足球投注分析

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。量化交易的完整讲述甚至只是简单介绍都值得另开一篇拙文，这里只是抛砖引玉，对前文足彩预测中的方法简单扩展。 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：同样的，我们随机地产生100场、200场和300场训练集分别对西甲、意甲、德甲和法甲进行测试。推而广之，这样的投注策略在其他四大联赛中是否适用呢。

这使得杯赛相关数据的总量都远小于联赛。英超联赛有20支队伍，正常赛季有380场比赛。不过杯赛相比联赛的预测难度更大，主要有以下两大原因：利用深度神经网络的多重非线性变换，我们便可得到输入数据特征的另一种更加有效的表示，实现了对足彩数据特征的有效学习。 1.逐层训练构建神经元，使得每一层网络的输入和输出所蕴含的信息差别最小。

2.赔率信息：各博彩公司对比赛给出的欧洲赔率（胜、平、负）简单来说，博彩公司对某场比赛进行一系列科学的分析和判断后，得出胜、平、负三种结果，赢面大的一方，相应的赔率自然就低，赢面小的一方，其赔率就相对的高。这里的足彩预测实现主要也是考虑了这两方面的数据。 3.利用贝叶斯网络进行预测。那究竟如何才能做到先知先觉，事先一窥足球比赛的结果呢？若均为单注投注（2元一注），投注20场比赛可盈利22.18元,盈利率达到55%！

不同的比赛赔率不尽相同，赔率从初赔到终赔变化多样，而我们希望通过机器学习的方法让模型代替人去理解这其中的含义，进而预测足球比赛的结果。参考多篇关于football prediction的论文，其预测比赛利用的数据主要分为两方面，一是球队基本面信息，二是公开的赔率盘口。主要采用与比赛相关的主观和客观数据对贝叶斯网络的进行训练建模，进而对比赛结果进行预测。对于足球比赛，是否存在一种合理有效的预测方法，进而在足球彩票投注中实现较为稳定的盈利呢？有了大量的数据信号之后，需要建立特征相关性的评估体系，去粗取精，尽可能地减少干扰噪声，选择预测能力强的解释变量，提高信息来源的质量。与足彩的预测相似，金融量化同样的需要有数据获取、特征挖掘、预测模型模块。

其中最后17维特征为球队基本面特征，其余的为赔率特征。下面我们先来看下现有的特征在随机森林模型下对目标值的作用权重。 3.由每支球队的排名方差的平均值计算得到联赛的混沌程度得分。 2.计算每支球队在近10个联赛赛季的排名方差； 1.根据联赛积分排名，排名第1的球队得20分，第2名的球队得19分，以此类推，第20名的球队得1分，降级球队得0分；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。

在使用本文提出的投注策略下，对英超2015赛季100场比赛，投注了其中20场比赛。彩民看基本面，算计博彩盘口、统计历史战绩，只希望在投注前猜中比赛结果。有言道，在足球比赛里，不到最后一刻，你永远不知道事情的结果。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。

这里，我们举两种比较简单实用的方法作为示例。比分预测在实际实现中，我们可以把它当作一种回归问题或分类问题。如在世界杯上，能够与中国队一战的队伍不过巴西、哥斯达黎加、土耳其，数据极少。这就导致对战队伍的历史对局相对较少，同时历史对战数据的指导性变弱。 2016年扩军后，欧洲杯24支参赛队伍，共51场比赛；世界杯32支参赛队伍，共64场比赛。这一步是无监督的训练过程。