この前回の記事で、ベッティングモデルを作成する方法を説明しました。今回はさらに一歩進めて、その方法の具体的を説明します。
この例では、保険会社が採用している定量的リスク評価――保険料率コントロールサイクルと同様なアプローチを使用します。5つの主要な機能があります。
- 問題の定義
- 解決策の作成
- 結果の観測
- プロ意識
- 外的要因
以下でこれらの機能を、さらに追加のステップに分類して、各ステージを説明するための例にします。
このモデル例はとても基本的なものであり、当社はこれを推奨しているわけではありません。各ステージでの思考プロセスを示すための例にすぎません。
ステップ1:ベッティングモデルの目的を指定する
わたしたちの目的は、English Premier Leagueの結果を計算して、ブックメーカーよりも正確に結果を予想できるかどうかを検証します。
ステップ2:リベートアイコンを選択します
わわわれの目的はEPL試合の結果を計算することなので、われわれが検討するメトリックはホームチーム勝利の確率、アウェイチームの勝利と引き分けを見ていきます。
ステップ3:データを集めて、分類し、修正
データ目的のためにリーグ試合だけを考慮することにして、修正をしません。
収集したデータは今シーズンのスコアで、続いて起こる結果になります。
ステップ 4:モデルの形式を選びます
この試合結果の確率を計算する例では、各チームの過去3試合を振り返る単純なモデルを使用します。
結果は単純な比率を使用して計算できます。ホームチームが過去3試合で勝ったとします。一方、アウェイチームは1勝1敗1引き分けでした。
ホーム勝利、引き分け、アウェイ勝利の比率は4:1:1で、ホーム勝利が4/6 =2/3 = 66.66%。他の2つの結果が16.66% (1/6)になります。
これは荒削りなモデルですが、ここでの目的は実際のモデルではなく、ステップに集中することです。「3比率モデル」と呼びましょう。
ステップ5:仮定に対応する
われわれの「3比率モデル」にはたくさんの仮定があり、それぞれを別々にテストする必要があります。
- ゴールの差または得点したゴールの尺度は、勝率に関連性はありません。
- ホームと アウェイの間の結果に差はありません（ここで言及しているように、これは正しくないと分かっています)。
- カップマッチなどの–外的な要因はありません
- 最後の3試合から大きなチーム変化はありませんでした。
ステップ6:スポーツベッティングモデルの作成
Excelでモデルを作成したと仮定しましょう。
ステップ7:モデルをテストする
「3比率モデル」をLeicesterの2014 Premier Leagueでの試合にバックテストすることができます。昨シーズンに彼らは昇進しましたので、最初の3試合は除外します。
テストで問題を明らかにします。
いくつかのケースでは引き分けがありません。たとえば、Hullとアウェイでプレイしているときに、Leicesterは以前の3試合で負けました。一方、Hullは1勝2敗でした。このケースでは、引き分けの確率をゼロと仮定するべきでしょうか？それとも調整するべきでしょうか？これは、ステップ4~6を再考しなければならないことを意味しています。
ホームチームにホームの試合、 アウェイチームに アウェイの試合だけを使用していた場合、モデルの結果は大きく異なっていたでしょうか？3試合ではなくて、2試合、5試合、または10試合を使用した場合、どうなるでしょうか？カップマッチも含めるとどうなるでしょうか？
これらの結果は、異なる仮定を使用してテストし、出力がそれぞれにどれくらい影響されやすいか調べる必要があります。結果が変われば変わるほど、テストを厳格に行うべきです（ステップ5に戻る）。
ステップ8:結果の観測
このモデルが正確であると仮定すると、時間が経過するにつれて、維持する必要があります。これで、このモデルの開始地点に戻ってきます。
この記事では、保険料率コントロールサイクルに関係するステージのベッティングモデルの作成例を示しました。