穩步前進,NBA數據模型力爭創佳績!

2021-11-24 17:39
NBA 11/25 11:00 萨克拉门托国王 VS 波特兰开拓者 数据分析

  個人介紹:

  各人好,我是籃概師,数据模型架构工程师,从事大数据模型的底层架构搭建事情,目前乐成搭建12个已证实具有实际意义并能发生价值的数据模型。这12个数据模型中,服务于概率性游戏的数据模型5个。 下面是籃概師针对篮球玩法的数据模型理念....

  一、數據模型

  短期數據結合的阿爾法數據模型

  數據創新性的多因子模型體系--短期多因子阿爾法數據模型體系。對未來的結果起著幾乎是決定性的影響,因此該數據模型在籃球數據市場中有著廣泛的運用空間。我们两队近10场角逐中,运用近 200 个阿尔法因子(3分球命中概率、2分命中概率、罚球命中率、阵地战得分乐成率等),构建了基于短期价量特征多因子模型体系。该体系自 2016 年 1 月至 2020 年 4 月,实现年化结果 26.2%。

  數據基于必發數據動態模剖析的數據模式挖掘

  數據動態模剖析是一種新型的數據挖掘算法。它把交易數據、成交量的變化動態結構剖析爲特征值和特征向量,用于表征當前市場整體交易變化下的內部規律,預判出整個市場上對比賽的未來結果偏向,尋找出最佳的投知機會。模型的主导特征值结合市场中的必发数据拟合优度接近73%,反映了模型与必发数据有较高的契合度。在已往九年中有近八成胜率,累积年结果 26%。

  數據基于歐洲數據深度組合的函數战略

  數據歐洲數據組合看法從理論上講不是要领論的創新,而是對市場差异角度的解讀。通過自編碼過程中的損益函數作爲指標,對歐洲數據變化進行分析處理,通過該指標判斷所選場次的歐洲數據變化是否合理。我们通过实证分析其中的指标,证明了该指标和实际数据有很高的关联性。该战略从 2010 年中至 2017 年中的七年时间里获得约 18.37%的年化结果。

  數據讓球數據輪動中“確定性”的規律

  数据通过让球数据挖掘中关联规则的要领,划分找出四类指标在数据变换中“确定性”的纪律并基于这些“确定性”纪律构建轮动战略。其中,宏观让球数据走势以及球队自身风险指标对于角逐的預測效果最佳,划分获得了 10.10%和 8.57%的超额结果。而市场整体的数据走势变化指标对于强弱球队之间的赛果預測效果最佳,曾最高获得 14.43%的超额结果。当我们综合所有指标下的让球数据“确定性”纪律构建轮动战略时,该战略在样本外获得了 8.29%的超额结果,月度胜率高达75%。

  數據基于總比分數據的彈簧塑性分析

  数据弹簧塑性指在成交的推动下,结合均衡数据、均线稀统、动量指标下所发生移动的性质。场次塑性越高讲明市场不需要巨大的成交量就能作出数据走势分析,该模型的结果预判与在赛事总比分数据拟合优度凌驾 78%。97%的场次样本存在显著的塑性特征,且序列自相关性较低、残差正态性较好。弹簧塑性系数作为选场因子具有较强的显著性。IC 和 ICIR 划分约为 0.04和 1.32。基于塑性因子的行业中性战略年化结果15.9%。

  數據爲了方便各人理解,我講數據模型的分析結果用數據体现。在相同的模型下,數據越大的偏向,對結果的偏向度就越大。而冷熱數據分中,數據偏離度最高,則表現結果的過熱/過冷,需警惕。

  二、上期回顧:

  昨天NBA数据模型泛起颠簸,也被一些诡异的场景影响。复盘结果,4场角逐1胜3负,胜的角逐是尼克斯对湖人,湖人没有取胜的资本,失利是在預測规模内。失利的角逐有两场比力可惜。活塞对熱火,熱火差一球没能拿下数据。另外一场是快船对独行侠,数据模型預測是没问题的,預測总分数据是207.5的情况,两队通例时间是206分。通例时间和預測的偏向相同,可惜啊,多了加时的5分钟,就这样胜利就这样失去了。昨天是稀有的第三天泛起负净胜了,也侧面反映一个问题,赛事开始变化了。部门球队需要重新调整数据公式了。今天的NBA数据模型出来了,让我们一起验证新的模型吧。篮盖师会争取让各人喝上第一口汤的。

  三、本期參考比賽 

  解鎖內容包罗:數據模型分析+讓分數據分析+總分數據分析+心水建議

  数据提示 :本文章内容仅供参考使用,不组成购彩建议,据此购彩风险自担。一切网络售彩皆为非法,请到线下正当网点购彩。

等74人

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标签 : 湖人熱火NBA籃概師

數據模型架構工程師,從大數據模型架構搭建事情,目前乐成搭建12個具有操作意義並能産生價值的數據模型。

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