足球投注分析
本文介绍的足彩预测模型方法基于赔率和球队基本面特征，实现了对欧洲五大联赛比赛结果的预测，对英超联赛的预测准确率达到了54.55%。 本文从数据层面出发，通过挖掘足球比赛相关的数据特征，结合机器学习的模型方法，对足球比赛的胜、平、负结果进行预测。 3.当前利用足彩预测概率进行投注的策略仍然比较简单，其稳定性和适用性仍然需要在更大量的数据集上进行测试和调整。
为了解决多层神经网络在训练过程中存在的问题，Hinton提出了另一种训练方法，无监督逐层训练greedy layer-wise training。 3.要求训练数据为有标签的数据。 2.训练数据不足时，容易过拟合。 对于足球比赛而言，普通球迷与专业足球分析师观察的点可能完全不一样。 特征是机器学习系统的原材料，对模型最终的效果影响是最大的。 其中最后17维特征为球队基本面特征，其余的为赔率特征。
各个联赛具体数据情况如下： 2.赔率信息：各博彩公司对比赛给出的欧洲赔率（胜、平、负） 这里的足彩预测实现主要也是考虑了这两方面的数据。
表明，若想最后总利润大于零，则要求投注比赛的预测准确率的倒数小于猜中比赛的平均赔率，即要求满足如下公式： 如果原始数据可以通过合适的特征更好地表达出来，哪怕是简单的模型也可以达到更高的精度。 球队在每场比赛中的真实实力是很难去人为衡量的，在这里我们简单地把球队的联赛积分排名作为球队实力的一个衡量标准。 对于足球比赛来说，对战双方实力越为接近，比赛结果的偶然性则越大，想要准确地预测比赛结果也就越为困难。 比赛数据中存在一些强弱对抗且爆冷的比赛，我们认为这样的数据为奇异的样本在训练过程中进行了剔除，得到1339场的训练集合。 球队基本面信息特征可以通过对历史联赛积分排名以及球队参赛信息统计得到，共17维球队特征。
在联赛中，根据球队积分排名的一个波动情况衡量整个联赛的混沌程度。 从球迷的角度来看，相比其他四大联赛法甲联赛本身竞争力较低，球员中以非洲为代表的第三世界外援比例高，比赛战术性和纪律性都较弱，比赛常常依靠明星球员的个人表现。 现有比赛数据从2010年7月27日开始累积，其中包含了五个完整的赛季以及2015年的赛季数据。
SVM模型对比赛胜、平、负预测结果的预测的混淆矩阵如下： 通过抓取，现已获得从2010年至2015年欧洲五大联赛比赛的信息，以及17家主流博彩公司公开的赔率信息。 1.比赛的主要信息：联赛、主队、客队、比分 可以看到，博彩公司公开的赔率本身蕴含了比赛相关的信息，但掺杂了庄家的市场期望和闲家的投注倾向，附着了许多商业利益。
随着近20年AI技术的蓬勃发展，大力推动了量化交易的自动化、数据化和智能化发展。 下图为一简单的金融量化交易系统示意图。 更有学有余力的同学开始举一反三，准备投身更大的应用场景上，如股票预测。 Odds_avg为各区间比赛结果对应的赔率平均值
人们也说，足球是圆的，恰恰也表明了足球比赛的不可预知性，一切结果都皆有可能。 注：本文为技术分享，请大家以娱乐心态参与，快乐购彩、理性投注。 在欣赏绿茵场上激情对抗的同时，体验数据和机器学习的无穷魅力。
除了常见的公开股票信息，如何挖掘到更多有效的相关信号，将很大程度上决定预测效果的好坏。 3.由于投注场次的赔率会有波动，导致盈利率在不同的训练集上变化较大，难以确保一个高而稳定的盈利率。 可以看到其它联赛也存在类似的满足盈利公式（1）的概率区间，统计如下： 推而广之，这样的投注策略在其他四大联赛中是否适用呢。
概率的高低并非对应最终的结果，但一旦形成市场行为，博彩公司便将概率转化为赔率去销售。 赔率的基本条件是概率，但又不仅仅是概率。 我们把这主队客队在这五个方面的能力量化为17维的连续特征。
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(1)强强对碰，主队让平半，上盘居多。 1、平半盘一直保持不变，只是水位有升跌 一般来说防盘后，相对而言主队来说是1、0的选择，开盘主队低水，降盘后仍为低水，则客胜，降盘后高水，则两队打平。 D、 一般升盘后，相对主队来说是3、1的选择，开盘主队低水，升盘后高水选3；升盘后低水选取1；下盘开盘高水，升盘后低水，则下盘胜出。 3、相对主队出现了升盘（平半升半球或一球） D、 如盘口、水位一直保持不变，则双方一般能分出胜负。
(4)主队碰到实力排名比自己要高出一截的对手只受让平半，主队不败。 (2)主队状态不佳，但碰到实力相若的对手可以让平半，可下主队。 水位越低甚至升盘主队打出的几率也随之增大。 A、 开盘时主队低水，升盘后高水，水位一直下降，则主队胜出。 E、 如主队水位发生了变化，对于德甲来说，一般是下盘胜出（93%胜出率）
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