Nick

292 матча на завтра 2023_04_08.xlsx

Это округленный до целого числа средний показатель голов забитых хозяевами на своем поле + пропущенных гостями на выезде за два сезона (Тотал1) и, соотвтетсвенно, голов пропущенных хозяевами и забитых гостями (Тотал2). Как метрика коррелирует с исходами или тоталами - не проверял.

Добавление кэфов прям напрашивается, но пока не решил для себя два вопроса: 1) Как обойти проблему разного названия команд на разных ресурсах. Собирать словарь соответствий вручную нет времени, а универсальное решение пока не нашел. 2) Насколько актуальны будут коэффициенты, собранные при формировании таблицы, хотябы через 12 часов, потому что данные собираются, как правило, накануне игрового дня. Можно, как местные умельцы, прикрутить прямо к таблице макрос с запросами к тому же ноугол, чтобы всегда иметь под рукой актуальные кэфы, но обращение к сайтам из экселя - это какое-то утонченное изварщение для истинных ценителей боли, я к такому пока не готов

Всем привет! В рамках обучения парсингу на Python написал небольшой скрипт, который забирает список игр с сайта футбольной статистики и считает "честный" коэффициент, учитывая только домашние и выездные игры команд за последние два сезона в текущей лиге. Также прикрутил очень топорный подсчет голов для хозяев и гостей, по той же схеме. Смысл, по идее, заключается в том, что если БК дает коэффициент выше, чем в таблице - можно рассмотреть вариант для ставки, которая будет "валуйной" (опять же, в очень топорном виде). В колонках П1, Х и П2 жирным шрифтом выделены варианты, в которых сумма побед хозяев на своем поле и поражений гостей на выезде выше 50%. Времени тестировать нет, поэтому ищу энтузиастов, которые помогут с ведением статистики. С меня - данные вот в таком формате, с вас - идеи и предложения:) Сразу оговорюсь - ничего не продаю, потому что цена такой разработке, в лучшем случае, рублей пятьсот на фрилансе. Цель публикации - найти "друзей по интересам". 2023_04_07.xlsx