Новый бот telegram Дзета-Анализатор

[hezyyy 114]

2 часа назад, bill сказал:

Слал промпт. Типа такого:

Ты — эксперт по аналитике MLB и спортивному беттингу. Проанализируй все серии MLB, стартующие в указанную дату (например, 18 сентября 2025), и рассчитай вероятности для Over/Under заданного тотала хотя бы в одном матче серии из ближайших 3-4 матчей. Входные данные для анализа: • Расписание серий (дата, команды). • Стартовые питчеры на каждый матч (с ERA, WHIP, xFIP, K/BB, recent form за 5 стартов). • Домашние/выездные сплиты питчеров. • Bullpen команд (ERA/WHIP за последние 14 дней, нагрузка реливеров). • Атакующие метрики команд (wRC+, OPS, ISO) vs. LHP/RHP. • Park Factor стадиона (влияние на runs/HR). • Ориентировочные тоталы от букмекеров (например, 8.5–9 runs). Расчёты вероятностей: • Для каждой игры серии оцени p_i (вероятность Over) и q_i (вероятность Under) на основе синтеза данных. • Для серии: P(хотя бы один Over) = 1 − ∏(1 − p_i); P(хотя бы один Under) = 1 − ∏(1 − q_i). • Для "2+ игр Over/Under" используй биномиальную модель (сумма вероятностей для k ≥ 2). • Fair коэффициенты: 1 / вероятность. Вывод: • Сводная таблица для всех серий: • | Серия | Дата начала | Число игр | Стартеры (с ключевыми метриками) | Тоталы | P(Over ≥1) | P(Under ≥1) | Fair коэф Over | Fair коэф Under | Комментарий | Уверенность (1-10) • • Текстовое объяснение для каждой серии: Ключевые факторы (питчеры, атака, парк, bullpen, тренды). Выдели value ставки (если fair коэф < БК коэф). • • Рекомендации: Value ставки на "Over/Under ≥1 матч" и "2+ игр Over/Under" (с обоснованием и % банка). • Источники: TeamRankings, Baseball-Reference, FanGraphs, Baseball Savant, Park Factors, линии букмекеров.

Конкретные серии для анализа: https://www.espn.com/fantasy/baseball/story/_/id/31165100/fantasy-baseball-forecaster-probable-starting-pitcher-projections-matchups-daily-weekly-leagues ARI Tue, 9/23 LAD Brandon Pfaadt Shohei Ohtani Wed, 9/24 LAD Ryne Nelson Blake Snell Thu, 9/25 LAD Zac Gallen Yoshinobu Yamamoto SAC Tue, 9/23 HOU Jeffrey Springs Cristian Javier Wed, 9/24 HOU J.T. Ginn Hunter Brown Thu, 9/25 HOU Luis Severino Framber Valdez BAL Tue, 9/23 TB Dean Kremer Ryan Pepiot Wed, 9/24 TB Tyler Wells Shane Baz Thu, 9/25 TB Cade Povich Drew Rasmussen BOS Tue, 9/23 @TOR Lucas Giolito Kevin Gausman Wed, 9/24 @TOR Garrett Crochet Max Scherzer Thu, 9/25 @TOR Brayan Bello Shane Bieber CCUBS Tue, 9/23 NYM Cade Horton David Peterson Wed, 9/24 NYM Matthew Boyd Jonah Tong Thu, 9/25 NYM Shota Imanaga Nolan McLean CWS Tue, 9/23 @NYY Shane Smith Luis Gil Wed, 9/24 @NYY Tyler Alexander Max Fried Thu, 9/25 @NYY Davis Martin Will Warren CIN Tue, 9/23 PIT Brady Singer Johan Oviedo Wed, 9/24 PIT Hunter Greene Paul Skenes Thu, 9/25 PIT Nick Lodolo Braxton Ashcraft DET Tue, 9/23 DET Gavin Williams Tarik Skubal Wed, 9/24 DET Tanner Bibee Jack Flaherty Thu, 9/25 DET Parker Messick Keider Montero COL Tue, 9/23 @SEA McCade Brown Bryce Miller Wed, 9/24 @SEA Tanner Gordon Luis Castillo Thu, 9/25 @SEA Bradley Blalock Bryan Woo KC Tue, 9/23 @LAA Cole Ragans Sam Aldegheri Wed, 9/24 @LAA Stephen Kolek Yusei Kikuchi Thu, 9/25 @LAA Michael Lorenzen Mitch Farris MIA Tue, 9/23 @PHI Edward Cabrera Cristopher Sanchez Wed, 9/24 @PHI Ryan Weathers Jesus Luzardo Thu, 9/25 @PHI Janson Junk Walker Buehler MIN Tue, 9/23 @TEX Zebby Matthews Patrick Corbin Wed, 9/24 @TEX Taj Bradley Jacob deGrom Thu, 9/25 @TEX Joe Ryan Tyler Mahle

Ого, а вы тестили, как результат?

[bill 649]

57 минут назад, hezyyy сказал:

Ого, а вы тестили, как результат?

Я же написал чуть выше: не жалею. Частично результаты этого опыта отражены в этой теме: 

 

[good_bye 613]

[good_bye 613]

Попробуем ещё вариант где ИИ просто выбирает а не анализирует

Изменено 10 ноября, 2025 пользователем hostmas

[good_bye 613]

17 часов назад, hostmas сказал:

+3-1 неплохо. Продолжим тест

[good_bye 613]

[good_bye 613]

[NiKeN_nsk 11]

19 часов назад, hostmas сказал:

Тут заход

 

[NiKeN_nsk 11]

18 часов назад, hostmas сказал:

А тута оба мимо

[good_bye 613]

Пока пойдет)

 

[good_bye 613]

[good_bye 613]

Попробуем и хоккей

[good_bye 613]

[bill 649]

31 минуту назад, hostmas сказал:

Вообще-то вы очень рано озаботились ставить экспресс на NBA. Рекомендую, вообще, не устраивать кашу из всех видов спорта, а сосредоточиться на одном. 

[good_bye 613]

39 минут назад, bill сказал:

Вообще-то вы очень рано озаботились ставить экспресс на NBA. Рекомендую, вообще, не устраивать кашу из всех видов спорта, а сосредоточиться на одном. 

Так я не озаботился, ИИ собирает с сайтов прогнозы которые в большинстве совпадают. Я просто проверяю и смотрю что заходит и имеет ли смысл

[good_bye 613]

Я повторю свои выводы, которые нашел в ходе тестирования ИИ. Там встроен запрет на анализ с помощью стат.методов и Ml. Поэтому прогнозы лишь иногда получаются верными

P.s. а вот обработка и сортировка у него получается хорошо. Сюда включаем и написание кода

 

 

Изменено 12 ноября, 2025 пользователем hostmas

[sdf 58]

8 часов назад, hostmas сказал:

Я повторю свои выводы, которые нашел в ходе тестирования ИИ. Там встроен запрет на анализ с помощью стат.методов и Ml. Поэтому прогнозы лишь иногда получаются верными

P.s. а вот обработка и сортировка у него получается хорошо. Сюда включаем и написание кода

 

 

Тогда толку от нейронок, букмекееры 100% влезли в эту историю и анализ там будет посредственный

[mihailopolya 95]

8 часов назад, hostmas сказал:

Я повторю свои выводы, которые нашел в ходе тестирования ИИ. Там встроен запрет на анализ с помощью стат.методов и Ml. Поэтому прогнозы лишь иногда получаются верными

P.s. а вот обработка и сортировка у него получается хорошо. Сюда включаем и написание кода

 

 

Насчет ML - как относитесь к теннису в плане ставок?

[good_bye 613]

Хоккей и футбол убираем. И ИИ убираем. Сегодня отберу футбол в ручную. Если нет, то тест закончу)

[good_bye 613]

7 часов назад, mihailopolya сказал:

Насчет ML - как относитесь к теннису в плане ставок?

Я знаю, что в теннисе хорошо работал метод векторов, для прогнозирования тотала. Я к сожалению не программист, поэтому всё проверки в этом плане отложены в долгий ящик. Ещё была одна теннисная программа, где каждому присваивался рейтинг наподобие Эло и по историческим встречам подобных рейтингов давались вероятности. Такую систему прогноза я предлагал разработчику Oncourt. Но он сказал, что не будет делать прогноз. Прога типа просто статистика)

[mihailopolya 95]

1 час назад, hostmas сказал:

Я знаю, что в теннисе хорошо работал метод векторов, для прогнозирования тотала. Я к сожалению не программист, поэтому всё проверки в этом плане отложены в долгий ящик. Ещё была одна теннисная программа, где каждому присваивался рейтинг наподобие Эло и по историческим встречам подобных рейтингов давались вероятности. Такую систему прогноза я предлагал разработчику Oncourt. Но он сказал, что не будет делать прогноз. Прога типа просто статистика)

Мне как-то попадалось видео, где блогер создал ML модель для тенниса, а именно для Уимблдона. Но там только исходы. Для обучения он взял данные с 2000 до 2024 гг.: рост, вес, возраст, расширенная статистика. Эло он тоже использовал, немного модифицировав. В среднем точность его модели составила 66.3%, в то время как у IBM 63.8%. Затем он выгрузил коэффициенты буков (правда не указал, это были начальные коэффициенты, закрытия или что-то между) - у них получилась точность 72%

[mihailopolya 95]

Только что, mihailopolya сказал:

Мне как-то попадалось видео, где блогер создал ML модель для тенниса, а именно для Уимблдона. Но там только исходы. Для обучения он взял данные с 2000 до 2024 гг.: рост, вес, возраст, расширенная статистика. Эло он тоже использовал, немного модифицировав. В среднем точность его модели составила 66.3%, в то время как у IBM 63.8%. Затем он выгрузил коэффициенты буков (правда не указал, это были начальные коэффициенты, закрытия или что-то между) - у них получилась точность 72%

При этом он упомянул, что на первом этапе было довольно много игр с теннисистами, о которых было мало информации, поскольку они практически вышли из челленджера - из-за этого пришлось брать данные для обучения и оттуда. И еще отметил, что чем свежее датасет, тем лучше получалось

[good_bye 613]

30 минут назад, mihailopolya сказал:

При этом он упомянул, что на первом этапе было довольно много игр с теннисистами, о которых было мало информации, поскольку они практически вышли из челленджера - из-за этого пришлось брать данные для обучения и оттуда. И еще отметил, что чем свежее датасет, тем лучше получалось

Ну там надо наверно категории смотреть: диапазоны кэфов,мастерсы, шлемы, челленджеры. Думаю где то он будет иметь преимущество. Парень с которым я общался, Йог а дальше ник не помню по своей программе был в плюсе. Но он и сам подкован был в теннисе. Он на логах поднимал,где валуй прога давала

[good_bye 613]

[good_bye 613]

+6-1=1  супер результат я считаю