# 17.2 Профессиональный игрок. Коэффициентный анализ. Глава 2. Обратная задача беттинга.

Сегодня постараемся ответить на вопрос, применим ли коэффициентный анализ, как инструмент, к прогнозированию ставок или это удачное создание ассортимента очередного ненужного товара?
Прежде всего, определим к какой сфере относится коэффициентный анализ.
Многие не всегда добросовестные владельцы ресурсов по коэффициентному анализу говорят: - игровой анализ прибыли на дистанции не приведет и от него будет только убыток, игровым анализом занимаются только попаны, а также прочую чушь исключительно для того, чтобы повысить ценность своего продукта. Доказательства обратного долго искать не надо. В соцсетях полно, в том числе и бесплатных, ресурсов, дающих регулярную прибыль в 10-15 флэтов в месяц по игровому анализу.
Но не будем отвлекаться. Сначала дадим несколько математических определений.
Корректно поставленная задача — прикладная задача, решение которой существует, единственно и устойчиво.
Некорректно поставленная задача — задача, не обладающая каким-либо из свойств корректно поставленной задачи. Т.е. если решение приближенное или их несколько, то это уже некорректная задача.
Обратная задача — тип задач, когда значения параметров модели (решения) должны быть получены из наблюдаемых данных. Обратные задачи являются некорректно поставленными задачами. Из трёх условий корректно поставленной задачи (существование решения, единственность решения и его устойчивость) в обратных задачах наиболее часто нарушается последнее. Обратные задачи обычно формулируются в бесконечномерных пространствах, но ограничение на конечность измерений и целесообразность вычисления конечного числа неизвестных параметров приводят к изменению задачи в дискретной форме.
Логично, что чем меньше ограничение на конечность измерений, тем выше дискретность, а следовательно – неустойчивость задачи. В этом случае используют метод регуляризации для того, чтобы избежать переобучения.
Регуляризация в статистике — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение.
Переобучение — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении, т.е. на следующем событии.
Это связано с тем, что при построении модели («в процессе обучения») в обучающей выборке обнаруживаются некоторые случайные закономерности, которые отсутствуют в генеральной совокупности.
Генеральная совокупность — совокупность всех объектов (единиц), относительно которых предполагается делать выводы при изучении конкретной задачи.
В коэффициентном анализе это совокупность всех коэффициентов линии, а также дополнительной информации, связанной с расчетами.
Иными словами, переобучение наступает, когда модель запоминает огромное количество всех возможных примеров вместо того, чтобы научиться подмечать особенности.
Фактически при коэффициентном анализе мы, так или иначе, решаем обратную задачу. По наблюдаемым данным (коэффициентная линия) – мы стараемся сделать прогноз на какое-то событие.
Из перечисленных определений логично, что чем линия шире, тем данных для регуляризации больше, и тем самым меньше вероятность наступления переобучения.
Регуляризация в коэффициенном анализе при этом реализуется, когда беттер ограничивает пространство данных, например, десятыми долями коэффициентов исходов или тоталов. Чем больше подобных ограничений доступно беттеру, тем точнее будет его анализ.
По линии, представленной в FHBStat мы можем применять методы регуляризации для множества событий из линии:

Это могут быть исходы, Форы, ДШ, 1-ый тайм, 2-ой тайм, таймматчи. Все это регуляризируется проходимостью, прибыльностью и пр.
В таблице Футбол_Тотал, также можно применять регуляризацию по многим парамерам.

Кроме этих таблиц в FHBStat, конечно же, и по другим видам спорта представлено огромное статистическое пространство для решения обратной задачи – получения прогноза на матч.
Другой вопрос: как решать эту обратную задачу?
Методов решения бесконечное множество, и рассмотрение самих методов не входит в тему этой статьи.
А теперь зададимся вопросом, а стоит ли так заморачиваться и отслеживать такую огромную линию? Давайте посмотрим.
Попрактиковавшись в коэффициентном анализе и получив плюс, в какой-то момент мы решаем, что мы о беттинге знаем больше, чем сами БК. Мы решаем, из своих представлений, про которые мы упоминали в предыдущих статьях, что для того чтобы решить обратную задачу, а именно спрогнозировать сценарий матча, нам не нужно столько данных, а достаточно обойтись исходами, форами, оз, тоталами (тм/тб) и таймматчами.
А в тотальной таблице нам достаточно будет исходов, фор, некоторых тоталов, оз, ну и коэффициента «команды забьют». Также нам не нужна проходимость и прибыльность коридоров.
Тогда что же мы, получим для анализа ?

Не трудно видеть, что мы получили отсутствие возможности, при построении модели («в процессе обучения») в обучающей выборке обнаруживать случайные закономерности, которые мы не видим в генеральной совокупности оставшихся параметров.
Соответственно, вероятность переобучения и неустойчивость многократно возрастают.
Получив плюс на небольшой дистанции, применяя только указанные на рисунках оставшиеся коэффициенты, мы повысили риски переобучения многократно только потому, что мы не обращали внимания на случайные закономерности вне этой выборки.

Но мы же все еще верим в то, что умнее рынка ставок. Поэтому, вместо того, чтобы вернуть все назад, мы начинаем «дообучать» систему введением черного списка, или еще большим уменьшением возможности обнаруживать случайные закономерности в выборке. У нас появляется один, два десять сто чемпионатов в черном списке. Мы придумываем правила помещения в черный список, опять же из наших представлений о рынке.
В итоге мы получаем такую картину:

В итоге у нас получилась уже переобученная система, любое решение которой неустойчиво. Это связано с тем, что оставшееся пространство данных не обеспечивает устойчивой возможности выявления случайных закономерностей.
Неустойчивость системы, в любом случае, будет проявляться, и будет проявляться в эффекте прекращения правильных выводов по Вашему алгоритму. Т.е. две недели алгоритм может работать нормально, а затем Вы получаете 30-50 флэтов убытка, только потому, что алгоритм работает на очень небольшой части огромного пространства данных.
А теперь зададим Вам вопрос: хотите ли Вы в подобной системе продолжать работать? Мы нет.

Прибыльных всем ставок!!!

Ставьте лайк, если статья понравилась.

P.S. От Автора:

Уважаемые коллеги, как Вы уже поняли, я не продаю свои статьи, это бессмысленно, поскольку, когда купит один, тогда же прочитают и все остальные. Я планирую и дальше радовать Вас тем, что буду делиться своим опытом и знаниями, который судя по отзывам, оценивается Вами весьма высоко.

Тем не менее, для написания даже одной статьи приходится прикладывать много усилий и времени, поэтому от вознаграждения отказываться не буду. Если Вам нравятся мои статьи, Вы можете отправить сумму 100р. (или больше, если Вы оцениваете мой труд больше) на один из реквизитов, указанных ниже. Эти же реквизиты пригодны, если Вы решите отблагодарить меня и за предыдущие статьи. Это меня сильно мотивирует на дальнейшие литературные подвиги.

СБ: телефон +7906 349 3143

СБ: карта 4276 4200 2802 5764

QIWI: +7906 349 3143

ВТБ карта: 5368 2902 36 88 5424

Спасибо за Вашу поддержку!

Евгений К.

• Инструкция FHB STAT (новая, короткая версия)
• Выходим из минуса в плюс: создание алгоритма в ставках на спорт
• FHB live: новый инструмент анализа
• Стратегия ТОТАЛЬНЫЙ БАСКЕТБОЛ В ЛАЙВ
• Я НОВИЧОК В FHB STAT: С ЧЕГО НАЧАТЬ???
• Основы финансовой стратегии в ставках на спорт
• Основы финансовой стратегии (часть 2). Математическая стратегия ставок по FHB STAT
• Основы финансовой стратегии (часть 3). Математическая стратегия ставок по FHB.
• Основы финансовой стратегии (часть 4): выбор букмекера.
• Влияние зависимости коэффициентов на итоговый результат матча
• От Новичка к Профессионалу: Я ВИЖУ КОЭФФИЦИЕНТНЫЙ АНАЛИЗ!
• МАРЖА В КОЭФФИЦИЕНТНОМ АНАЛИЗЕ НА ФУТБОЛ (ЧАСТЬ 1)
• БЕСПЛАТНЫЙ ТЕСТОВЫЙ ДОСТУП, регистрация, обновления: маржа, гандбол, бейсбол.
• Стратегия ставок на футбол: ничья / Теория одного события от Евгения К.
• Стратегия ставок на баскетбол с использованием ресурса FHB STAT
• Бейсбол: коэффициентный и статистический анализ на FHB STAT
• Ставки на Баскетбол (NBA): с использованием коэффициентного анализа
• Стратегия ставок на Волейбол про программе FHB STAT
• Стратегия ставок на Хоккей про программе FHB STAT
• Основные возможности в FHB STAT: полная инструкция
• FHB STAT: Инструкция 3
• Обновление: Футбол - статистика игр команд FAQ Статьи
• FHB Live: Хоккей