Модель Диксона и Коулза для прогнозов футбола

Картинки Мужчины Силуэт Футбол спортивные Вечер мужчина силуэта силуэты Спорт спортивная спортивный

Вплоть до 1990-х годов многие люди считали, что прогнозировать исход футбольных матчей бессмысленно, потому что это зависит от случая. Однако исследования Стюарта Коулза и Марка Диксона все изменили. Дуэт использовал «Пуассоновский процесс», названный в честь физика Симеона Пуассона.

Когда вы предполагаете, что что-то следует за этим процессом, вы полагаете, что события происходят с фиксированной скоростью. В конце концов, то, что произошло в прошлом, не является гарантией того, что произойдет в будущем, верно? Игра без голов в первом тайме вряд ли забьет во втором тайме больше, чем если бы в нем уже был забит хотя бы один гол. По крайней мере, так было в теории.

Таким образом, первоначальная модель Диксона и Коулза работала на предположении, что голы забивались с фиксированной и постоянной скоростью во время матча. Они также предположили, что тотал голов варьируется в зависимости от рассматриваемых команд. Теперь им нужно было подсчитать, сколько голов они могли ожидать от каждой стороны.

В конечном итоге Диксон и Коулз разделили вопросы на атаку и защиту. Ожидаемое количество голов, забитых хозяевами поля, зависело от:

  • Их атакующие способности * Слабость защиты на чужой стороне * Преимущество дома.

Ожидаемые голы гостей зависели от:

  • Их атакующие способности * Слабость защиты хозяев поля.

Дуэт собирал данные из четырех дивизионов английской футбольной лиги за несколько лет. с 92 клубами, это приравнивается к 185 факторам для анализа. Добавление повышения и понижения все усложнило. В результате они использовали сложные вычислительные методы.

Модель Диксона и Коулза была первой сложной моделью для прогнозирования результатов футбола и имела потенциал прибыльности. Однако о недостатках, наверное, можно догадаться.

Фото Спорт Футбол Огонь Мяч Крупным планом спортивные спортивная спортивный пламя Мячик вблизи

Дуэт собирал данные из четырех дивизионов английской футбольной лиги за несколько лет. с 92 клубами, это приравнивается к 185 факторам для анализа. Добавление повышения и понижения все усложнило. В результате они использовали сложные вычислительные методы. При использовании модели для сезона 1995/96 гг. Они решили делать ставки только на те игры, в которых результат был на 10% более вероятным, чем коэффициент букмекерской конторы.

Модель Диксона и Коулза была первой сложной моделью для прогнозирования результатов футбола и имела потенциал прибыльности. Однако о недостатках, наверное, можно догадаться.

Пуассон несовершенный на практике для ставок на футбол

То, что сделали Диксон и Коулс, было поразительно, но на этом нужно было опираться. Пуассоновский процесс не идеален для футбола. Для начала, розыгрышей больше, чем прогнозируется на самом деле. Два исследователя из Германии проанализировали игры Бундеслиги за период более 40 лет. Они обнаружили, что команды меньше рискуют при 0: 0 за 10 или меньше минут в среднем. Ничьи, возможно, менее распространены в эпоху трех очков за победу, но об этом все же стоит помнить.

Также факт, что голы не забиваются по фиксированной ставке. В целом, за последние 15 минут перед перерывом и за последние 15 минут матча забито больше голов, чем в другие периоды. Модель Диксона и Коулза также не учитывала тот факт, что игроки устают во время игры. Таким образом, их фиксированные показатели атаки и защиты к концу матчей были неверными.

Фотографии мужчина Вратарь в футболе Спорт Футбол газоне Мужчины спортивные спортивная спортивный Газон

Что тогда это означает для потенциальных игроков, делающих ставки на спорт? Если вы серьезно относитесь к профессиональным ставкам, следуйте этим простым советам Майкла Кента: «Важно построение модели. Вы должны знать, как построить модель. И вы никогда не перестанете строить модель». Кент входил в Computer Group, букмекерский синдикат, который в период с 1980 по 1985 год получил прибыль в размере 14 миллионов долларов с рентабельностью инвестиций почти 10%.

Если вы хотите добиться успеха в ставках, вам нужно создать модель и постоянно работать над ней; так же, как и в Mercurius. Сбор данных прост, сложными частями являются их правильный анализ и постоянный учет актуальной новой информации. Остальное просто шум.