足球投注分析

对于足彩爱好者来说，不仅在欣赏足球荡气回肠、悬念丛生的魅力，更是在与博彩公司进行一场心理与策略的博弈（其实是为了投注赚钱）。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。天气、场地、球星、战术、伤病、裁判，每一个因素都可能会影响一场比赛的结果。强如巴萨，也有可能被联赛副班长逆转，弱如第三世界的朝鲜队也可闯进世界杯八强。

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。 1.现在得到的盈利投注区间规律只在各个联赛300场左右的测试集进行过测试，是否具有更加普适性的可能，还需要有更多的比赛数据进行测试和验证。模型预测的比赛结果给出了对应的概率，是否存在在一定的区间内，预测结果的概率值满足公式（1），如此只需要根据预测概率调整投注策略就可以了。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。影响一场足球比赛结果的因素千千万，不管是普通球迷还是职业足球评论家都可以提出一系列的影响因子，球队排名、历史战绩、攻防数据、近期表现、主场优势、红牌裁判等等。玩家需清醒认知：高回报必然伴随高风险（如低冷门期收益摊薄），而精准捕捉冷门的能力与科学的投注策略，是驾驭这一波动市场的关键。

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。香农理论证明了熵与信息内容的不确定程度有等价关系，也就是物体的信息熵越大，混沌程度越高，其信息的不确定性就越大。但是为什么唯独法甲联赛的预测准确率相对其他联赛更低呢？以英超联赛为例，我们从前五个赛季中各随机选择55场比赛以及最新赛季的90场比赛，共365场组成测试集合，其余数据作为训练集合。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。

从下面的测试集合收益回测对比实验可以看到，结合LSTM的深度神经网络模型具有更高的预测准确率，超额收益Alpha和交易收益率也显著提高。量化投资的类型有量化选股、量化择时、统计套利等等，这里仅以预测股票涨跌为例考虑预测模型。这就要求需要构建一个完整且成体系的数据信号收集系统，扩大信息来源的基数。相比足球预测的数据信息，股票相关的信号众多，不管是从数量上，还是特征维度上都是爆炸式的增长。下面主要从信号挖掘和预测模块两个方面，简要介绍如何与股票预测作结合应用。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。

进一步根据预测结果指导足彩单场竞猜的投注，以期实现有效盈利，甚至是稳定盈利的投注方法。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。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。此类情况凸显奖金对冷门的高度敏感性。

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。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。如果一个智者能知道某一刻所有自然运动的力和所有自然构成的物件的位置，假如他也能够对这些数据进行分析，那宇宙里最大的物体到最小的粒子的运动都会包含在一条简单公式中。下面将以2015年的欧洲五大联赛数据为例，详细地介绍如何通过数据和简单的机器学习方法，构建一个实用有效的足彩预测系统。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。