الگوریتم شرط بندی

چطور برای خود الگوریتم شرط بندی ورزشی بسازیم؟

هدف چیست؟

ساخت یک الگوریتم شرط بندی چیزی مانند یک سرگرمی نیست. بحث ساعت‌ها سر و کله زدن با دیتا، مرتب کردن اطلاعات، ساختن یک دیتابیس، گرفتن تست و تست‌های بیشتر است. ممکن است تمام این کارها را بکنید و نتیجه مانند دستگاه خودپرداز نباشد. با این حال اگر ورزش و شرط بندی ورزشی را دوست دارید، با چیزی هیجان‌انگیز طرف خواهید شد.

در اصطلاحات شرط بندی با واژه بوکمیکر روبرو شدید. بوکمیکر فرد یا سیستمی است که با توجه به وضعیت، ضرایب شرط بندی را مشخص می‌کند. بوکمیکر باید دانش بالایی نسبت به ریاضی داشته باشد. باید به خوبی ضرایب، لاین‌های شرط بندی و احتمال اختلاف را درک کند. او می‌داند که تمام دنیا می‌خواهند وی را شکست بدهند. باید مانند بوکمیکر فکر کنید. زمان می‌برد تا الگوریتمی را بسازید که بتواند برنده شود. با این حال اگر این هیولا را با دانش لازم غذا دهید، می‌تواند یک فرمول برنده باشد.

بیشترین حجم دیتا

مدل ما به اطلاعات فراوان نیاز دارد. هرچقدر اطلاعات بیشتر باشد، الگوریتم بهتری خواهیم داشت. کیفیت مدل به اطلاعاتی بسته است که به آن می‌دهید. هدف این است که به مدل، دانشی عمیق نسبت به ورزشی که روی آن شرط بندی می‌کنید بدهیم. از خود بپرسید: مهم‌ترین اطلاعاتی که برنده یک مسابقه را مشخص می‌کنند، کدام هستند؟ سپس سعی کنید جواب‌های خود را به مدل تبدیل کنید.

مثلا داریم راجع به فوتبال آمریکایی صحبت می‌کنیم. آمار برد و باخت تیم‌ها، امتیازات کسب شده، امتیازاتی که به حریف داده شده، یاردهای پوشش داده شده در زمین، طول پاس‌ها، ترن‌اورها، پنالتی‌ها، کیفیت بازی‌خوانی، میزان مالکیت، کیفیت شوت‌ها و … اطلاعاتی هستند که می‌توانید از آنها بهره بگیرید. احتمالا در خصوص صدها مورد دیگر بشود اطلاعات پیدا کرد تا وارد الگوریتمی برای پیش بینی فوتبال آمریکایی کرد.

حالا به سوال مهم می‌رسیم. چطور می‌توان اطلاعات دو تیم را بالانس کرد و به این نتیجه رسید کدام یک وضعیت بهتری دارند؟ این موضوع به زمان و سعی و خطا نیاز دارد. پیش از اینکه شرط بندی با پول واقعی را شروع کنید، سعی کنید الگوریتمی برای خود بسازید. برای مثال اطلاعات را در خصوص بازی‌های گذشته بررسی کنید و نتیجه خود را با نتیجه‌ای که در زمین رخ داده مقایسه کنید. باید دائما در حال سبک سنگین کردن باشید تا به بهترین وضعیت برسید.

دیتا از کجا می‌آید؟

سرویس‌ها و سایت‌های زیادی هستند که می‌توانند اطلاعات لازم را به شما بدهند. برخی از آنها رایگان هستند. برخی دیگر با هزینه کم در دسترس هستند. برای به دست آوردن پول بیشتر یا حتی نباختن پول، به شما توصیه می‌کنم سراغ نرم افزارهای موسوم به data scraping software بروید. چنین نرم افزاری اطلاعات را به صورت دسته بندی شده به شما می‌دهد.

نرم افزارهای جمع آوری اطلاعات
نرم افزارهای جمع آوری اطلاعات

جمع آوری تمام دیتاهای موردنیاز این روزها با وجود چنین نرم‌افزارهایی ساده شده است. این کار باعث می‌شود که بتوانید زمان زیادی را صرفه جویی کنید.

مدل های دیگر

پیش از شروع کار، باید چیزهایی در مورد شیوه دیگران نیز بدانید. برای مثال سری به ESPN Football Power Index بزنید که رده‌بندی ESPN در خصوص فرم کنونی تیم‌ها است. آنها چنین چیزی برای ورزش‌های متفاوت دارند. آنها اطلاعات متفاوتی را جمع آوری می‌کنند و احتمال پیروزی یک تیم برابر دیگری را می‌سنجند.

Analytics Powerhouse سایت و اپلیکیشن دیگری است که با متدِ ELO یک سری کانتست ترتیب داده‌اند و مردم تلاش می‌کنند که الگوریتم آنها را شکست دهند. آنها حتی اجازه می‌دهند نگاهی به کد الگوریتم آنها بیندازید یا الگوریتم خود را با نگاه به آن راه‌اندازی کنید. به این صفحه در سایت گیت‌هاب رجوع کنید.

کمپانی سوم، Accuscore نام دارد. آنها سوئدی هستند. آنها از روش مونت کارلو در خصوص مسابقات ورزشی استفاده می‌کنند.

روش مونت کارلو یک الگوریتم محاسباتی است که از نمونه‌گیری تصادفی برای محاسبه نتایج استفاده می‌کند. روش‌های مونت-کارلو معمولاً برای شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی، ریاضیاتی و اقتصادی استفاده می‌شوند. در علوم کامپیوتر روشی است که با پیمایش تمام فضای مسئله جواب را میابد.

[ویکی پدیا]

روش مونت کارلو-شرط بندی ورزشی
روش مونت کارلو-شرط بندی ورزشی

آنها در خصوص بیش از ده هزار مسابقه این روش را اجرا کرده‌اند و عمدتا جواب گرفته‌اند. آنها اطلاعاتی روی سایت خود گذاشته‌اند که به کار شما می‌آید.

جمع بندی

تلاش‌های زیادی برای ساخت یک الگوریتم شرط بندی ورزشی نیاز است. اگر عاشق ورزش و شرط بندی نباشید، قادر به چنین کاری نخواهید بود. اما اگر کار سخت را انجام دهید و به برنامه خود بچسبید، حتم دارم که به جواب خواهید رسید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *