Konsep Yang Mengubah Cara Saya Berpikir Tentang Data Olahraga
Ketika saya pertama kali mulai membangun model prediksi, saya pikir odds hanya angka sembarangan yang ditetapkan oleh perusahaan. Kemudian saya belajar tentang probabilitas tersirat, dan semuanya klik.
Inilah wawasannya: setiap set odds sebenarnya adalah estimasi probabilitas yang menyamar. Belajar mengekstrak estimasi itu—dan membandingkannya dengan model Anda sendiri—adalah fundamental untuk analitik olahraga.
Rumus Konversi
Matematikanya indah sederhana:
``
Probabilitas Tersirat = 1 / Odds Desimal
Itu saja. Garis odds 2.00 menyiratkan probabilitas 50%. Garis odds 4.00 menyiratkan 25%.
| Odds Desimal | Probabilitas Tersirat |
| 1.50 | 66.7% |
| 2.00 | 50.0% |
| 2.50 | 40.0% |
| 3.00 | 33.3% |
| 4.00 | 25.0% |
Mengapa Ini Penting Untuk Model AI
Di OddsFlow, probabilitas tersirat adalah fitur input inti untuk model pembelajaran mesin kami. Inilah mengapa sangat berharga:
1. Sinyal konsensus pasar
Odds mewakili keyakinan teragregasi dari jutaan peserta. Itu adalah sinyal kebijaksanaan-kerumunan yang kuat.
2. Benchmark kalibrasi
Membandingkan output probabilitas model Anda dengan probabilitas tersirat menunjukkan di mana model Anda tidak setuju dengan pasar—dan seberapa banyak.
3. Rekayasa fitur
*Perbedaan* antara probabilitas yang Anda prediksi dan probabilitas tersirat (sering disebut "edge" atau "value") adalah fitur prediktif itu sendiri.
Nilai Yang Diharapkan: Metrik Inti
Ketika model Anda memprediksi probabilitas yang berbeda dari yang disiratkan pasar, Anda dapat mengukur perbedaan itu:
`
Nilai Yang Diharapkan = (Probabilitas Model × Odds Desimal) - 1
Contoh:
- Model Anda: 50% probabilitas untuk Tim A menang
- Odds pasar: 2.50 (tersirat: 40%)
- EV = (0.50 × 2.50) - 1 = +0.25 (+25%)
EV positif menunjukkan model Anda melihat sesuatu yang tidak dilihat pasar. Apakah itu sinyal atau noise tergantung pada rekam jejak model Anda.
Overround: Memahami Efisiensi Pasar
Satu kekhasan: probabilitas tersirat dari semua hasil tidak akan berjumlah 100%. Akan lebih tinggi—biasanya 102-108% untuk pasar utama. Kelebihan itu disebut "overround" atau "margin."
Contoh pasar 1X2:
- Kandang: 2.10 → 47.6%
- Seri: 3.40 → 29.4%
- Tandang: 3.60 → 27.8%
- Total: 104.8%
Untuk mendapatkan probabilitas tersirat "benar", normalkan dengan membagi masing-masing dengan jumlah.
Aplikasi Praktis
Untuk analis: Bandingkan probabilitas tersirat di berbagai sumber data untuk menemukan inefisiensi.
Untuk pembangun model: Gunakan probabilitas tersirat sebagai fitur dan target kalibrasi.
Untuk peneliti: Lacak bagaimana probabilitas tersirat bergeser sebelum pertandingan untuk mempelajari aliran informasi di pasar.
📖 Bacaan terkait: Memahami Margin Pasar • Analisis Pergerakan Odds
*OddsFlow menyediakan analisis olahraga bertenaga AI untuk tujuan pendidikan dan informasi.*