五月 27, 2016
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為何預測模型無法預測萊斯特隊的崛起?

為何預測模型無法預測萊斯特隊的崛起?
無論是投注內線或是財務顧問,過去的資料均被廣泛地用於預測未來賽事。Dominic Cortis 將在本文中探討此方法的風險與優勢,並說明何以預測模型無法預測萊斯特隊在聯賽中勝出的機會。

預測賽事並非一件輕鬆的差事,因為就我短暫的經驗來看,它有時會導致兩種極端的效果。當一切按計劃進行,人們就會認為你有預言能力;當你認為激烈的賽事結果不如預期,那麼別人就會視你為江湖術士。

除了所要預測的內容之外,還有一個極大的可能性,那便不會出現準確的預測尤其是當有多種可能的結果出現時。

運用過去的資料預測未來賽事

實用的方法便是著眼過去或一般資訊。例如:我們都曉得主場隊伍的得分要比客場隊伍來得更高。因此,面對兩個旗鼓相當的隊伍時,最好的猜測是主場隊伍會贏。在英式足球比賽中,哪個半場會進最多球?下半場。英格蘭能否因罰球而勝出?不會。

可能提供我們更多見解的是測量離散,如標準差,因此值可顯示出與最佳預測值的可能差異數。

然而如果我們必須著眼特定資料,我們可能無法在賽季開始時預測萊斯特隊的崛起 (是的,我所有的文章都將提到萊斯特城) ,還是會呢?回顧過去在 2014/15 年的一些賽事,我們可以預測萊斯特隊有機會有不錯的表現。雖然我必須承認,甚至考慮到晉級前六強似乎過於天馬行空了。 

模型的限制

模型絕不可獨立完成,必須考慮每個案例的複雜性。我純粹喜歡使用事前機率方式的類推。<Hans Solo and Bayesian Priors> (韓索羅與貝氏先驗理論) 一文中說明了《星際大戰》電影中的千年鷹號穿越小行星星場時,C3P0 告訴韓索羅他有 3720 比 1 的機會可成功飛越該星場。而 C3P0 卻不認為一般的統計資料適用於韓索羅,而應該根據他的情況進行更新。

這正是萊斯特隊案例出現的情況。首先,有些模型確實在此不適用。例如,典型的模型便是以卜氏過程的得分預測進球數。

這卻會讓球隊有更高的機會以更高的得分率勝出。然而,雖然在模型中萊斯特隊的防禦力往往會使這樣的機會大打折扣,因而該隊獲勝時往往得分比數差異不大。

其次,即使用了適當的統計資料,這個市場似乎還是不按牌理出牌的。大家都預期阿森納隊會對萊斯特隊構成壓力,並挫其銳氣。儘管這樣的推理貌似有理,最有可能的推論就是他們都能在球場上倖存。

中庸之道

總而言之,著眼特定資料但別忘了過去的表現並非未來戰果的指標。因此,你必須主觀、有創意、有判斷力,並考慮身邊的案例, 但卻不要過於異想天開。不,這並不容易。

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