Wettdaten auswerten, ohne sich zu täuschen: außerhalb der Stichprobe testen
Mehr Daten machen eine Regel nicht wahr. Testen Sie sie an Wetten, die sie noch nie gesehen hat, und zählen Sie, wie viele Regeln Sie ausprobiert haben.
Data Mining heißt für Wettende, vergangene Preise und Ergebnisse nach einer Regel zu durchsuchen, auf die zu wetten sich lohnt, und sie dann an Wetten zu prüfen, die sie nie gesehen hat. Ein Artikel von Pinnacle beschreibt ein Wettmodell als ein System, das unverzerrte Bezugspunkte erkennen kann, um die Wahrscheinlichkeit aller Ausgänge zu bestimmen, und sagt dann, es müsse getestet und gepflegt werden. Die Falle ist die Menge: Testet man genug Regeln, sieht die beste von ihnen wie ein Vorteil aus. Angenommen, 250 Regeln ohne Vorteil werden jeweils an ihren eigenen 200 unabhängigen Wetten zur Quote 2,00 mit gleichbleibenden Einsätzen getestet; die beste erreicht im Durchschnitt +19,87 % je Wette (hypothetisch). Diese Seite behandelt die Daten, die Variablen, diese Falle und das, was ein Wettprotokoll Sie an einer Wettbörse (Betting Exchange) wie Orbit Exchange testen lässt.
Woher die Daten kommen
Ein Artikel von Pinnacle über den Bau eines Wettmodells nennt zwei Wege, Daten zu sammeln: „selbst oder mit anderen online veröffentlichten Daten“. Der Umfang ist eine Ermessensfrage. Derselbe Artikel fragt „sollten Sie alle Spiele berücksichtigen oder nur ihre Ligaspiele?“ und antwortet, die Entscheidung werde „davon bestimmt, was Ihr Ziel ist“. Das Ziel kommt also zuerst und die Tabelle danach.
Die eigenen Bildschirme der Broker, etwa Kontoauszüge, Analysen und Preisverlaufsdiagramme, unterscheiden sich von Broker zu Broker. Die Seite zu den Broker-Werkzeugen behandelt, was jeder anzeigt, deshalb wird es hier nicht wiederholt. Die Oberfläche von Orbit hat einen Bildschirm „Account Statement“ und einen Bildschirm „Betting Profit & Loss“.
Eine Bedingung gehört zu jedem Umgang mit Daten. Die Bedingungen von MadMarket und von BetInAsia verbieten einem Nutzer jeweils, „jeglichen Roboter, Spider oder anderen automatisierten Mechanismus“ zu verwenden, um Informationen aus dem Dienst abzurufen oder zu indexieren.
Welche Variablen, und warum
Weniger, erklärt und auf Drift geprüft.
Der Artikel von Pinnacle legt einen Zyklus dar. Lesen Sie ihn als Zyklus und nicht als strenges Rezept. Die Schritte:
- Ein Ziel setzen, denn „ohne Ziel könnten Sie von Zahlen überwältigt werden“.
- Die Daten sammeln, selbst oder aus anderen online veröffentlichten Daten.
- Eine Form für das Modell wählen. Der Rat des Artikels: „Unsere Empfehlung ist, es nicht zu verkomplizieren.“
- Seine Annahmen und deren Grenzen auflisten; zum Beispiel: „Mittelwerte und Standardabweichungen gehen davon aus, dass Ereignisse normalverteilt sind“, was getestet werden muss.
- Testen, wie empfindlich es auf die Ergebnisse reagiert, und es im Lauf der Zeit pflegen, denn „es muss im Lauf der Zeit gepflegt werden“.
Welche Variablen hineinkommen, ist Ihre Entscheidung. Der Artikel von AsianConnect über Analyse mit KI führt die Daten auf, die ein solches Werkzeug verarbeiten kann: frühere Ergebnisse, Spielerstatistiken, Mannschaftstrends, Heim- und Auswärtsbilanzen, Verletzungen, Ballbesitz, Schussverwertung und Marktbewegungen. Ein anderer Artikel von AsianConnect sagt: „Ballbesitz misst nur eine Sache“. Eine Zahl auf der Liste kann also weniger messen, als ihr Name nahelegt.
MadMarket bietet einen Poisson-Rechner als ein Beispiel für ein von Hand gespeistes Modell an. Sie geben Erwartungswerte ein, etwa Tore im Fußball, und er liefert die zehn wahrscheinlichsten Ergebnisse, nach Wahrscheinlichkeit von der höchsten zur niedrigsten geordnet. Er zeigt, wie wenig ein einfaches Modell braucht und wie viel an den Zahlen hängt, die Sie eintippen.
Daten veralten auch. AsianConnect schreibt über E-Sport, dass ein Spiel-Update frühere Ergebnisse „weniger vorhersagekräftig“ macht und dass historische Daten mit der jüngsten Leistung unter der aktuellen Version kombiniert werden sollten. Ein anderer Artikel von AsianConnect sagt, ein paar frühe Spiele in einer Saison seien eine kleine Stichprobe. Ich würde zwei Variablen nehmen, die ich erklären kann, statt zwölf, die ich nicht erklären kann, denn die zwölf sind zwölf weitere Stellen, an denen die Historie der Regel schmeicheln kann, und ein Modell, dessen Ausgabe Sie nicht auf seine Eingaben zurückführen können, lässt sich nicht reparieren, wenn es aufhört zu funktionieren.
Die Falle „Beste von vielen“
Warum der Sieger eines Regelwettbewerbs meist Glück ist.
Probieren Sie genug Regeln aus, und eine davon wird brillant aussehen. Welche, ist die Frage, die die Historie nicht beantworten kann.
Ein paar einfache Definitionen, in den Worten der Website. Ein Test „auf der Historie“ heißt, eine Regel über bereits gespielte Wetten laufen zu lassen. Außerhalb der Stichprobe heißt, sie an Wetten laufen zu lassen, die sie nie gesehen hat. Overfitting heißt, eine Regel zu wählen, weil sie auf der Historie gut abgeschnitten hat. Das Risiko ist die Zahl der Regeln, die Sie ausprobiert haben, zählen Sie sie also und behalten Sie die Verlierer in der Aufzeichnung.
Hypothetisch. Jede Regel wird an ihren eigenen 200 unabhängigen Wetten zur Quote 2,00 (50 % Gewinnchance) mit gleichbleibenden Einsätzen und ohne Vorteil getestet. Der Balken ist der exakte Erwartungswert des besten Ergebnisses unter N Regeln.
Datentabelle anzeigen
| Getestete Regeln | Bester Durchschnittsertrag je Wette |
|---|---|
| 1 Regel | 0,00 % |
| 10 Regeln | +10,87 % |
| 50 Regeln | +15,87 % |
| 250 Regeln | +19,87 % |
Zehn Regeln, keine mit Vorteil
Angenommen, Sie testen zehn Regeln, jede an ihren eigenen 200 unabhängigen Wetten zur Quote 2,00, und keine hat einen Vorteil. Die beste erreicht in dieser Rechnung trotzdem im Durchschnitt +10,87 % je Wette. Wählen Sie sie und setzen Sie sie bei den nächsten 200 Wetten ein, hat sie keinen Grund, sich zu wiederholen.
Die Ressourcen von Pinnacle beschreiben dasselbe Glück aus anderen Blickwinkeln. Ein Autor der Ressourcen von Pinnacle schreibt, dass eine Wetthistorie mit positivem Erwartungswert in einem Teil der Simulationen dennoch mit einem Verlust endete und dass die Spanne möglicher Erträge mit wachsender Historie schmaler wird. Ein Artikel sagt, dass selbst über eine ganze Saison „Zufall die Endpunktzahl einer Mannschaft dennoch beeinflusst“, und ein anderer beschreibt „Phasen über- und unterdurchschnittlicher Leistung, die über Tausende von Wetten andauern“. Ein Gast im Podcast von Pinnacle sagt, dass man bei einem Modell, das an Fehlermaßen beurteilt wird, „eine große Zahl von Tests außerhalb der Stichprobe“ will, um sicherzugehen, dass das, was man sieht, „statistisch signifikant“ ist. Wie viele Wetten das für Ihre Regel bedeutet, ist eine eigene Frage, und der Fahrplan zur Gewinnschwelle beginnt sie, ohne eine Schwelle zu nennen.
Eine Anpassung an die Vergangenheit ist kein Plan
Eine Regel, die zur Vergangenheit passt, ist kein Plan für die nächste Wette, und die meisten Wettenden liegen am Ende im Minus. Das hier erklärt, wie man eine Regel testet. Es sagt Ihnen nicht, auf welche Regel Sie wetten sollen.
Was Ihr eigenes Wettprotokoll Sie testen lässt
Ihre eigene Aufzeichnung ist ein Testdatensatz, und Sie bauen ihn, ohne die Daten eines Brokers anzufassen. Ein Artikel von Pinnacle schlägt vor, dass wir „unsere Wetten dokumentieren und in der Tabelle nach seltsamen Mustern suchen“. Orbit Exchange hat einen Bildschirm „Account Statement“. Das Protokoll dessen, was Sie vorhatten, ist eine eigene Aufzeichnung, und Sie führen sie selbst. Den genommenen Preis mit dem Schlusspreis zu vergleichen, überlässt diese Seite der Seite zum Schlusspreis. Welche Spalten das Protokoll braucht und wie oft man es liest, stehen auf der Seite zur Arbeitsroutine, und die Seite zum Schätzen eines fairen Preises behandelt, woher die Wahrscheinlichkeit hinter einer Regel kommt.
Ein Artikel von Pinnacle misst einen Wettenden daran, wie genau der vorhergesagte Erwartungswert dem tatsächlichen Ertrag „über eine ausreichende Stichprobengröße“ folgt. Im Protokoll stehen die beiden nebeneinander. Schreiben Sie deshalb eine Regel vor den Wetten auf, die sie abdeckt, und wenn Sie eine Regel ändern, beginnen Sie eine neue Zählung, nicht eine Fortsetzung der alten.
Kurze Antworten
Was ist Backtesting bei Sportwetten?
Backtesting heißt, eine vorher aufgeschriebene Regel auf vergangene Preise und vergangene Ergebnisse anzuwenden, um zu sehen, was sie getan hätte. Der Schwachpunkt ist der Preis. Der Test braucht die Quoten, die zu dem Zeitpunkt angeboten wurden, an dem Sie gewettet hätten, nicht die Schlussquoten. Ein Artikel von Pinnacle beschreibt das Problem bei Schlusspreisen so: „Es ist eine Übung im Nachhinein; die Schlussquoten für ein Spiel können wir erst kennen, wenn es beginnt“. Schreiben Sie die Regel zuerst auf, testen Sie sie einmal an Wetten, aus denen sie nicht gebaut wurde, und bewahren Sie die Aufzeichnung jeder Regel auf, die Sie ausprobiert haben.
Was ist Overfitting bei einem Wettmodell?
Overfitting heißt, eine Regel zu wählen, weil sie auf der Historie, die Ihnen vorlag, gut abgeschnitten hat. Die Regel trägt dann das Glück dieser Historie in sich, zusätzlich zu dem, was an ihr echt ist. Das Diagramm im Abschnitt zur Falle zeigt den saubersten Fall: Regeln ganz ohne Vorteil, und die beste von vielen erreicht auf der Historie, aus der sie ausgewählt wurde, im Durchschnitt trotzdem einen positiven Ertrag. Außerhalb der Stichprobe hat sie keinen Grund, sich zu wiederholen.
Wie viele Wetten braucht man, um eine Strategie zu testen?
Ein Artikel von Pinnacle fragt, ob eine Saison eine ausreichend große Stichprobe ist, und ein anderer beschreibt Phasen über- und unterdurchschnittlicher Leistung, die über Tausende von Wetten andauern. Ein Gast im Podcast von Pinnacle sagt über Modelle, die an Fehlermaßen beurteilt werden, man wolle „eine große Zahl von Tests außerhalb der Stichprobe“. Die Seite zum Schlusspreis enthält das von AsianConnect vorgeschlagene Minimum für die Verfolgung des Closing Line Value, und der Fahrplan zeigt, wie lange selbst ein echter Vorteil braucht, um sich zu zeigen. Diese Seite legt keine Schwelle fest.
Wie es weitergeht
Für die Mathematik unter all dem, die Stichprobe und die Varianz, gehen Sie zurück zum Fahrplan. Die Seite mit den Rechnern listet auf, was die Website und die Broker anbieten, und der Quotenrechner wandelt jeden Preis in eine Wahrscheinlichkeit um. Eine Regel braucht einen Ort, an dem sie gewettet wird, und die Markttiefe sagt, was ein Preis bei großem Einsatz wert ist. Um die Tür selbst zu öffnen, erklärt der Weg zu Orbit Exchange, welche Broker das tun, und der Brokervergleich stellt sie nebeneinander.