но мы добавим сюда такие данны для команд как пример 
Голов забито - MAE    0.11
Голов пропущено - MAE    0.08
Голов забито - RMSE    0.96
Голов пропущено - RMSE    0.87
 

На таком формате можно учить как:

• простые правила (value, переоценка линий, несогласие модели и рынка),

• так и агентные паттерны: «если модель даёт >X edge по тоталам и при этом исторический MAE низкий → доверяем, иначе занижаем размер ставки».

Что можно сделать практически

1. Нормализовать этот текст в табличный формат (pandas/DataFrame): отдельные колонки для:

   • team_home_rating_glicko, team_away_rating_glicko, rd_home, rd_away,

   • model_goals_home, model_goals_away, model_probs_1x2,

   • odds_1, odds_x, odds_2, odds_totals, odds_team_totals, страховки,

   • book_goals_home, book_goals_away, book_mae_*,

   • roi_strategy_X, winrate_home, и т.д.

2. На этом датасете:

   • обучать отдельную модель калибровки (например, «скорректированная» вероятность, учитывающая качество бука по MAE);

   • обучать мета‑модель, которая выдаёт «степень доверия» твоему основному ИИ‑прогнозу;

   • обучать policy‑модель/агента: по такому вектору признаков выбирать рынок/размер ставки.

3. В контексте Claude Code/Phantom:

   • использовать такой формат как единый протокол общения: и ты, и агент всегда оперируете одними и теми же фичами/именами;

   • давать агенту пачку таких матчей как «историю», а по новому матчу — просить объяснить расхождения, предложить рынки, оценить риск.

единственое нужно будет апи живое подцепить так как на стат нет кефы обновляються не чато в приматч.по этому данные в таблице и кефы бука будут гулять,по этому нужна линия закрытия для при матч.

  ┌──────────────────────────────────────┬─────────────────┬──────┬──────┐
  │                 Матч                 │     Ставка      │ Odds │ EV%  │
  ├──────────────────────────────────────┼─────────────────┼──────┼──────┤
  │ Chelsea – Man United                 │ Total Under 2.5 │ 2.20 │ -1%  │
  ├──────────────────────────────────────┼─────────────────┼──────┼──────┤
  │ Leeds – Wolves                       │ Total Under 2.5 │ 2.10 │ -2%  │
  ├──────────────────────────────────────┼─────────────────┼──────┼─────

• Live матчи: раз в минуту
• Live коэффициенты: от 15 секунд до 1 минуты
• Доматчевые данные: раз в три часа
• Доматчевые коэффиценты: раз в 3 часа

вот как пример по апи кеф вот такой был,а в другой конторе другой по этому кефы живые играют большую роль.

 England           Brentford            Fulham 2.10 3.75 3.25   

быстро на 24 матчах накидал но лиги были разные,так что это как пример тут не все пока что надо.

ev_calculator.html

быстро на 24 матчах накидал но лиги были разные,так что это как пример тут не все пока что надо.

ev_calculator.html

подшаманил прогу. Посмотрим

упростил софт...потестим

 

 

да, если кому к первому сообщению парсер нужен, пишите в личку

Может пригодится, инфа по всех лигах с архива период 2021-2025 год

КРАЇНА: SINGAPORE
ЛІГА: Premier League
----------------------------------------------------------------------
Матчів: 435
Період: 2021-04-07 .. 2025-10-27
Сер. тотал голів: 4,25
1 / X / 2: 41,1% / 19,3% / 39,5%
ТБ2.5 / ТМ2.5: 77,2% / 22,8%
ОЗ Так / Ні: 69,0% / 31,0%
Середні очікувані голи моделі: 2,26 - 2,11
Середні ймовірності 1 / X / 2: 43,4% / 17,8% / 38,8%
Середні ймовірності ТБ2.5 / ТМ2.5: 78,8% / 21,1%
Середні ймовірності ОЗ Так / Ні: 73,4% / 26,6%
Топ маркетів моделі по цій лізі:
  - 2: 129 матчів | сер. edge 12,77%
  - 1: 120 матчів | сер. edge 14,93%
  - ОЗ: Так: 104 матчів | сер. edge 12,06%
 

league_summary.txt

13 часов назад, good_bye сказал:

подшаманил прогу. Посмотрим

Почему так слабо дает на исходы в футболе? По баскетболу 95% всегда высокие проценты на аутсайдера! Индивидуальный тотал-оставляет желать лучшего. Только тоталы вменяемые!

6 часов назад, KGB сказал:

Почему так слабо дает на исходы в футболе? По баскетболу 95% всегда высокие проценты на аутсайдера! Индивидуальный тотал-оставляет желать лучшего. Только тоталы вменяемые!

а зачем вы мне это пишите?) я этот софт не разрабатывал. Насколько я вижу там некорректно парсер работает, поэтому и алгоритмы чушь дают...позже переделаю

8 часов назад, Nazarnineangels сказал:

Может пригодится, инфа по всех лигах с архива период 2021-2025 год

КРАЇНА: SINGAPORE
ЛІГА: Premier League
----------------------------------------------------------------------
Матчів: 435
Період: 2021-04-07 .. 2025-10-27
Сер. тотал голів: 4,25
1 / X / 2: 41,1% / 19,3% / 39,5%
ТБ2.5 / ТМ2.5: 77,2% / 22,8%
ОЗ Так / Ні: 69,0% / 31,0%
Середні очікувані голи моделі: 2,26 - 2,11
Середні ймовірності 1 / X / 2: 43,4% / 17,8% / 38,8%
Середні ймовірності ТБ2.5 / ТМ2.5: 78,8% / 21,1%
Середні ймовірності ОЗ Так / Ні: 73,4% / 26,6%
Топ маркетів моделі по цій лізі:
  - 2: 129 матчів | сер. edge 12,77%
  - 1: 120 матчів | сер. edge 14,93%
  - ОЗ: Так: 104 матчів | сер. edge 12,06%
 

league_summary.txt 951.78 kB · 6 загрузок

я по твоему пути пошел, только чуть по-другому,посмотрим)

17 часов назад, good_bye сказал:

упростил софт...потестим

по этому алгоритму пока все прошло,даже со старой базой...смотрим дальше)

это алгоритм который сам выбрал чемпионат. Доверия пока нет, не ставим, но тестим 

здесь  1 из 4 сказал что нет...

наблюдаем, думаем. Думаем в тоталы, потому что база у Назара только здесь преимущество выдала, но возможно найдем что то еще

Изменено 20 апреля20 апр пользователем good_bye