Прогнозирование исходов соревнований – sgranks.com

Актуальные прогнозы топ-матчей

Матч состоится 26.02.2019

Лацио Рим
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Милан

25 %
25 %
50 %

Результат матча

? : ?

В преддверии встречи команд Лацио Рим – Милан получается соотношение рейтингов силы 1 к 1,5. Первая команда на текущий момент слегка проигрывает своему противнику по величине показателя рейтинга.

Обращает на себя внимание тот факт, что изменение оценки рейтинга состава команды Лацио Рим характеризуется отсутствием серьезных колебаний. С другой стороны, у коллектива команды Милан прослеживается весьма чувствительное колебание характеристики силы .

Шансы на тот или иной результат определены на основе статистических данных, включающей порядка 200 аналогичных встреч. Достоверность сделанного набора вероятностей нужно расценивать как очень высокую.

Обратите внимание

Наилучшие букмекерские коэффициенты на результат встречи: победа команды Лацио Рим – более 4,24, ничья – более 4,2, победа команды Милан – более 2,17.

Матч состоится 27.02.2019

Челси Лондон
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Тоттенхем Хотспур Лондон

47 %
20 %
33 %

Результат матча

? : ?

Накануне игры противников Челси Лондон – Тоттенхэм Хотспур Лондон обнаруживается отношение рейтингов 1 к 1. Указанные команды к моменту игры показывают отличный рейтинговый результат.

Важно отметить, изменение показателя силы состава команды Челси Лондон характеризуется в последнее время относительным постоянством уровня значений.

Одновременно у коллектива команды Тоттенхэм Хотспур Лондон также наблюдается значимое отсутствие изменения характеристики силы . Варианты результатов матча получены по базе данных, содержащей приблизительно 190 похожих матчей.

Достоверность найденного прогноза можно учитывать как очень высокую. Предпочтительные коэффициенты для ставок на исходы игры: победа команды Челси Лондон – более 2,26, ничья – более 5,25, победа команды Тоттенхэм Хотспур Лондон – более 3,31.

Матч состоится 02.03.2019

Реал Мадрид
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Барселона

28 %
30 %
42 %

Результат матча

? : ?

В матче противников Реал Мадрид – Барселона просчитывается соотношение сил 1 к 1,2. Обе команды сейчас характеризует прекрасный показатель силы. Обращает на себя внимание тот факт, изменение рейтинга коллектива команды Реал Мадрид выделяется относительным постоянством уровня значений.

При этом у состава команды Барселона также прослеживается стабильное поведение численного выражения силы . Значения вероятностей найдены с учетом статистики, включающей порядка 200 близких встреч. Достоверность вычисленного прогноза следует учитывать как очень высокую.

Наилучшие букмекерские коэффициенты на исходы встречи: победа команды Реал Мадрид – более 3,81, ничья – более 3,61, победа команды Барселона – более 2,53.

Матч состоится 03.03.2019

Наполи Неаполь
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Ювентус Турин

35 %
26 %
39 %

Результат матча

? : ?

В противостоянии соперников Наполи Неаполь – Ювентус Турин обнаруживается пропорция рейтингов силы 1 к 1,1. Оба соперника на текущий момент имеют прекрасный рейтинговый результат. Нужно сказать, что изменение показателя силы коллектива команды Наполи Неаполь отличается на протяжении ряда матчей относительным постоянством уровня значений.

Одновременно у коллектива команды Ювентус Турин обозначилось чувствительное изменение числового значения рейтинга . Варианты результатов матча получены с учетом статистики, учитывающей около 200 близких поединков. Достоверность сделанного предсказания следует расценивать как очень высокую.

Рекомендуемые коэффициенты для ставок на исходы игры: победа команды Наполи Неаполь – более 3,05, ничья – более 4,12, победа команды Ювентус Турин – более 2,74.

Матч состоится 05.03.2019

Реал Мадрид
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Аякс Амстердам

66 %
20 %
14 %

Результат матча

? : ?

В матче противников Реал Мадрид – Аякс Амстердам получается распределение рейтинговых показателей 1,3 к 1. Указанные соперники на текущий момент характеризует высокий рейтинговый результат.

Следует заметить, динамика показателя рейтинга состава команды Реал Мадрид отличается на протяжении ряда матчей относительным постоянством уровня значений. В свою очередь, у состава команды Аякс Амстердам также прослеживается стабильное поведение уровня рейтинга силы .

Шансы на тот или иной результат найдены с учетом статистики, включающей около 200 схожих противостояний. Достоверность сделанного предсказания нужно учитывать как высокую.

Матч состоится 06.03.2019

Пари Сен-Жермен ПСЖ Париж
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Манчестер Юнайтед

70 %
17 %
13 %

Результат матча

? : ?

В матче коллективов Пари Сен-Жермен ПСЖ Париж – Манчестер Юнайтед получается отношение показателей силы 1,3 к 1. Оба коллектива сейчас демонстрируют очень хороший рейтинговый результат.

Следует заметить, динамика оценки рейтинга состава команды Пари Сен-Жермен ПСЖ Париж характеризуется в последнее время относительным постоянством уровня значений. В то же самое время, у команды Манчестер Юнайтед тоже обозначилось значимое отсутствие изменения рейтинга .

Вероятности возможных исходов получены на основе статистических данных, учитывающей около 200 схожих поединков. Достоверность предсказания можно считать как очень высокую.

Важно

Оптимальные коэффициенты для ставок на результат встречи: победа команды Пари Сен-Жермен ПСЖ Париж – более 1,53, ничья – более 6,41, победа команды Манчестер Юнайтед – более 7,87.

Матч состоится 07.03.2019

Челси Лондон
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Динамо Киев

57 %
23 %
20 %

Результат матча

? : ?

В игре соперников Челси Лондон – Динамо Киев получается соотношение рейтингов 1,2 к 1. Данные команды сейчас демонстрируют великолепный рейтинговый результат. Следует заметить, что изменение показателя силы коллектива команды Челси Лондон характеризуется в последнее время относительным постоянством уровня значений.

В то же самое время, у состава команды Динамо Киев тоже прослеживается практически значимое отсутствие изменения рейтинга . Шансы на тот или иной результат найдены по базе данных, включающей около 190 похожих противостояний. Достоверность рассчитанного прогноза нужно расценивать как очень высокую.

Рекомендуемые коэффициенты для ставок на исходы встречи: победа команды Челси Лондон – более 1,88, ничья – более 4,75, победа команды Динамо Киев – более 5,24.

Матч состоится 09.03.2019

Арсенал Лондон
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Манчестер Юнайтед

31 %
28 %
41 %

Результат матча

? : ?

В игре соперников Арсенал Лондон – Манчестер Юнайтед получается распределение показателей силы 1 к 1,2. Оба коллектива к моменту игры характеризует превосходный уровень силы. Обращает на себя внимание тот факт, что динамика рейтинга команды Арсенал Лондон выделяется на протяжении ряда матчей отсутствием серьезных колебаний.

При этом у команды Манчестер Юнайтед также прослеживается значимое отсутствие изменения численного выражения рейтинга . Значения вероятностей получены по базе данных, содержащей приблизительно 190 похожих поединков. Достоверность сделанного набора вероятностей следует расценивать как очень высокую.

Наилучшие коэффициенты для ставок на результат матча: победа команды Арсенал Лондон – более 3,42, ничья – более 3,83, победа команды Манчестер Юнайтед – более 2,62.

Матч состоится 10.03.2019

Севилья
ПобедаП
НичьяН
ПобедаП
Реал Сосьедад Сан-Себастьян

47 %
29 %
24 %

Результат матча

? : ?

В поединке противников Севилья – Реал Сосьедад Сан-Себастьян получается пропорция характеристик силы 1,1 к 1. Данные коллективы сейчас демонстрируют выдающийся уровень силы. Нужно сказать, что динамика показателя силы команды Севилья выделяется отсутствием серьезных колебаний.

В свою очередь, у команды Реал Сосьедад Сан-Себастьян тоже наблюдается стабильное поведение числового значения силы . Значения вероятностей вычислены на основе статистических данных, содержащей более чем 200 похожих поединков. Достоверность полученного прогноза следует считать как очень высокую.

Наиболее выгодные коэффициенты для ставок на результат игры: победа команды Севилья – более 2,26, ничья – более 3,66, победа команды Реал Сосьедад Сан-Себастьян – более 4,56.

Прогноз исхода любого матча – это задача, связанная с необходимостью обработки больших объемов статистических данных. Разумеется, речь не идет о матчах, исход которых заранее предрешен.

В большинстве случаев для любителей спортивных прогнозов и ставок на результаты такие матчи интереса не представляют. Однако и в таких матчах не так уж редки сенсационные исходы.

Что же касается прогнозов исходов матчей, в которых вероятности победы, поражения или ничьи различаются не намного, то именно они, как правило, и вызывают самый живой интерес.

Специфика прогнозов на матчи по футболу и хоккею имеет различный характер. Достаточно начать с того, что хоккей – заметно более результативный в плане забитых голов вид спорта.

Совет

Это, в свою очередь, сказывается и на разнообразии вариантов итогового счета. Но самое главное, это определяет и численные выражения вероятностей отдельных исходов.

Так, вероятность ничьи в прогнозе футбольного матча в среднем будет заметно выше аналогичной вероятности в прогнозе матча по хоккею.

На данной странице представлены актуальные прогнозы исходов матчей наиболее интересных футбольных и хоккейных турниров, предстоящих в ближайшее время. Прогноз исхода представляется значениями вероятностей побед каждой команды и ничьей, выраженных в процентах.

Сумма вероятностей равна 100 %.

Для финальных стадий отдельных турниров, например, Кубка мира или Чемпионата Европы по футболу, прогноз исхода матча может быть представлен в виде пары вероятностей – победы (прохода в следующую стадию) каждой из играющих команд без учета вероятности ничейного исхода в основное время.

Расчет прогнозов матчей по футболу и хоккею производится на основе статистического анализа десятков и даже сотен тысяч матчей, учтенных в нашей базе данных. При этом важное значение имеют текущий рейтинг играющих команд, характеризующий их силу в настоящий момент времени, динамика изменения этого рейтинга, фактор поля, результаты других матчей в аналогичных предыгровых раскладах.

Для каждого еще не сыгранного матча приводится анализ прогноза, в котором указываются некоторые основные показатели, по которым рассчитаны вероятности исходов, и качественная оценка достоверности прогноза по шкале от «очень низкая» до «очень высокая». Значение достоверности прогноза определяется степенью близости показателей предыгрового расклада других матчей, использованных для расчета вероятностей исхода анализируемой встречи.

Новые актуальные прогнозы исходов матчей выкладываются, как правило, ежедневно по мере накопления информации о предыгровых раскладах матчей по футболу и хоккею. Также ежедневно обновляется информация о последних результатах футбольных и хоккейных матчей, по которым ранее были сделаны прогнозы исходов.

Астрология vs Наука: прогнозирование футбольных матчей

?scinquisitor (scinquisitor) wrote,
2010-09-29 04:00:00scinquisitor
scinquisitor
2010-09-29 04:00:00Category:

Недавно я общался с астрологами, которые утверждали, что они могут прогнозировать исходы футбольных матчей лучше, чем бросок монетки.

В качестве доказательства было приведено некоторое количество прогнозов среди которых успешных было больше, чем не успешных. “А почему Вы сравниваете с броском монетки?” – спросил я.

Ведь даже далекому от футбола человеку (вроде меня), очевидно, что вероятность победы сборной Испании (команды с самым высоким рейтингом) существенно превосходит вероятность победы, скажем, сборной Северной Кореи или Монако.

Обратите внимание

Я сказал, что готов прогнозировать исходы матча лучше, чем бросок монетки, без всякой астрологии. Например, основываясь на рейтингах футбольных команд

Возражения были удивительными. Во-первых, я выяснил, что результаты матчей формируют рейтинг команды, а не рейтинг влияет на исход матча! Представьте себе! “Следственные данные не могут быть исходником для будущих прогнозов” – сказали мне. Оказывается, что такая простая мысль, что и рейтинг команды и ее шансы на победу зависят от силы команды не всем приходит в голову.

Если у команды высокий рейтинг, то с большой вероятностью она сильная, а значит шансов на победу у нее больше. Поставив на более сильную команду я угадаю с большей вероятностью, чем поставив против нее. Еще удивительней было то, что в мои прогностические способности не поверили.

“Я склонен быть уверенным, что Вы будете прогнозировать матчи с вероятным успехом в 50%” – сказали мне. Ведь “надо знать предмет”, а не “создавать иллюзию легкого экспертного прогнозирования”. Еще одним аргументом было то, что на прошедшем чемпионате мире был ряд матчей, в которых более сильная по представлениям экспертов команда (команда “фаворит”) проиграла.

Но разве отдельные примеры, которые немедленно попадают в заголовки спортивных газет нарушают общую статистику?

Вообщем, я принял вызов и провел небольшое исследование.

Сразу скажу, что я в своей жизни не посмотрел до конца ни одного футбольного матча: мои познания в этой области ограничиваются игрой на школьном дворе, то есть нулевые. Не особо нравится мне эта игра.

Прочитав литературу, я выяснил, что наиболее надежной системой рейтингов считается система ELO www.eloratings.net/world.html. Во всяком случае, меня она устраивала так как выглядела вполне объективной. В ней есть рейтинг сборных всех стран, играющих в футбол.

Этот рейтинг посчитан с учетом целой кучи предыдущих матчей. Например, для Испании с учетом 587 сыгранных матчей.

Я хотел проверить мою гипотезу, что рейтинги ELO помогут угадать победителей в групповых матчах чемпионата мира по футболу 2010 года. Это первая попавшаяся мне в Интернете группа матчей. Вот ссылка на результаты: http://www.footballrussia.ru/raspisanie.html

Процедура прогноза простая. Берем две команды. Сравниваем их по рейтингу ELO. Предсказываем победу той команды у которой рейтинг ELO больше. Сравниваем прогноз с реальным исходом матча. Случаи ничьи не считаем. Верный прогноз – успех. Победа противоположной команды – отсутствие успеха. Сравниваем количество успехом с ожидаемым, при угадывании броском монетки.

Всего в мою выборку попало 34 первых матча чемпионата сыгранных не в ничью. Из них верно был предсказан исход 30 матчей (88%). Вероятность получить 30 и более успехов из 34 испытаний с вероятностью успеха в 50% (бросок монетки) меньше чем 0.00001 – то есть мой успех статистически значимо отличается от броска монетки, от случайного угадывания.

Я предположил, что возможно, это связано с тем, что эти матчи были учтены в подсчете рейтинга, поэтому результат такой хороший. Для контроля я вычел из рейтинга команд приобретенный (или утрачненный) рейтинг за последний год (эти данные так же имеются на приведенном мной сайте) и сделал новые прогнозы (по рейтингу прошлого года т.е. заведомо до чемпионата).

Действительно, если бы я воспользовался рейтингом годовалой давности я бы предсказал лишь 25 исходов из 34 (74%). Тем не менее этот результат тоже статистически значимо отличается от броска монетки : P = 0.0045Ниже приведена таблица.

Важно

Указана дата матча, две страны, страна с преимуществом по рейтингу сегодня (команда, победа которой предсказана), соответствие предсказания действительности, соответствие предсказания действительности если предсказание основано на контрольном рейтинге (по данным годовалой давности). Дата Страна Страна Преимущество Угадано? Контроль?12.06.10 Аргентина Нигерия Аргентина Да Да12.06.

10 Юж Корея Греция Юж Корея Да Да13.06.10 Алжир Словения Словения Да Нет13.06.10 Германия Австралия Германия Да Да13.06.10 Сербия Гана Сербия Да Да14.06.10 Голландия Дания Голландия Да Да14.06.10 Япония Камерун Япония Да Да15.06.10 Бразилия КНДР Бразилия Да Да16.06.10 Гондурас Чили Чили Да Да16.06.10 Испания Швейцария Испания Нет Нет16.06.10 ЮАР Уругвай Уругвай Да Да17.06.

10 Аргентина Юж Корея Аргентина Да Да17.06.10 Греция Нигерия Греция Да Нет17.06.10 Франция Мексика Мексика Да Да18.06.10 Германия Сербия Германия Нет Нет18.06.10 Голландия Япония Голландия Да Да19.06.10 Камерун Дания Дания Да Да20.06.10 Словакий Парагвай Парагвай Да Да20.06.10 Бразилия Кот-д'Иваур Бразилия Да Да21.06.10 Потругалия КНДР Потругалия Да Да21.06.10 Чили Швейцария Чили Да Да21.06.

10 Испания Гондурас Испания Да Да22.06.10 Мексика Уругвай Уругвай Да Нет22.06.10 Франция ЮАР Франция Нет Нет22.06.10 Греция Аргентина Аргентина Да Да23.06.10 Словения Англия Англия Да Да23.06.10 США Алжир США Да Да23.06.10 Гана Германия Германия Да Да23.06.10 Австралия Сербия Австралия Да Нет24.06.10 Дания Япония Япония Да Нет24.06.10 Камерун Голландия Голландия Да Да24.06.

10 Словакия Италия Италия Нет Нет25.06.10 КНДР Кот-д'Иваур Кот-д'Иваур Да Да25.06.10 Чили Испания Испания Да ДаК этому пилотному исследованию было одно возражение, что дескать, настоящие астрологи и ничьи прогнозируют и не только. Тогда я расширил выборку матчей и придумал, как предсказывать ничьи.

Я написал программу, которая предсказывает исход (победа, ничья, поражение) по рейтингу команд. Если рейтинг команд отличается меньше, чем на 40, то программа предсказывает ничью. Если рейтинг одной команды превосходит рейтинг другой команды на 40 или больше, то прогнозируется победа этой команды. Цифру 40 я взял из головы и полагаю, что ее можно оптимизировать.

 Я сразу использовал рейтинг команд прошлого года, чтобы результаты чемпионата мира не могли повлиять на используемый рейтинг. Выборку я увеличил добавив 1/8, 1/4, 1/2 финала и финал, а так же матчи сыгранные в ничью. Из 61 испытаний, верный прогноз из трех вариантов (победа первой команды, победа второй команды, ничья) был получен в 35 случаях.

Если мы считаем все три исхода равновероятными, то вероятность предсказать такое же или большее число исходов матчей случайным образом равна 9.8 на десять в минус пятой степени. То есть результат статистически значим: программа угадывает лучше, чем брошенная “трехгранная” монетка.

Совет

На самом деле, оказывается, что ничьи в футболе чуть более редки (ничьей заканчивается в среднем лишь 22% матчей, а не 33%, если посчитать по базе ELO). Это можно учесть при подсчете статистической значимости, но к имениям выводов это не приводит. Ниже для демонстрации приведу выходной файл моей программы для прогнозов и их сравнения с реальными исходами.

 На английском указана команда 1, команда 2, счет перовой команды, счет второй команды, предсказание для первой команды, основанной на рейтинге команды (loss= поражение, win = победа, draw = ничья), реальный результат матча, соответствие прогноза реальности (TRUE = соответствует, FALSE = не соответствует)South_Africa Mexico 1 1 loss draw FALSEUruguay France 0 0 loss draw FALSEArgentina Nigeria 1 0 win win TRUESouth_Korea Greece 2 0 draw win FALSEEngland United_States 1 1 win draw FALSEAlgeria Slovenia 0 1 win loss FALSEGermany Australia 4 0 win win TRUESerbia Ghana 0 1 win loss FALSENetherlands Denmark 2 0 win win TRUEBrazil North_Korea 2 1 win win TRUECote_d'Ivoire Portugal 0 0 loss draw FALSEHonduras Chile 0 1 loss loss TRUESpain Switzerland 0 1 win loss FALSESouth_Africa Uruguay 0 3 loss loss TRUEArgentina South_Korea 4 1 win win TRUEGreece Nigeria 2 1 draw win FALSEFrance Mexico 0 2 loss loss TRUEGermany Serbia 0 1 win loss FALSESlovenia United_States 2 2 loss draw FALSEEngland Algeria 0 0 win draw FALSENetherlands Japan 1 0 win win TRUEGhana Australia 1 1 draw draw TRUECameroon Denmark 1 2 loss loss TRUESlovakia Paraguay 0 2 loss loss TRUEItaly New_Zealand 1 1 win draw FALSEBrazil Cote_d'Ivoire 3 1 win win TRUEPortugal North_Korea 7 0 win win TRUEChile Switzerland 1 0 draw win FALSESpain Honduras 2 0 win win TRUEMexico Uruguay 0 1 win loss FALSEFrance South_Africa 1 2 win loss FALSENigeria South_Korea 2 2 draw draw TRUEGreece Argentina 0 2 loss loss TRUESlovenia England 0 1 loss loss TRUEUnited_States Algeria 1 0 win win TRUEGhana Germany 0 1 loss loss TRUEAustralia Serbia 2 1 loss win FALSEDenmark Japan 1 3 win loss FALSECameroon Netherlands 1 2 loss loss TRUESlovakia Italy 3 2 loss win FALSEParaguay New_Zealand 0 0 win draw FALSENorth_Korea Cote_d'Ivoire 0 3 loss loss TRUEPortugal Brazil 0 0 loss draw FALSESwitzerland Honduras 0 0 win draw FALSEChile Spain 1 2 loss loss TRUEUruguay South_Korea 2 1 win win TRUEUnited_States Ghana 1 2 win loss FALSEArgentina Mexico 3 1 loss win FALSEGermany England 4 1 loss win FALSENetherlands Slovakia 2 1 win win TRUEBrazil Chile 3 0 win win TRUEParaguay Japan 0 0 draw draw TRUESpain Portugal 1 0 win win TRUEUruguay Ghana 1 1 draw draw TRUENetherlands Brazil 2 1 loss win FALSEArgentina Germany 0 4 loss loss TRUEParaguay Spain 0 1 loss loss TRUEUruguay Netherlands 2 3 loss loss TRUEGermany Spain 0 1 loss loss TRUEUruguay Germany 2 3 loss loss TRUENetherlands Spain 0 1 loss loss TRUEТаким образом, я показал, что даже человек абсолютно не интересующийся футболом и ничего в нем не смыслящий может прогнозировать результаты матчей лучше, чем это делает бросок монетки используя лишь общедоступные интернет-ресурсы. Разумеется, использованная мной модель очень простая, ее можно еще улучшить, но она уже достаточно хороша, чтобы на небольшой выборке матчей продемонстрировать статистически значимый результат (от астрологов, я, кстати, даже такого пока не дождался). Когда астрологи или другие предсказатели говорят о том, что они якобы угадывают лучше, чем это делает монетка – в этом нет ничего удивительного: с этой задачей справится кто угодно, обладающий минимальным здравым смыслом и знающий примерную силу команд. Собственно проверку астрологическим способностям можно предложить такую: рассмотреть случаи когда прогнозы астролога расходятся с прогнозом сделанным по рейтингу и посмотреть чьи прогнозы лучше сбываются.

P.S. Никому не нужен новый осьминожек Пауль?

20 сервисов с результатами и статистикой футбольных матчей

Два десятка сайтов, которые не позволят уйти в минус. Сервисы предлагают бесплатную информацию, необходимую для ставок на футбол.

На Alexbettingесть статистика более 100 футбольных чемпионатов за последние 10 лет. Огромный пласт информации для анализа и вычисления трендов. Неполный список параметров конкретно для бетторов:

• домашняя и гостевая статистика команд;
• процент пробития тоталов (есть отдельные данные для домашних и гостевых матчей);
• процент прохода ставки «обе забьют»;
• статистика ставок «Тайм-Матч» и «Тайм-Тайм»;
• процент захода точных счетов;
• разница мячей;
• сравнение тоталов по таймам;выделение статистически значимых рекордов и серий;
• индивидуальной статистики.

Сервис предлагает много дополнительных функций, но ради них придется оформить платную подписку. Есть подробный FAQ Frequently asked questions (часто задаваемые вопросы)по использованию сайта с примерами. С помощью фильтров сайт легко приспособить сортировку под себя.

Альтернатива: soccerway

Упоминания на tipgin

Tipgin отслеживает упоминания матча на тематических сайтах и в соцсетях. Кто владеет информацией, тот владеет миром. Перед тем, как сделать ставку, стоит прогнать матч по базе сайта, чтобы не упустить новость, повлиявшую на коэффициент.

Статистика карточек и угловых на 24score

24score — любимый сайт тех, кто ставит на карточки и угловые. Структурированная и подробная информация отдельно по судьям и командам.

Оценка коэффициентов на simplesoccerstats

На сайте Simplesoccerstats есть стандартный статистический пакет, но больший интерес вызывает функция вычисления вероятностей и коэффициентов по исходам, тоталам, «обе забьют» и другим ставкам.

На основе домашних и выездных выступлений участвующих команд оценивается вероятность прохода ставки, вычисляется среднее значение и переводится в коэффициент.

Если у букмекеров коэффициент на анализируемое событие выше — получаем value-ставку.

Машинный прогноз на soccervista

Soccervista предлагает машинный анализ футбольных матчей с итоговым предложением по исходу, тоталу и точному счету. Есть рубрика «Ставка дня».

bet365

Отличный сервис для наблюдения за матчами в лайв-режиме. Угловые, карточки, владение мячом, удары по воротам, удары в створ, количество атак, количество опасных атак и индикатор происходящего на поле с обозначением стандартных положений, владеющей мячом команды и области нахождения мяча. Дает исчерпывающую информацию о нескольких матчах одновременно.

Движение денег на биржах на arbworld

Arbworld отслеживает движение денег на бирже, показывает на что и сколько ставят и обозначает взлеты и падения коэффициентов. Информации на сайте достаточно, чтобы понять мнение биржевых бетторов по матчу.

Альтернатива: bet-mate.co

Матч-центр на Майскор

MyScore.com — простой и функциональный сайт для отслеживания результатов и статистики футбольных матчей в лайв-режиме.

Огромный охват соревнований, текстовые трансляции, оперативно выкладываемое видео голов, стартовые составы задолго до начала игры, обозначение кадровых потерь, коэффициенты от ведущих букмекеров, турнирные таблицы, лучшие бомбардиры, текущая форма команд и информация по тоталам — к этому списку сложно что-то добавить.

Альтернативы: soccerfame, nowgoal, flashscore, soccerstand, livescore

Аналитика на whoscored, squawka и fourfourtwo

WhoScored, Squawka, FourFourTwo — сайты для полноценного предматчевого и послематчевого анализа. С помощью этих трех площадок можно разобрать игру на микромоменты и выделить те, которые повлияли на исход сильнее других.

Подробная статистика, тактические схемы, индивидуальные показатели игроков, тепловые карты, средние позиции, зоны активности, длина паса, направление атак, прессинг-ловушки, точки ударов, единоборств и отборов и многое-многое другое — все футбольные тактические гики живут на этих сайтах. На каждом из ресурсов есть уникальные примочки.

Изучение перечисленных аспектов позволяет найти сильные и слабые стороны, очертить стиль команды и выделить удобных соперников. Если цените не только цифры, но и тактику, то добро пожаловать.

Transfermarkt

Отслеживаются абсолютно все переходы, а также ведется база игроков всех лиг. В зимнее трансферное окно пришел новый игрок и собирается дебютировать в ближайшем матче? Изучив профайл на Transfermarkt, можно понять, насколько новичок способен усилить команду и оказать влияние на рассматриваемую встречу.

Статистика судей на worldreferee

На WorldReferee есть индивидуальная статистика по судьям для бетторов, которые ставят на карточки.

Травмы и дисквалификации на injuriesandsuspensions, football-lineups и whoout

Football-lineups, Whoout, Injuriesandsuspensions — сайты, специализирующиеся на поиске и компоновке информации о травмах и дисквалификациях. Здесь можно найти серьезно ослабленные клубы и поставить на их соперников.

Прогнозы на betonmobile

Не все вэлью-ставки на футбол легко выделить самостоятельно, и иногда стоит последовать совету профессионалов, например, с betonmobile. Текстовые превью с вкраплениями статистических данных обрисуют предматчевую картину и помогут выбрать лучшую ставку.

Сравнение коэффициентов на oddsportal

В конторах часто случаются серьезные прогрузы, заставляющие снижать или повышать коэффициенты. Из-за этого создается разница между предложениями букмекеров. Наша единственная цель — сделать ставку с максимальным коэффициентом.

Oddsportal позволяет сравнить коэффициенты букмекеров на выбранное событие. Среди нескольких десятков предложений обязательно удастся выудить приятный коэффициент.

Альтернативы: betexplorer, hot-odds

Новости на sports.ru и championat.com

Чтобы не упустить из виду важные события футбольного мира, стоит найти оперативно обновляемую новостную ленту. Из русскоязычного сегмента выделяются Sports и Чемпионат, но это дело вкуса. Подойдет любая лента, не пропускающая ключевые события. Идеальный вариант — мониторить две-три.

Альтернатива: sport-express.ru

Прогнозирование футбольных матчей в ставках ᐉ xScore

Содержание:

В предыдущей статье, был анонсирован переход к моделям прогнозирующим вероятности исходов футбольного матчей при помощи xG. Это довольно длинная и обсуждаемая тема, к тому же до конца не изученная.

Постараемся разобраться? Прежде чем говорить, непосредственно, о моделях прогнозирования давайте несколько абзацев посвятим базовым аспектам, чтобы понять какие у нас требования при создании таких моделей.

Фатальные ошибки при прогнозировании футбольных матчей

Многие новички, пытаются делать прогнозирование матча относительно победителя или спрогнозировать, будет ли в нём тотал больше или тотал меньше, не принимая во внимание коэффициент, который дает контора на определённое событие.  Не сопоставляя его с шансами наступления события, на которое ставят ставку.

На форумах часто встречаются такие абсурдные высказывания: «Думаю, в 60% случаев эту игру выиграет Челси, поэтому буду ставить на победу за коэффициент 1,5».

Значит, автора фразы устраивает, то что поставленная им ставка сыграет чаще, нежели не сыграет.

Ему вполне нормально, что если она будет заходить лишь в 60% случаев, то при данном коэффициенте на дистанции им будет проигрываться 10% от поставленной суммы.

То есть, когда он сделает 100 ставок по $10 на коэффициент 1,5, то в среднем на дистанции потеряет $100. Здесь лёгкий расчет, но думаю, стоит на нём остановиться, чтобы никто не задавался лишними вопросами.

На одну ставку проставляется $10. Выиграет она в 60% случаев, а проиграется в 40% случаев. Поэтому, с вероятностью 40% форумчанин понесёт убытки в 10$, а в 60% случаев выиграет $5, (так как ставились $10 за коэффициент 1,5). Получается, с каждой ставки на длинной дистанции, будет потеряно в среднем по $1.

Формула расчета представлена ниже:

Как правильно прогнозировать футбольные матчи? Как рассчитать исход матча?

Чтобы не терять деньги на длинной дистанции, а наоборот, зарабатывать их, вы должны ставить только те ставки, у которых на один из исходов есть положительный ROI. Что такое РОИ посмотрите в коротком видео по ссылке. Чтобы найти ставку с положительным РОИ необходимо максимально точно предсказывать вероятности исходов матча. Иными словами, нужно максимально точно рассчитать вероятности:

• выигрыша домашней команды;
• выигрыша гостевой команды;
• ничьей.

После чего, нам будет легко найти матчи с положительным ROI на исход. Просто перемножить каждую вероятность с коэффициентом на тот же исход, выставленным конторой.

Расчет вероятности исхода футбольного матча

Допустим, анонсируется футбольная встреча сборных Чехии и Панамы. И мы при помощи своих подсчётов вычислили такие вероятности:

Контора же, в которой хотим поставить деньги, выставила на игру такие коэффициенты в линии:

Если сделаем ставку на выигрыш Чехии, то она будет с ROI -5% (минус 5), что означает на длинной дистанции, потерю 5% от суммы, поставленной на эту команду.

Расчёт не хитрый:

• 38% (вероятность триумфа чешской сборной) *2,5 (коэффициент её же выигрыша) -100 = -5%

Ставить будем на Панаму? Тогда:

• 30% (вероятность победы панамцев) *3.15 (коэффициент выигрыша Панамы)-100= -5,5%

Если расчёты вероятностей побед точны, то нам не следует ставить на победу какой-то из команд. Верным действием будет игнорировать текущие ставки или дождаться момента изменения коэффициентов.

Теперь рассмотрим ничью:

• 32% (вероятность ничейного результата) * 3,2 (коэффициент данного события)-100= +2,4%

Судя по подсчётам, при ставке на ничейный результат ROI будет равен 2,4%.

Это как раз то, что нам нужно, ведь на дистанции прибыль будет 2,4% с каждого внесённого $1 на исход без победителя.

Таким образом, подытожив, мы можем сказать, что все что нам нужно для заработка ставками – научиться:

верно прогнозировать вероятности результатов игр (ничья или выигрыш одной из команд);

затем мы легко сможем

определить ставки с положительным ROI;

Теперь, когда пришло понимание необходимости обучения и точного определения вероятности результатов события, давайте перейдем к обучению прогнозирования вероятностей.

Топ-3 лучшие книги по теории вероятностей и статистики для прогнозирования любого события

За прогнозирование вероятностей любого события, отвечают науки – теория вероятностей и статистика.  Вот список литературы, в которых изложены основы по данным наукам:

Доступно и понятно для неискушённого читателя составлены книги Е.С. Вентцель, которые предназначались для артиллеристов. Также они содержат массу подробнейших примеров.

Для людей с математическим складом ума, советуем учебник Чистякова В.П. «Курс теории вероятностей», рассчитанный на студентов вузов. Лаконичная книга, в которой  вкратце изложены главные моменты.

Еще одну книгу «Руководство для инженеров по решению задач теории вероятностей». Ленинград, 1962 г, рекомендуем сделать вашей настольной книгой.

Теория вероятностей – математическая наука. Поэтому для прогнозирования вероятностей наступления того или иного события разрабатываются математические модели. Задача состоит в создании максимально точной модели, ведь чем точнее рассчитаны вероятности, тем надёжнее наши ставки, соответственно, ROI будет выше.

Нет времени на чтение? И теория прогнозирования футбольных матчей кажется слишком сложной? По ссылке найдете видео лекции. Лектор мастерски доносит мысли.

Для облегчения вашего обучения, мы потратили несколько дней на поиск в YouTube достойного преподавателя и анализ его видео уроков.

На нашем YouTube канале тоже рассказывается и показывается всё максимально подробно, чтоб вы наверняка поняли, как и что делать для прогнозирования исходов матчей.

Прогнозирование спортивных событий. Какие данные использовать?

При создании любой модели, прогнозирующей вероятности,  задумайтесь о том, на какого типа данных она будет построена?

Прогнозирование результатов матчей в баскетболе

Например, в баскетболе могут выстраиваться различные системы прогнозирования на набранных командой очках в матче. Известно, что этих очков достаточно много в каждой игре, а значит и в каждом сезоне. В НБА за сезон насчитывается много матчей, поэтому база данных для прогнозирования в каждом сезоне собирается  быстро.

Прогнозирование результатов игры в теннисе

В теннисе сложнее. Нет смысла вести расчёт вероятности по окончательному счёту, вернее, на основе количества выигранных сетов в том или ином матче. Ведь сетов играется очень мало, бывает, что спортсмены за месяц проводят всего 6-8 сетов.

Даже если составить модель по данным сыгранных сетов, на их основе никак нельзя посчитать точные вероятности какого-либо тотала геймов. Мы никак не узнаем, какова вероятность, что теннисисты разыграют ровно 17 геймов или 18 геймов в матче.

Но эти вероятности нужны для расчёта вероятностей тотала.

Я видел множество примеров расчетов тотала в теннисе. И все они основывались на прошлых матчах, пытаясь спрогнозировать как часто матч закончится больше или меньше тотала, указанного в линии букмекерской конторы.

Это абсолютно неверный подход! Чтобы прогнозировать тотал необходимо создать модель, которая будет определять вероятности каждого количества геймов.

То есть, после того как модель сделала расчеты, мы должны знать какова вероятность того, что в матче будет ровно 14 геймов, какова вероятность что будет ровно 15 геймов, 16, 17 и так далее.

Обратите внимание

Если в теннисе нет возможности прогнозировать вероятности на основе сетов, то как же это делать? Возможно задействовать результаты геймов. Но и с ними не всё так гладко. Количество сыгранных теннисистом геймов по-прежнему недостаточно.

Теннис – одиночный вид спорта, значит, большое значение на вероятности, оказывает текущая форма игрока. Поэтому модели строятся только на основе последних данных, ведь показатели за несколько месяцев уже не точны, из-за различия в состоянии формы спортсмена.

Ещё одним камнем преткновения является то, что геймы набираются не всегда линейным способом. К примеру, никак нельзя сыграть ровно 11 геймов в сете, что влияет на прогнозирование тотала.

Анализ показал, что точнее всего вероятности окончания теннисного матча с тем ли иным результатом прогнозируются на основе данных о вероятности выиграть один розыгрыш.

Зная вероятности выигрыша очка на своей подаче одним теннисистом против конкретного соперника, можно без труда (с помощью метода Монте-Карло) узнать абсолютно любую вероятность в матче: от вероятности побед теннисистов, до того, с какой вероятностью итоговый счёт будет 6-4, 5-7, 2-6.

На рисунке ниже расположена схема, на основе которой строится модель Монте-Карло в Excel. Советуем выполнить подобное построение, занятная практика.

Прогнозирование исхода футбольных матчей

Вернёмся к анализу футбольных ставок. Какие показатели использовать при построении модели? Кто-то предположит, что это результаты прошедших матчей, а именно голы. Предлагаем взглянуть на игру с математическим стороны, чтобы доказать несерьезность этого мероприятия. Футбол считается самым дисперсионным видом спорта, и мы в состоянии это подтвердить.

Из всех спортивных состязаний, на которые конторы принимают ставки, лишь в этой игре возможен вариант, когда владеющая инициативой команда бьёт по воротам в несколько раз больше другой, но терпит поражение. Любой болельщик наблюдал матч, в котором в ворота одной команды наносится шквал ударов, но она выигрывает, произведя в ответ всего-то пару «выстрелов».

Всё потому, что футбол отличается от остальных видов спорта низкими показателями результативности. А добрая половина попыток «взять ворота» имеет шанс на успех менее чем в 5% случаях. И лишь небольшое количество «выстрелов» превышают 30%.

Важно

Сложно представить, чтобы в гандбольном поединке одна команда смогла бросить в сторону ворот соперника 30 раз, а вторая – 3 раза, и при этом победу бы праздновала вторая команда. Понятно, что вторая команды вообще не имеет шансов победить, ведь вероятность поражения цели в каждом броске этой командной игры на порядок выше, чем в спорте №1.

В связи с этим команда, сделавшая 30 бросков, забьет даже при худших раскладах не менее 10 голов, при лучших раскладах может забросить и 25 раз из 30 бросков. Выходит, что команда с 3 бросками вообще не претендует на выигрыш.

В баскетболе так же наблюдается подобная картина: команда, в итоге совершившая в 10 раз больше попыток забить мяч в кольцо, чем соперник, победит в любом случае.

Наиболее близкий к футболу – хоккей, но там дисперсия поменьше, так как за игру наносится больше ударов и шайбы забиваются чаще. Также в хоккее проводится больше игр. Однако хоккейная дисперсия также очень большая, что не даёт возможности строить модели, опираясь на результат матча.

Прогнозирование матчей с использованием традиционной статистики: удары, владение

Снова встаёт вопрос о том, как всё-таки рассчитывать вероятности исходов футбольного матча? Есть вариант построения модели прогнозирования, основываясь на более мелких элементах игры, чем голы, а именно, на ударах по воротам и владении мячом. Вкратце поведаем, как работали системы несколько лет назад и как делались ставки людьми, которые не смотрели ни одного матча за год.

Когда я проживал в Чехии, то познакомился с одним успешным беттором из Германии. Его звали Пауль. Мне довелось видеть, как он делает ставки на футбол и какие системы при этом использует.

Для получения информации о вероятности того или иного исхода матча он сначала высчитывал вероятности по владению мячом и ударам.

Допустим, в матче Лион и Марсель им были рассчитаны такие вероятности владения мячом:

На картинке видно, что у каждого владения есть своя вероятность. Например, в 10% матчей Лион будет контролировать мяч ровно 55% времени; в 8% матчей Лион с мячом будет ровно 54%; а в 2 % матчей Лион – 48% времени. Представленные вероятности зависят от различных вариантов хода матча.

То же самое Пауль делал и по ударам в ворота. Ниже на картинке наблюдаем, что в 8% случаев Лион произведёт ровно на 4 удара больше соперника. И так же в 8% встреч – ровно на 3 удара больше, чем соперник. 1% матчей от команды будет иметь в итоге на 16 ударов больше соперника, и так же в 1% – на 10 ударов, наоборот, меньше чем соперник.

Таким образом, он работал и с пасами, угловыми, другими статистическими данными. Какие же были дальнейшие действия?

У него были математические модели, основанные на статистике с 30 000 матчей, эти модели помогали ему конвертировать вероятности владения, вероятности ударов и вероятности прочих статистических данных в вероятности исходов события.

Совет

К сожалению, у меня нет данных Пауля, так как в то время я не делал ставки, а когда я обратил внимание на ставки, то сразу начали работать с xG. Поэтому буду показывать примеры с данными собранными за 3000 матчей специально для этой статьи.

Если кто-нибудь желает пользоваться этой стратегией, которую я сейчас покажу, то скажу сразу, нужно в идеале собрать статистику как минимум с 30 000 матчей, чтобы получить точные данные.

Обратим внимание на четыре колонки в таблице ниже.

Первая содержит разницу ударов по воротам от домашней команды и от команды гостей. Уточню, что для примера указаны лишь несколько показателей разниц, в реальности команды могут нанести не только на 5 ударов больше, но и на гораздо большее количество. Сейчас нам это не принципиально.

Вторая колонка – вероятность выигрыша первой команды при определённой разнице в ударах.

Третья, соответственно, указывает на вероятность ничейного результата.

В четвёртой же размещены вероятности побед второй команды.

Допустим, первая команда по воротам нанесёт на 3 удара больше, тогда она одержит победу в матче в 47% случаев, сыграет вничью с вероятностью 26% и проиграет в 27% матчей.

Если при игре дома команда нанесёт на 5 ударов меньше, то она выиграет в 32% случаях, в 28% игра закончится ничьей, а проигрыш «в домашних стенах», соответственно, произойдёт в 40% матчей.

На основе показателей прослеживается отличная корреляция между нанесёнными ударами по воротам и вероятностями исхода матча.

Теперь становится понятна логика Пауля в матче Лиона и Марселя. Он вычислял, с какой вероятностью Лион в 8% матчей нанесёт на 3 удара больше по воротам:  можно понять, что в матчах, в которых разница будет ровно 3 удара, Лион одержит победу в 47% случаев, ничья же будет в 26%, а победа соперника – в 27%.

Значит, из этих 8% игр Лион будет праздновать победу при 8*0,47=3,76%, ничья возможна в случае 8*0,26=2,08%, а Марсель выиграет с вероятностью 8*0,27=2,16%.

После этого подобный анализ проводился и для других вероятностей, к примеру, когда в 2% матчей Марсель сделает на 5 ударов больше по воротам, он выиграет в 40% случаев, вничью закончит встречу в 28% и проиграет в 32%. То есть в этих 2% имеем 2*0,32=0,64% победы Лиона, 2*0,28=0,56% ничьей, 0,8% выигрыша Марселя и так далее.

Если умножать все вероятности из этой кривой Гаусса

на показатели из таблицы вероятностей,

Пауль мог получать вероятности исходов матча Лиона с Марселем. Такие действия проделывались по ударам, по владению, и по нескольким другим статистическим данным. Это могли быть пасы, отборы, угловые.

Обратите внимание

После всех этих манипуляций он знал довольно точные вероятности исходов событий и на дистанции опережал пул игроков с приличным ROI.

Для этого ему нужно было лишь выстроить модель, которая прогнозирует вероятности пасов, владения, ударов и так далее.

Такая модель строится достаточно несложно. Рассмотрим ее, когда будем обсуждать, каким образом строить подобные модели для xG.

При внимательном изучении таблицы можно заметить, что при равном показателе ударов (0), например, 15 на 15, вероятность победы первой команды равна 39%, а второй – всего лишь 31%.

Это объясняется ни тем, что домашние команды лучше реализуют моменты при своих зрителях (на реализацию самого удара не сильно влияют домашние или гостевые трибуны), а тем, что домашние команды в игре создают более опасные моменты, чем гостевые. Например, команды, играющие на родном стадионе, реже наносят удары издали, и чаще – с близкого расстояния.

Значит, вероятность забить гол у домашней команды чуть выше, чем у гостевой. И поэтому, 15 ударов домашней команды лучше, чем то же количество у гостевой команды. Может быть в общем незаметно, но спустя время, мы изучили статистику по xG и, действительно, обнаружили математическое подтверждение этому факту.

В дальнейшем у нас выйдет множество видео по xG де расскажем об этом подробнее.

Прогнозирование результатов футбольных матчей на основе другой футбольной статистики

Системы, имеющие в основе процент угловых, владения, и количества ударов, могут довольно точно определять вероятности исходов предстоящих игр. Но используя xG, мы можем узнать не только количество ударов в матче, а и вероятность, при которой каждый удар станет голом. Это ведёт к прогнозированию вероятностей с поразительной точностью.

В следующей статье вы узнаете, как можно прогнозировать вероятности именно с помощью системы xG!

Искусственный интеллект и букмекерство: нейронные сети для прогнозирования спортивных событий

Букмекерские компании и опытные игроки активно используют нейросети и Big Data в прогнозировании, и сами того не подозревая, делают огромную услугу теоретикам искусственного интеллекта (ИИ).

Ученые, исследующие искусственный интеллект, должны разгадать очень много загадок: теоретики и разработчики ИИ пытаются не только узнать сущность человеческого интеллекта, но и создать самостоятельные интеллектуальные единицы. Нам нужен не обычный разум, а безошибочное мышление, рациональный агент, который не подведет! 

В ИИ автоматизируются интеллектуальные задачи, поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека.

Важно

Как известно, большой спорт, ставки и риск — удел настоящих интеллектуалов, которые в обход тесту Алана Тьюринга и «Китайской комнаты» Джона Серля перешли с философии сознания к чистой прибыли.

Давайте разбираться, как же удалось букмекерам улучшить спортивное прогнозирование.

Коэффициенты и прогнозирование результатов

Что собой вообще представляет букмекерская компания и как она работает?

Букмекерская контора — это организация, которая принимает ставки на различные исходы событий и задает коэффициент вероятности выигрыша.

В отличие от тотализаторов в букмекерских компаниях каждый участник может просчитать собственный выигрыш заранее. Чтобы это сделать, нужно всего лишь умножить размер своей ставки на коэффициент букмекерской конторы.

Талантливые букмекеры обычно предлагают большое количество коэффициентов и вариантов, при этом они со всего будут иметь свой процент.

Ваш выигрыш принесет выгоду не только вам! Если букмекер неправильно сделает прогноз и рассчитает вероятности, он рискует остаться без маржи и активов. Поэтому при прогнозе учитывать надо большое количество факторов. Коэффициенты и спортивное прогнозирование – вот вам и предметное поле искусственного интеллекта!

Сложностью вычислений и многовариантностью уже не удивишь, это просто цифры. А точное прогнозирование требует анализа огромного объема информации. Это как интуиция, только в миллионы раз мощнее!

Нейронное прогнозирование в футболе

За успешными примерами применения ИИ в букмекерстве далеко ходить не надо. В лаборатории Университета Лозанны три аспиранта создали технологию на основе искусственного интеллекта, которая предсказывала результаты матчей Евро-2016. Трио футбольных оракулов разработало методы прогнозирования футбольных матчей, которые в разы точнее машинного прогнозирования!

Их система учитывает личную эффективность отдельных участников, поэтому в расчет берется большее количество переменных, в то время как обычные программы анализируют продуктивность всей команды.

Вероятности исхода событий анализируются с помощью байесовского вывода. Проще говоря, этот статистический метод позволяет понять, насколько прогнозу доверяют. Во внимание берутся неопределенные факторы, которые могут неожиданно влиять на исход соревнований. Например, наличие нового игрока в сборной или неизвестный противник команды. 

Совет

Недавний пример: футбольный матч Исландия — Португалия на чемпионате Евро-2016. Вероятность победы Португалии была очевидна. Но ведь команду Исландии впервые увидели на серьезном чемпионате мирового масштаба.

Поэтому результат матча, с точки зрения нейропрогнозирования, мог быть очень неожиданным. Это учитывается в коэффициентах новой системы. Ко всеобщему удивлению, матч закончился ничьей.

Искусственный интеллект против общественного мнения — 1:1! 

Пока букмекеры мира использовали накатанную схему и ориентировались на коллективный разум, технология швейцарских ученых работала как часы!

На сайте системы kickoff опубликованы результаты прогнозирования за период Евро-2016. Точность предсказаний — 80%. Эта программа перевернула сферу спортивного прогнозирования!

Прогнозирование результатов футбольных матчей от IT-корпораций 

Теперь давайте от стартапа перейдем к IT-гигантам. Они тоже не остались в стороне от футбола и показали мощь ИИ в альтернативной сфере.

Корпорация Microsoft запустила облачный сервис Cortana Intelligence Suite, который сразу же выдал успешное предсказание — Франция победила Румынию с результатом 2:1 на открытии футбольного чемпионата Евро-2016.  

Настолько точный прогноз Cortana Intelligence Suite — результат обработки гигабайтов информации об участниках чемпионата. Предыдущие игры, эффективность игроков, вместе и по отдельности, их травмы. Также анализирует новостной контент и публикации в социальных медиа.

Попадая в сервис, информация находится в процессе постоянного обновления. Таким образом, прогнозирование футбольного матча составляется на базе самых актуальных данных.