Контора
Бонус
Оценка
Язык
Live-ставки
Моб. ставки
 
5 000 руб.
     
2 500 руб.
     
500 руб.
     
Авансовая ставка
     

Статистика тенниса для ставок

Олег: Сложно найти в интернете тех, кто не обманывает и делает хорошие прогнозы? Я нашёл www. Есть игроки в букмекерских конторах, которые не делают ставок на события до начала матча, зато метко и точечно выстреливают свои прогнозы по ходу соревнований.

Такие игроки делают ставки и после двух теннисных сетов при равном счете. Чтобы делать такие точные прогнозы, нужно очень хорошо разбираться в теннисной кухне, ее статистике, психологии отдельных игроков. Необходимо учитывать моральное состояние и здоровье соперников по матчу. Как может развиваться теннисный матч? Тут сотни и тысячи вариантов, но мы берем только крупные события — выигрыш сета.

Для удобства назовем первого теннисиста Ивановым, который противостоит второму игроку - Петрову. Прогноз на Иванова, фаворита матча, 1,45, на Петрова — 2, Теперь проследим за ходом матча. В первом сете Иванов, взяв подачу соперника, повел Но обращая внимание на результаты прошлых встреч, можно сделать первоначальные прогнозы.

Вспомним Марию Шарапову, которая за всю историю ни разу не одержала победу над Сереной Уильямс. Мотивация на матч, усталость. Тем более, если в ходе него набраны хорошие очки. Например, если проход в финальную часть турнира уже гарантирован, а впереди еще остался квалификационный матч. Чтобы успешно делать ставки в теннисе не обязательно просматривать все матчи, достаточно наблюдения за статистикой, но излишний интерес к своему делу ещё никому не навредил. Алгоритм анализа теннисных матчей при ставках на теннис Не везение, а рассчёт Люди, которые не первый день интересуются ставками на спорт, знают, что именно большой теннис является едва ли не самым прогнозируемым видом спорта.

Анализ теннисного матча Покрытие Это основной объективный фактор, который может повлиять на игру спортсмена. Текущая форма теннисиста Сделать выигрышную ставку на игрока поможет мониторинг его последних матчей и матчей соперника. Личные встречи теннисистов Не многие делают ставки, основываясь на этой статистике. Мотивация на матч, усталость Зачастую спортсмен не стремится к победе любой ценой.

Теннисные турниры Все турниры. Голосовать РЕЗультаты. Как стать автором. Войти Регистрация. Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 1 АлгоритмыМатематикаМашинное обучение Из песочницы Математическое моделирование тенниса набирает популярность на наших глазах.

Каждый год появляются новые аналитические модели и сервисы, соревнующиеся друг с другом в точности прогнозирования исходов теннисных матчей. Это вызвано желанием заработать на стремительно растущем онлайн рынке спортивных ставок: нередки случаи, когда сумма ставок на отдельный матч в профессиональном теннисе достигает миллионов долларов.

В этом обзоре я рассмотрю основные математические методы прогнозирования тенниса: иерархические марковские модели, алгоритмы машинного обучения, а также разберу кейсы IBM, Microsoft и одного российского сервиса, использующих машинное обучение для прогнозирования результатов теннисных матчей.

Введение в проблему прогнозирования тенниса Большой теннис — это отличное зрелище и большие деньги. Ассоциация теннисистов-профессионалов ATP ежегодно проводит более 60 профессиональных турниров в 30 странах. За телетрансляцией игры Энди Маррея против Милоша Раонича в финале Уимблдона следило свыше 13,3 млн. Ставки на теннис догоняют по популярности футбол. На крупнейшей в мире онлайн-бирже ставок Betfair общая сумма ставок на матч Маррей-Джокович в финале Уимблдона составила 63 млн.

Потенциальная прибыль и научный интерес обусловили всплеск исследований в области алгоритмов точного прогнозирования теннисных матчей. Система очков в теннисе имеет иерархическую структуру: матч состоит из сетов, которые состоят из геймов, которые состоят из отдельных очков. В большинстве современных подходов к прогнозированию тенниса эта структура используется для получения иерархических выражений вероятности победы игрока в матче на основе марковских цепей.

Если считать, что очки в теннисе распределяются независимо и одинаково independent and identical distribution, IID [1]для получения выражения необходимо знать только вероятность выигрыша каждым игроком очка при подаче. На основании этой базовой статистики, которую легко получить из исторических данных в Интернете, можно вычислить вероятность выигрыша каждым игроком гейма, потом сета и, наконец, матча.

При всей изящности такого подхода, он не может быть признан идеальным. Представляя качества игроков только по одному параметру выигранные очки при подаче такой метод неспособен учитывать более тонкие факторы, которые также влияют на исход матча. Например, приверженность игрока определенной стратегии, время после травмы, общая усталость от предыдущих матчей могут лишь косвенно повлиять на прогноз матча, полученный методом иерархических моделей.

Более того, характеристики самого матча — покрытие, местоположение, погода — вообще не учитываются в таком прогнозе.

Принимая во внимание огромное количество исторических данных по теннису, можно предложить альтернативный подход к прогнозированию теннисных матчей — машинное обучение.

Параметры игроков и матча вместе с Лига ставок москва подрезково матча могут составить обучающую выборку.

Алгоритм машинного обучения с учителем может использовать эту выборку для построения функции предсказания результатов новых матчей. Стратегия ставок букмекерских на то, что машинное обучение само собой напрашивается для решения проблемы прогнозирования тенниса, этот подход до недавнего времени привлекал значительно меньше внимания исследователей, чем стохастические иерархические методы.

В большинстве исследований применения машинного обучения к теннису используются логистическая регрессия и нейронные сети. Большинство онлайн-сервисов прогнозов на теннис людей-прогнозистов не рассматриваем используют именно стохастические модели и предлагают пользователям вероятности победы каждого игрока с сопутствующей статистикой, которую предлагается анализировать самостоятельно. Я рассмотрю более интересные случаи, когда с помощью алгоритмов машинного обучения анализируются не только вероятности выигрыша очка при подаче, но и историческая статистика по игрокам и параметры матча.

Но обо всем по порядку.

Хочешь заработать на теннисе – правильно ставь на третий сет!

Данные для тенниса Исторические данные по теннисным матчам широко доступны в интернете. Официальные сайты турниров, например, www. Некоторые источники, например, www. Доступны и платные базы данных — более комплексные, на более длинные периоды и с лучшей точностью, например, база OnCourt.

Наиболее релевантные данные, которые можно взять из подобных баз данных, представлены в таблице ниже. Данные об игроке Имя Дата рождения Страна Призовой фонд Рейтинг по очкам Общий рейтинг ATP или WTA Данные о матче Название турнира Тип турнира например, Большой шлем Покрытие корта Местоположение страна, координаты Дата Результат счет по сетам Призовой фонд Коэффициенты от Pinnacle Поматчевая статистика для обоих игроков Процент выигрыша на первой подаче Эйсы Двойные ошибки Невынужденные ошибки Процент очков, выигранных при первой подаче Процент очков, выигранных при второй подаче Процент очков, выигранных при приеме Победители Брейк-пойнты выигранные, всего Выходы к сетке выигранные, всего Всего выигранных очков Самая быстрая подача Средняя скорость первой Можно ли восстановить карту лига ставок Средняя скорость второй подачи Коэффициенты от Pinnacle Для моделирования матча могут быть важны и такие данные как статистика по сетам и по очкам для каждого игрока.

Эти данные можно получить путем парсинга таких сайтов как flashscore. Важно отметить, что с помощью технологии отслеживания мяча HawkEye для многих турниров можно получить данные более высокого качества и детализации, например, положение мяча и игрока в любой момент матча. Однако ассоциация ATP, владеющая этими данными, не выдает лицензии на их использование третьим сторонам. Ставки на спорт Существуют две основные категории ставок на теннис: предматчевые и live-ставки, различающиеся уровнем коэффициентов.

Кроме того, сделать ставку можно не только на победителя матча, но и на множество других факторов, например, на счет в отдельных сетах, общее количество геймов, и. Большинство прогностических моделей ориентированы на предматчевые ставки на победителя в матче, так как именно на этот тип ставок доступно больше всего исторических данных по коэффициентам, что позволяет провести наиболее полную оценку эффективности прогностической модели.

Ставки на теннисные матчи можно размещать либо в букмекерских конторах онлайн и оффлайнлибо на биржах ставок.

Алгоритм анализа теннисных матчей при ставках на теннис

Традиционные букмекеры например, Pinnacle устанавливают коэффициенты на различные исходы матча, а клиент беттор играет против букмекера. В случае бирж ставок например, Betfair клиенты могут делать ставки против коэффициентов, установленных другими бетторами. Биржа уравнивает ставки клиентов и зарабатывает на сборе комиссии с каждой сыгравшей ставки.

Коэффициенты, предполагаемая вероятность и ROI Коэффициент ставки означает прибыль, которую получит беттор, если верно угадает исход события. Например, если беттор верно спрогнозировал победу игрока, коэффициент на которого составляет 3,00, он получит 2 доллара на каждый поставленный доллар в добавок к сумме самой ставки, которая возвращается.

Ставки на теннис

Если прогноз беттора оказался неверен, он теряет только сумму своей ставки независимо от коэффициентов. Существуют разные системы записи коэффициентов, наиболее популярными из которых являются десятичная или европейская 1,5, 2,00, 2,50 и.

Коэффициенты выражают предполагаемую вероятность исхода матча, то есть оценку букмекером истинной вероятности.

В таблице ниже представлены различные системы записи коэффициентов и соответствующие им предполагаемые вероятности. В случае ставок на спорт ROI — это процент выигрыша с каждой сделанной ставки, усреднённый на дистанции. Упрощенная формула ROI при фиксированном размере ставки выглядит так: где P n — общая прибыль на дистанции, s — сумма одной ставки, n — количество ставок дистанция.

ROI — это основной показатель успешности беттора, и, соответственно, — целевой показатель эффективности прогностической модели. Измерение эффективности модели на основании ROI, вычисляемого на исторических данных рынка ставок, является общепринятым подходом в исследованиях в этой области в том числе в [2][4][7].