ख़ुद को धोखा दिए बिना बेटिंग डेटा खंगालें: सैंपल से बाहर परखें
ज़्यादा डेटा किसी नियम को सही नहीं बना देता। उसे उन दांवों पर परखें जो उसने कभी नहीं देखे, और गिनें कि आपने कितने नियम आज़माए।
बेटर के लिए डेटा माइनिंग का मतलब है पिछले भावों और नतीजों को छानकर दांव लायक़ नियम ढूँढना, और फिर उसे उन दांवों पर जाँचना जो उसने कभी नहीं देखे। Pinnacle का एक लेख बेटिंग मॉडल को ऐसी प्रणाली बताता है जो सभी नतीजों की प्रायिकता तय करने के लिए निष्पक्ष संदर्भ बिंदु पहचान सके, फिर कहता है कि उसे परखना और बनाए रखना पड़ता है। जाल मात्रा में है: पर्याप्त नियम परखें तो उनमें सबसे अच्छा एज (edge) जैसा दिखने लगता है। मान लें बिना एज वाले 250 नियमों में हर एक को 2.00 के ऑड्स पर अपने 200 स्वतंत्र दांवों पर, फ़्लैट स्टेक से परखा गया; सबसे अच्छा नियम औसतन +19.87% प्रति दांव देता है (काल्पनिक)। यह पेज डेटा, वेरिएबल, उस जाल को बताता है, और यह भी कि Orbit Exchange जैसे बेटिंग एक्सचेंज (betting exchange) पर बेट लॉग क्या परखने देता है।
डेटा कहाँ से आता है
बेटिंग मॉडल बनाने पर Pinnacle का एक लेख डेटा जुटाने के दो तरीक़े देता है: “by yourself, or by using other published data online”। दायरा तय करना एक आकलन है। वही लेख पूछता है “should you consider all matches or just their league games?” और जवाब देता है कि यह फ़ैसला “determined by what your aim is”। इसलिए पहले लक्ष्य आता है, और स्प्रेडशीट दूसरे नंबर पर।
ब्रोकरों की अपनी स्क्रीन, जैसे स्टेटमेंट, एनालिटिक्स और भाव के इतिहास के चार्ट, एक ब्रोकर से दूसरे में अलग होती हैं। ब्रोकर के टूल्स वाला पेज बताता है कि हर ब्रोकर अपनी स्क्रीन पर क्या रखता है, इसलिए उसे यहाँ दोहराया नहीं गया। Orbit के इंटरफ़ेस में एक “Account Statement” स्क्रीन और एक “Betting Profit & Loss” स्क्रीन है।
डेटा की किसी भी बात के बगल में एक शर्त रखनी चाहिए। MadMarket और BetInAsia, दोनों की शर्तें उपयोगकर्ता को सेवा से जानकारी निकालने या इंडेक्स करने के लिए “any robot, spider or other automated mechanism” इस्तेमाल करने से रोकती हैं।
कौन-से वेरिएबल, और क्यों
कम, समझाए हुए, और ड्रिफ़्ट के लिए जाँचे हुए।
Pinnacle का लेख एक चक्र रखता है। इसे चक्र की तरह पढ़ें, सख़्त नुस्ख़े की तरह नहीं। क़दम:
- एक लक्ष्य तय करें, क्योंकि “Without an aim you could be overwhelmed with numbers”।
- डेटा जुटाएँ, ख़ुद या ऑनलाइन छपे दूसरे डेटा से।
- मॉडल के लिए एक रूप चुनें। लेख की सलाह: “Our recommendation is not to overcomplicate.”
- उसकी मान्यताएँ और उनकी सीमाएँ सूचीबद्ध करें; उदाहरण के लिए, “averages and standard deviations assume events are normally distributed”, जिसे परखना पड़ता है।
- परखें कि वह नतीजों के प्रति कितना संवेदनशील है, और समय के साथ उसे बनाए रखें, क्योंकि “it needs to be maintained as time progresses”।
कौन-से वेरिएबल जाएँ, यह आपका फ़ैसला है। AI के साथ विश्लेषण पर AsianConnect का लेख वह डेटा गिनाता है जिसे ऐसा टूल प्रोसेस कर सकता है: पिछले नतीजे, खिलाड़ियों के आँकड़े, टीम के रुझान, होम और अवे रिकॉर्ड, चोटें, पज़ेशन, शॉट कन्वर्ज़न और मार्केट की चाल। AsianConnect का एक और लेख कहता है “Possession measures only one thing”, इसलिए सूची की कोई संख्या अपने नाम से जितना लगता है उससे कम नाप सकती है।
MadMarket हाथ से भरे जाने वाले मॉडल के एक उदाहरण के रूप में Poisson कैलकुलेटर देता है। आप अपेक्षित मान डालते हैं, जैसे फ़ुटबॉल में गोल, और वह सबसे संभावित दस स्कोर सबसे ऊँची से सबसे नीची प्रायिकता के क्रम में लौटाता है। यह दिखाता है कि एक सरल मॉडल को कितना कम चाहिए और कितना कुछ उन संख्याओं पर टिका है जो आप टाइप करते हैं।
डेटा पुराना भी पड़ता है। AsianConnect ईस्पोर्ट्स के बारे में लिखता है कि गेम का अपडेट पिछले नतीजों को “less predictive” छोड़ जाता है, और यह कि ऐतिहासिक डेटा को मौजूदा वर्ज़न के हाल के प्रदर्शनों के साथ मिलाना चाहिए। AsianConnect का एक और लेख कहता है कि सीज़न के शुरू के कुछ मैच एक छोटा सैंपल हैं। मेरी पसंद वे दो वेरिएबल हैं जिन्हें मैं समझा सकूँ, उन बारह के मुक़ाबले जिन्हें नहीं, क्योंकि बारह का मतलब बारह और जगहें हैं जहाँ इतिहास नियम को ज़रूरत से अच्छा दिखा सकता है, और जिस मॉडल के आउटपुट को आप उसके इनपुट तक वापस नहीं खोज सकते, उसे आप तब ठीक नहीं कर सकते जब वह काम करना बंद कर दे।
कई में से सबसे अच्छे का जाल
नियमों की होड़ का विजेता अक्सर क़िस्मत क्यों होता है।
पर्याप्त नियम आज़माएँ तो उनमें से एक शानदार दिखेगा। कौन-सा, यह वह सवाल है जिसका जवाब इतिहास नहीं दे सकता।
कुछ सीधी परिभाषाएँ, साइट के शब्दों में। “इतिहास पर” परखने का मतलब है किसी नियम को पहले खेले जा चुके दांवों पर चलाना। सैंपल से बाहर का मतलब है उसे उन दांवों पर चलाना जो उसने कभी नहीं देखे। ओवरफ़िटिंग (overfitting) का मतलब है किसी नियम को इसलिए चुनना कि उसने इतिहास पर अच्छा किया। जोखिम इस बात में है कि आपने कितने नियम आज़माए, इसलिए उन्हें गिनें, और हारने वालों को भी रिकॉर्ड में रखें।
काल्पनिक। हर नियम को 2.00 के ऑड्स (जीतने की 50% संभावना) पर अपने 200 स्वतंत्र दांवों पर परखा गया है, फ़्लैट स्टेक, बिना किसी एज के। पट्टी N नियमों में सबसे अच्छे नतीजे का सटीक अपेक्षित मूल्य है।
डेटा तालिका दिखाएँ
| परखे गए नियम | प्रति दांव सबसे अच्छा औसत रिटर्न |
|---|---|
| 1 नियम | 0.00% |
| 10 नियम | +10.87% |
| 50 नियम | +15.87% |
| 250 नियम | +19.87% |
दस नियम, किसी में एज नहीं
मान लें आप दस नियम परखते हैं, हर एक को 2.00 के ऑड्स पर अपने 200 स्वतंत्र दांवों पर, और किसी में एज नहीं है। इस गणना में उनमें सबसे अच्छा फिर भी औसतन +10.87% प्रति दांव देता है। उसे चुनकर अगले 200 पर लगाएँ, तो उसके दोहराए जाने की कोई वजह नहीं है।
Pinnacle के संसाधन इसी क़िस्मत को दूसरे कोणों से बताते हैं। Pinnacle के संसाधनों में एक योगदानकर्ता लिखते हैं कि सकारात्मक अपेक्षित मूल्य वाला एक बेटिंग इतिहास भी सिमुलेशनों के एक हिस्से में घाटे पर ख़त्म हुआ, और यह कि इतिहास बढ़ने के साथ संभावित रिटर्न का दायरा संकरा होता जाता है। एक लेख कहता है कि पूरे सीज़न में भी “randomness does still influence a side's final points total”, और एक और “periods of over and under performance lasting thousands of bets” का वर्णन करता है। Pinnacle के एक पॉडकास्ट के मेहमान कहते हैं कि जब किसी मॉडल को एरर मेट्रिक्स पर परखा जाए, तो यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप जो देख रहे हैं वह “statistically significant” है, आपको “a large number out of sample trials” चाहिए। आपके नियम के लिए इसका मतलब कितने दांव हैं, यह एक अलग सवाल है, और ब्रेक-ईवन रोडमैप उसे बिना कोई सीमा बताए शुरू करता है।
अतीत पर बैठना योजना नहीं है
जो नियम अतीत पर बैठता है, वह अगले दांव की योजना नहीं है, और ज़्यादातर बेटर घाटे में रहते हैं। यह पेज बताता है कि नियम को कैसे परखें। यह नहीं बताता कि किस नियम पर दांव लगाएँ।
आपका अपना बेट लॉग आपको क्या परखने देता है
आपका अपना रिकॉर्ड एक टेस्ट सेट है, और आप उसे ब्रोकर के डेटा को छुए बिना बनाते हैं। Pinnacle का एक लेख सुझाता है कि हम “Document our bets and look for any strange patterns on the spreadsheet”। Orbit Exchange में एक “Account Statement” स्क्रीन है। आपने जो इरादा किया उसका लॉग एक अलग रिकॉर्ड है, और उसे रखना आपके हाथ में है। जो भाव आपने लिया उसकी क्लोज़ से तुलना क्लोज़िंग भाव वाले पेज का काम है, जिसे यह पेज छोड़ देता है। लॉग को कौन-से कॉलम चाहिए, और उसे कितनी बार पढ़ें, यह काम की दिनचर्या वाले पेज पर है, और उचित भाव का अनुमान लगाने वाला पेज बताता है कि नियम के पीछे की प्रायिकता कहाँ से आती है।
Pinnacle का एक लेख बेटर को इस बात से नापता है कि पूर्वानुमानित अपेक्षित मूल्य “over a sufficient sample size” असल रिटर्न का कितने क़रीब से पीछा करता है। लॉग वह जगह है जहाँ दोनों साथ-साथ रखे होते हैं, इसलिए नियम को उन दांवों से पहले लिख लें जिन्हें वह कवर करता है, और जब नियम बदलें तो नई गिनती शुरू करें, पुरानी का सिलसिला नहीं।
संक्षिप्त उत्तर
स्पोर्ट्स बेटिंग में बैकटेस्टिंग (backtesting) क्या है?
बैकटेस्टिंग का मतलब है पहले से लिखे हुए किसी नियम को पिछले भावों और पिछले नतीजों पर दोबारा चलाकर देखना कि उसने क्या किया होता। कमज़ोर कड़ी भाव है। टेस्ट को वे ऑड्स चाहिए जो उस समय मिल रहे थे जब आप दांव लगाते, क्लोज़ के ऑड्स नहीं। Pinnacle का एक लेख क्लोज़िंग भावों की समस्या को इस तरह रखता है: “it's a retrospective exercise; we can't know the closing odds for a match until it kicks off”। नियम पहले लिखें, उसे उन दांवों पर एक बार परखें जिनसे वह नहीं बना था, और आज़माए हर नियम का रिकॉर्ड रखें।
बेटिंग मॉडल में ओवरफ़िटिंग क्या है?
ओवरफ़िटिंग का मतलब है किसी नियम को इसलिए चुनना कि उसने उस इतिहास पर अच्छा किया जो आपके सामने था। तब नियम उस इतिहास की क़िस्मत भी साथ ढोता है, उसके साथ जो कुछ असली है वह भी। जाल वाले खंड का चार्ट सबसे साफ़ मामला दिखाता है: बिना किसी एज वाले कई नियमों में से सबसे अच्छा नियम भी, उस इतिहास पर जिससे वह चुना गया, औसतन सकारात्मक रिटर्न देता है। सैंपल से बाहर उसके दोहराए जाने की कोई वजह नहीं है।
किसी रणनीति को परखने के लिए कितने दांव चाहिए?
Pinnacle का एक लेख पूछता है कि क्या एक सीज़न काफ़ी बड़ा सैंपल है, और एक और लेख ऐसे दौरों का वर्णन करता है जिनमें अपेक्षा से ऊपर और नीचे का प्रदर्शन हज़ारों दांवों तक चलता है। Pinnacle के एक पॉडकास्ट के मेहमान, एरर मेट्रिक्स पर परखे जाने वाले मॉडलों की बात करते हुए, कहते हैं कि आपको “a large number out of sample trials” चाहिए। क्लोज़िंग भाव वाले पेज पर क्लोज़िंग लाइन वैल्यू को ट्रैक करने के लिए AsianConnect का सुझाया न्यूनतम आँकड़ा है, और रोडमैप दिखाता है कि असली एज को भी दिखने में कितना समय लगता है। यह पेज कोई सीमा तय नहीं करता।
आगे कहाँ जाएँ
इन सबके नीचे जो गणित है, यानी सैंपल और वैरिएंस, उसके लिए रोडमैप पर लौटें। कैलकुलेटर वाला पेज गिनाता है कि साइट और ब्रोकर क्या देते हैं, और ऑड्स कन्वर्टर किसी भी भाव को प्रायिकता में बदल देता है। किसी नियम को दांव लगाने की एक जगह चाहिए, और मार्केट डेप्थ बताती है कि बड़े आकार पर भाव की क्या क़ीमत है। दरवाज़ा खोलने के लिए Orbit Exchange में जाने का रास्ता समझाता है कि कौन-से ब्रोकर यह करते हैं, और ब्रोकर तुलना उन्हें अगल-बगल रखती है।