу (делением на число игр данных по забитым и пропущенным)

Вот теперь абсолютно понятно: речь идет не о вероятностях, а о частотах. Спасибо!
Касательно "своей базы данных" - попробую, правда у меня она старовата, да и не столь велика.

Из достижений другого плана, выявленных по БД, могу сообщить: маржа не симметричная на разные кэфы. Если это, конечно, интересно...

[Дипломат]

Касательно Колец. Исключительно в виде недостоверной информации.
На одном из форумов муссируется мысль (достаточно бестолково) о том, что в нац чемпионатах практикуется "круговой договорняк", при котором 3-4 команды предпочитают сыграть друг с другом на победу, чем вничью (больше очков). Естественно, возможны вариации в зависимости от турнирного положения. Скорее всего это может касаться середняков.
Для меня сперва это показалось бредом.
Теперь - не знаю.

[Дипломат]

Bambuk, on 24 August 2017 - 16:14, сказал:

Да мне интересно другое--кто-то что-то нашёл привлекательное для последующей проверки с помощью формы поиска в своей БД?

База из 20189 матчей (линия + результат).
Предварительные данные
По кэфам на П1,Х, П2 вычислял маржу, а потом вероятности Р1 и РХ.
Вынес ВСЕ 20189 точек (Р1,РХ).
Наложил Ваш график y = 1,0857x3 - 2,5059x2 + 1,3875x + 0,0738.
График весьма хорошо ложится на "облако точек". Само облако достаточно широкое.

Есть одна особенность: график идет по верху облака при Р1 близких к 0.1-0.2 и менее (то есть вероятности ничьих по вашим данным выше при малых Р1).
Если учесть, что облако - это как бы "теоретические" данные (по линии), а ваш график - практические (по факту), то напрашиваются конкретные выводы.

Это по Бетсити.
И это предварительный общий анализ. Еще поработаю с этими данными.

[hobby]

Теперь Бамбуку будет повеселее, а то он больше сам с собой общается, в хорошем смысле... На форуме у многих должны быть приличные базы данных, не по Бетсити, хорошо бы по бирже, может кто поделится ( у меня базы нет).

[Bambuk]

Didi, on 24 August 2017 - 18:13, сказал:

База из 20189 матчей (линия + результат).
Предварительные данные
По кэфам на П1,Х, П2 вычислял маржу, а потом вероятности Р1 и РХ.
Вынес ВСЕ 20189 точек (Р1,РХ).
Наложил Ваш график y = 1,0857x3 - 2,5059x2 + 1,3875x + 0,0738.
График весьма хорошо ложится на "облако точек". Само облако достаточно широкое.

Есть одна особенность: график идет по верху облака при Р1 близких к 0.1-0.2 и менее (то есть вероятности ничьих по вашим данным выше при малых Р1).
Если учесть, что облако - это как бы "теоретические" данные (по линии), а ваш график - практические (по факту), то напрашиваются конкретные выводы.

Это по Бетсити.
И это предварительный общий анализ. Еще поработаю с этими данными.

Тут надо учесть вот что--я-то делал по конкретному набору лиг, хотя и не очень маленькому (22 лиги) но тем не менее.... по уму лиги тоже ведь можно разделить по каким либо признакам характеризующим их внутреннее содержание (можно наверно по каким-то средним даже в простейшем варианте поделить) и там если нечто подобное проделать---построить зависимости для каждой группы то понятное дело они разные будут и будут точнее отражать положение дел. Надо учесть что если мы делаем что-то на одной группировке то нельзя экстраполировать это на какие-то иные наборы данных которые могут отличаться по свойствам от обработанного ранее массива.
надо либо установить что есть правильное отражение либо отказаться от применения найденной закономерности или модели в новой группировке.
Смысл на пальцах прост---допустим если мы что-то нашли в английской прем.лиге то нельзя тупо это переносить на французов (и наоборот) поэтому если в БД
есть скоп лиг то вот по этому скопу и надо шпилить и не брать то что не было в БД (так как можно накосорезить себе в убыток при таком подходе --модель или закономерность ищем на А,Б,С,Д,Е а экстраполируем на Р)

Отредактировано Bambuk, 24 August 2017 - 18:42.

[Дипломат]

Это понятно.
Но давайте об этом чуть позже - мне нужно время для разбора БД. (а его как назло нет...)
И немного возражу.
Как я говорил "График идет ВЫШЕ облака для малых Р1". То есть, все (ВСЕ!!) матчи из моей базы показывают меньшую вероятность ничьей, чем по вашим данным.
Если я начну что-то группировать - ничего не изменится на этом интервале Р1

Отредактировано Didi, 24 August 2017 - 18:52.

[Bambuk]

Didi, on 24 August 2017 - 18:51, сказал:

Это понятно.
Но давайте об этом чуть позже - мне нужно время для разбора БД. (а его как назло нет...)
И немного возражу.
Как я говорил "График идет ВЫШЕ облака для малых Р1". То есть, все (ВСЕ!!) матчи из моей базы показывают меньшую вероятность ничьей, чем по вашим данным.
Если я начну что-то группировать - ничего не изменится на этом интервале Р1

Вы же пишите что по кефам считаете...или я не так понял. А как вы маржу с кефоф убираете тогда---может в этом дело (у контор же есть своя политика выкатывания кефоф...поэтому там средние могут немного отличаться а критерии смещаться. Допустим Вы нашли критерий игры в бете 365 и одним из критериев в совокупности (критериев) общего отбора является диапазон кефоф так вот если он в бете на П1 1.7...1.8 например то при переносе на пинакл вы должны диапазон сместить (это надо отдельно смотреть как кефы связаны у контор) на пинке может уже так быть 1.75...1.85 понимаете... Я кластеры брал по бету...хотя это по идее не должно сказаться на резе формулы ибо я брал точки частот по реальному заходу событий (но вот в выбранных диапазонах)...

Маржу удалять надо тоже делить на диапазоны (тогда в узком диапазоне смотрим на исходы, считаем выручено/поставлено-1 это примерно маржа на конкретный исход если отрицательный показатель (а вообще лучше по реальным частотам смотреть) ..... реально-то на конкретный матч там хз как маржа заложена (это невозможно установить так как истинная Р неизвестна ни на один исход линии) а средняя оценка конторы ( Рсредн )на узкий диапазон кефоф вообще-то равна среднему значению 1/К (суммируем все 1/к и делим на число игр в диапазоне)
тогда средний кефф на диапазон равен 1/Рсредн (а не среднему кефу в диапазоне который обычно и берут игроки)

Да а чё вы паритесь--возьмите и постройте формулу под свои данные если нужна точность...

Отредактировано Bambuk, 24 August 2017 - 19:24.

[Дипломат]

Bambuk, on 24 August 2017 - 19:18, сказал:

Вы же пишите что по кефам считаете...или я не так понял. А как вы маржу с кефоф убираете тогда---может в этом дело (у контор же есть своя политика выкатывания кефоф...поэтому там средние могут немного отличаться а критерии смещаться.

Цитата

По кэфам на П1,Х, П2 вычислял маржу, а потом вероятности Р1 и РХ.

Но дело не в этом. Ведь значений не 10 и не 100 и не 1000 даже, а 20189

И еще не понял: если точность не нужна, то что вообще-то нужно? Какова конечная цель?

И по поводу среднего обратных величин - я в курсе.

Отредактировано Didi, 24 August 2017 - 19:47.

[wist]

Bambuk, on 24 August 2017 - 16:14, сказал:

Да мне интересно другое--кто-то что-то нашёл привлекательное для последующей проверки с помощью формы поиска в своей БД?

Форма поиска Ваша надо полагать?..тогда однозначно, пожалуй, что нет...
Да и что там искать то, когда Andre48 разжевал все.....те которые не поняли до сих пор с фонарями днем по форуму бегают и ищут...чего ищут? ...бриллиантов в стульях давно уже нет...

-pаyout Вашей ставки должен преодолевать маржу Бука-

p.s.
"Что было, то и будет; и что делалось, то и будет делаться, и нет ничего нового под солнцем". ...книга Екклезиаста

Отредактировано wist, 24 August 2017 - 20:30.