Рабочие ссылки букмекерских контор
# Букмекер   Рейтинг Моб.
версия
Русский
язык
Бонус Сайт БК
1 1xBet   10/10     5 000 RUB
2 Melbet   10/10     100%
3 PariMatch   10/10     2 500 RUB
4 Mostbet   9/10     20% от депозита
5 Лига Ставок   10/10     500 RUB
6 Fonbet   8/10     Аванс. ставка

Нейронная сеть ставки на спорт


Адам Елдаров. Это посчитать абсолютно не проблема. Практически невозможно учесть мысли теннисиста, наставления тренера ему, поругался с женой он или нет и тд.

Даниил Крабин. Как раз здесь, если подкрутить интервал учёта прошлой статистики, возможно и будет хоть примерно работать. Плюс к вышесказанному: Valentin Dombrovsky.

Стартап создает ИИ для предсказания результатов спортивных состязаний

Вспоминается Moneyball, в котором как раз таки команду построили на базе статистики игроков. Соответственно, ответ на вопрос про командные виды спорта заложен в этом - основой алгоритма должна быть статистика по каждому игроку команды. Bohdan Vorona. Dmitry Sergeev. Очередные мошенники в области прогнозов. История прибыли заканчивается в декабреа история верификации начинается в июле https: Удивлен наличию подобной статьи на VC.

Вообще-то история прибыли идет в режиме реального времени, как только матч прошел, результат прогноза добавляется в раздел History. В июле мы исправили баги и переобучили алгоритм: Суть прогнозирования в беттинге - результат на дистанции. Кроме этого, непонятно откуда берутся коэффициенты на предстоящие матчи. Ну и риск того, что вы покажете плохие результаты и уйдете на доработку движка, о чем я писал выше, гораздо. Pavel Yanonis. Хочется внести ложку меда в бочку дегтя из комментариев.

Друзья, действительно, такое возможно, если не изучали математику в ВУЗе, то поверьте на слово. Ребята из Яндекса и Физтеха уже давно зарекомендовали себя как умные порядочные люди. Не думаю что это проделки букмекеров, уж очень много правильных грамотных слов. У меня к Вам свои вопросы. Коэффициенты которые вы брали - это стартовые коэффиценты с pinnacle или еще какой большой конторы? Как правило коэффициенты быстро просаживаются, не пробовали считать ROI с немного заниженными коэффициентами?

Как планируете бороться с резанием лимитов на pinnacle? Миллионы же будем зарабатывать. Я так понимаю ваша система учитывает и не максимально популярные матчи, а в них как правило лимит ограничен - usd, после этого коэффициент просаживается.

Нейронная сеть ставок на баскетбол - Архив.

На сегодняшние, например максимум, хотя и это немало. Сам закончил ВМК и занимаемся с коллегой в бк ставки футбол хобби подобными вещами в алгоритмической торговле. В процессе работы придумали очень хорошую систему оптимизации заработанного капитала, минимизирующую просадку и максимизирующую прибыль в зависимости от поведения торговой стратегии. Пока нет подходящей системы с хорошим мат. Если есть возможность связаться с Вами напрямую, напишите пожалуйста на p.

Павел, спасибо! Да, коэффициенты - стартовые с pinnacle. C немного меньшими считали - изменения незначительны. Как правило, по большинству прогнозируемых матчей до их начала по крайней мере сейчас коэффициенты снижаются где-то на 0,09, так что жить. Резание лимитов действительно главная проблема. Здесь все как вы описали - довольствуемся тем, что есть на pinnacle и betfair. Будет очень интересно познакомиться с вами, мы свяжемся. Дмитрий Новиков.

Андрей Андреев. Дмитрий Иванов. Кстати, мы не прогнозируем женские матчи. Вот уж что не считается и не майнится, так это влияние физиологических циклов на качество игры, а оно, безусловно.

Да и такие сведения уважаемые теннисистки, полагаю, хранят пуще номеров своих банковских карточек Так что, Серена, извини, обойдешься без ИИ. Tim Adi. Alexander Polynov. Eugene Popovsky. Вильгельм Богачев. После вчерашней статьи о развитии ИИ подумал о анализе тенниса. А тут вот уже и реализовано.

Алексей Мульдияров. Mikhail Kritsky. Несколько лет назад я занимался анализом групп Вконтакте, сервис назывался postee. У нас была страница рейтинга групп. Я несколько месяцев изучал как строятся рейтинги, как сделать универсальный расчет на основе нескольких показателей.

В итоге родилась самообучаемая формула на картинке. Может кому пригодится. Олег Дергилёв. Делал похожий сервис. Была скоринговая модель, которая анализировала стату, работали по командным видам спорта. Исключительно математикой невозможно добиться высокой точности прогноза, особенно в таких темах как НХЛ.

Прогноз модели лишь ориентировочный, все равно потом руками надо допиливать его из-за ежегодной ротации составов и вообще смены приоритетов. В итоге, выяснилось, что спрос на такие услуги довольно низок.

Ставят-многие, но покупать прогнозы мало кто готов: Все что зарабатывалось уходило на привлечение и прибыль как-то не радовала и не давала намеков как её существенно повысить. Кейс IBM http: Почему не пользуемся сами, а продаем?

Пользуемся и ставим. Мы только запустились и продолжаем тестировать и исправлять баги. На этот период решили поделиться системой с народом, с одной стороны, чтобы собрать инвестиции на бОльшие ставки как тут справедливо отмечают, ставить надо максимально допустимые суммы, чтобы профит был существенныйс другой стороны, чтобы собрать отзывы и предложения.

Как только отладим процесс, сайт видимо будем закрывать. Зато честно. Вместо того, чтобы просто втихую использовать сервис самим, даем возможность и другим заработать вместе с нами. Так что это не продажа машины по деланию денег, а продажа доступа к результатам ее работы.

Алгоритм-то не продается. Олег Якушев. Вообще не могу сделать ставку на parimatch Вы сами признаетесь, что в вашем сервисе куча багов и вы бы сами не рискнули пользоваться им, рисковать своими деньгами, иначе вы бы побежали в банк брать кредиты под залог своих квартир и машин. Зато выносить свое "детище" народу и пускай оно варится в собственном недоработанном соку за чужие деньги - пожалуйста.

Постеснялись. Ой, забыл - вы же "честные". Про кучу багов это вы уже сочиняете - какой нас смысл открыто мониторить неработающую систему? Обновление алгоритма было проведено 6 июля, с тех пор система работает стабильно и публикуем открытую статистику. Идет доработка интерфейса. Как я уже писал, мы пользуемся сами и ставим. Прежде чем брать кредиты, нужно проверить на меньших суммах и на большей дистанции.

Только вот когда вы поймете, что на длинной дистанции вы не лучше, а может быть, даже хуже обычных букмекерских контор, вы разведете руками и закроете лавочку со словами "Ну, не получилось". Здорово, стоит последить за сервисом. Но, на мой взгляд, рынки побед и поражений в теннисе очень хорошо и букмейкерами проработаны. Может имеет смысл глянуть в сторону не самых популярных? Например статистики по карточкам в футболе.

Привет еще. Постараюсь постепенно ответить на все вопросы и обвинения. Периодически появляются системы и сайты, которые заявляют, что дают прогнозы на основании статистического анализа, "умного" алгоритма и даже "математического волшебства" в комменты такие тоже сразу понабежали. Как уже было сказано теми, кто понимает - все это берется из платной базы и оборачивается в красивый сайт.

Математики - ноль, анализ - делайте сами, а "волшебства" предостаточно. Когда мы приняли решение опубликоваться на VC, понимали, что сравнивать нас будут как раз с такими говносервисами, что описал выше, но я приведу факты, а вы уж судите. Мы тоже взяли платную базу, но вместо того, чтобы тупо передирать с нее вероятности на каждый матч, мы проанализировали максимальную статистику: К этим данным применили алгоритмы машинного обучения. Мы рассматриваем игроков как набор параметров, между которыми мы можем найти некие паттерны закономерности.

Нам важны не имя игрока и даты его спортивной карьеры, а физические данные и внешние условия на момент каждого из сыгранных им матчей. Если игроки уже встречались до матча, то мы, конечно, берем в расчет результаты их предыдущих встреч.

На порезки счетов при положительной динамике жалуются и подписчики в группе. Разработчики поясняют, что задача нейронной сети подсказывать ставки на такие события, которые будут приносить прибыль на дистанции.

Таким образом чем больше ставки пользователя приближены к ставкам нейронной сети, тем выше долгосрочный профит. В группе есть статистка за весь период работы:.

Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Hit enter to search or ESC to close. Статистика искусственного интеллекта прогнозов By Frenz Ноябрь 17, Новости.

Нейронные сети. Просто - YouTube

No Comments 0. Текстовый вариант доклада Мартина Иствуда на аналитическом форуме OptaProв котором обсуждаются процессы лежащие в основе анализа решений футболистов, пути решения этой проблемы, и как она всё таки была решения в индустрии футбольной аналитики.

Андрос Таунсенд получил мяч за пределами штрафной и ударил с дальней дистанции, несмотря на то, что у него были партнёры впереди. Мяч после удара зафиксирован вратарём и владение было потеряно. Этот вопрос я попытался задать себе в преддверии аналитического форума Opta, и для решения этой проблемы решил применить машинное обучение. Для тех из вас, кто не слышал об этом ранее, это форма искусственного интеллекта, которая может дать возможность компьютерам учиться тому, на что они не были запрограммированы.

Машинное обучение — это как автомобили Google, которые самостоятельно перемещаются по дорогам, или как алгоритмы Facebook, которые автоматически распознают лица ваших друзей на фотографиях.

Вторая часть вопроса — это как сделать идею доступной для футбольных команд. Машинное обучение — это довольно объёмная тема, в которой используется много математики. Так как же я могу представить эту идею футбольным клубам, чтобы сформировать правильное отношение к ней? Я начал работу с грандиозного представления решений в футболе. Недавно ребята из Google использовали метод машинного обучения, известный как Deep Learning, чтобы победить чемпиона мира по игре в Go, и я хотел применить здесь те же понятия.

Однако, у меня было только шесть недель, чтобы провести полный анализ и презентовать её на форуме. Поэтому я решил задушить свои амбиции и сосредоточиться исключительно на оценке атакующих действий команд вокруг той зоны, откуда исполняются пенальти. Чтобы сделать это, я применил данные о событиях которые происходят с мячом от Opta и данные трекинга от ChyronHero. Opta даёт нам набор событий, которые происходят с мячом во время матча, в то время как оптические данные дают координаты XY для всех игроков на поле 25 раз в секунду.

Поскольку целью данной работы была оценка решений футболистов, мне нужен способ понять, хорошие были решения или плохие.

После изучения нескольких вариантов, я остановился на том, способствуют ли действия игроков общей вероятности их команды забить гол. Чтобы вычислить вероятность забить, я создал нейронную сеть, основанную на местоположении игрока, который бьёт по воротам, форум букмекеры ставки местоположении всех игроков соперника.

Затем я проверил точность того, насколько хорошо нейронная сеть предсказывает голы, проверив ещё на наборе ударов, которые она никогда не видела. К сожалению, результаты были удручающими. Нейронной сети потребовалось много данных для обучения, а набор игр ограничен. Для построения модели было просто недостаточно информации. Я старался упростить модель, включая только расположение защитников и вратаря, но значительного улучшения не обнаружил.

Мне нужно было протянуть нейросети руку помощи в идентификации соответствующей информации в имеющихся данных, поэтому я добавил ряд дополнительных функций, включая тесселяцию Вороного, чтобы не полагаться только на исходные координаты XY.

Тесселяции Вороного — это линии ставка тотал значение каждого игрока, которые находятся между футболистами точно посередине.

Таким образом мы получаем области, каждая точка которых находится ближе к выбранному игроку, чем ко всем остальным. Чем больше площадь вокруг игрока, чем больше пространства вокруг, тем меньше давления на него оказывается со стороны соперника. Эта дополнительная характеристика сотворила чудеса, и точность нейронной сети значительно улучшилась.