Sharps är skapad av experter inom spelbranschen och alla rankningar av operatörer på vår sida är gjorda med stor diskretion. Vi hoppas att de online spelbolagen som vi har valt ut faller dig i smaken. När du väljer att klicka på en utgående länk på vår sida, kan vi komma att erhålla provision, dock utan någon kostnad från din sida. Läs hela meddelandet här.
Logga in


Svara
 
LinkBack Ämnesverktyg
Gammal 2016-02-15, 11:55   #31
MEL
 
Reg.datum: jan 2016
Inlägg: 35
Sharp$: 75

TEST (Bra värde på låga
Stats: 9 - 2 - 0
ROI: 108.20%
Vinstprocent: 81.82%

Standard

Kalju - Narva, klockan 12:00

har spelat <3.5 mål till oddset 1.70 med värde 10 %
MEL är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 11:58   #32
 
maddmaxs avatar
 
Reg.datum: apr 2010
Ort: Cbus
Inlägg: 2 254
Sharp$: 3250


Stats: - -
ROI: %
Vinstprocent: %

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av Jegor Visa inlägg
Ser att dina tips ovan är ett binärtproblem. Spelar du mest på dessa eller även 1X2?

Har precis börjat skriva D-uppsats i statistik där jag undersöker möjligheten att skapa en fördel på under/över X mål i längden. Kommer använda mig av främst SVM, men även jämföra med QDA och logistisk regression. Håller nu på att samla in data, vilket kommer bestå av ca 6000matcher, utspritt på nästan 20 år dock. Tror dock 1000matcher från senaste 3-4 år även kommer räcka.
Kan du beskriva dina data mer? Handlar det om en liga eller flera?

Modeller ar ett intressant amne (aven om mycket av diskussionerna redan hafts en eller flera ganger) men man maste vara forsiktig. Personligen anvander jag mig av en egensnickrad modell for en specifik idrott men endast for att fa fram forslag. Dessa kvalitetskontrolleras alltid, just nu spelar jag endast 25-30% av forslagen. Spelar du hos en bookie med 97-98% aterbetalning sa kommer din modell ge dig varde pa valdigt manga spel (hur litet de vardet an ma vara). Skall jag vara arlig tror jag ingen i varlden (och speciellt inte har pa Sharps) kan ge exakta procent nar det kommer till varde. Precisionen ar for lag, alternativt ovissheten for hog (om det handlar om modeller med manga, manga variabler), for att ens komma i narheten. Som namnts tidigare, att det skulle finnas 10-12% varde pa en lagoddsare i en hog europeisk fotbollsliga ser jag nastan som omojligt.
__________________
"Jag behöver en jävla iPhone 4. Fyfan. Kom igen nu alla fucking spel. Bara gå in."
Följande användare gav Sharp$ för den här posten:
Emeffeff (+5)
maddmax är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 12:13   #33
MEL
 
Reg.datum: jan 2016
Inlägg: 35
Sharp$: 75

TEST (Bra värde på låga
Stats: 9 - 2 - 0
ROI: 108.20%
Vinstprocent: 81.82%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av Emeffeff Visa inlägg
Det stämmer inte! Straffen i fotboll ser ut på precis samma sätt idag som den gjorde för 20 år sedan men sannolikheten för att sätta den har ändå förändrats betydligt. Tar Premier League som exempel. På 90-talet (92-00) förvaltades 95 % av 511 tilldelade straffar. Motsvarade siffra för 00- och 10-talet är 83 % av 775 straffar respektive 79 % av 515 straffar. Fotbollen utvecklas i faser och uppenbarligen har målvaktsspel utvecklats i snabbare takt än straffteknik vad gäller den engelska ligafotbollen. Detsamma gäller givetvis för andra delar av fotbollen, anfalls- och försvarsspel till exempel, som utvecklas i vågor. Fotbollen är liksom de flesta andra sporter långt ifrån statisk och förändras mycket från år till år, varför gammal statistik snabbt blir inaktuell.

Får man fråga varför du/ni spelar på fotboll överhuvudtaget om ni bara utgår från siffror och statistiska underlag? Borde det inte vara lättare i en sport där man vet mer om vad som påverkar utfallet, som tennis till exempel. Vet att det finns folk som gjort framgångsrika modeller för tennis som tar hänsyn till olika spelstilar, servehastighet, underlag och så vidare. Krävs förvisso att man tillgång till all den statistik som behövs.
Tack för upplysning, jag tänkte närmare på att en regeländring (vid tiden T0=t) ger en momentan påverkan och att exempelvis sannolikheten för att sätta en straff vid tiden T=T0+1 är opåverkad av regeländringen. Om abs(T-T0) är stort stämmer det nödvändigtvis inte, som du förtydligat. Jag förtydligar med att jag hade i åtanken dombeslut för straff (regelverket, praxis och ny teknik (kamera))

Senast redigerad av MEL den 2016-02-15 klockan 12:28.
MEL är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 12:22   #34
 
Emeffeffs avatar
 
Reg.datum: okt 2014
Inlägg: 1 105
Sharp$: 2156

Emeffeff
Stats: 36 - 38 - 4
ROI: 107.76%
Vinstprocent: 48.65%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av MEL Visa inlägg
Tack för upplysning, jag tänkte närmare på att en regeländring (vid tiden T0=t) ger en momentan påverkan och att exempelvis sannolikheten för att sätta en straff vid tiden T=T0+1 är opåverkad av regeländringen. Om abs(T-T0) är stort stämmer det nödvändigtvis inte, som du förtydligat.
Jaha, då är jag med. Ja, det är rätt så obvious.
Emeffeff är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 12:48   #35
MEL
 
Reg.datum: jan 2016
Inlägg: 35
Sharp$: 75

TEST (Bra värde på låga
Stats: 9 - 2 - 0
ROI: 108.20%
Vinstprocent: 81.82%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av Jegor Visa inlägg
Min responsvariabel kommer vara binär som jag kommer försöka klassificiera.

Några av de förklaringsvariabler jag kommer använda är:

Hur många av lagets tidigare matcher slutar över X mål
Hur många matcher misslyckas laget med att göra mål
Hur många matcher lagen håller nollan.
...
...
...
Ungefär 45st just nu som kommer minska efter variabelselektion.

Sedan kommer jag även ta med avstånd mellan klubbarna, väderförhållanden m.m.

Notera: All statistik räknas per säsong, så jag upplever inte att gammal statistik kommer vara värdelös, men vi får se.

Datainsamlingen är inte klar ännu, men kommer bestå av 6460 matcher, dock så har jag har odds bara för ca 2000 av matcherna. Kan även inte kolla om vädret har något påverkan för samtliga matcher då ca 1/3 saknar starttid.

Om det visar sig att gammal data förvärrar modellerna så jag enkelt ta bort dom och fortfarande ha ett stort datamaterial att jobba med.

När datainsamlingen blir klar, vilket borde vara inom ett par dagar så får vi se om det finns någon korrelation mellan respons och förklaringsvariablerna.

Valideringen kommer enbart ske på matcher som inte ingår i träningsdata.
Många variabler, men kollar du korrelationen mot utfallet så kommer nog väldigt många att försvinna - hoppas jag. Jag menar att den blir tunga att använda annars
MEL är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 13:41   #36
 
Reg.datum: feb 2016
Inlägg: 6
Sharp$: 37
Standard

Citat:
Ursprungligen postat av maddmax Visa inlägg
Kan du beskriva dina data mer? Handlar det om en liga eller flera?

Modeller ar ett intressant amne (aven om mycket av diskussionerna redan hafts en eller flera ganger) men man maste vara forsiktig. Personligen anvander jag mig av en egensnickrad modell for en specifik idrott men endast for att fa fram forslag. Dessa kvalitetskontrolleras alltid, just nu spelar jag endast 25-30% av forslagen. Spelar du hos en bookie med 97-98% aterbetalning sa kommer din modell ge dig varde pa valdigt manga spel (hur litet de vardet an ma vara). Skall jag vara arlig tror jag ingen i varlden (och speciellt inte har pa Sharps) kan ge exakta procent nar det kommer till varde. Precisionen ar for lag, alternativt ovissheten for hog (om det handlar om modeller med manga, manga variabler), for att ens komma i narheten. Som namnts tidigare, att det skulle finnas 10-12% varde pa en lagoddsare i en hog europeisk fotbollsliga ser jag nastan som omojligt.
Jag arbetar med programmeringen på ett sådant sätt att jag ska kunna skicka in vilken liga som helst, spelar ingen roll om antal matcher, lag m.m skiljer sig. Den första ligan som jag kommer testa komma vara Premier League, som kommer bestå av samtliga matcher från 1998. Som tidigare diskuterats så får vi se hur mycket av materialet går att använda.

Att ingen kan ge exakta procent är ganska självklart, då modellerna själva ger skattningar. 10-12% låter/match låter väldigt mycket. Måste man realisting och jämföra med investeringar, t.ex bankkonton och index. En avkastning på minst 10% under ett år, på över 1000 spelade matcher anser jag skulle vara bra.

MEL;

Självklart så kommer någon typ av variabelselektion utföras. Ett litet dilemma är att metoderna för variabelselektion bygger på att hitta variablerna med lägst felklassificiering. Låg felklassificiering behöver inte alltid betyda positiv avkastning när det kommer till odds...
Följande användare gav Sharp$ för den här posten:
maddmax (+5)
Jegor är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 15:41   #37
 
maddmaxs avatar
 
Reg.datum: apr 2010
Ort: Cbus
Inlägg: 2 254
Sharp$: 3250


Stats: - -
ROI: %
Vinstprocent: %

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av Jegor Visa inlägg
Jag arbetar med programmeringen på ett sådant sätt att jag ska kunna skicka in vilken liga som helst, spelar ingen roll om antal matcher, lag m.m skiljer sig. Den första ligan som jag kommer testa komma vara Premier League, som kommer bestå av samtliga matcher från 1998. Som tidigare diskuterats så får vi se hur mycket av materialet går att använda.

Att ingen kan ge exakta procent är ganska självklart, då modellerna själva ger skattningar. 10-12% låter/match låter väldigt mycket. Måste man realisting och jämföra med investeringar, t.ex bankkonton och index. En avkastning på minst 10% under ett år, på över 1000 spelade matcher anser jag skulle vara bra.
Okej, PL. Ja, jag forutsatte att det var nagon slags automatisering. Har du overvagt att anvanda nagon form av roterande PCA? Har en kansla av att du kan komma att ha flera olika population/grupperingar dar de olika variablerna har olika effekt.

ps. den andra delen av mitt forra inlagg var inte riktat till dig personligen Jegor, mer ett generellt pastaende. Boored har visat att det ar fullt mojligt att skapa modeller som ger avkastning. Har du en avkastning pa 10% pa 1000 bets (utgar fran 1% av kassan per spel) sa sitter du ju pa 1% (101%) ROI, vilket antagligen ar rimligt. Manga har dock overdrivet hoga forvantningar pa helautomatiserade tillvagagangssatt och jamfor sina resultat med kvalitativa vardespel (dar minst 6-7% oftast ar malet).
__________________
"Jag behöver en jävla iPhone 4. Fyfan. Kom igen nu alla fucking spel. Bara gå in."
maddmax är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 16:00   #38
 
zorbas avatar
 
Reg.datum: mar 2010
Inlägg: 101
Sharp$: 1263

Sharps.se VM-tävling 2014
Stats: 49 - 31 - 3
ROI: 115.35%
Vinstprocent: 61.25%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av Emeffeff Visa inlägg
Det stämmer inte! Straffen i fotboll ser ut på precis samma sätt idag som den gjorde för 20 år sedan men sannolikheten för att sätta den har ändå förändrats betydligt. Tar Premier League som exempel. På 90-talet (92-00) förvaltades 95 % av 511 tilldelade straffar. Motsvarade siffra för 00- och 10-talet är 83 % av 775 straffar respektive 79 % av 515 straffar. Fotbollen utvecklas i faser och uppenbarligen har målvaktsspel utvecklats i snabbare takt än straffteknik vad gäller den engelska ligafotbollen. Detsamma gäller givetvis för andra delar av fotbollen, anfalls- och försvarsspel till exempel, som utvecklas i vågor. Fotbollen är liksom de flesta andra sporter långt ifrån statisk och förändras mycket från år till år, varför gammal statistik snabbt blir inaktuell.

Får man fråga varför du/ni spelar på fotboll överhuvudtaget om ni bara utgår från siffror och statistiska underlag? Borde det inte vara lättare i en sport där man vet mer om vad som påverkar utfallet, som tennis till exempel. Vet att det finns folk som gjort framgångsrika modeller för tennis som tar hänsyn till olika spelstilar, servehastighet, underlag och så vidare. Krävs förvisso att man tillgång till all den statistik som behövs.
Vill man modellera fotboll finns det idag massvis med detaljerad data om de större ligorna, gäller bara att veta vad man ska göra med den när man väl fått tag på den.

Undersökningar kring vad som påverkar resultat, är signifikant och stabilt över tid har det dessutom gjorts massor av.
__________________
"It's a numbers game, but shit don't add up somehow"


To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
zorba är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 16:32   #39
 
Emeffeffs avatar
 
Reg.datum: okt 2014
Inlägg: 1 105
Sharp$: 2156

Emeffeff
Stats: 36 - 38 - 4
ROI: 107.76%
Vinstprocent: 48.65%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av zorba Visa inlägg
Vill man modellera fotboll finns det idag massvis med detaljerad data om de större ligorna, gäller bara att veta vad man ska göra med den när man väl fått tag på den.

Undersökningar kring vad som påverkar resultat, är signifikant och stabilt över tid har det dessutom gjorts massor av.
Det finns det säkert, men variablerna att ta hänsyn till måste fortfarande vara väldigt många fler. Var bland annat den här killen, Elihu Feustel, som jag hänvisade till med tennismodeller: http://www.bloomberg.com/news/articl...nowing-players
Emeffeff är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 16:53   #40
 
zorbas avatar
 
Reg.datum: mar 2010
Inlägg: 101
Sharp$: 1263

Sharps.se VM-tävling 2014
Stats: 49 - 31 - 3
ROI: 115.35%
Vinstprocent: 61.25%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av Emeffeff Visa inlägg
Det finns det säkert, men variablerna att ta hänsyn till måste fortfarande vara väldigt många fler. Var bland annat den här killen, Elihu Feustel, som jag hänvisade till med tennismodeller: http://www.bloomberg.com/news/articl...nowing-players
Det går ju såklart att använda sig av väldigt många variabler om man vill det, men inget säger att en sådan modell skulle vara bättre än en med få variabler. Viktigast är ju hur man faktiskt använder datan.

Jag själv försöker använda mig av så få variabler som möjligt för att sen koncentrera mig på själva metoden och utförandet, dvs bettingen.
__________________
"It's a numbers game, but shit don't add up somehow"


To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
zorba är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-15, 21:00   #41
 
Reg.datum: feb 2016
Inlägg: 6
Sharp$: 37
Standard

Citat:
Ursprungligen postat av maddmax Visa inlägg
Okej, PL. Ja, jag forutsatte att det var nagon slags automatisering. Har du overvagt att anvanda nagon form av roterande PCA? Har en kansla av att du kan komma att ha flera olika population/grupperingar dar de olika variablerna har olika effekt.

ps. den andra delen av mitt forra inlagg var inte riktat till dig personligen Jegor, mer ett generellt pastaende. Boored har visat att det ar fullt mojligt att skapa modeller som ger avkastning. Har du en avkastning pa 10% pa 1000 bets (utgar fran 1% av kassan per spel) sa sitter du ju pa 1% (101%) ROI, vilket antagligen ar rimligt. Manga har dock overdrivet hoga forvantningar pa helautomatiserade tillvagagangssatt och jamfor sina resultat med kvalitativa vardespel (dar minst 6-7% oftast ar malet).
Tog ingenting personligt Jag har utgått från att spelmarknaden är effektiv, hittar jag något så kommer marginalerna troligtvis vara små, precis som du nämner.

Samtidigt så finns det säkert >1000 matcher/vecka att spela på, utspritt på flertal ligor. Kan man generera 101%/1000matcher ROI så blir det en ganska fin avkastning på ett år.

Jag har gått igenom PCA, men har inte full koll på metoden om jag ska vara ärlig. Inget jag har tänkt använda för reduktion...
Jegor är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Gammal 2016-02-16, 14:33   #42
MEL
 
Reg.datum: jan 2016
Inlägg: 35
Sharp$: 75

TEST (Bra värde på låga
Stats: 9 - 2 - 0
ROI: 108.20%
Vinstprocent: 81.82%

Standard

Citat:
Ursprungligen postat av maddmax Visa inlägg
Okej, PL. Ja, jag forutsatte att det var nagon slags automatisering. Har du overvagt att anvanda nagon form av roterande PCA? Har en kansla av att du kan komma att ha flera olika population/grupperingar dar de olika variablerna har olika effekt.

ps. den andra delen av mitt forra inlagg var inte riktat till dig personligen Jegor, mer ett generellt pastaende. Boored har visat att det ar fullt mojligt att skapa modeller som ger avkastning. Har du en avkastning pa 10% pa 1000 bets (utgar fran 1% av kassan per spel) sa sitter du ju pa 1% (101%) ROI, vilket antagligen ar rimligt. Manga har dock overdrivet hoga forvantningar pa helautomatiserade tillvagagangssatt och jamfor sina resultat med kvalitativa vardespel (dar minst 6-7% oftast ar malet).
Jag kan ge lite från min egen erfarenhet (alla har vi olika), jag spelar mest med automatiserad program och antalet spel jag gör per vecka kanske motsvarar vad en "normal" person spelar på 1-2 år. Jag använder olika modeller och strategier, som praktiskt inte går att använda manuellt (det är inte arbitrage).

Är man allt för god vän med den "effektiva marknads hypotesen", så säger man att det inte går att finna värde pga all information är beaktad - det kanske gäller en "fullständigt effektiv" marknad. Jag skulle tycka att en ROI på 1% blir väldigt svårt att skilja från statistiska fluktuationer.
Jag har ett ROI på 17.9 % +/-1.4 %-enheter (där 1.4 %-enheter är standardavvikelsen för mitt ROI) modellens beräknade väntevärde är 20 %.

Senast redigerad av MEL den 2016-02-16 klockan 14:35.
MEL är inte uppkopplad   Ge poäng Svara med citat
Svara



td