Моя прога, может кому пригодится)

[Grey Cardinal 236]

1 час назад, Валерий Иванович сказал:

Утечкой пахнет 

100% так и есть, в реальности результат гораздо хуже будет

[vlad2017 34]

51 минуту назад, good_bye сказал:

подскажите, а здесь данные до матча собирались?

До матча можно собрать только кэфы открытия. Конечно после матча

[vlad2017 34]

2 часа назад, good_bye сказал:

подскажите, а здесь данные до матча собирались?

Если вы будете делать программу под AltadarODDS, тогда вот архив других буков . Может сможете сделать ориентир на азиатский гандикап ?

Unibet.xlsb AltadarODDS_1xBet_15.01.26.xlsb

[kelbr 83]

14 часов назад, good_bye сказал:

1) В любом случае теоретическая модель должна практически проверяться,я почему и говорил, что данные xg удары и т д тяжело анализировать, в силу непонимания как они получены. 

2) Я бы попросил kelbr , если это можно ,улучшить мой парсер и попробовать базу в моем формате но за 3 последних сезона. Я думаю результаты будут не сильно хуже, если делать обучение по чемпионату за 3 сезона. Возможно там дело не xg и ударах

3) и самый актуальный вопрос, европа по сути заканчивается, но например Корея,Япония, Бразилия А, Б и Скандинавия и Ирландия с точки зрения прогнозирования вполне неплохи. Поэтому надо ориентироваться сейчас больше на эти рынки, так думаю) Большое спасибо за участие в развитии программы. Возможно сделаем что-нибудь интересное, тогда можно и маркетинг подключить)

мы к Вашем файлу и базе всегда сможем вернуться,он же у нас так же есть и показывает хороший результат,на три исхода п1 х п2,но охота что бы и тотал и обе забьют тоже не отставали по показаниям.
А потом уже можно и лиги дополнять пока это все сырое мы накидали что хотим попробовать смотрим что то оставляем что то убераем,так то конечно нужно Ваш только файл,но пока время есть можно все попробовать хуже не будет.

[kelbr 83]

15 часов назад, Валерий Иванович сказал:

Утечкой пахнет 

не то что утечка тут просто рассчет один стоит который я взял со своих рассчетов,по этому нужно просто взять с базы автора и рассчитать это пока что не надо мне,а так пока данные не только автора а так же с хаба,после калибровки данные поменяются и не факт что испания будет иметь 64% 

[kelbr 83]

 Эффективность гибридного ядра
 

В тестах (Arsenal v Chelsea) мы видим:

• 1X2 выдает $p=0.722$ (используя чистые рыночные коэфы).
• Total выдает $p=0.661$ (используя мощь 223k строк со статистикой xG). Это подтверждает гипотезу: масштаб данных важнее для тоталов, а чистота данных — для исходов.

[kelbr 83]

сначало нужно все рассчитать а потом уже все подцепить 300 запросов это без регистрации с регистрацией не знаю сколько я по другому от туда данные получаю.


 

SStats.net API – это именно то, что вам нужно для перехода от исторического моделирования к реальному ежедневному сканированию матчей и ставок в реальном времени. Вы можете легко интегрировать его в ваш существующий проект.

Что даёт SStats.net API

1. Свежие данные матчей – за сегодня, завтра, по лигам, по командам.

2. Коэффициенты (доматчевые и live) – множество букмекеров, история движения.

3. Рейтинги Glicko-2 – альтернатива вашему Elo (часто точнее).

4. Детальная статистика – составы, события, удары, угловые, владение (то, чего не хватало в FootyStats).

5. Анализ прибыльности стратегий – встроенная метрика ROI для различных типов ставок.

6. Open API + совместимость с AI – вы можете поручить Claude Code написать весь код интеграции.

План интеграции (за 1-2 часа)

1. Получить API ключ (бесплатно)

• Зарегистрироваться на sstats.net (если нужно) и получить ключ.

• Без ключа – 300 запросов/мин на всех, с ключом – расширенные лимиты.

2. Добавить модуль src/api_client.py

python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class SStatsClient:
    def __init__(self, api_key=None):
        self.base_url = "https://api.sstats.net"
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()
        if api_key:
            self.session.params = {"apikey": api_key}

    def get_leagues(self):
        """Получить список всех лиг с ID."""
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/leagues")
        return resp.json()["data"]

    def get_games(self, leagueid=None, year=None, from_date=None, to_date=None, today=False, limit=1000):
        """Получить список матчей с фильтрами."""
        params = {"limit": limit}
        if leagueid: params["leagueid"] = leagueid
        if year: params["year"] = year
        if from_date: params["from"] = from_date
        if to_date: params["to"] = to_date
        if today: params["Today"] = True
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/Games/list", params=params)
        return resp.json()["data"]

    def get_game_details(self, game_id):
        """Получить детальную информацию по матчу (статистика, события, составы)."""
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/Games/{game_id}")
        return resp.json()["data"]

    def get_odds(self, game_id, bookmaker_id=None):
        """Получить доматчевые коэффициенты для матча."""
        url = f"{self.base_url}/Odds/{game_id}"
        if bookmaker_id:
            url += f"?bookmakerId={bookmaker_id}"
        resp = self.session.get(url)
        return resp.json()["data"]

    def get_glicko(self, game_id):
        """Получить рейтинги Glicko и прогнозы вероятностей."""
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/Games/glicko/{game_id}")
        return resp.json()["data"]

3. Интегрировать в DataManager

Добавить метод fetch_and_merge_live_matches(), который:

• Загружает матчи на сегодня/завтра.

• Для каждого матча получает детали, коэффициенты, Glicko.

• Формирует DataFrame, совместимый с вашим base.xlsx (колонки: League, Home, Away, HG, AG, 1, X, 2, и дополнительные).

• Сохраняет в data/live_matches.csv.

4. Использовать Glicko вместо Elo

• Glicko-2 считается более точным для футбола (учитывает неопределённость рейтинга).

• API возвращает прогнозы вероятностей на основе Glicko. Их можно использовать как ещё один признак или даже как baseline для value-фильтрации.

5. Запускать ежедневный скрипт

bash

python update_live_data.py  # загружает матчи на сегодня
python -c "from src.hybrid_predictor import HybridPredictor; ..." # генерирует прогнозы

Что вы получите в итоге

• Автоматическое обновление базы актуальными матчами.

• Больше признаков (удары, угловые, владение, Glicko) – что должно улучшить Total/BTTS модели.

• Возможность тестировать стратегии на истории через API /Games/profits.

• Live-коэффициенты для ставок по ходу матча (если захотите расшириться).
   

  После выполнения у вас будет полностью автоматизированная система, которая каждый день:

  • Скачивает свежие матчи.

  • Прогоняет через гибридного предиктора.

  • Выдаёт вам список value-ставок с Value_adj ≥ 10% и κ ≥ 0.65.

  Это превратит вашу исследовательскую модель в рабочий инструмент для реальных ставок.

   
   

   

   

[aL900 0]

А что если попробовать вместо голов использовать xg метрику.У меня есть небольшой архивчик с чемпионатами топ 5 за сезон 25/26,знаю выборка маленькая но интересно посмотреть что получится

data.csv

[kelbr 83]

14 минут назад, aL900 сказал:

А что если попробовать вместо голов использовать xg метрику.У меня есть небольшой архивчик с чемпионатами топ 5 за сезон 25/26,знаю выборка маленькая но интересно посмотреть что получится

data.csv 202.27 kB · 1 загрузка

пробовал только не саму метрику xg,а делал метрику с коэффициетнов а из них xg,для движения линии там тоже выходит как в oddc 0.22.мне кажеться эту метрику нужно вывести в коэффициенты и сверять с букмекером на сколько вы точно высчитали все это,матерьял ваш рабочий и тоже имеет смысл,идинственное на сколько точно вы сможете с этой метрики все высчитать .

[kelbr 83]

калькультор где то в интернете есть под это все,но вам лучше свой сделать и рассчитывать не только пауссон это совет.

[kelbr 83]

в любых рассчетах буть то лайф или при матч мы должны с вами выходить на правильное направление и  пересечение этих точек,это не одно действие это цикл действий который в вашем случае создает первое действие п1 х п2=но это рождает подействия я бы добавил такие ф1-ф2,тм-тб,об.да-об.нет,и вам нужно найти действие,где коэффициент ростет так как букмекер еще больше уверен в этом исходе,если вы хорошо посмотрите в диограмму вы поймете что коэффициент расстет спрос это обьеммы сумм давят,по идее букмекер должен понижать кеф,но нет эта ставка только дорожает это и есть то что ценно,товар хорощий в цене,не дешевый который все скупают по уценки.
да с помощью xg и правильно если оно у вас будет рассчитано это ваш вариант.

[kelbr 83]

вы можешь эту диаграмму переделать и вы увидете допусити  рынок стоит бабки давят но это уже замануха,рынок тогда должен идти за деньгами кеф падать,вам нужно где рынок и бабки давят а кеф идет вверх.только в таком порядке вы будете в плюсе.идити с рынком когда рынок стоит вы сами себя в капкан загоняете.

[kelbr 83]

это не значит что вы все что идет вверх должны лупить нет и нет,только там где рынок давит это ваша точка,раньше где то читал люди по пинки так играли искали где ее кефы выше других буков на закрытии,но по одной пинки я думаю это не правильно,у вас должен быть инструмент оценки в рассчетах.

[good_bye 613]

Я не очень понимаю, что вы хотите. В эксель я движок не встрою. Могу брать некую усеченную базу из Алтадара и ее анализировать. Базу надо будет делать вручную из архива

21 час назад, vlad2017 сказал:

Если вы будете делать программу под AltadarODDS, тогда вот архив других буков . Может сможете сделать ориентир на азиатский гандикап ?

Unibet.xlsb 18.92 MB · 7 загрузок AltadarODDS_1xBet_15.01.26.xlsb 36.47 MB · 6 загрузок

 

[good_bye 613]

7 часов назад, kelbr сказал:

сначало нужно все рассчитать а потом уже все подцепить 300 запросов это без регистрации с регистрацией не знаю сколько я по другому от туда данные получаю.


 

SStats.net API – это именно то, что вам нужно для перехода от исторического моделирования к реальному ежедневному сканированию матчей и ставок в реальном времени. Вы можете легко интегрировать его в ваш существующий проект.

Что даёт SStats.net API

1. Свежие данные матчей – за сегодня, завтра, по лигам, по командам.

2. Коэффициенты (доматчевые и live) – множество букмекеров, история движения.

3. Рейтинги Glicko-2 – альтернатива вашему Elo (часто точнее).

4. Детальная статистика – составы, события, удары, угловые, владение (то, чего не хватало в FootyStats).

5. Анализ прибыльности стратегий – встроенная метрика ROI для различных типов ставок.

6. Open API + совместимость с AI – вы можете поручить Claude Code написать весь код интеграции.

План интеграции (за 1-2 часа)

1. Получить API ключ (бесплатно)

• Зарегистрироваться на sstats.net (если нужно) и получить ключ.

• Без ключа – 300 запросов/мин на всех, с ключом – расширенные лимиты.

2. Добавить модуль src/api_client.py

python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class SStatsClient:
    def __init__(self, api_key=None):
        self.base_url = "https://api.sstats.net"
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()
        if api_key:
            self.session.params = {"apikey": api_key}

    def get_leagues(self):
        """Получить список всех лиг с ID."""
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/leagues")
        return resp.json()["data"]

    def get_games(self, leagueid=None, year=None, from_date=None, to_date=None, today=False, limit=1000):
        """Получить список матчей с фильтрами."""
        params = {"limit": limit}
        if leagueid: params["leagueid"] = leagueid
        if year: params["year"] = year
        if from_date: params["from"] = from_date
        if to_date: params["to"] = to_date
        if today: params["Today"] = True
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/Games/list", params=params)
        return resp.json()["data"]

    def get_game_details(self, game_id):
        """Получить детальную информацию по матчу (статистика, события, составы)."""
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/Games/{game_id}")
        return resp.json()["data"]

    def get_odds(self, game_id, bookmaker_id=None):
        """Получить доматчевые коэффициенты для матча."""
        url = f"{self.base_url}/Odds/{game_id}"
        if bookmaker_id:
            url += f"?bookmakerId={bookmaker_id}"
        resp = self.session.get(url)
        return resp.json()["data"]

    def get_glicko(self, game_id):
        """Получить рейтинги Glicko и прогнозы вероятностей."""
        resp = self.session.get(f"{self.base_url}/Games/glicko/{game_id}")
        return resp.json()["data"]

3. Интегрировать в DataManager

Добавить метод fetch_and_merge_live_matches(), который:

• Загружает матчи на сегодня/завтра.

• Для каждого матча получает детали, коэффициенты, Glicko.

• Формирует DataFrame, совместимый с вашим base.xlsx (колонки: League, Home, Away, HG, AG, 1, X, 2, и дополнительные).

• Сохраняет в data/live_matches.csv.

4. Использовать Glicko вместо Elo

• Glicko-2 считается более точным для футбола (учитывает неопределённость рейтинга).

• API возвращает прогнозы вероятностей на основе Glicko. Их можно использовать как ещё один признак или даже как baseline для value-фильтрации.

5. Запускать ежедневный скрипт

bash

python update_live_data.py  # загружает матчи на сегодня
python -c "from src.hybrid_predictor import HybridPredictor; ..." # генерирует прогнозы

Что вы получите в итоге

• Автоматическое обновление базы актуальными матчами.

• Больше признаков (удары, угловые, владение, Glicko) – что должно улучшить Total/BTTS модели.

• Возможность тестировать стратегии на истории через API /Games/profits.

• Live-коэффициенты для ставок по ходу матча (если захотите расшириться).
   

  После выполнения у вас будет полностью автоматизированная система, которая каждый день:

  • Скачивает свежие матчи.

  • Прогоняет через гибридного предиктора.

  • Выдаёт вам список value-ставок с Value_adj ≥ 10% и κ ≥ 0.65.

  Это превратит вашу исследовательскую модель в рабочий инструмент для реальных ставок.

   
   

   

   

с api никогда не работал. Тогда буду разбираться, когда будет время. Вам спасибо большое !

[good_bye 613]

[good_bye 613]

[good_bye 613]

[good_bye 613]

[kelbr 83]

10 часов назад, good_bye сказал:

с api никогда не работал. Тогда буду разбираться, когда будет время. Вам спасибо большое !

да это вам упростит все в разы и вы сможете многие свои мысли проверять и тестировать стратегии на истории через API /Games/profits.
Сейчас в порядок все приведу пока не спешу да потом как все будет готово Вам скину.

[good_bye 613]

[kelbr 83]

17 часов назад, kelbr сказал:

вы можешь эту диаграмму переделать и вы увидете допусити  рынок стоит бабки давят но это уже замануха,рынок тогда должен идти за деньгами кеф падать,вам нужно где рынок и бабки давят а кеф идет вверх.только в таком порядке вы будете в плюсе.идити с рынком когда рынок стоит вы сами себя в капкан загоняете.

вчера это было видно в матче лиги чемпионов как рынок давил на Арсенал кеф при открытие был 1.71,в часов 5 вечера кеф был уже 1.91 и рынок продолжал давить а кеф рости,не знаю как было на закрытие но думаю мало что поменялось,я не играю по этому закрытие не смотрел.
 

[good_bye 613]

15 минут назад, kelbr сказал:

вчера это было видно в матче лиги чемпионов как рынок давил на Арсенал кеф при открытие был 1.71,в часов 5 вечера кеф был уже 1.91 и рынок продолжал давить а кеф рости,не знаю как было на закрытие но думаю мало что поменялось,я не играю по этому закрытие не смотрел.
 

матч очень вероятно был договорной

[good_bye 613]

[mihailopolya 95]

5 минут назад, good_bye сказал:

матч очень вероятно был договорной

Почему? Я на одном сайте видел сообщения от людей "Да Спортинг в хорошей форме, да они забьют, и 1-0 могут сыграть"