Применение машинного обучения (МО) в спортивных ставках.

Этот пост написан пользователем Sports.ru, начать писать может каждый болельщик (сделать это можно здесь).

От себя хочу добавить, что с помощью ии, можно сделать себе хороший дополнительный доход, но нужно к этом подходит максимально взвешенно. \nБрать за основу портфельное инвестирование, чтоб максимально снизить риски.\n\nВнизу выводы по серьезному исследованию на эту тему.\nссылка на исследование на анг - https://arxiv.org/pdf/2410.21484\nЕсли лень читать выводы внизу.\nЯ точно хочу поизучать эту тему. так как она кажется очень хорошей для пассивного дохода. Также буду рад услышать ваше мнение\n\n\n\nОсновные выводы

1. Рост индустрии спортивных ставок и роль МО:

• индустрия спортивных ставок стремительно развивается благодаря технологическому прогрессу;
• онлайн-платформы значительно расширили доступность и удобство ставок, привлекая глобальную аудиторию;
• МО играет ключевую роль в трансформации сектора: повышает точность прогнозов, позволяет динамически устанавливать коэффициенты и эффективнее управлять рисками.

1. Методы МО в спортивных ставках:

• применяются разнообразные алгоритмы: машины опорных векторов (SVM), случайные леса, нейронные сети, байесовские и ансамблевые методы;
• модели используют обширные наборы данных: исторические результаты матчей, статистику игроков и команд, данные в реальном времени, информацию из социальных сетей;
• в разных видах спорта (футбол, баскетбол, теннис, крикет и др.) демонстрируется потенциал МО для повышения точности прогнозов и прибыльности ставок.

1. Преимущества МО для участников рынка:

• букмекеры: динамическое установление коэффициентов, сложное управление рисками, выявление подозрительных схем ставок (с помощью моделей обнаружения аномалий);
• игроки: инструменты для разработки стратегий на основе данных, выявление рыночных неэффективностей, повышение прибыльности.

1. Примеры успешного применения МО:

• в футболе модели на основе МО позволяют прогнозировать результаты матчей с точностью до 99 % (в зависимости от алгоритма и набора данных);
• в баскетболе алгоритмы (например, XGBoost) достигают точности прогнозирования исходов матчей до 91,82 %;
• в теннисе иерархические марковские модели и нейронные сети показывают точность до 83,18 %;
• в крикете модели случайного леса и XGBoost демонстрируют точность до 94,23 %.

1. Проблемы и ограничения:

• качество и доступность данных: в некоторых видах спорта ограничены исторические данные или неполные записи;
• динамичность спорта: травмы, изменения в составе команды, психологические факторы создают неопределённость, которую сложно учесть в моделях;
• этические вопросы: прозрачность коэффициентов, оценка рисков, справедливость ставок;
• технические сложности: необходимость частого переобучения моделей, выбор и экстракция признаков, обработка больших объёмов данных.

1. Этические и регуляторные вопросы:

• важность прозрачности алгоритмов и коэффициентов;
• необходимость обеспечения справедливости ставок;
• риск использования МО для выявления и эксплуатации рыночных неэффективностей.

1. Перспективы развития:

• разработка адаптивных моделей, интегрирующих мультимодальные данные (статистику, видеоанализ, данные социальных сетей);
• применение методов МО для управления рисками аналогично финансовым портфелям;
• исследование возможностей МО для прогнозирования травм и повышения производительности спортсменов;
• развитие мультимодальных подходов для повышения точности прогнозирования (например, сочетание данных отслеживания игроков с контекстной информацией);
• расширение применения МО на новые виды спорта и типы ставок.

Ключевые исследовательские вопросы

1. Как алгоритмы МО могут использоваться для прогнозирования результатов матчей и максимизации прибыльности в спортивных ставках?
2. Какие проблемы и ограничения связаны с применением МО в спортивных ставках?
3. Как МО может помочь в разработке адаптивных портфелей ставок, оптимизирующих доходность при минимизации рисков (по аналогии с финансовым портфелем)?

Заключение

Машинное обучение существенно трансформирует индустрию спортивных ставок:

• повышает точность прогнозов;
• улучшает управление рисками;
• открывает новые возможности для анализа данных и разработки стратегий.

Однако остаются вызовы, связанные с качеством данных, динамичностью спорта, этическими вопросами и техническими ограничениями. Дальнейшие исследования должны сосредоточиться на разработке адаптивных моделей, интеграции мультимодальных данных и совершенствовании методов управления рисками.