jan 6, 2015
jan 6, 2015

Et eksempel på hvordan man lager en spillemodell

Et eksempel på hvordan man lager en spillemodell
Denne artikkelen om veddestrategi forklarer hvordan man lager en spillemodell ved å gi eksempler på hvordan man tenker for hvert av trinnene.

I denne tidligere artikkelen forklarte vi hvordan du lager en spillemodell. Nå tar vi steget videre, og gir deg et eksempel på hvordan man gjør det.

I dette eksempelet bruker vi en metode som minner om «Actuarian Control Cycle» – en kvantitativ metode for risikoanalyse som brukes av forsikringsselskaper. Det er fem hovedaspekter:

  • Definere problemet
  • Bygge opp løsningen
  • Overvåke resultatene
  • Profesjonalitet
  • Ytre krefter

Nedenfor deler vi opp hvert av disse aspektene i flere trinn, og gir et eksempel for hvert trinn.

Vær oppmerksom på at modellen er svært enkel og at vi ikke på noen som helst måte går god for den. Den er kun ment som et eksempel for å vise tankeprosessen bak hvert trinn.

Trinn 1: Definer målet for spillemodellen

Målet vårt er å beregne resultatet av engelske Premier League-kamper for å se om vi kan forutse resultatene mer treffsikkert enn bookmakeren.

Trinn 2: Velg inndata

Siden målet er å beregne resultatet av EPL-kamper, bruker vi sannsynligheten for hjemmeseier, borteseier og uavgjort som inndata.

Trinn 3: Samle inn, grupper og endre data

Vi har valgt kun å se på ligakamper samt ikke å gjøre noen endringer.

Dataene vi samler inn er resultatene fra denne sesongen.

Trinn 4: Velg type modell

I vårt eksempel, der vi skal beregne sannsynligheten til et kampresultat, bruker vi en enkel modell som ser på de siste tre kampene til hvert lag.

Resultatene beregnes med et enkelt forholdstall. La oss si at hjemmelaget vant de siste tre kampene, mens bortelget tapte én, vant én og spilte én uavgjort.

Forholdet «hjemmeseier: uavgjort: borteseier» er da 4:1:1, og sannsynligheten 4/6 =2/3 = 66,66 % for hjemmeseier og 16,66 % (1/6) for de to andre resultatene.

Dette er en enkel modell, men nå fokuserer vi på fremgangsmåten, ikke selve modellen. La oss kalle den «3-tallsmodellen».

Trinn 5: Håndtere antagelser

«3-tallsmodellen» vår gjør en rekke antagelser som alle må testes separat:

    • Størrelsen på målforskjellen og antallet mål som ble skåret har ingen effekt på vinnersjansene.

    • Det er ingen forskjell i resultatene mellom hjemme- og bortekamper (vi vet at dette ikke stemmer, og har beskrevet det her).

    • Det er ingen ytre faktorer som påvirker resultatene, som f.eks. cupkamper.

  • Det har ikke skjedd noen nevneverdige endringer i laget de siste tre kampene.

Trinn 6: Lag sportstipping-modellen

Vi ser for oss at vi har laget modellen i Excel.

Trinn 7: Test modellen

Vi kan bakoverteste «3-tallsmodellen» med Leicesters Premier League-kamper i 2014. Siden de rykket opp sesongen før, ser vi bort fra de tre første kampene.

Når vi tester, begynner vi å finne problemer:

I visse tilfeller finnes det ingen uavgjort-resultater. For eksempel hadde Leicester tapt sine siste tre kamper da de spilte bortekamp mot Hull, mens Hull hadde vunnet én og tapt to. Skal vi anta at det er 0 % sjanse for uavgjort i slike tilfeller? Eller skal vi justere modellen? Dette betyr at vi må se over trinn 4 til 6 igjen.

Ville modellresultatene blitt merkbart annerledes hvis vi kun hadde brukt hjemmekamper for hjemmelaget og bortekamper for bortelaget? Hva om vi bruker 2, 5 eller 10 kamper i stedet for 3? Hva om vi også inkluderte cupkamper?

Disse resultatene må testes med forskjellige antagelser, for å se hvor mye resultatene påvirkes av hver av antagelsene. Jo mer resultatene varierer, desto nøyere må vi teste (tilbake til trinn 5).

Trinn 8: Overvåk resultatene

La oss se for oss at denne modellen var nøyaktig, men at den må oppdateres etterhvert som tiden går. Dette fører oss tilbake til utgangspunktet for modellen.

Denne artikkelen ga deg eksempler på hvordan man lager en spillemodell for trinnene fra metoden «Actuarial Control Cycle». 

Tipperessurser – Bli en bedre spiller

Pinnacles Tipperessurser er en av nettets mest omfattende samlinger av ekspertråd for tipping. Passer for alle erfaringsnivåer, og formålet er ganske enkelt å gi kundene våre støtten de trenger for å bli bedre spillere.