為什麼一個數據源不夠
在構建我們預測系統的早期，我們犯了一個新手錯誤。我們選擇了一個賠率提供商，並圍繞它構建了一切。它很簡潔、很簡單，但完全錯誤。
問題在某個週末變得明顯，當那個提供商出現故障時。他們的價格幾個小時內變得很奇怪，我們整個模型開始輸出垃圾。那時我們意識到：依賴單一來源就像在一根柱子上建房子。
現在我們聚合來自多個來源的數據，這使一切更加穩健。
共識的力量
這樣想吧。如果你問一個人外面的溫度，你得到一個估計。問十個人，你會得到更接近真實的東西——特別是如果大多數人同意的話。
同樣的原則適用於市場數據。不同的提供商有不同的特點：
- 有些對新聞反應更快
- 有些利潤更高
- 有些專門研究某些聯賽
當我們組合它們時，這些特點會被平均掉。剩下的是更清晰的信號。
我們如何構建共識特徵
這是我們的實際過程：
步驟1： 從多個來源收集同一場比賽的賠率。
步驟2： 將所有內容轉換為隱含概率。
步驟3： 計算跨來源的中位數概率。為什麼用中位數而不是平均值？因為它對異常值有抵抗力。
步驟4： 測量離散度——來源之間的分散程度。
離散度作為特徵
讓我給你一個真實的例子。兩場比賽的中位數主場勝概率都是55%。
比賽A：來源範圍從53%到57%。低離散度。
比賽B：來源範圍從48%到62%。高離散度。
比賽A是共識。比賽B存在分歧——也許有不明確的傷病消息。
我們將離散度作為單獨的特徵輸入到我們的模型中。它幫助模型理解市場對其想法有多自信。
關鍵要點
- 1單源數據是脆弱的；共識是穩健的
- 2中位數比平均值更好地處理異常值
- 3離散度是一個特徵，不僅僅是噪音
- 4追蹤一致性隨時間的變化
*OddsFlow提供AI驅動的體育分析，僅供教育和資訊目的。*