.jpg){kind=link}
- Mỗi võ sĩ có rất ít trận: mô hình phải đơn giản và khiêm tốn.
- Con đường luôn giống nhau: xác suất → tỷ lệ cược công bằng → so với tỷ lệ cược → giá trị.
- Gambeta hiện không đăng kèo thường xuyên cho boxing hay UFC: đây là hướng dẫn để bạn tự xây mô hình.
Hãy lưu bài này: bài dài và nên làm từng bước một, với một bảng tính mở ngay bên cạnh.
Tiến độ của bạn được lưu trong trình duyệt này.
Có thể mô hình hóa một trận đấu bằng học máy không?
Có thể mô hình hóa, với những giới hạn rất rõ ràng.
Boxing và võ tổng hợp (MMA) là các môn đối kháng.
Chỉ một cú đấm có thể kết thúc một trận đang cân bằng.
Điều đó đưa rất nhiều phương sai vào từng kết quả.
Ngoài ra còn có ít dữ liệu.
Một cầu thủ bóng đá chơi 50 trận mỗi năm.
Một võ sĩ boxing thi đấu hai hoặc ba lần mỗi năm.
Một võ sĩ UFC thường thi đấu hai hoặc ba lần mỗi năm.
Học máy cần rất nhiều ví dụ để học các quy luật đáng tin cậy.
Ở đây ví dụ ít, đối thủ thay đổi và các phong cách va chạm theo nhiều cách khác nhau.
Vì vậy một mô hình trận đấu tốt thì đơn giản, thận trọng và luôn bất định.
Bài này là một hướng dẫn để học cách mô hình hóa.
Gambeta hiện không đăng kèo thường xuyên cho boxing hay UFC.
Điều bạn có ở đây là công cụ và phương pháp để tự suy luận.
Nên xem biến số nào khi mô hình hóa một trận đấu
Một mô hình là một danh sách biến số và một trọng số cho mỗi biến.
Đây là những biến được dùng nhiều nhất trong boxing và MMA.
Bảng cho biết mỗi biến đóng góp gì và có cái bẫy nào.
| Biến số | Đóng góp gì | Cái bẫy |
|---|---|---|
| Tuổi | Suy giảm thể lực và phản xạ | Mỗi cơ thể già đi một kiểu |
| Sải tay | Khoảng cách và kiểm soát sàn đấu | Mất giá trị nếu phong cách là đánh áp sát |
| Chuỗi trận | Phong độ gần đây | Phụ thuộc vào việc thắng ai |
| Phong cách | Va chạm với đối thủ ra sao | Khó đặt thành một con số |
| Lịch sử KO | Sức đấm và độ chịu đòn | Ít trận, nhiều nhiễu |
| Cân nặng và giảm cân | Trạng thái khi lên cân | Gần như không bao giờ biết từ bên ngoài |
Tuổi, sải tay và chuỗi trận: những gì đo được
Tuổi, sải tay và chiều cao đều được công bố.
Chúng dễ nhập vào một bảng tính.
Vì vậy mọi mô hình tự chế đều bắt đầu từ đó.
Vấn đề là mọi người cược cũng đều thấy chúng.
Nếu một biến là công khai, tỷ lệ cược đã tính đến nó.
Giá trị xuất hiện ở chỗ thị trường đo kém nhất.
Trong các trận đấu, đó thường là trình độ thực của các đối thủ trước đó.
Phong cách và trình độ đối thủ: phần khó nhất
Một chuỗi năm trận thắng chẳng nói lên điều gì nếu thiếu bối cảnh.
Năm trận thắng trước các đối thủ yếu đáng giá ít hơn hai trận thua trước giới tinh hoa.
Một mô hình tốt điều chỉnh chuỗi trận theo chất lượng của từng đối thủ.
Phong cách cũng quan trọng.
Một võ sĩ chủ động ép sát đối đầu với võ sĩ phản công sẽ cư xử khác so với khi gặp võ sĩ đánh kéo dài.
Khó chuyển nó thành một con số, và ở đó thông tin bị mất.
Vì sao có ít dữ liệu và nhiều phương sai
Ở một môn đồng đội, một sai lầm được pha loãng trong 90 phút.
Trong một trận đấu, một sai lầm kéo dài hai giây có thể quyết định tất cả.
Điều đó khiến võ sĩ giỏi hơn thắng ít lần hơn vẻ ngoài.
Có hai hệ quả cho bạn.
Thứ nhất: một mô hình tốt vẫn sẽ thua nhiều cược đáng cược.
Thứ hai: một chuỗi ngắn, tốt hay xấu, gần như không nói lên điều gì về mô hình.
Nếu muốn tìm hiểu sâu cần bao nhiêu cược để rút ra kết luận, hãy đọc cần bao nhiêu lần cược để biết bạn có thắng không.
Đó là nền tảng của mọi điều tiếp theo.
Có thể mô hình hóa những thị trường nào: người thắng, phương thức và số hiệp
Trong một trận đấu có ba thị trường chính.
Mỗi thị trường có mức độ khó khác nhau.
| Thị trường | Kết quả | Độ khó |
|---|---|---|
| Người thắng | Hai (đôi khi hòa) | Trung bình: đơn giản nhất để mô hình hóa |
| Phương thức | KO, quyết định của trọng tài, khác | Cao: mẫu bị chia nhỏ |
| Số hiệp | Nhiều hơn hoặc ít hơn một mức | Cao: phụ thuộc nhịp độ và giám khảo |
Hãy luôn bắt đầu từ người thắng.
Nó có ít loại hơn và nhiều trận làm ví dụ hơn.
Chỉ khi người thắng đã chạy tốt thì mới thử phương thức và số hiệp.
Cách đi từ một mô hình đến một xác suất
Cách đơn giản nhất là một hệ thống điểm.
Mỗi võ sĩ có một điểm trình độ tăng khi thắng và giảm khi thua.
Thắng một đối thủ mạnh được cộng nhiều hơn thắng một đối thủ yếu.
Chênh lệch điểm được đổi thành xác suất bằng một công thức quen thuộc.
Đó là công thức mà cờ vua cũng dùng.
Nó được gọi là hệ thống Elo.
Ví dụ: với chênh lệch 100 điểm, hệ thống Elo cho người mạnh hơn 64,0%.
Với tỷ lệ cược công bằng, đó là 1,56.
Các con số là ví dụ để hiểu phương pháp, không phải của bất kỳ võ sĩ thật nào.
Elo là một điểm khởi đầu.
Sau đó bạn có thể thêm các điều chỉnh: tuổi, sải tay, phong cách.
Mỗi điều chỉnh chỉ nên dịch xác suất một chút, không phải rất nhiều.
Mẹo của sự khiêm tốn: kéo xác suất lại gần 50%
Với ít dữ liệu, các xác suất cực đoan của bạn gần như luôn bị phóng đại.
Một kỹ thuật đơn giản là trộn ước tính của bạn với mức trung tính 50%.
Nó được gọi là co rút và làm giảm sự tự tin thái quá.
Ví dụ: mô hình của bạn cho 70% và bạn dành một nửa trọng số cho mức trung tính 50%.
Xác suất cuối cùng là 60%.
Nó thận trọng hơn và thường cho kết quả tốt hơn với các mẫu nhỏ.
Từ xác suất đến tỷ lệ cược công bằng và giá trị
Tỷ lệ cược công bằng là 1 chia cho xác suất.
Nếu bạn ước tính 62%, tỷ lệ cược công bằng là 1,61.
Nếu nhà cái trả cao hơn mức đó, có giá trị bề ngoài.
Giá trị kỳ vọng (EV) đo bạn sẽ thắng trung bình bao nhiêu cho mỗi đơn vị cược.
Nó được tính bằng cách nhân xác suất với tỷ lệ cược rồi trừ 1.
| Dữ liệu (ví dụ) | Phép tính | Kết quả |
|---|---|---|
| Xác suất 62%, tỷ lệ cược 1,80 | 0,62 × 1,80 − 1 | EV +11,6% |
| Xác suất 58%, tỷ lệ cược 1,80 | 0,58 × 1,80 − 1 | EV +4,4% |
| Xác suất 58%, tỷ lệ cược 1,70 | 0,58 × 1,70 − 1 | EV −1,4% |
Hãy xem điều xảy ra.
Bốn điểm chênh lệch trong xác suất đổi EV từ 11,6% xuống 4,4%.
Một sai lệch nhỏ của mô hình xóa gần hết giá trị.
Bạn có thể làm các phép tính này bằng công cụ tính giá trị kỳ vọng.
Nếu không nhớ tỷ lệ cược công bằng là gì, hãy ôn lại xác suất ngụ ý.
.jpg){kind=link}
Coi chừng biên lợi nhuận: nhà cái thu trước
Các tỷ lệ cược của nhà cái không cộng lại bằng 100%.
Chúng cộng lại hơn một chút.
Phần dư đó là biên lợi nhuận, và là thứ đầu tiên bạn trừ khỏi giá trị của mình.
Ví dụ: tỷ lệ cược 1,80 và 2,05 trong một trận đấu.
Các xác suất ngụ ý cộng lại 104,34%, tức biên lợi nhuận 4,34%.
Nếu không có biên, thị trường sẽ nói 53,2% và 46,8%.
Nếu mô hình của bạn cho 52% cho người được đánh giá cao và thị trường nói 53,2% sau khi bỏ biên, thì không có lợi thế.
Tỷ lệ cược 1,80 chỉ trông hấp dẫn.
Chi tiết hơn trong biên lợi nhuận của nhà cái là gì.
Phương thức chiến thắng và số hiệp: nhiều loại hơn, ít dữ liệu hơn
Phương thức được chia thành các loại.
Thắng bằng KO hoặc TKO, bằng quyết định, bằng khóa siết (trong MMA) hoặc bằng truất quyền thi đấu.
Mỗi loại có rất ít ví dụ.
Nó được mô hình hóa theo chuỗi.
Trước hết là xác suất thắng.
Sau đó, trong chiến thắng ấy, phương thức được phân chia ra sao.
Ví dụ: người được đánh giá cao thắng 62%.
Trong số những chiến thắng đó, 40% là bằng KO hoặc TKO.
Xác suất thắng bằng KO: 24,8%, tỷ lệ cược công bằng 4,03.
Nếu nhà cái trả 4,00, EV là −0,8%.
Gần như không có giá trị, dù tỷ lệ cược trông cao.
Tỷ lệ cược càng hấp dẫn thì càng dễ tin rằng đó là một món hời.
Số hiệp được mô hình hóa tương tự.
Trước hết là xác suất trận đấu kết thúc trước mức đặt ra.
Nó phụ thuộc vào nhịp độ, độ chịu đòn và số hiệp của trận đấu.
Cách đánh giá một mô hình với rất ít trận
Đây là điểm khó nhất.
Với năm hay mười trận, bạn không thể biết mô hình của mình có tốt hay không.
Bạn có thể gặp may và tin rằng mình đã đoán đúng phương pháp.
Khoảng tin cậy giúp bạn thấy rủi ro đó.
Đó là khoảng trong đó tỷ lệ đúng thực của bạn có thể nằm, dựa trên những gì bạn đã đo.
| Mẫu (ví dụ) | Số lần đúng | Khoảng hợp lý |
|---|---|---|
| 8 trận | 6 trên 8 (75%) | 41% đến 93% |
| 80 trận | 60 trên 80 (75%) | 65% đến 83% |
Cùng tỷ lệ đúng 75% ở cả hai hàng.
Với 8 trận, giá trị thực có thể chỉ là gần 41%, một kết quả tầm thường.
Với 80 trận, khoảng này thu hẹp đi rất nhiều.
Một cách đánh giá tốt hơn là điểm Brier.
Nó đo xác suất của bạn lệch kết quả bao xa, không chỉ là bạn có đoán đúng hay không.
Càng gần 0 càng tốt.
Ví dụ: năm trận với xác suất 70%, 60%, 65%, 80% và 55% cho điểm Brier là 0,203.
Luôn nói 50% cho 0,250.
Với quá ít trường hợp như vậy, chênh lệch đó vẫn còn là nhiễu.
Hai quy tắc thực hành.
Thứ nhất: lưu từng xác suất trước trận đấu, không bao giờ sau.
Thứ hai: đừng đổi mô hình chỉ vì một kết quả.
Những thiên kiến mà không mô hình nào dễ nhìn thấy
Có những thứ rất quan trọng mà không có trong bất kỳ cơ sở dữ liệu nào.
Đó là các điểm mù của mọi mô hình trận đấu.
- Chấn thương bị giấu: một võ sĩ có thể vào trận với bàn tay hoặc đầu gối bị tổn thương mà không ai kể.
- Giảm cân: giảm nhiều cân trong vài ngày có thể làm anh ta mất sức vào ngày thi đấu.
- Sân nhà và trọng tài: ở những quyết định sít sao, địa điểm và giám khảo có thể nghiêng kết quả.
- Thay đổi phút chót: đối thủ thay thế, trận đấu bị hủy, hạng cân thay đổi.
- Dữ liệu cũ: võ sĩ ba năm trước không phải lúc nào cũng là võ sĩ hôm nay.
Trước những điểm mù này, mô hình phải thận trọng.
Nếu trận đấu có quá nhiều ẩn số, quyết định lành mạnh nhất có thể là không cược.
.jpg){kind=link}
Nên cược bao nhiêu nếu bạn tìm thấy giá trị: stake thận trọng
Tìm thấy giá trị không cho biết nên cược bao nhiêu.
Tiêu chí Kelly tính một phần của bankroll theo lợi thế mà bạn tin mình có.
Vấn đề là nó phụ thuộc vào việc xác suất của bạn có đúng hay không.
Ví dụ: xác suất 62% và tỷ lệ cược 1,80.
Kelly đầy đủ gợi ý 14,5% bankroll.
Một phần tư Kelly sẽ là 3,6%, hợp lý hơn nhiều với một mô hình bất định.
Với các mô hình ít dữ liệu, hãy luôn dùng một phần của Kelly.
Thử trong công cụ tính Kelly và so sánh.
Cũng nên có một mức trần cố định cho mỗi trận đấu.
Từng bước: mô hình trận đấu đầu tiên của bạn trong một bảng tính
Nếu muốn nhờ AI giúp viết mã cho bảng tính, hãy xem cách tạo và huấn luyện AI của riêng bạn để cược.
Cùng một phương pháp đó dùng được.
Gambeta làm gì và không làm gì
Để nói cho rõ.
Gambeta hiện không đăng kèo thường xuyên cho boxing hay UFC.
Chúng tôi sẽ không chào bạn thứ mà chúng tôi không có.
Điều bạn có thể dùng:
các công cụ tính miễn phí về giá trị, Kelly và biên lợi nhuận, và Jornal de Apuestas để xem một mô hình riêng suy luận thế nào về các môn khác.
Mọi thứ chúng tôi đăng đều nằm trong lịch sử công khai.
Nếu phương pháp giá trị khiến bạn quan tâm, nền tảng là như nhau ở mọi môn.
Hãy đọc value betting và quay lại hướng dẫn này với bảng tính đang mở.
Kết: mô hình hóa là để học, không phải để thắng chắc
Mô hình hóa một trận đấu buộc bạn phải suy nghĩ tốt hơn.
Nó cho bạn thấy điều bạn biết, điều bạn giả định và điều bạn bỏ qua.
Đó là giá trị thật sự của bài tập này.
Một mô hình không bảo đảm điều gì.
Trong các môn đối kháng, phương sai rất lớn và mẫu nhỏ.
Nếu cược, hãy cược với một mức trần cố định và không đuổi theo khoản thua.
Nội dung chỉ dành cho người từ 18 tuổi trở lên.
Nếu cảm thấy mất kiểm soát, hãy đọc cá cược có trách nhiệm.
Để đi tiếp theo bậc thang của loạt bài, bước tự nhiên tiếp theo là hướng dẫn đầy đủ về AI để cược.
Câu hỏi thường gặp
Có thể dự đoán một trận boxing hoặc UFC bằng AI không?
Có thể ước tính một xác suất, không thể dự đoán một kết quả.
Một trận đấu có thể đổi chiều chỉ bằng một cú đấm.
Một mô hình tốt cho bạn một khoảng xác suất và giúp bạn quyết định tỷ lệ cược có đáng hay không.
Biến số nào quan trọng nhất trong một trận đấu?
Không có biến số duy nhất.
Những biến được dùng nhiều nhất là tuổi, sải tay, chuỗi trận, trình độ các đối thủ trước đó, phong cách và cách các trận của họ kết thúc.
Không biến nào đủ một mình: chúng được kết hợp và thử nghiệm.
Cần bao nhiêu trận để tin vào một mô hình?
Nhiều hơn rất nhiều so với số trận của bất kỳ võ sĩ nào.
Với 8 hay 10 trận được đánh giá, kết quả có thể chỉ do may rủi.
Cách lành mạnh là đo bằng hàng trăm trận và nghi ngờ mọi chuỗi ngắn.
Nên mô hình hóa thị trường nào trước?
Người thắng, vì nó có hai kết quả và nhiều ví dụ hơn.
Phương thức và số hiệp khó hơn: chúng được chia thành nhiều loại hơn và mỗi loại có ít dữ liệu hơn.
Gambeta có đăng kèo boxing hoặc UFC không?
Hiện thì không, theo cách thường xuyên.
Các kèo của Gambeta tập trung vào các môn và thị trường khác.
Điều chúng tôi có là các công cụ miễn phí để tính giá trị, biên lợi nhuận và stake, cùng Jornal để xem mô hình riêng suy luận thế nào.
Một mô hình có bảo đảm tôi thắng không?
Không.
Một mô hình chỉ sắp xếp sự bất định.
Nó có thể sai, và biên lợi nhuận của nhà cái chống lại bạn.
Chỉ cược số tiền bạn có thể mất và chỉ khi bạn từ 18 tuổi trở lên.