В этом посте мы продолжаем обсуждение того, какие виды спорта можно прогнозировать. В первой части обсуждения мы говорили о футболе и баскетболе и увидели, что эти виды спорта можно предсказать в какой-то степени. В этом посте мы поговорим о крикете, НФЛ, бейсболе и хоккее. Если вам интересна эта тема, обязательно ознакомьтесь с моим курсом спортивного прогнозирования!

Крикет

Крикет — вид спорта, популярный в Соединенном Королевстве и других странах Содружества. Пока единственная статья в направлении прогнозирования крикета — это та, в которой я принимал участие, которую вы можете найти здесь: Использование машинного обучения для прогнозирования исхода английского графства двадцать по крикетным матчам.

НФЛ

Национальная футбольная лига — самый популярный вид спорта в США. Он чрезвычайно популярен в фэнтези-спорте: на таких сайтах, как FanDuel и DraftKings, насчитывается более 100 тысяч игроков каждый.

Была проведена некоторая работа по прогнозированию результатов НФЛ. Однако, поскольку в НФЛ играют только в Соединенных Штатах, где азартные игры запрещены, объем работы был значительно меньше, чем можно было бы ожидать.

Для формального статистического подхода ознакомьтесь с этой статьей: Модель пространства состояний для результатов национальной футбольной лиги. Эта бумага утверждает, что работает лучше, чем букмекерские конторы в Лас-Вегасе в сезоне 1993 года. Однако эта статья относительно старая, а также модель не подвергалась обширным испытаниям.

В блоге fivethirtyeight также есть прогнозы на НФЛ.

Microsoft Cortana также предоставляет прогнозы для НФЛ (среди прочего).

Кроме того, была проведена некоторая работа по использованию твиттера для прогнозирования результатов НФЛ: Предсказание НФЛ с помощью твиттера, которая похожа на мою статью.

Таким образом, предсказание игр НФЛ определенно возможно. По крайней мере, прогнозы Кортаны довольно точны. Теперь вопрос о том, достаточно ли хороши модели, чтобы приносить деньги, остается открытым, поскольку, по крайней мере, в моем исследовании я не смог найти никаких ориентиров.

Однако гораздо популярнее фэнтезийный анализ НФЛ. Эта диссертация MIT — хорошая работа: Интерактивные инструменты для аналитики и прогнозирования фэнтези-футбола с использованием машинного обучения. Есть также несколько компаний, которые активно работают в этой области, например, Swish Analytics.

Бейсбол

Бейсбол был тем видом спорта, с которого началась спортивная аналитика. Moneyball — самый известный пример, но sabermetrics существовал задолго до этого. Можно найти научные статьи по бейсболу с 1962 года. PECOTA — это алгоритм, который делает прогнозы на бейсбол, которые можно найти здесь.

Недавний студенческий проект факультета компьютерных наук Стэнфорда попытался предсказать бейсбольные матчи. Результаты были средними, не лучше, чем в тесте Лас-Вегаса. Поиск в Google может обнаружить еще несколько, таких как это.

Итак, насколько точны бейсбольные прогнозы? В интересном посте от fivethirtyeight сообщается, что теоретическая минимальная среднеквадратичная ошибка, которую можно получить в бейсболе, составляет 6,4, и что в настоящее время ни один метод не приближается к этому значению.

Хоккей

Работа по прогнозированию хоккейных игр была ограничена. В статье от 2013 была достигнута точность около 59% в играх Национальной хоккейной лиги. Теоретический предел, по-видимому, составляет 62%, как объясняется в этом сообщении в блоге.

Связанный

Первоначально опубликовано на www.skampakis.com 6 августа 2016 г.