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。 信号和特征维度众多，关键在于：一是如何挖掘更多具有股票相关性的信号；二是相关性量化和特征分析。 股票预测，或者专业点叫金融量化，是利用大数据和专业数理模型代替人为主观判断进行选股、择时，以期获得稳定、持续的超额回报。 足球彩票品种多得让人剁手，这里只针对竞彩足球中最为简单的竞彩单场玩法进行分析。 比分预测的方法与赛果预测的方法相近，上游的数据获取和特征抽象均可以复用，主要是把预测目标转换为对比赛结果比分的预测，如下图所示 结合上面对法甲联赛的分析，杯赛相当于一个混沌程度更高的“联赛”，预测的结果具有更大的随机性。

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。

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。

然而特征工程是一个枯燥而费力的工作，同时要求需要有大量的经验和专业知识。 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。 到此为止，我们在采用随机森林模型对英超联赛能取得53.42%的预测准确率，除了进一步挖掘更多的特征，还有没有方法可以进一步提高准确率呢？

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