なぜアジアンハンディキャップデータはこれほど価値があるのか
サッカー予測モデルを作り始めた頃、私は1X2（勝/引/負）市場に注目していました。そしてアジアンハンディキャップデータを発見し、情報の半分を見逃していたことに気づきました。
データサイエンスの観点から、AH市場は非常に興味深いです。なぜなら、引き分けの結果を排除し、バイナリ予測を作成するからです。このクリーンな構造は、MLモデルに特に有用です。
アジアンハンディキャップの仕組み
ハンディキャップは競争を均衡させるためにゴール調整を適用します：
例：マンチェスター・シティ -1.5 vs サウサンプトン
- シティは-1.5ゴールで「スタート」
- シティがカバーするには2ゴール以上で勝つ必要がある
- サウサンプトンは1点差負け、引き分け、または勝利でカバー
これは3つではなく2つの結果を作り出し、引き分けの複雑さがありません。
ライン種類とその意味
ハーフゴールライン (-0.5, -1.5, -2.5)
バイナリ結果——一方が勝ち、一方が負け。モデリングのためのクリーンなデータ。ホールゴールライン (-1, -2)
プッシュ（返金）を許可。分析はより複雑ですが、正確なマージンに関する市場の見方を明らかにします。クォーターゴールライン (-0.75, -1.25)
隣接するライン間でステークを分割。市場の「真の」ラインに対する不確実性を示すため、特に興味深いです。AIモデルがAHデータを好む理由
1. より良い価格効率
AH市場は1X2市場よりもシャープ（マージンが低く、オッズがより正確）な傾向があります。
2. 連続的な予測
1X2の3つの離散的な結果とは異なり、AHラインは予想ゴール差のほぼ連続的なスケールを形成します。これは回帰モデルに自然にマッピングされます。
3. より速い情報の取り込み
AH市場は他の市場よりもニュース（ラインナップ、怪我）に速く反応することが多いです。
*OddsFlowは教育・情報目的でAI駆動のスポーツ分析を提供しています。*