Der Fehler Den Die Meisten Machen
Wenn Menschen zum ersten Mal an Vorhersagemodellierung herangehen, neigen sie dazu, Rohzahlen direkt zu verwenden. "Die Quoten sind 2.50, also werde ich einfach 2.50 in mein Modell eingeben."
Das ist wie jemandem ein Rezept zu geben, der nicht weiß, was Mehl ist. Das Modell hat keinen Kontext. Es versteht nicht, dass 2.50 etwa 40% Wahrscheinlichkeit bedeutet, oder dass dieselbe Wahrscheinlichkeit vor zwei Stunden wie 45% aussah.
Unsere gesamte Feature-Engineering-Philosophie basiert auf einem Prinzip: Geben Sie dem Modell Kontext, nicht nur Zahlen.
Was Wir Tatsächlich Bauen
Jedes Spiel, das durch unser System fließt, durchläuft acht Transformationsstufen.
Stufe 1: Format-Standardisierung
Wir erhalten Daten in Dezimal-, Bruch- und amerikanischen Formaten. Alles wird zuerst in Dezimal umgewandelt.Stufe 2: Wahrscheinlichkeitskonversion
Dezimalquoten werden zu implizierten Wahrscheinlichkeiten. Die Formel ist einfach: teilen Sie 1 durch die Quoten.Stufe 3: Margen-Entfernung (De-vigging)
Wir entfernen die Marge, um "faire" Wahrscheinlichkeiten zu erhalten.Stufe 4: Zeitstempel-Ausrichtung
Wir speichern Snapshots in konsistenten Intervallen: Eröffnung, Mittag und Schluss.Stufe 5: Bewegungs-Features
Wir berechnen Delta, Geschwindigkeit, Volatilität und späte Intensität.Stufe 6: Konsens-Metriken
Wir aggregieren über mehrere Datenquellen.Stufe 7: Cross-Market-Validierung
Verschiedene Markttypen sollten konsistente Geschichten erzählen.Stufe 8: Evaluierungs-Metriken
Wir fügen Signale hinzu, die helfen, unsere eigenen Vorhersagen zu bewerten.Wichtige Erkenntnisse
- 1Rohdaten sind unordentlich; Features sind strukturiert
- 2Wahrscheinlichkeitskonversion und De-vigging schaffen eine faire Baseline
- 3Bewegung und Konsens fügen zeitlichen und Cross-Source-Kontext hinzu
- 4Cross-Market-Checks fangen Inkonsistenzen ab
- 5Gute Features machen Modelle intelligenter
📖 Weiterführende Lektüre: Eröffnung vs Schluss • Marktkonsens
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