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。