用于检测历史体育比赛数据趋势的程序化技术

Question

Summary

我一直在使用excel查看历史澳大利亚规则的结果，关注必发赔率，看看是否有机会更好地预测未来的比赛结果。我的进展至今已在下面的背景下详细介绍。

我现在想更进一步，看看我可能实现的数据挖掘/模式匹配/算法技术。我有使用动态模型（Extend）和在Excel中使用Solver进行优化的一些经验，但我不熟悉术语本身以外的数据挖掘

我是否可以使用可行的数据挖掘编程技术在VBA中进行此分析？

（我意识到这个问题可能会被某些人视为边界，但我认为Stack Overflow比Math更适合这个问题 - 我很想了解潜在的编​​程选项/算法我可以在VBA中申请

我强烈倾向于使用VBA \ VBscript来看这个，因为这是我的编码背景，但如果它们明显更好，我会对其他选项持开放态度。

Background

我在过去几年里将澳大利亚规则足球的数据提取到Excel中。这些数据给了我：

1. 逐季结果
   （例如WWWL意味着球队1在失去比赛前的前三个赛季领先，DLLL意味着第一和第二队在第一节结束时达到水平，然后第二队领先其余的比赛）。 / em>
2. 相同的信息被重新分组为半结果
3. 主队和客场球队（第1队是主队，2队客队）
4. 比赛日体育场
5. 一年中的某个月

然后我将其与其他数据集匹配，例如

1. 按周划分的联赛（已完成）
2. 体育场是露天还是关闭（已完成）
3. 博彩公司赔率（比赛前）
4. 露天体育场的天气情况（待办事项）

然后用PivotTables（可能是PowerPivot）骰子和拼接来查询这些数据以寻找游戏机会，例如：

• 某些团队从头到尾（WWWW）比其他团队更频繁地领导，并且为“四季度”胜利（WWWW）付出的代价超过这个 可能性表明香草获胜（所以 Lay 赢得香草，返回 WWWW）
• 寻找家庭和客场表演中的明显差异（即家庭地面知识，或党派家庭人群支持导致更多的¾次分数逆转）
• 比较露天与封闭屋顶体育场的结果（消除天气影响）
• 一周的长途旅行会影响下周的结果吗
• 某些球队比标准联赛成绩更频繁地产生某些得分模式
• 排名较低的球队在整场比赛中更有可能领先，而不是落后于击败排名更高的球队

Answer 1

这篇文章有点晚了，但只想在流程本身上加上我的2美分。

从我（相当广泛的）关于在这样的市场（包括Betfair）上运行预测算法的工作，我的结论是预测事件发生（返回）或不发生（存在）的可能性是没有用的。问题在于，即使您能够清楚地识别具有高准确度概率的趋势，由于市场赔率，您仍然无法从预测中获利。赔率有效地将概率倾斜回到50/50。 事实上，市场赔率本身会告诉你事件发生的隐含概率。

隐含概率％=（1 /（赔率 - 1））

例如：如果Back-Draw是4.1;它实际上意味着平局的可能性为32.25％。

要从Betfair有效获利，需要考虑市场差异的差异，而不是查看事件发生的概率。示例：由于赔率的快速市场变动，可能（短暂地）存在交叉市场赔率倾向于提供> 100％回报的情况。这不会发生在主要比赛上。主要是在较低量的比赛中。