我第一次注意到有趣的事情
當我開始為我們的模型追蹤賠率數據時，我犯了大多數人都會犯的錯誤：我只看開盤和收盤價格。每場比賽兩個數據點，僅此而已。
然後有一天，我真正繪製了一場比賽的完整時間線。這條線不是直的——它有曲線、突然下降、穩定期和最後一刻的飆升。我意識到我一直在丟棄90%的信號。
那時我開始把賠率變動不當作噪音，而是當作結構化數據來思考。
蒸汽和漂移：基本詞彙
讓我給你我們內部使用的術語：
蒸汽是賠率縮短——隱含概率上升。如果一支球隊開盤3.00（33%隱含概率），然後降到2.50（40%隱含概率），這就是蒸汽。某些東西正在將市場拉向那個結果。
漂移是相反的。賠率延長，隱含概率下降。也許市場正在遠離某個結果，或者資金正在流向其他地方。
但關鍵是：標籤不是重點。重點是變動*如何*以及*何時*發生。
穩定性是沒人談論的特徵
兩場比賽可以以完全相同的收盤賠率結束，但到達那裡的路徑完全不同。
比賽A開盤2.00，全天保持在1.95-2.05之間，收盤2.00。穩定。
比賽B開盤2.00，波動到2.40，降到1.80，反彈到2.20，收盤2.00。波動。
從收盤賠率的角度來看，它們是相同的。但從信號的角度來看？完全不同的故事。
我們使用賠率路徑的標準差來測量穩定性，結果發現它是我們更具預測性的特徵之一。高波動性通常表明市場不確定性或資訊衝突。
臨門變動得到特殊處理
這是我們從分析數百萬場比賽中學到的：開球前最後幾個小時的變動與早期變動表現不同。
為什麼？臨門變動包含：
- 最終陣容確認
- 最後一刻的傷病消息
- 天氣更新
- 之前不可用的資訊
我們將變動特徵分為「早期」（T-4小時之前）和「臨門」（最後4小時）窗口。臨門窗口往往更有資訊量，但如果不小心處理也會更嘈雜。
我們如何將變動轉化為特徵
原始賠率變動是混亂的。以下是我們如何清理它：
Delta (Δ)： 從開盤到當前隱含概率的簡單變化。
速度： 移動有多快？
波動性： 路徑的標準差。
臨門強度： 總變動中有多少百分比發生在最後窗口？
這些成為我們特徵矩陣中的列。模型學習哪些模式具有預測性。
關鍵要點
- 1蒸汽=概率上升，漂移=概率下降
- 2穩定性是一個特徵，不僅僅是噪音
- 3臨門變動值得單獨分析
- 4將原始變動轉化為結構化特徵
*OddsFlow提供AI驅動的體育分析，僅供教育和資訊目的。*