- ランキングだけでなく、直近の負荷を測ります:各選手のゲーム数、試合時間、長いセット、休養日数。
- AIに表と計算を頼みますが、データは自分で入力し、すべての数字を確認してください。
- 1ポイントあたりの小さな疲れは、セットや試合で増幅されます。だからシミュレーションが役立ちます。
この記事を保存しておいてください。大会の前にテニスのスプレッドシートを作るとき、開いておきたくなるはずです。
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テニスの疲労とは何か、なぜ重要なのか
疲労とは、蓄積した疲れで、選手のスピード、精度、反応が少し奪われることです。
テニスは、大会の毎日、試合があります。
控えも交代もありません。
疲れて試合に臨んでも、そのままプレーします。
ランキングは、平均してどちらが強いかを示します。
それぞれがその試合にどう臨むかは示しません。
同じレベルの2人でも、まったく違う状態で来ることがあります。
1人は短い2試合から来て、もう1人は非常に長い3セットから来るかもしれません。
この記事は、コツを約束するものではありません。
その違いをデータで測る方法と、それがどれだけ効くかを見る方法を示します。
他のスポーツと比べるには、サッカーで疲労をどう測るかとNBAのバックトゥバックを読んでください。
賭けは18歳以上の方のみで、負けるリスクは常にあります。
疲労のデータは確率を調整するもので、結果を保証するものではありません。
失っても構わない金額だけで遊んでください。
テニスで測るべき疲労のデータは?
負荷、移動、環境のデータがあります。
負荷のデータは、具体的な数字で測れるので、最も重要です。
私なら、各選手について次のものを記録します。
| データ | 何を測るか | どこで入手するか |
|---|---|---|
| ゲーム数 | 3日間と7日間の負荷 | 試合のスコア |
| コートでの時間 | 実際の消耗 | 大会の統計 |
| 長いセット | 余分な負担 | セットごとのスコア |
| タイブレーク | プレッシャーと長いポイント | セットごとのスコア |
| 休養日数 | 回復 | 大会の日程 |
| 移動とサーフェス | 適応 | 前の大会と今の大会 |
直近3日間と7日間のゲーム数と試合時間
各期間のすべての試合のゲーム数を合計します。
3日間と7日間の2つの期間を使います。
短いほうは直近の疲れを、長いほうは1週間の消耗を示します。
試合時間があれば、それも足してください。ゲーム数よりも正確です。
長いセット、タイブレーク、5セットマッチ
6-4は、タイブレークのある7-6よりも早く終わります。
10ゲームを超えたセットがいくつあったか、タイブレークがいくつあったかを数えてください。
5セットの大会では、長い試合1つが、通常の2試合に相当することもあります。
だから、何試合したかだけでなく、必ずゲーム数を見てください。
移動、サーフェスの変更、休養日数
大陸間を移動した選手は、体がまだ別の時間帯にあります。
クレーからハードコートに移った選手は、動き方と打ち方が変わっています。
前の大会、サーフェス、試合間の日数を記録してください。
正確な影響を知る必要はなく、誰が変わって誰が変わっていないかを印づけるだけで十分です。
暑さ、湿度、時間帯
気候は、試合がどれだけ疲れるかを変えます。
暑さと湿度があると、同じスコアでも消耗が大きくなります。
同じ大会で、昼の試合と夜の試合があることもよくあります。
時刻と気温の予報を記録しますが、見ていない数字は作らないでください。
AIに疲労の表を作らせる方法
AIは、出典つきのウェブ検索がなければ、各選手が今週どれだけ試合したかを知りません。
それがあっても、間違えることがあります。
ルールは単純です:データはあなたが貼り付け、AIは整理して計算します。
そうすれば、結果を作り話にさせずに済みます。
テニスのデータアナリストとして振る舞ってください。 2人の選手(AとB)の直近7日間のスコアを渡します。 そのデータだけを使い、何も足したり作り話にしたりしないでください。 各選手について、次の表を作ってください:直近3日間のゲーム数、直近7日間のゲーム数、10ゲームを超えたセットの数、タイブレークの数、今日の試合前の休養日数。 各合計を1ステップずつ示してください。 データが足りなければ、「データなし」と書いてください。 最後に、AとBの負荷の差を2行でまとめ、賭けは推奨しないでください。
AIにウェブ検索があるなら、各スコアの出典を示すよう頼み、それを開いてください。
出典を見せられないなら、そのデータは使わないでください。
どのAIを選ぶかについては、賭けのためのAIの比較を見てください。
疲れを確率に変える方法
表はできました。
ここで、答えにくい質問です:その疲れには、どれだけの価値があるのでしょうか。
正確な数字を持っている人はいません。
できるのは、シナリオを試して、何が起きるかを見ることです。
考え方は、ポイントから始めることです。
テニスはすべてポイントで組み立てられます。1ゲームはポイント、1セットはゲーム、1試合はセットです。
1ポイントを取る確率をほんの少し変えると、他のすべてが変わります。
シンプルなモデル:独立したポイント
各ポイントは、それ以前のポイントとは独立していると仮定します。
これは単純化です。現実には、流れやプレッシャーがあります。
それでも、規模感を見るには役立ちます。
例として、2つの数字を決めます:Aが自分のサーブでポイントを取る確率と、Bが自分のサーブでポイントを取る確率です。
| ケース(例) | Aのサーブでの勝率 | Bのサーブでの勝率 |
|---|---|---|
| 疲労なし | 64% | 62% |
| Aが1ポイント下がる | 63% | 63% |
| Aが2ポイント下がる | 62% | 64% |
| Aが3ポイント下がる | 61% | 65% |
「1ポイント下がる」とは、Aが自分のサーブでもリターンでも、1パーセントポイント少なくポイントを取るという意味です。
だから、Aの列が下がった分だけ、Bの列が上がります。
これらの数字はすべて例で、実在の選手のデータではありません。
ポイントからセット、試合へ
これらの数字から、ゲームを取る確率、タイブレークを含むセットを取る確率、そして最後に試合に勝つ確率を計算します。
計算は、手ではなくコードで行います。
私は、ポイントのあらゆる組み合わせをたどるプログラムで解きました。
くじ引きではなく、この単純化したモデルでの正確な計算です。
| ケース(例) | Aのポイント | Aのセット | 3セットマッチ |
|---|---|---|---|
| 疲労なし | 51.0% | 56.7% | 59.9% |
| Aが1ポイント下がる | 50.0% | 50.0% | 50.0% |
| Aが2ポイント下がる | 49.0% | 43.3% | 40.1% |
| Aが3ポイント下がる | 48.0% | 36.9% | 30.7% |
何が起きているか見てください。
Aが取るポイントは、わずか1パーセントポイント減るだけで、試合に勝つ確率は59.9%から50.0%に落ちます。
3ポイント減ると、30.7%に落ちます。
多くのポイントを連続して取らなければならないので、1ポイントあたりの小さな変化が増幅されます。
| ケース(例) | Aの3セットマッチ | Aの5セットマッチ |
|---|---|---|
| 疲労なし | 59.9% | 62.4% |
| Aが1ポイント下がる | 50.0% | 50.0% |
| Aが2ポイント下がる | 40.1% | 37.7% |
| Aが3ポイント下がる | 30.7% | 26.5% |
5セットマッチのほうが、差がより増幅されます。
強い選手には、優位に立つ機会が増えます。
ただし、疲れた選手にとっても消耗するセットが増えます。このモデルは、それを測りません。
だから、考えるための例にすぎません。
このシミュレーションが語らないこと:疲労が実在の選手にどれだけ影響するかは、語っていません。
64%、62%、そして引いた数字は、例の数字です。
計算はその数字については正しいですが、現実は違うかもしれません。
自分のデータで疲労をシミュレーションする方法
自分の数字でも、同じことができます。
まず、通常の状態で各選手がサーブでどれだけ取るかを決める必要があります。
そのデータは、シーズンの平均から得られ、大会の公式統計にあります。
次に、疲労による割引を選び、いくつか試します。
テニスの試合に勝つ確率を計算するPythonのプログラムを、1行ずつ説明つきで書いてください。 入力:Aが自分のサーブでポイントを取る割合、Bが自分のサーブでポイントを取る割合、3セットか5セットかの形式。 各ポイントは独立していると仮定してください。 ゲーム、セット(7ポイントのタイブレーク付き)、試合に勝つ確率を計算してください。 テストも入れてください:両者がサーブで同じだけ取るなら、結果は50%になるはずです。 疲労の割引が0、1、2、3パーセントポイントの場合の出力を見せてください。
テニスで疲労を測ることの限界は?
いくつかの落とし穴があります。
1つ目はサンプルの少なさです:試合が少ないと、平均は不安定になります。
2つ目はバイアスです:長いラウンドを勝ち上がった選手は、おそらくよい選手なので、そこまで来たのです。
3つ目は、回復が他の選手より早い選手がいることです。
- ケガ:選手がケガをしていても、スコアには表れません。
- モチベーション:選手にとって、他より重要な大会があります。
- 対戦相手:強い相手との長い試合は、弱い相手との長い試合と同じようには疲れません。
- 市場:ブックメーカーもこれらのデータを知っていて、すでにオッズに反映しています。
だから、疲労はもう1つのフィルターとして役立ちます。
賭ける十分な理由にはなりません。
負荷の差が小さければ、無視してください。
大きければ、すでに他の理由で納得していた賭けを見直すために使ってください。
サンプルを守るために、各賭けをスプレッドシートに記録してください。
賭けの管理用Excelテンプレートが役立ちます。
そして、結論を出すのに何回賭ける必要があるかは、勝っているかを知るのに必要な賭けの数を読んでください。
Gambetaのテニスと、疲労の位置づけ
Gambetaには、ATPとWTAの予想があるテニスのタブがあります。
モデルは、2人の選手のランキング差を使います。
ブックメーカーが多くの大会にオッズを付けないため、1を確率で割った適正オッズを公開しています。
オッズ1.50未満の予想は公開しません。
テニスの予想は、ESPNが伝える勝者だけで決着します。
試合が行われなければ、無効になり、賭け金は払い戻されます。
現在のモデルは疲労を測りません。ランキングに基づいています。
この記事の分析は、あなたがその上に重ねる層です。
すべての予想の履歴は、Gambetaの公開履歴で公開されています。
そこで、各マーケットの成績を確認できます。
そして、Jornal de Apuestasが、毎日、公開した予想とその結果をまとめます。
完全なガイドは、賭けのためのAI:完全ガイドにあります。
テニスの試合を分析する前の疲労チェックリスト
- 各選手の直近3日間と7日間のゲーム数を記録する。
- それぞれの長いセットとタイブレークに印を付ける。
- 最後の試合からの休養日数を比べる。
- 長距離の移動やサーフェスの変更があったかを見る。
- 気候と試合の時刻を確認する。
- AIに表を頼み、2つの計算を手で確認する。
- 割引0、1、2、3ポイントでシミュレーションを試す。
- 差が小さいか、あやしいなら、使わない。
次に読むもの
自分の分析アシスタントを作りたいなら、賭けのための自分のAIを作って学習させる方法に進んでください。
サッカーでの疲れの見え方に興味があれば、賭けにおける疲労と日程を読んでください。
連戦のあるスポーツと比べたいなら、NBAのバックトゥバックを見てください。
どのAIがよいかは、AIの比較をご覧ください。
18歳以上であること、そして賭けはお金を稼ぐ方法ではないことを覚えておいてください。
コントロールを失いそうだと感じたら、助けを求めてください。
責任あるギャンブルで説明しています。
よくある質問
テニス選手の疲労はどう測りますか?
直近数日間の負荷で測ります。
直近3〜7日に行ったゲーム数と試合時間を合計し、長いセットとタイブレークを数えます。
休養日数、移動、サーフェスの変更も加えます。
休養は何日必要ですか?
魔法の数字はありません。
選手、サーフェス、前の試合の長さによって変わります。
だから、1つのデータだけを見るのではなく、両選手の負荷と休養を比べるのがよいのです。
AIは、どちらがより疲れているか教えてくれますか?
整理と計算はできますが、あなたが渡したデータだけが対象です。
最近の結果にアクセスできなければ、作り話のデータで埋めてしまいます。
自分で表を渡し、何も足さないように頼んでください。
5セットマッチのほうが疲れますか?
はい。理由は単純で、ゲーム数と試合時間が増えるからです。
5セット形式の大会では、序盤のラウンドで積み重なった負荷が、終盤のラウンドでより重くのしかかります。
ラウンドではなく、ゲーム数と試合時間で測ってください。
疲れていると、確率はどれだけ下がりますか?
普遍的な数字はありません。
できるのは、シナリオを試すことです。例えば、1ポイントあたり1〜2パーセントポイントを引いてみます。
この記事で、各シナリオで試合がどう変わるかを見られます。
Gambetaは、テニスの予想に疲労を使っていますか?
現在は使っていません。
Gambetaのテニスモデルはランキング差に基づき、最低1.50の適正オッズを公開しています。
疲労は、自分で補う分析で、テニスの予想は、ルールを満たす試合があるときに出ます。