Model AI untuk taruhan tinju dan UFC: cara memodelkan sebuah pertarungan

• Setiap petarung punya sangat sedikit pertarungan: modelnya harus sederhana dan rendah hati.
• Jalurnya selalu sama: probabilitas → odds adil → bandingkan dengan odds → nilai.
• Gambeta saat ini tidak mempublikasikan pick reguler tinju maupun UFC: ini panduan agar kamu yang memodelkan.

Bisakah sebuah pertarungan dimodelkan dengan pembelajaran mesin?

Bisa dimodelkan, dengan batasan yang sangat jelas.

Tinju dan seni bela diri campuran (MMA) adalah olahraga kontak.

Satu pukulan saja bisa mengakhiri pertarungan yang tadinya seimbang.

Ini menambah banyak varians pada setiap hasil.

Selain itu datanya sedikit.

Seorang pesepak bola bermain 50 laga per tahun.

Seorang petinju bertarung dua atau tiga kali per tahun.

Seorang petarung UFC biasanya bertarung dua atau tiga kali per tahun.

Pembelajaran mesin membutuhkan banyak contoh untuk mempelajari pola yang andal.

Di sini contohnya sedikit, lawannya berganti-ganti, dan gaya bertarung berbenturan dengan cara yang berbeda.

Karena itu model pertarungan yang baik itu sederhana, hati-hati, dan selalu tidak pasti.

Variabel apa yang dilihat saat memodelkan sebuah pertarungan

Model adalah daftar variabel dan bobot untuk masing-masing.

Berikut yang paling sering dipakai di tinju dan MMA.

Tabel ini menunjukkan apa yang disumbangkan dan apa jebakannya.

Usia, jangkauan, dan rentetan hasil: yang bisa diukur

Usia, jangkauan, dan tinggi badan dipublikasikan.

Mudah dimasukkan ke spreadsheet.

Karena itu semua model rumahan mulai dari sana.

Masalahnya, semua bettor juga melihatnya.

Kalau sebuah variabel bersifat publik, odds sudah memperhitungkannya.

Nilainya muncul pada hal yang paling buruk diukur pasar.

Dalam pertarungan, biasanya itu adalah level sebenarnya dari lawan-lawan sebelumnya.

Gaya bertarung dan level lawan: yang paling sulit

Rentetan lima kemenangan tidak berarti apa-apa tanpa konteks.

Lima kemenangan melawan lawan lemah bernilai lebih kecil daripada dua kekalahan melawan elite.

Model yang baik menyesuaikan rentetan hasil dengan kualitas setiap lawan.

Gaya bertarung juga penting.

Petarung yang menekan melawan petarung yang menyerang balik berperilaku berbeda dibandingkan melawan petarung yang suka pertarungan panjang.

Sulit mengubahnya menjadi angka, dan di situlah informasi hilang.

Kenapa datanya sedikit dan variansnya besar

Dalam olahraga tim, sebuah kesalahan tersebar dalam 90 menit.

Dalam sebuah pertarungan, kesalahan dua detik bisa menentukan segalanya.

Hal ini membuat petarung terbaik menang lebih jarang daripada yang terlihat.

Ada dua konsekuensi bagimu.

Pertama: model yang bagus pun akan kalah di banyak taruhan yang sebenarnya bernilai.

Kedua: rentetan pendek, baik atau buruk, hampir tidak berkata apa-apa tentang modelnya.

Kalau ingin menggali berapa banyak taruhan yang dibutuhkan untuk menarik kesimpulan, baca berapa banyak taruhan yang dibutuhkan untuk tahu apakah kamu menang.

Itu dasar dari semua yang berikut.

Pasar apa yang bisa dimodelkan: pemenang, metode, dan ronde

Dalam sebuah pertarungan ada tiga pasar utama.

Masing-masing punya tingkat kesulitan yang berbeda.

Mulailah selalu dari pemenang.

Kategorinya lebih sedikit dan contoh pertarungannya lebih banyak.

Baru setelah pemenang berhasil, coba metode dan ronde.

Cara beralih dari model ke probabilitas

Cara paling sederhana adalah sistem poin.

Setiap petarung punya skor level yang naik saat menang dan turun saat kalah.

Mengalahkan lawan kuat menambah lebih banyak daripada mengalahkan lawan lemah.

Selisih skor diubah menjadi probabilitas dengan rumus yang sudah dikenal.

Rumus yang sama dipakai dalam catur.

Namanya sistem Elo.

Elo adalah titik awal.

Setelah itu kamu bisa menambah penyesuaian: usia, jangkauan, gaya bertarung.

Setiap penyesuaian harus menggeser probabilitas sedikit, bukan banyak.

Trik kerendahan hati: mendekatkan probabilitas ke 50%

Dengan data sedikit, probabilitas ekstrem milikmu hampir selalu berlebihan.

Teknik sederhana adalah mencampur estimasimu dengan angka netral 50%.

Namanya penyusutan (shrinkage) dan ia mengurangi kepercayaan diri yang berlebihan.

Dari probabilitas ke odds adil dan nilai

Odds adil adalah 1 dibagi probabilitas.

Kalau kamu memperkirakan 62%, odds adilnya 1,61.

Kalau rumah taruhan membayar lebih dari itu, ada nilai yang tampak.

Nilai harapan (EV) mengukur berapa yang akan kamu menangkan rata-rata per unit yang dipertaruhkan.

Dihitung dengan mengalikan probabilitas dengan odds lalu mengurangi 1.

Lihat apa yang terjadi.

Empat poin selisih pada probabilitas mengubah EV dari 11,6% menjadi 4,4%.

Satu kesalahan kecil pada model menghapus hampir semua nilainya.

Kamu bisa melakukan hitungan ini dengan kalkulator nilai harapan.

Kalau lupa apa itu odds adil, pelajari lagi probabilitas implisit.

Awas margin: bandar memungut di muka

Odds rumah taruhan tidak berjumlah 100%.

Jumlahnya sedikit lebih.

Kelebihan itu adalah margin, dan itu hal pertama yang kamu kurangkan dari nilaimu.

Kalau modelmu bilang 52% untuk sang unggulan dan pasar bilang 53,2% tanpa margin, tidak ada keunggulan.

Odds 1,80 hanya terlihat menggoda.

Detail lebih lanjut di apa itu margin bandar.

Metode kemenangan dan ronde: lebih banyak kategori, lebih sedikit data

Metode terbagi ke dalam kategori.

Menang dengan KO atau TKO, dengan keputusan juri, dengan submission (di MMA), atau dengan diskualifikasi.

Setiap kategori punya sangat sedikit contoh.

Pemodelannya berantai.

Pertama probabilitas menang.

Lalu, di dalam kemenangan itu, bagaimana metodenya terbagi.

Kalau rumah taruhan membayar 4,00, EV-nya −0,8%.

Hampir tidak ada nilai, meski odds terlihat tinggi.

Semakin menarik odds terlihat, semakin mudah percaya bahwa ada kesempatan emas.

Ronde dimodelkan dengan cara yang sama.

Pertama probabilitas pertarungan berakhir sebelum garis.

Bergantung pada tempo, ketahanan dagu, dan berapa ronde dalam pertarungan itu.

Cara mengevaluasi model dengan pertarungan yang sangat sedikit

Ini bagian yang paling sulit.

Dengan lima atau sepuluh pertarungan kamu tidak bisa tahu apakah modelmu bagus.

Kamu bisa saja beruntung dan mengira metodenya tepat.

Interval kepercayaan membantumu melihat risiko itu.

Ini rentang tempat tingkat ketepatan sebenarnya mungkin berada, berdasarkan apa yang sudah kamu ukur.

Tingkat ketepatan 75% yang sama di kedua baris.

Dengan 8 pertarungan, yang sebenarnya bisa mendekati 41%, hasil yang biasa-biasa saja.

Dengan 80 pertarungan, rentangnya menyempit banyak.

Cara evaluasi yang lebih baik adalah skor Brier.

Ia mengukur seberapa jauh probabilitasmu dari hasilnya, bukan sekadar apakah kamu benar.

Semakin dekat ke 0, semakin baik.

Dua aturan praktis.

Pertama: simpan setiap probabilitas sebelum pertarungan, jangan pernah sesudahnya.

Kedua: jangan mengubah model karena satu hasil saja.

Bias yang sulit dilihat model mana pun

Ada hal-hal yang sangat penting dan tidak ada di basis data mana pun.

Ini adalah titik buta dari setiap model pertarungan.

• Cedera tersembunyi: seorang petarung bisa datang dengan tangan atau lutut yang rusak dan tidak ada yang menceritakannya.
• Penurunan berat badan: menurunkan banyak berat dalam beberapa hari bisa membuatnya kehabisan tenaga di hari pertarungan.
• Tuan rumah dan wasit: dalam keputusan juri yang ketat, lokasi dan juri bisa menggeser hasilnya.
• Perubahan menit terakhir: lawan pengganti, pertarungan yang batal, kelas yang berubah.
• Data lama: petarung tiga tahun lalu belum tentu petarung hari ini.

Menghadapi titik buta ini, model harus berhati-hati.

Kalau sebuah pertarungan punya terlalu banyak hal yang tidak diketahui, keputusan yang paling sehat bisa jadi tidak bertaruh.

Berapa yang ditaruhkan jika kamu menemukan nilai: stake yang hati-hati

Menemukan nilai tidak memberi tahu berapa yang harus ditaruhkan.

Kriteria Kelly menghitung fraksi bankroll berdasarkan keunggulan yang kamu yakini dimiliki.

Masalahnya, ia bergantung pada apakah probabilitasmu benar.

Untuk model dengan data sedikit, selalu pakai fraksi dari Kelly.

Coba di kalkulator Kelly lalu bandingkan.

Batas tetap per pertarungan juga membantu.

Langkah demi langkah: model pertarungan pertamamu di spreadsheet

1. Pilih satu pasar saja

   Mulailah dari pemenang pertarungan di satu kelas berat saja. Lebih sedikit variabel, lebih sedikit kesalahan.

2. Susun basis datanya

   Satu baris per pertarungan: tanggal, petarung, hasil, metode, dan ronde. Catat sumber setiap data.

3. Beri skor awal

   Beri skor yang sama untuk semua petarung dan biarkan naik atau turun mengikuti setiap hasil. Itulah sistem Elo.

4. Ubah selisihnya menjadi probabilitas

   Pakai rumus Elo dan dekatkan hasilnya ke 50% kalau petarung itu punya sedikit pertarungan.

5. Hitung odds adil dan buang margin

   Odds adil = 1 / probabilitas. Bandingkan dengan odds rumah taruhan yang sudah tanpa margin.

6. Catat dulu, evaluasi kemudian

   Simpan setiap probabilitas sebelum pertarungan. Evaluasi baru setelah puluhan pertarungan, jangan pernah dengan lima.

Kalau kamu lebih suka AI membantu dengan kode spreadsheet-nya, lihat cara membuat dan melatih AI-mu sendiri untuk taruhan.

Metode yang sama berguna untukmu.

Apa yang dilakukan Gambeta dan apa yang tidak

Supaya jelas.

Gambeta saat ini tidak mempublikasikan pick reguler tinju maupun UFC.

Kami tidak akan menawarkan sesuatu yang tidak kami punya.

Yang bisa kamu pakai:

kalkulator gratis untuk nilai, Kelly, dan margin, serta Jornal de Apuestas untuk melihat bagaimana model kami sendiri bernalar pada olahraga lain.

Semua yang kami publikasikan tercatat di riwayat publik.

Kalau metode nilai menarik bagimu, dasarnya sama di olahraga apa pun.

Baca value betting dan kembali ke panduan ini dengan spreadsheet terbuka.

Penutup: memodelkan itu belajar, bukan menang pasti

Memodelkan sebuah pertarungan memaksamu berpikir lebih baik.

Ia menunjukkan apa yang kamu ketahui, apa yang kamu duga, dan apa yang kamu abaikan.

Itulah nilai sebenarnya dari latihan ini.

Sebuah model tidak menjamin apa pun.

Dalam olahraga kontak, variansnya sangat besar dan sampelnya kecil.

Kalau kamu bertaruh, lakukan dengan batas tetap dan tanpa mengejar kerugian.

Konten hanya untuk usia 18 tahun ke atas.

Kalau kamu merasa kehilangan kendali, baca bertaruh dengan bertanggung jawab.

Untuk melanjutkan tangga paket ini, langkah berikutnya yang wajar adalah panduan lengkap AI untuk bertaruh.

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah pertarungan tinju atau UFC diprediksi dengan AI?

Kita bisa memperkirakan probabilitas, bukan memprediksi hasil.

Sebuah pertarungan bisa berubah hanya dengan satu pukulan.

Model yang baik memberimu rentang probabilitas dan membantumu memutuskan apakah odds-nya sepadan.

Variabel apa yang paling penting dalam sebuah pertarungan?

Tidak ada satu pun.

Yang paling sering dipakai adalah usia, jangkauan, rentetan hasil, level lawan sebelumnya, gaya bertarung, dan cara pertarungan mereka berakhir.

Tidak ada yang cukup sendirian: digabungkan lalu diuji.

Berapa banyak pertarungan yang dibutuhkan untuk mempercayai sebuah model?

Jauh lebih banyak daripada yang dimiliki petarung mana pun.

Dengan 8 atau 10 pertarungan yang dievaluasi, hasilnya bisa saja karena kebetulan.

Yang sehat adalah mengukur dengan ratusan pertarungan dan mencurigai rentetan pendek apa pun.

Pasar mana yang sebaiknya dimodelkan lebih dulu?

Pemenang, karena hanya punya dua hasil dan lebih banyak contoh.

Metode dan ronde lebih sulit: terbagi ke lebih banyak kategori dan tiap kategori punya lebih sedikit data.

Apakah Gambeta mempublikasikan pick tinju atau UFC?

Saat ini tidak, secara reguler.

Pick Gambeta berfokus pada olahraga dan pasar lain.

Yang kami tawarkan adalah alat gratis untuk menghitung nilai, margin, dan stake, serta Jornal untuk melihat bagaimana model kami sendiri bernalar.

Apakah model menjamin saya menang?

Tidak.

Model hanya merapikan ketidakpastian.

Ia bisa salah, dan margin bandar bekerja melawanmu.

Bertaruhlah hanya dengan yang siap kamu relakan hilang dan hanya jika kamu berusia di atas 18 tahun.