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从球迷的角度来看,相比其他四大联赛法甲联赛本身竞争力较低,球员中以非洲为代表的第三世界外援比例高,比赛战术性和纪律性都较弱,比赛常常依靠明星球员的个人表现。香农理论证明了熵与信息内容的不确定程度有等价关系,也就是物体的信息熵越大,混沌程度越高,其信息的不确定性就越大。对于*比赛来说,对战双方实力越为接近,比赛结果的偶然性则越大,想要准确地预测比赛结果也就越为困难。

表明,若想最后总利润大于零,则要求投注比赛的预测准确率的倒数小于猜中比赛的平均*,即要求满足如下公式:

本文方法并不是一个完美的“拉普拉斯妖”,结合更新更全的数据,以及当前最新的大模型AI方法,大家可以发挥自己想象力和领域知识构建一个更加完善的*预测系统。在欣赏绿茵场上*对抗的同时,体验数据和机器学习的无穷魅力。

相比*预测的数据信息,股票相关的信号众多,不管是从数量上,还是特征维度上都是爆炸式的增长。从最基本的开盘价收盘价,到股票技术性指标,如MACD,KDJ等,再到股票基本面信息的抽象。信号和特征维度众多,关键在于:一是如何挖掘更多具有股票相关性的信号;二是相关性量化和特征分析。

英超联赛有20支队伍,正常赛季有380场比赛。而一届杯赛的总场次是远远小于这个数量的。2016年扩军后,欧洲杯24支参赛队伍,共51场比赛;世界杯32支参赛队伍,共64场比赛。这使得杯赛相关数据的总量都远小于联赛。

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球队在每场比赛中的真实实力是很难去人为衡量的,在这里我们简单地把球队的联赛积分排名作为球队实力的一个衡量标准。在联赛中,根据球队积分排名的一个波动情况衡量整个联赛的混沌程度。计算方法如下:

那究竟如何才能做到先知先觉,事先一窥*比赛的结果呢?对于*比赛,是否存在一种合理有效的预测方法,进而在**投注中实现较为稳定的盈利呢?

有了大量的数据信号之后,需要建立特征相关性的评估体系,去粗取精,尽可能地减少干扰噪声,选择预测能力强的解释变量,提高信息来源的质量。

结果仍然不满足公式(1)的要求,也就是说当我们完全根据模型预测结果进行投注时,从长远来看必定是亏本买卖。

PS:下表为2016年欧洲杯和2018年世界杯的赛果预测和*预测情况(可以看到预测准确率波动特别大)

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球队基本面信息特征可以通过对历史联赛积分排名以及球队参赛信息统计得到,共17维球队特征。对于*而言,由于每家*公司在开赛前给出的最终*并没有统一的时间标准,故现版本只采用各主流*公司公开的初次胜、平、负*,17家*公司共51维*特征。

现有比赛数据从2010年7月27日开始累积,其中包含了五个完整的赛季以及2015年的赛季数据。以英超联赛为例,我们从前五个赛季中各随机选择55场比赛以及最新赛季的90场比赛,共365场组成测试集合,其余数据作为训练集合。比赛数据中存在一些强弱对抗且爆冷的比赛,我们认为这样的数据为奇异的样本在训练过程中进行了剔除,得到1339场的训练集合。

当前利用足彩预测概率进行投注的策略仍然比较简单,其稳定性和适用性仍然需要在更大量的数据集上进行测试和调整。

除了原来的测试集(365场),另随机产生了100场、200场、300场以及2015新赛季的100场英超比赛作为测试集进行测试,结果展示如下:

根据英超联赛的预测结果来看,SVM模型的预测准确率比LR模型的预测准确率提高了13.05%,我们猜测非线性模型在*比赛结果的预测上具有更好的表现。我们采用同样的训练集和测试集,尝试了多个不同的非线性模型。