足球投注分析

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如此，我们可以利用深度学习网络的隐层输出作为新的输入特征，结合其他的非线性统计模型训练得到最后的输出结果。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。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。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。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。

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。根据这样的投注策略进行模拟投注，符合概率要求的均只投一注，可以得到以下数据：除了原来的测试集（365场），另随机产生了100场、200场、300场以及2015新赛季的100场英超比赛作为测试集进行测试，结果展示如下：那基于前面得到的足彩预测系统，能不能对我们的足彩投注有所指导。手工选择和处理特征很大程度上需要依靠专业经验，甚至是运气，同时需要耗费大量的时间。

近10期传统足彩胜负14场一等奖奖金走势呈现显著的波动性，单注奖金从数万元到500万元不等，其高低核心取决于当期的冷门强度与中奖注数分布。 2.现有的投注策略受限于预测概率区间，投注场次与总场次之比还不够高，如英超为20%，而法甲由于准确率较低的缘故，投注比例只有7%。这里，我们可以假设比赛双方的进球数符合泊松分布（这是很强、很朴素的假设），仅对其中的lambda参数进行建模，得到最终比赛的最大概率进球比分。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。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。

对于赔率而言，由于每家博彩公司在开赛前给出的最终赔率并没有统一的时间标准，故现版本只采用各主流博彩公司公开的初次胜、平、负赔率，17家博彩公司共51维赔率特征。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。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。赔率从最初开出到比赛开始都有可能发生变化，当博彩公司获得更多的信息时，会依据球队动态和投注倾向做出一定的调整。球队基本面信息很容易理解，而赔率盘口与足球比赛的结果有什么具体的联系呢？