AI教你如何购买世界杯足球彩票（含预测）

2024-11-03 01:26:23 | 作者: 匿名

小赌使人快乐，大赌伤身，像佛教徒一样看球！

写在前面

四年一度的世界杯又来了。作为一个没有太多时间看球的程序员，我和大家一样，都是靠买足球彩票来给自己一些看球的动力和乐趣。然而，我总是买错球队并面临各种问题。我不知道如何才能在赔率上获得一笔好交易。足球彩票是靠运气吗？如何提高自己的预言水平，成为预言王，升官加薪，娶白富美，走上人生巅峰？

以下是我的节目6月28日的预测结果（第二列是主队获胜的概率，0~1）：

7月2日后预测（持续更新）：

足球彩票靠服务费赚钱，所选比赛不存在假球因素。您的资金规模足以支持长期的足球博彩。机器学习的一般步骤：定义问题、数据预处理、特征工程、机器学习建模和训练、模型应用。为了定义问题并解释为什么我们需要解决它，我们首先需要学习一些基本的概率和赔率知识。

概率赔率基本知识

我们利用中学数学知识来学习EV知识，绕过两个常见的赌场陷阱。

赔率陷阱

我们先来看一个抛硬币的场景。假设正面和反面出现的概率为50%。每次需要投入1元。如果赢了，将获得1.8元（即赔率1.8）。如果你输了，你将一无所获。在这个游戏中，你应该想玩吗？

这就需要引入EV（期望值）公式：

EV=利润胜率- 亏损失败率，EV 是您每轮游戏的平均盈亏值。如果EV为正，从长远来看你会盈利；如果EV为负，从长远来看你会赔钱。

具体到本例来说，EV=(1.8-1)0.5 - 10.5=- 0.1。平均每回合你会损失0.1元，所以你不应该玩这个。更直观地说，你玩两轮。第一轮获胜，可获得0.8元。如果第二轮输了，你就损失1块钱。所以两轮都是-0.2元，平均是-0.1元/轮。

赌场会存在各种赔率陷阱，一般可以应用这个公式来识别。赌场依靠这些赔率陷阱，拥有微弱的优势来赚取利润。例如，百家乐的赌场优势为1.2%，二十一点的赌场优势最小。 (0.58%)，从长期来看，EV 为负值。即使有正EV的游戏，由于赌场的巨额资金和你的小额资金不平等，你也会在小概率事件中破产。所以，我们应该理性看待，这里只做数学分析。

赌徒的谬误陷阱

赌徒谬误是指将前后独立的随机事件视为相关事件。例如，抛硬币时，无论抛多少次，任意两次都是相互独立的，互不影响。尽管原理简单易懂，但有时仍然会令人困惑。例如，当你连续抛5次正面时，到第6次时，你可能会认为这次出现正面的概率会更小（1/2），出现反面的概率会更大（1/2）。

赌场中著名的双倍投注系统（Martinale）就是利用这种心态的一个例子：赌徒第一次下注1元，如果输了，就下注2元，如果再输，就变成4元，以此类推。直至获胜。赌徒错误地认为，连续输多次后，获胜的概率会增加，因此愿意加倍、加倍下注。但事实上，概率保持不变。赌场游戏机没有记忆，不会因为你输了就给你钱。你有更多获胜的机会。

这时候就需要用到上面的EV公式了。一定的成功并不能改变后果。你的期望没有改变。付出如此多的努力是没有用的。而且赌注是有限制的。如果你的资金是无限的，并且允许你无限下注，那么加倍你的赌注确实可以获胜。可惜现实中做不到。一个小概率事件就会让你破产TT。

如果你对反等价鞅律和凯利公式感兴趣，可以研究一下，这里不再展开。我们只需要知道当EV为正值时我们应该购买足球彩票。

足彩赔率及返还率推导

购买足球彩票如何盈利？

根据之前的赔率知识，当我们计算出我们的中奖率并与足球彩票给出的赔率结合起来时，我们认为中奖时EV为正，因此我们可以下注。并不是因为赔率高就盲目地赌小事来获得大收益，那还是赌博。

足球彩票的赔率是如何计算的？其实就是根据胜率和回报率。

首先，你需要了解回报率这个指标。一场比赛假设W、D、L分别代表主胜、平局、客胜的赔率，P代表主胜的概率。假设我们投资1元，在0EV条件下：

(W-1)1P-1(1-P)=0

W-1是盈利，1是亏损时的损失。然后求解方程P=1/W。同理，平局的概率是1/D，客户获胜的概率是1/L，加起来就是100%。

不干预时：返还金额/投注金额=1/(1/W + 1/D + 1/L)=100%。然而，足球博彩或者博彩公司想要盈利，那么他们就会从博彩总资金中赚钱。取了一部分，所以返回的金额就是下注的金额。所以有1/W退货率+1/D退货率+1/L退货率=1，

AI教你如何购买世界杯足球彩票（含预测）

例如，赌场的预估获胜概率是1/W回报率。回报率也可以用1/(1/W + 1/D + 1/L )=1/( (WD+WL+DL)/(WDL))=(WDL)/(WD+WL+DL)计算，比较方便。

所以当你看到赢、平、输的赔率时，就可以计算出赢、平、输的概率以及足球彩票的回报率。例如，赢是2.34，平是3.05，输是2.80，回报率为(WDL)/(WD+WL+DL)=90%。博彩公司预计本场比赛主队获胜的概率为0.9/2.34。=0.384=38.4%。实际做预算时，先确定输赢概率，然后计算赔率。博彩公司根据各种因素和指标计算主队的胜率，然后计算出主队的赔率：W=回报率/胜率。平方和负数的计算方法类似。

我们如何获胜？我们只能假设博彩公司低估了概率并给出了高赔率。这样套用EV公式EV=(2.34-1) P - (1-P) 0，即P 1/W=42.735%，这就是足球彩票告诉我们的。我们计算出主队胜率为38.4%，当我们认为主队胜率大于42.735%时就可以下注。这个时候我们就稍微占优势了，自己分析一下概率，就不容易被误导了^^ 你可以自己推倒第二根弦，连续买一三根划算吗？但在早期阶段，比如提前几天，由于情况不明朗，几率可能会更高。

定义问题，特征选取，数据抓取

这是一个大圈子。其实简单来说，我们要做的就是自己计算一下获胜或平局的概率，然后应用EV公式来看看根据赔率进行投注是否划算。

抽象地说，这个问题是一个预测问题。如果要预测目标变量的值，可以选择有监督学习算法，否则可以选择无监督算法。因此，该问题可以归为机器学习的监督学习，可以使用线性回归来解决这类问题。

简单来说，通过浏览一些数据网站，我们可以选择一些特征和历史比赛结果样本来求解为多元线性方程组，即aX+bY+cZ=R。我们所要做的就是求解参数a 、 b、 c。这种方法在机器学习中被称为多元线性回归，它具有通用解。（PS：如果我早知道这一点，我就成功解决了AppStore排名预测问题）

特征选择：

根据某数据网站的数据，这里有主队获胜赔率、主队平局赔率、主队输球赔率、主队世界排名、客队世界排名、主队近期胜率、客队近期胜率、主场球队信心指数、让分指数、让分后让分特征为主胜赔率、让分后主平赔率、让分后主输赔率。赛果集是最终的胜、平、负结果。为了简单起见，主要获胜值为1（包括平局），主要损失值为1（包括平局）。处理0 值。

使用python3+BeautifulSoup编写爬虫抓取数据。详细请看代码：

github https://github.com/sgp2004/world_cup_AI

模型建立，程序回测，预测胜率

28日晚22:00前共进行44场比赛。我们采用Logistic回归+Sigmoid函数分类进行处理（详情请阅读参考文献《机器学习实战》），训练算法为改进的随机梯度上升算法：

选择训练集和测试集都是这44场比赛。此时的错误率为28%。观察干扰数据：

这就是足球的迷人之处。错误包括韩国对德国的巨大不满。我们节目预测韩国的胜率几乎为0。

使用该模型预测28 日及以后的8 场比赛。把步长改小一点，看看能不能达到72%的胜率：

时间和比赛，主队胜率日本VS波兰，0塞内卡VS哥伦比亚，0英格兰VS比利时，0.95巴拿马VS突尼斯，0.001法国VS阿根廷，0乌拉圭VS葡萄牙，0.869032俄罗斯VS西班牙，0.001克罗地亚VS丹麦，0.777.2接下来5 场比赛的日预测：

巴西VS墨西哥，0.994871 比利时VS日本，0.998338 瑞典VS瑞士，0.003197 哥伦比亚VS英格兰，0.000737 乌拉圭VS法国，0.820381

结论及展望

综上所述，我们在看足球预测的时候，需要更准确的预估胜率，然后看看足球彩票给出的赔率是否合适？如果中奖率为1/赔率，则适合投注。这是一场具有正EV的游戏，而不是绝对确定某支球队会获胜。毕竟，庄家不敢预测这一点。如何预估胜率？我们可以选择一些特征值，进行线性回归，确定特征值对应的系数，然后预测下一场比赛的结果。