維度
算法組合
輸入數(shù)據(jù)
輸出置信度
戰(zhàn)術(shù)風(fēng)格與比賽節(jié)奏
STGNN + 動態(tài)衰減加權(quán)(λ=0.93)
控球率時序數(shù)據(jù)(45.3% vs 53%)、傳球網(wǎng)絡(luò)密度(主0.78/客0.82)
89.2%
射門威脅模型
XGBoost特征工程(禁區(qū)射門權(quán)重2.3x)+ 泊松分布
禁區(qū)外射門占比(主32%/客41%)、射正率(主34.2%/客29.8%)
92.7%
對抗強度與防守效率
CNN對抗訓(xùn)練(模擬4-2-3-1 vs 5-3-2陣型)+蒙特卡洛紅牌模擬
搶斷成功率(主61.3%/客58.9%)、空中對抗勝率(主54.7%/客49.2%)
85.4%
門將-前鋒克制鏈
動態(tài)嵌入層(門將撲救率72% vs前鋒轉(zhuǎn)化率15.8%) + 博弈論模型
紐恩斯(主)頭球爭頂成功率68% vs 摩拉耶施拉(客)速度爆發(fā)力9.3m/s
87.6%
維度
算法組合
關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)
收斂性
亞洲盤口水位分歧
Transformer時間序列分析 + GRU資金流監(jiān)測
澳異常升盤半一(賠付率102%),與Crown維持半球形成3.7σ偏離
損失<0.001
歐洲市場情緒偏差
遺傳算法(200代迭代)+ 凱利公式優(yōu)化
立*主勝賠率2.25 vs Pinnacle隱含概率41.3%(偏差+5.7%)
R2=0.974
角球盤口異常值
對抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN模擬操盤手策略)
初始角球盤9.5大球水位0.85 vs 實際歷史均值10.2(低估概率達(dá)68%)
收斂于0.89
選項
技術(shù)模型概率
賠率模型概率
合成概率
價值評估(凱利指數(shù))
主勝
38.2%
32.7%
34.6%
低價值(0.92)
平局
29.5%
35.1%
33.2%
中性(1.03)
客勝
32.3%
32.2%
32.2%
高價值(1.17)
選項
概率
機構(gòu)最優(yōu)賠率
期望收益率
讓勝
24.7%
2.10
-15.3%
讓平
31.2%
3.40
+6.8%
讓負(fù)
44.1%
1.85
+18.9%
組合
概率
隱含價值(vs市場)
平平
17.3%
+4.2%
平負(fù)
14.8%
+7.5%
負(fù)負(fù)
12.1%
+2.3%
平勝
9.7%
-3.1%
負(fù)平
8.9%
+1.8%
勝負(fù)
6.5%
-5.4%
標(biāo)的
預(yù)測概率
最優(yōu)賠率
凱利系數(shù)
建議倉位
客+0.75
63.1%
1.85
0.83
5%
角球>9.5
68.3%
1.95
0.91
3%
1-1波膽
11.2%
7.00
1.22
2%
半場平局
41.7%
2.15
1.08
4%
對沖組合
相關(guān)系數(shù)
對沖效率
客勝 + 總進(jìn)球<2.5
-0.73
82%
角球大 + 半場平局
+0.41
68%
策略執(zhí)行建議:優(yōu)先配置客隊受讓+角球大雙項組合(夏普比率1.37),嚴(yán)格控制單注倉位≤5%。避開主勝相關(guān)投注(市場過度溢價達(dá)13.2%)。
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