Всем привет!
В прошлом своём посте я рассказывал, как я познакомился с xScore и пообещал поделиться некоторыми своими результатами.
Возможно кого-то разочарую, кто уже видел мою рассылку на бетоне, и думал что за ней стоит какая-то супер стратегия, но нет. Это всего лишь распределение Пуассона. Помню кто-то писал уже пост здесь, мол фигня этот Пуассон, ничего не работает. Но тем не менее результат Вы можете увидеть сами. Моделька простая, как дважды два. Дистанция ни о чём, так как ставлю открытые чемпионаты ну и плюс некоторые закрытые (когда давали всем доступ) попали туда. Просто хотел своим примером показать, что зря Вы недооцениваете Пуассона. Кому интересно, какие результаты будут дальше - подписывайтесь на рассылку, ссылка выше. Вместе посмортим, как будет менятья график на дистанции. Кто хочет запилить такую же модельку - вот статья, там в конце упоминается о Пуассоне. Плюс на блоге пинакла есть статья об этой модели, единственная разница - там на основе забитых голов строится, мы же берем xG, тем самым повышая точность модели. На некоторое время рассылка была заброшена, так как сначала карантин повлиял, потом ускоренные графики конца чемпионатов - не хотел лезть. Ну а после начала нового сезона выжидал, чтобы наиграли некоторую стату дома/на выезде. Сейчас потихоньку вернулся вести рассылку, сделано немного ставок. В общем, я считаю, имеет место быть. Ну а там посмотрим.
Пост получился небольшой, в принципе, и модель простая. В следующем посте расскажу, как я строил модели Монте-Карло, и как потом вручную тестировал на архиве коэффициентов, пройдя дистанцию в 1212 ставок. Вот там поинтересней будет! Подписывайтесь на мой блог, чтобы ничего не пропустить)
Добавлено: Забыл упомянуть, перед началом ведения рассылки на бетоне, также тестировал в excel по архиву коэффициентов, и за 633 ставки получилось +66% прибыли и рои 5,2%. Вот в сумме с бетоном дистанция уже чуть больше, да и тенденция плюсовая.
Добрый день. Все очень круто, особенно после просмтра видео. Вдохновил найти тот самый форум Артема, весь его перечитать, научиться строить модели по Пауссону, МК. Понять откуда всё это зародилось, как многие вопросы обсуждались и далее воплощались в реалии. Даже более того, подсказал как найти на форуме пинакла ту самую тему о построении модели с нулей. Всё ооочень любопытно, интересно. Вообще за пару недель активного чтения и просмотра видео узнал много нового, особенно о дистанциях, моделях, самое главное об xG и т.д. Есть несколько вопросов, в той модели на видео, используются xG90 и xGA90, соответственно и средний показатель по лиге берется от них. Вопрос 1. Насколько меняются данные на дистанции, если использовать вместо xG90 - xG90 0.3 max и соответственно вместо xGA90 - xGA90 0.3 max, ведь, заменив их, все показатели значительно меняются и матчи, как будто другими становятся. Было ли данное сравнение и стоит ли использовать 0.3 max, с целью избежания большей дисперсии в данной модели? Вопрос 2. Какой процент по Пауссону считаешь оптимальным для выбора надлежащей ставки (возможно, разброс от и до) по отношению к рой у кф открытия или к каждому матчу подходишь индивидуально? И еще один вопрос, был ли опыт выбора рынков п1, п2 и х, по данной модели и насколько успешные результаты? Можно ли опираться на вероятный исход используя данный рейтинг силы команд и можно ли уже на основании этого выбирать ставку с положительным рой на этапе открытия линии, по твоему мнению. Вроде, все получилось сформулировать. Заранее спасибо за любую помощь в ответах и удачи в продолжении освоения мира беттинга! Вдохновляет!
Весьма не плохо, но на топовых чемпионатах без серьёзного анализа в плюс не выйти.
Привет, Виталий, очень приличные результаты, но все же не панацея. Я и Орест программировали модель из статьи (и еще много других) и тестировали на полном архиве, и в реальности получалось все не так красиво, универсальной модели точно не существует, конкретно эта модель на ТБ показала около 1-2% РОИ, но например по П1 - Н - П2 она малоеффективна и там нет РОИ. Все-таки xGManager намного еффективнее (если его правильно использовать), с ним можно охватывать больше ставок с более высоким РОИ, что даст больше прибыли. Возможно ты как-то усовершенстовал и модифицировал модель для П1 и П2, но если нет - то твои результаты апнутные за счет положительной дисперсии.