为什么一个数据源不够
在构建我们预测系统的早期，我们犯了一个新手错误。我们选择了一个赔率提供商，并围绕它构建了一切。它很简洁、很简单，但完全错误。
问题在某个周末变得明显，当那个提供商出现故障时。他们的价格几个小时内变得很奇怪，我们整个模型开始输出垃圾。那时我们意识到：依赖单一来源就像在一根柱子上建房子。
现在我们聚合来自多个来源的数据，这使一切更加稳健。
共识的力量
这样想吧。如果你问一个人外面的温度，你得到一个估计。问十个人，你会得到更接近真实的东西——特别是如果大多数人同意的话。
同样的原则适用于市场数据。不同的提供商有不同的特点：
- 有些对新闻反应更快
- 有些利润更高
- 有些专门研究某些联赛
当我们组合它们时，这些特点会被平均掉。剩下的是更清晰的信号。
我们如何构建共识特征
这是我们的实际过程：
步骤1： 从多个来源收集同一场比赛的赔率。
步骤2： 将所有内容转换为隐含概率（这样我们就在比较相同的东西）。
步骤3： 计算跨来源的中位数概率。为什么用中位数而不是平均值？因为它对异常值有抵抗力。如果一个来源有奇怪的价格，它不会拉动整个平均值。
步骤4： 测量离散度——来源之间的分散程度。
那个离散度指标结果出奇地有用。当来源紧密一致（低离散度）时，市场是自信的。当它们分散各处（高离散度）时，存在真正的不确定性或正在处理新信息。
离散度作为特征
让我给你一个真实的例子。两场比赛的中位数主场胜概率都是55%。看起来相似，对吧？
比赛A：来源范围从53%到57%。紧密集群。低离散度。
比赛B：来源范围从48%到62%。宽分布。高离散度。
比赛A是共识。每个人看到的画面大致相同。比赛B存在分歧——也许有不明确的伤病消息，或者一个来源知道其他人不知道的事情。
我们将离散度作为单独的特征输入到我们的模型中。它帮助模型理解的不仅是市场认为什么，还有市场对其想法有多自信。
我们跟踪什么
对于每场比赛，我们生成：
- 共识概率： 跨来源的中位数隐含概率
- 离散度得分： 概率的标准差
- 异常值计数： 有多少来源与中位数相差超过3个点
- 一致性趋势： 随着开球临近，离散度是在收缩还是增长？
这些成为我们特征表中的列。模型学习适当地加权它们。
关键要点
- 1单源数据是脆弱的；共识是稳健的
- 2中位数比平均值更好地处理异常值
- 3离散度是一个特征，不仅仅是噪音
- 4跟踪一致性随时间的变化以获得额外信号
*OddsFlow提供AI驱动的体育分析，仅供教育和信息目的。*