ТОП Букмекерских контор
Букмекер Рейтинг WB Бонус Мин.
депозит
Поддержка Live
ставки
Моб.
Версия
Сайт
1 1xBet
5 000 руб. 50 руб. 24/7     Перейти
2 Melbet
100% 50 руб. 24/7     Перейти
3 PariMatch
2 500 руб. 50 руб. 24/7     Перейти
4 Mostbet
20% от депозита 50 руб. 24/7     Перейти
5 Лига ставок
500 руб. 50 руб. 24/7     Перейти
6 Fonbet
Авансовая ставка 50 руб. 24/7     Перейти

Как обыграть букмекеров экспрессом

В некоторые из них AlphaZero внес нестандартные ходы, заставляющие гроссмейстеров глубоко задуматься. Эта история с шахматными дебютами очень напоминает мне мою собственную историю. Получив и проанализировав результаты матчей, я пришла к выводу, что реальные букмекеры не всегда точно прогнозируют исход соревнования. Часто они недооценивают шансы команды победить и дают на неё больший коэффициент чем следовало бы на самом деле.

Мы уже писали о такой ситуации см.

Разработка проекта

Случается и обратная ситуация, когда букмекеры считают команду сильнее чем она есть на самом деле. Тогда коэффициент на неё будет занижен. Интересно и то, что как оказалось букмекеры иногда специально недооценивают шансы одной из команд, чтобы сбалансировать ставки. Например, если очень много людей ставит на выигрыш одной команды, букмекеры немного поднимают ставки на победу ее соперника.

Как обыграть букмекеров

В результате часть людей предпочитает поставить на команду соперника с бОльшим коэффициентом. И такое случается систематически. Именно это мне удалось обнаружить в различных видах спорта. Определенные коэффициенты выигрывают намного чаще, чем должны были.

Достоверность найденного искажения подтверждается тем, что мне удается предсказать результаты матчей в восьмидесяти играх из ста. А вот что пишут ученые-математики по этому поводу независимо друг от друга. Профессионалы утверждают, чтобы начать регулярно выигрывать, нужно каждый день в течение года заниматься часа, чтобы разобраться во всех тонкостях спортивных событий.

Сначала выберите только один вид соревнований, который вам будет более интересен, чем другие, потом команды. Вакансии букмекер оператор за большим количеством возможно, когда у вас уже будет достаточный опыт. Чтобы выиграть, нужно не только разбираться в спорте, но и уметь управлять финансами. Обычно люди делают ставки под действием эмоций, но для заработка такой подход не является верным.

Только расчет и точное понимание, что происходит, дают возможность получить прибыль. Начните с того, что ведите учет всех ставок.

Наблюдайте за выигрышами и проигрышами, всегда знайте свой баланс, фиксируйте все это на бумаге. Это позволит выработать свою концепцию. Каждый месяц определяйте для себя сумму, которую сможете потратить на игру.

Больше брать нельзя даже в момент везения - это правило поможет защитить бюджет вашей семьи. Редко ставки составляют единственный источник дохода, их многие считают приятной подработкой, поэтому не торопитесь увольняться, даже если вам везет. У каждого бывают периоды взлетов и падений, нужно выработать свою систему, где будут видны все закономерности. Даже если вы уверены в результате, все равно не берите большую сумму. Online подразделении SkillFactory по работе с университетами созданный на учебном «Межгалактическом Хакатоне », который прошел в марте.

Команда поделится решением выбранной tipico букмекер — предсказание победителя-бойца турнира UFC. Задача отличалась от прочих тем, что после написания модели из неё можно сделать целый продукт, оформив модель в приложение, готовое к использованию конечными пользователями, например теми, кто захочет обыграть букмекеров.

Основа всех методов проверки модели машинного обучения — разделение данных при обучении модели на тренировочную и валидационную выборки.

Гипотеза и её проверка

Валидационная выборка потребуется, чтобы понять, что произойдёт, если наша модель столкнётся с данными, которых она раньше не видела. Однако есть нюанс… Для предсказания результата боя UFC важно, чтобы тренировочная выборка была раньше тестовой во временном периоде.

Иначе модель будет смотреть в будущее, и на реальных данных модель будет работать некорректно. Этот нюанс мы учли и разбили выборку не случайным образом, а в зависимости от временных периодов. В ходе работы над проектом мы просидели в зуме, а затем в дискорде более 10 часов.

Углубились во все тонкости предобработки данных, сделали немного занимательной визуализации и обучили нашу модель. Пайплайн подготовки данных верхнеуровнево выглядел следующим образом: мы очистили датасет от пропусков и выбросов и обогатили его новыми признаками.

Например, на основе физических характеристик рассчитали другие, а также посчитали кумулятивную статистику для каждого боя и каждого бойца. А ещё для увеличения качества модели вычислили разницу между физическими характеристиками бойцов. Ментор предоставил нам спарсенные данные по истории Боёв UFC и статистику по бойцам. Данные и Jupyter Notebook с бейзлайном модели можно найти по этой ссылке на Kaggle. В связи с тем что сроки у нас были ограничены, мы решили не заниматься дополнительным парсингом фичей, а уделить большое внимание обработке имеющихся данных и генерации новых признаков.

Также в процессе обработки мы собрали немного занимательной статистики по боям: например, на этом бублике можно увидеть распределение боев по категориям, из которой можно увидеть, что мужских боёв гораздо больше, чем женских увы. А на этом бублике видим, что бои заканчиваются с равной вероятностью либо нокаутом, либо признанием своего поражения, либо решением судьи. Основная идея обработки данных заключалась в создании единого датасета, содержащего накопительную статистику по каждому из бойцов за все его предыдущие бои и его физические характеристики на момент начала боя.

Необходимо было избежать лика в данных, при котором модель могла переобучиться на данных из ещё не состоявшегося боя.