最近闲来无事, 出于对足球的热爱, 又痴迷于大数据技术, 用 java 建了百来种算法模型, 写了一个小软件, 用来分析预测竞猜足球的胜平负. 或许很多朋友都有疑问, 竞猜足球到底怎么分析才能预测准确? 竞猜足球盘口有什么分析技巧? 其实, 大数据可以告诉你们答案.
百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1EGr4NFgSJ_dYrzRLXIlqRg
提取码: yb0u
- Thread.sleep(30*1000);
- List<MatchOddsYazhiCp> matchOddsDxqcps=oddsExtractYa.htmlToMatchDxqiuQtCps(code_str_dxq, match_id,new_match_id);
- List<MatchOddsYazhiZp> matchOddsDxqZps=oddsExtractYa.htmlToMatchDxqiuQtZps(code_str_dxq, match_id,new_match_id);
- oddsService.addMatchOddsDxqCp(matchOddsDxqcps);
- oddsService.addMatchOddsDxqZp(matchOddsDxqZps);
- logger.info("[大小球模型分析] ---"+match_id+"--- 大小球初始指数:["+matchOddsDxqcps.size()+"]");
- logger.info("[大小球模型分析] ---"+match_id+"--- 大小球最终指数:["+matchOddsDxqZps.size()+"]");
- //4 家公司初盘相同
- boolean cp_state=compareDxqCp(matchOddsDxqcps);
- //4 家公司终盘相同
- boolean zp_state=compareDxqZp(matchOddsDxqZps);
- // 检验初终盘口是否一致
- boolean cz_state=checkOddsDxqEquality(matchOddsDxqcps,matchOddsDxqZps);
- // 校验是否符合模型规律
- boolean rule_state=checkOddsDxqModelRule(matchOddsDxqZps);
- // 校验水位方向
- boolean odds_rule=checkOddsModelRule(matchOddsDxqZps);
废话不多说, 大数据预测竞猜足球的准确率怎么样? 我们拿日职联乙组联赛来进行预测举例说明.
预测需满足条件:
1. 日职联乙组联赛, 奥闷亚盘盘口为主队受让平半 (+0.25) 盘口的比赛.
2. 奥闷初始欧赔, 平赔, 负赔[低于] 威廉希尔的欧赔, 平赔, 负赔.
3. 奥闷初始欧赔, 胜赔[高于等于] 威廉希尔的初始胜赔.
经过大数据算法建模统计, 日职联乙组联赛, 只要满足下面三点, 双方分胜负的概率高达 92%, 这是大数据统计出来的大概率事件. 这里用程序验证了 17-18 赛季的数据, 日职联 (306 场), 日职乙(306 场) 共计 712 场.
符合规律的有 107 场, 程序验证预测准确率为: 胜 53 平 9 负 45 ----- 平局的概率只有 8%, 胜负的概率为 92%.
例子 1
日职乙 爱媛 FC 0:1 水户蜀葵 初盘(受平半) 比赛时间: 2019-05-25 16:00
奥闷欧赔初始指数: 3.68 2.93 2.03
威廉欧赔初始指数: 3.60 3.10 2.10
满足以上 3 个条件, 大数据预测胜负概率为 92%.
大数据结论: 无平局, 最终 0-1 预测准确.
例子 2
日职乙 琉球 FC 2:1 新泻天鹅 初盘(受平半) 比赛时间: 2019-05-25 18:30
奥闷欧赔初始指数: 2.88 3.50 2.25
威廉欧赔初始指数: 2.88 3.41 2.13
满足以上 3 个条件, 大数据预测胜负概率为 92%.
大数据结论: 无平局, 最终 2-1 预测准确.
例子 3
日职乙 岐阜 FC 1:2 町田泽维 初盘(受平半) 比赛时间: 2019-05-26 18:30
奥闷欧赔初始指数: 3.18 3.13 2.12
威廉欧赔初始指数: 3.10 3.25 2.20
满足以上 3 个条件, 大数据预测胜负概率为 92%.
大数据结论: 无平局, 最终 1-2 预测准确.
大数据中隐藏着很多这样的规律大概率事件, 这里就不一一举例了, 总之要相信技术的力量, 大数据能提高竞猜足球预测的准确性是毫无疑问的.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3094988.html