Перейти к содержанию
View in the app

A better way to browse. Learn more.

BrcBet.Com

A full-screen app on your home screen with push notifications, badges and more.

To install this app on iOS and iPadOS
  1. Tap the Share icon in Safari
  2. Scroll the menu and tap Add to Home Screen.
  3. Tap Add in the top-right corner.
To install this app on Android
  1. Tap the 3-dot menu (⋮) in the top-right corner of the browser.
  2. Tap Add to Home screen or Install app.
  3. Confirm by tapping Install.

Новый бот telegram Дзета-Анализатор

Featured Replies

Решено Malukyan Ltd

Опубликовано
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?

  • Ответов 580
  • Просмотры 41,8 тыс
  • Создана
  • Последний ответ

Топ авторов темы

Most Popular Posts

  • Исправленная версия Zeta analyzer PRO.zip

  • Обновление бота: 🧠 1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Самообучающаяся нейросеть: Бот теперь не просто слепо следует правилам. Он анализирует каждый твой сигнал, запоминает, в каких ситуациях гол за

  • Валерий Иванович
    Валерий Иванович

    Есть желающие для теста сегодняшних игр?

Изображения в теме

Опубликовано
  • Постоянный
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: 

 

Опубликовано
  • Постоянный

Попробуем ещё вариант где ИИ просто выбирает а не анализирует

Изменено пользователем hostmas

Опубликовано
  • Постоянный
31 минуту назад, hostmas сказал:

IMG_20251112_125908.jpg

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

Опубликовано
  • Постоянный
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

Опубликовано
  • Постоянный

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 пользователем hostmas

Опубликовано
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

Опубликовано
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?

Опубликовано
  • Постоянный

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

Опубликовано
  • Постоянный
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)

Опубликовано
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%

Опубликовано
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

Опубликовано
  • Постоянный
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

Присоединяйтесь к обсуждению

Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.

Гость
Ответить в этой теме...

Последние посетители 0

  • Ни одного зарегистрированного пользователя не просматривает данную страницу

Account

Navigation

Поиск

Поиск

Configure browser push notifications

Chrome (Android)
  1. Tap the lock icon next to the address bar.
  2. Tap Permissions → Notifications.
  3. Adjust your preference.
Chrome (Desktop)
  1. Click the padlock icon in the address bar.
  2. Select Site settings.
  3. Find Notifications and adjust your preference.