在 先前的文章中,我們解釋過如何建立投注模型,現在我們更進一步示範作法。
在這個範例中,我們使用跟精算循環週期類似的方式,這是一種保險公司使用的量化風險評估。主要有五個特色:
- 找出問題
- 建立解決方案
- 監控結果
- 專業度
- 外部影響力
因為我們將這些特色分成另外的步驟,以解釋不同的階段。
請注意我們的範例模型非常的基本,我們並不為其背書,這只是用來呈現每個階段的思考流程。
步驟1:請決定您投注模型的目標
我們的目標是計算英國超級聯賽的比賽,看看我們是否可以比博彩公司更能準確預測比賽結果。
步驟2:選擇預測標準
如果我們的目標是計算英超比賽的結果,我們的預測標準是主場獲勝、客場獲勝或平手的或然率。
步驟3:收集、分類並修正資料
基於收集資料理由的我們只將聯賽結果列入考量,不做任何修正。
我們收集的資料是賽季的進球與相關結果。
步驟4:選擇模型的型態
在我們計算比賽結果的或然率範例中,我們使用每隊的最近三場比賽來建立簡單的模型。
結果可用簡單的比例計算。假設主隊贏得了最近三場比賽,但客隊贏、輸打平各一場。
「主場勝利:平手:客場勝利」的比例會為4:1:1,主場勝利或然率為 4/6 =2/3 = 66.66%,其他兩種賽果的比率為16.66% (1/6)。
這是很原始的模型,但是重點在於步驟,而非實際模型上。讓我們稱其為「3比率模型」。
步驟5:處理假設
我們的「3比率模型」包含了許多假設,都需要分別經過測試:
- 進球數的範圍或進球數本身對於贏球的機會沒有影響
- 主場出賽或客場出賽沒有差異(正如這裡所見,我們知道這不是真的)。
- 沒有會影響結果的外部因素–像是盃賽
- 在最近三場比賽中,隊伍沒有顯著的變更
步驟6:建立體育博彩模型
假設我們在Excel內建立模型。
步驟7:測試模型
我們可以使用「3比率模型」逆向測試Leicester2014英超的比賽。如果他們在上一賽季升級,我們不會包含前三場比賽。
在測試時我們開始發現問題:
在某些情況下部會出現平手。舉例來說,Hull作客時,Leicester輸掉了前三場比賽,而Hull贏了一場並輸了兩場。我們應該假設在這個情況下,平手的或然率為零?或者我們應該進行調整?這代表了我們必須重複步驟4到6。
如果我們只使用主場比賽與客場比賽,模型是否會截然不同?如果我們使用2、5或10場比賽,而不是3場?如果盃賽包含在內,結果會如何?
這些結果必須使用不同假設測試,並看看我們的結果多容易受每個假設影響。結果變化越大,我們的測試就更可靠(回到步驟5)。
步驟8:監控結果
先假設模型是正確的,在過了一段時間後需要進行維護。這會讓我們回到模型的最開始。
這篇文章給您如何為精算循環週期中的步驟建立投注模型的範例。