2018-11-8

就目前来看，使用elo评级算法，结合NBA两个赛季的数据来看，建模的预测成功率为63%

{"predict_rate": "63.0%", "matchCount": 1230, "wrongCount": 451, "rightConut": 779}
{"predict_rate": "63.0%", "matchCount": 139, "wrongCount": 51, "rightConut": 88}

2018-11-07投注.png

在昨天的实测投注中，成本80 盈利:+1.8。

看了其他预测项目能达到70%的成功率，预测代码还有代改进，在这些天改进代码的同时，NBA胜负场的投注依旧很继续。

另外就是滚球大小分的研究基本停滞了，在经过几千次的历史数据测试下，最优的投注结果赢面也只有56%，虽然0.56*1.83=102.5%。但是盈利面还是太小，看结合盘口变化，能否找出更优的投注方式。

另外比赛进行中的胜负，也可以在后续加入研究，先去码代码，在今天之前，我会把明天的投注方案放出来。

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补今天的投注

2018-11-08投注.png

附带一下今天的赢球概率

Thu Nov 8 2018,Golden State Warriors,Milwaukee Bucks,0.76402664213645677
Thu Nov 8 2018,Houston Rockets,Oklahoma City Thunder,0.71379868297160054
Thu Nov 8 2018,Boston Celtics,Phoenix Suns,0.87832583612669923
Thu Nov 8 2018,Portland Trail Blazers,Los Angeles Clippers,0.61975044809347468

凯尔特人 1/0.8783 = 1.139

开拓者 1/0.6198 = 1.613

火箭 1/0.7138 = 1.401

勇士 1/0.764 = 1.309

对比一下，开拓者的赔率其实给低了(只有1.487)，其他三个都是高的，这就是自己的建模和庄家建模差异造成的。庄家建模要考虑的是全局30支球队的综合，但是我们建模可以建局部模型，比如单个球队、单节。即使总体上没有庄家准确，如果能在一个局部上比庄家做得好，比庄家更精确，那也是可以盈利的。