L'Erreur Que La Plupart Font
Quand les gens abordent pour la première fois la modélisation prédictive, ils ont tendance à utiliser les chiffres bruts directement. "Les cotes sont de 2.50, donc je vais juste mettre 2.50 dans mon modèle."
C'est comme donner une recette à quelqu'un qui ne sait pas ce qu'est la farine. Le modèle n'a pas de contexte. Il ne comprend pas que 2.50 signifie environ 40% de probabilité, ou que la même probabilité ressemblait à 45% il y a deux heures.
Toute notre philosophie d'ingénierie des caractéristiques est construite autour d'un principe: donner au modèle du contexte, pas seulement des chiffres.
Ce Que Nous Construisons Réellement
Chaque match qui passe par notre système traverse huit étapes de transformation.
Étape 1: Standardisation du Format
Nous recevons des données en formats décimal, fractionnel et américain. Tout est d'abord converti en décimal.Étape 2: Conversion en Probabilité
Les cotes décimales deviennent des probabilités implicites. La formule est simple: divisez 1 par les cotes.Étape 3: Suppression de la Marge (De-vigging)
Nous supprimons la marge pour obtenir des probabilités "justes".Étape 4: Alignement des Horodatages
Nous stockons des instantanés à intervalles cohérents: ouverture, midi et clôture.Étape 5: Caractéristiques de Mouvement
Nous calculons Delta, vélocité, volatilité et intensité tardive.Étape 6: Métriques de Consensus
Nous agrégeons à travers plusieurs sources de données.Étape 7: Validation Cross-Market
Différents types de marchés devraient raconter des histoires cohérentes.Étape 8: Métriques d'Évaluation
Nous ajoutons des signaux qui aident à évaluer nos propres prédictions.Points Clés
- 1Les données brutes sont désordonnées; les caractéristiques sont structurées
- 2La conversion de probabilité et le de-vigging créent une baseline juste
- 3Le mouvement et le consensus ajoutent du contexte temporel et multi-sources
- 4Les vérifications cross-market détectent les incohérences
- 5De bonnes caractéristiques rendent les modèles plus intelligents
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