Современный спорт стремительно развивается не только в плане физической подготовки и тактических новаций, но и в области анализа данных и прогнозирования результатов. Машинное обучение становится одним из ключевых инструментов для прогнозирования исходов спортивных событий, позволяя учитывать десятки и сотни переменных, которые вручную было бы невозможно обработать. Несмотря на впечатляющие технические возможности моделей, профессионалы в области спортивных прогнозов и ставок часто сталкиваются с вопросами: стоит ли включать букмекерские коэффициенты как фичи в модели? А также, нужно ли балансировать коэффициенты побед соперников, чтобы улучшить качество предсказаний? Рассмотрим подробнее эти темы, основываясь на последних исследованиях и практическом опыте экспертов в этой области. Машинное обучение и спортивные прогнозы: общие принципы Машинное обучение в спортивной аналитике применяется для выявления закономерностей в большом объёме исторических данных. Модели могут учитывать сотни показателей — от базовой статистики (удары, владение мячом, эффективность атак и защит) до комплексных метрик, таких как скорректированная производительность, которая берёт в расчёт силу оппонента и разделение по весовым категориям.
Одним из важнейших прогрессивных подходов является сглаживание наблюдений: например, использование бета-биномиального распределения для бинарных исходов (победа, нокаут) или пуассон-гамма для подсчёта событий (удары, попытки болевого приёма). В процессе работы над моделью критично уделять внимание вопросам переобучения, постоянства результатов и отсутствия утечки данных. Очень часто модели тренируются на исторических данных с тщательной сортировкой по времени, чтобы исключить влияние будущих событий на прогнозы прошлого. Также активно применяются методы кросс-валидации и калибровки вероятностей, для которых выбирают подходящие алгоритмы, например, метод Платта. Стоит отметить, что базовый набор статистических показателей, доступных в спорте, таких как UFC, содержит много полезной информации, но остаётся ограниченным.
Для дальнейшего процветания моделей требуются новые типы данных — анализ видео, контекстные факторы из тренировок, собеседований, социальных сетей. Однако их сбор и интеграция пока остаются сложной технической задачей. Учет букмекерских коэффициентов в моделях прогнозирования Букмекерские коэффициенты традиционно рассматриваются как один из самых информативных индикаторов шансов на победу. Они формируются под влиянием большого объёма притока информации, обработки экспертных мнений и анализа рынка ставок. Вопрос внедрения коэффициентов в модели машинного обучения кажется логичным — ведь, по сути, они содержат агрегированное мнение рынка.
Тем не менее, опыт многих аналитиков показывает, что включение коэффициентов как признаков в модель может иметь двоякий эффект. С одной стороны, это улучшает калибровку вероятностей и конечную точность модели. Модель начинает прогнозировать с вероятностями, более близкими к реальным частотам исходов. С другой стороны, использование коэффициентов сильно смещает прогнозы в сторону фаворитов, подавляя сигнал из собственных статистических и тактических метрик. Такой перекос ведёт к ухудшению прибыли на длинной дистанции, поскольку ставки на фаворитов имеют низкую маржу и высокую конкуренцию с рынком.
Профессиональные ставочники часто называют этот феномен «доминированием коэффициентов». Машинное обучение начинает полагаться на рыночные оценки, что снижает потенциальное превосходство, которое можно получить, анализируя собственные уникальные показатели. В экспериментальных моделях было зафиксировано, что точность при включении коэффициентов растёт примерно на 3-4%, но ROI (возврат на инвестиции) падает, иногда становясь отрицательным. Балансировка коэффициентов побед в обучении моделей Ещё один вопрос — стоит ли балансировать количество побед и поражений соперников в обучающей выборке. Например, в UFC красный угол зачастую назначается фавориту.
Исторические данные показывают, что бойцы из красного угла выигрывают около 60% боёв. Если искусственно сбалансировать выборку, создавая 50/50 по исходам, это меняет базовую вероятность и статистическую картину, на которой обучается модель. Исследования демонстрируют, что такая балансировка может существенно снижать прибыльность стратегий ставок. Модели, обученные на искусственно сбалансированных данных, теряют сигнал, связанный с систематической предвзятостью рынков и распределением шансов, что в реальности даёт возможность прогнозировать более точно. Проще говоря, тренировочный набор с реальным дисбалансом отражает истинные механизмы распределения побед, и учиться на них — значит получить преимущество.
Балансировка же «затирает» эту информацию и приводит к потере качества предсказаний. Преимущества и ограничения калибровки моделей с учётом этих аспектов Калибровка — процесс приведения вероятностных оценок модели к соответствию реальным частотам — является важным этапом. Известно, что модели классификации зачастую переоценивают или недооценивают вероятность победы. Методы вроде регрессии Платта или изотонической регрессии применяются для исправления этого. При включении коэффициентов букмекеров калибровка работает лучше, но снижает общую прибыльность.
При выключенных коэффициентах она становится сложнее, но модели лучше выявляют ценностные ставки на андердогов. Задача при этом — найти баланс, позволяющий сохранить высокую правдивость оценок вероятностей и одновременно максимизировать долгосрочную прибыль. Метрики оценки работы моделей в спортивных прогнозах Традиционно для оценки используются точность (accuracy) и log-loss — логарифмическая функция потерь, отражающая качество вероятностных прогнозов. Однако для беттинга главными являются ROI и показатели риска — Sharpe и Sortino ratios, отражающие эффективность с учетом волатильности. Модели без учёта коэффициентов зачастую показывают немного меньшую точность (около 70-71%), но могут иметь более высокий ROI за счёт более эффективного прогнозирования исходов с большой потенциальной прибылью.
Модели с коэффициентами могут достигать 73-74% точности, при этом ROI обычно ниже. Практические рекомендации Нельзя делать поспешные выводы об универсальном включении коэффициентов в модели. Их применение целесообразно, если качество фич и данных невысокое, тогда коэффициенты помогают компенсировать недостаток. При высокоразвитой модели, учитывающей множество «внутренних» метрик, коэффициенты зачастую лишь снижают эффективность. Балансировка победных исходов перед обучением модели обычно нежелательна в беттинге, поскольку реальная бо́льшая вероятность победы фаворитов — это тот самый сигнал, на котором базируется прибыльная стратегия.
Для улучшения качества прогнозов следует акцентировать внимание на сборе новых типов данных (например, мультимодального видеоанализа или анализа социального контекста), улучшении калибровочных процедур и адаптивном управлении рисками с учётом волатильности рынка. Важность долгосрочного тестирования и адаптации Спортивные рынки динамичны, появляются новые бойцы и меняются тактические метамодели. Поэтому статические модели со временем теряют актуальность — необходим постоянный ремейнинг и адаптация к новым данным. Важной практикой является выделение валидационной выборки на последние периоды времени и выдерживание разумного окна тестирования без утечки данных. Кроме того, автоматическая и человеко-ориентированная проверка результатов помогает выявить особенности и слабые места, что особенно важно, поскольку метрики точности не всегда отражают реальную прибыльность.
