Нейронная сеть играет с букмекером.
Здравствуйте! Если вы открыли эту статью, то наверно интересуетесь тематикой искусственного интеллекта или может ищете очередную стратегию "как выиграть на ставках", а может вы оказались тут случайно. В любом случае давайте начнём по порядку:
1. Что такое нейронная сеть?
Наверняка первой ассоциацией будет "это что-то в мозгах у человека". Вы отчасти правы - нейрон это электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приёма извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов (Википедия). Весь человеческий организм пронизан этими клетками, которые образуют целую сеть. Основная задача нейронной сети человека - реагировать на внешний мир и выдавать соответствующую реакцию. У человека при рождении ограниченное количество нейронов (помните, что нервные клетки не восстанавливаются?). По мере получения жизненного опыта эти клетки формируют новые связи между собой, тем самым мозг человека учится жить и выживать в окружающем мире. Причем сами нейроны способны сохранять в памяти воздействие внешних факторов. Это если вкратце.
2. Что такое искусственная нейронная сеть?
Искусственная нейронная сеть - это попытка смоделировать нейронную сеть живого организма. Некое подобие искусственного интеллекта. Первые шаги в этой области осуществили Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок аж ещё в 1943 году. С течением времени пытливый мозг исследователей привносил в эту сферу знаний что-то новое. Рождались новые и новые математические формулы, научные термины и математические модели. От математических выкладок на бумаге нейронные сети перекочевали в цифровой формат. На современных языках программирования можно создать огромное множество различных искусственных нейронных сетей.
Но чем же таким примечательным обладают эти искусственные подобия живого интеллекта? А тем, что как и биологические клетки, искусственные нейроны могут взаимодействовать с внешним миром, обучаться чему-то и сохранять в своей памяти полученный опыт для последующего функционирования. Конечно, искусственные модели содержат в себе гораздо меньше нейронов и устроены в разы проще, чем их биологический аналог. Но в процессе обучения они могут находить нелинейные зависимости между причиной и следствием там, где их казалось бы нет. Если есть желание, то в интернете можно много прочитать по теме нейронных сетей.
3. Кто такой букмекер?
Букмекер - это организация, зарабатывающая на том, что оценивает вероятности наступления тех или иных событий, для последующего заключения пари с третьими лицами. Наиболее распространена деятельность букмекеров в спорте.
4. Какое автор имеет отношение к букмекерам и нейронным сетям?
4.1 Автор и букмекеры.
Шел 2008 год. Евро-2008 в самом разгаре. Я был студентом. Наша сборная по футболу тогда проползла через Голландию в полуфинал. Воодушевленный этим событием я решил поставить в букмекерской конторе половину своей стипендии на то, что Аршавин и Ко способны на нечто большее, например нагнуть сборную Испании =))). Тот матч транслировали в местном кинотеатре, начало было вроде в 6 утра. Мы с одногруппниками пришли созерцать сие действо, через примерно 2 часа суровая реальность настала и с кислыми лицами мы пошли на рядом расположенный завод проходить практику...Впрочем для Аршавина и некоторых Ко Евро-2008 стал трамплином не куда-нибудь, а в матушку Англию, в топовый чемпионат - Английская Премьер Лига.
Спустя какое-то время я завёл счёт на сайте букмекерской конторы. Начал активно смотреть АПЛ, и почувствовал в себе дар каппера (человек, который профессионально прогнозирует исходы событий). Итог - как и 90% квазикапперов, я постепенно слил свои финансы.
4.2 Автор и нейронные сети.
Будучи упёртым человеком, желающим поквитаться с хитрым букмекером, я начал искать в интернете информацию из области ставок на спорт. Я читал различные стратегии, книги разных мудрых советчиков и т.д. Вообщем, от этих стратегий и советов счёт в букмекерской конторе не увеличивался.
Впервые про нейронные сети я услышал в институте на паре от преподавателя непрофильного предмета. Мы тогда изучали какие-то статистические показатели каких-то обширных цифровых выборок и делали это при помощи программного обеспечения STATISTICA версии 6.0. Так вот в интерфейсе этой программы есть вкладка Анализ данных - Нейронные сети...Я распросил у препода, что это такое. Он мне что-то сказал: "это для анализа данных...построения прогнозов.." и что-то ещё. Услышав слово "прогноз", мой мозг тут же родил идею. Наверно эти нейронные сети можно заставить прогнозировать футбол?.. С тех пор я начал поиски чёрной кошки в тёмной комнате.
5. К чему привел поиск этой самой кошки?
С момента зарождения этой паразитной идеи прошёл не один год изучения темы нейронных сетей, приобретения навыков программирования, сбора статистических данных для анализа. Периодически я то бросал эту тему, то возвращался к ней вновь. Испытывал на практике полученные нейросети. Отрицательный опыт заставлял изменяться, адаптироваться, пробовать что-то новое.
На сегодняшний день я пришёл к тому, что испытываю стратегию ставок, сделанных на основе вычислений нейросети. Прогнозы делаются для той самой Английской Премьер Лиги. В основу обучения нейросети легли статистические данные прошлых сезонов с 2006 по 2017 год. Полученная модель нейросети постфактум была протестирована на сезонах 2017-2018, 2018-2019, и половине сезона 2019-2020. Испытание проходило следующим образом: сеть анализировала статистику предыдущих встреч накануне выбранного матча и предсказывала результат (Победа хозяев, Ничья или Победа гостей). Затем на основе архивов коэффициентов скачанных из сети вычислялась прибыль/убыль за матч.
Начиная с середины сезона 2019-2020 я делал прогнозы в "онлайн режиме" (т.е. за два - три дня до начала матча). Результаты этих ставок я выкладываю на своем сайте vprognoze.ru. Буду рад прочитать мнения, перенять схожий жизненный опыт, услышать советы по оформлению сайта, получить помощь в написании скриптов (для повышения автоматизации сайта).
Здравствуйте! Если вы открыли эту статью, то наверно интересуетесь тематикой искусственного интеллекта или может ищете очередную стратегию "как выиграть на ставках", а может вы оказались тут случайно. В любом случае давайте начнём по порядку:
1. Что такое нейронная сеть?
Наверняка первой ассоциацией будет "это что-то в мозгах у человека". Вы отчасти правы - нейрон это электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приёма извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов (Википедия). Весь человеческий организм пронизан этими клетками, которые образуют целую сеть. Основная задача нейронной сети человека - реагировать на внешний мир и выдавать соответствующую реакцию. У человека при рождении ограниченное количество нейронов (помните, что нервные клетки не восстанавливаются?). По мере получения жизненного опыта эти клетки формируют новые связи между собой, тем самым мозг человека учится жить и выживать в окружающем мире. Причем сами нейроны способны сохранять в памяти воздействие внешних факторов. Это если вкратце.
2. Что такое искусственная нейронная сеть?
Искусственная нейронная сеть - это попытка смоделировать нейронную сеть живого организма. Некое подобие искусственного интеллекта. Первые шаги в этой области осуществили Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок аж ещё в 1943 году. С течением времени пытливый мозг исследователей привносил в эту сферу знаний что-то новое. Рождались новые и новые математические формулы, научные термины и математические модели. От математических выкладок на бумаге нейронные сети перекочевали в цифровой формат. На современных языках программирования можно создать огромное множество различных искусственных нейронных сетей.
Но чем же таким примечательным обладают эти искусственные подобия живого интеллекта? А тем, что как и биологические клетки, искусственные нейроны могут взаимодействовать с внешним миром, обучаться чему-то и сохранять в своей памяти полученный опыт для последующего функционирования. Конечно, искусственные модели содержат в себе гораздо меньше нейронов и устроены в разы проще, чем их биологический аналог. Но в процессе обучения они могут находить нелинейные зависимости между причиной и следствием там, где их казалось бы нет. Если есть желание, то в интернете можно много прочитать по теме нейронных сетей.
3. Кто такой букмекер?
Букмекер - это организация, зарабатывающая на том, что оценивает вероятности наступления тех или иных событий, для последующего заключения пари с третьими лицами. Наиболее распространена деятельность букмекеров в спорте.
4. Какое автор имеет отношение к букмекерам и нейронным сетям?
4.1 Автор и букмекеры.
Шел 2008 год. Евро-2008 в самом разгаре. Я был студентом. Наша сборная по футболу тогда проползла через Голландию в полуфинал. Воодушевленный этим событием я решил поставить в букмекерской конторе половину своей стипендии на то, что Аршавин и Ко способны на нечто большее, например нагнуть сборную Испании =))). Тот матч транслировали в местном кинотеатре, начало было вроде в 6 утра. Мы с одногруппниками пришли созерцать сие действо, через примерно 2 часа суровая реальность настала и с кислыми лицами мы пошли на рядом расположенный завод проходить практику...Впрочем для Аршавина и некоторых Ко Евро-2008 стал трамплином не куда-нибудь, а в матушку Англию, в топовый чемпионат - Английская Премьер Лига.
Спустя какое-то время я завёл счёт на сайте букмекерской конторы. Начал активно смотреть АПЛ, и почувствовал в себе дар каппера (человек, который профессионально прогнозирует исходы событий). Итог - как и 90% квазикапперов, я постепенно слил свои финансы.
4.2 Автор и нейронные сети.
Будучи упёртым человеком, желающим поквитаться с хитрым букмекером, я начал искать в интернете информацию из области ставок на спорт. Я читал различные стратегии, книги разных мудрых советчиков и т.д. Вообщем, от этих стратегий и советов счёт в букмекерской конторе не увеличивался.
Впервые про нейронные сети я услышал в институте на паре от преподавателя непрофильного предмета. Мы тогда изучали какие-то статистические показатели каких-то обширных цифровых выборок и делали это при помощи программного обеспечения STATISTICA версии 6.0. Так вот в интерфейсе этой программы есть вкладка Анализ данных - Нейронные сети...Я распросил у препода, что это такое. Он мне что-то сказал: "это для анализа данных...построения прогнозов.." и что-то ещё. Услышав слово "прогноз", мой мозг тут же родил идею. Наверно эти нейронные сети можно заставить прогнозировать футбол?.. С тех пор я начал поиски чёрной кошки в тёмной комнате.
5. К чему привел поиск этой самой кошки?
С момента зарождения этой паразитной идеи прошёл не один год изучения темы нейронных сетей, приобретения навыков программирования, сбора статистических данных для анализа. Периодически я то бросал эту тему, то возвращался к ней вновь. Испытывал на практике полученные нейросети. Отрицательный опыт заставлял изменяться, адаптироваться, пробовать что-то новое.
На сегодняшний день я пришёл к тому, что испытываю стратегию ставок, сделанных на основе вычислений нейросети. Прогнозы делаются для той самой Английской Премьер Лиги. В основу обучения нейросети легли статистические данные прошлых сезонов с 2006 по 2017 год. Полученная модель нейросети постфактум была протестирована на сезонах 2017-2018, 2018-2019, и половине сезона 2019-2020. Испытание проходило следующим образом: сеть анализировала статистику предыдущих встреч накануне выбранного матча и предсказывала результат (Победа хозяев, Ничья или Победа гостей). Затем на основе архивов коэффициентов скачанных из сети вычислялась прибыль/убыль за матч.
Начиная с середины сезона 2019-2020 я делал прогнозы в "онлайн режиме" (т.е. за два - три дня до начала матча). Результаты этих ставок я выкладываю на своем сайте vprognoze.ru. Буду рад прочитать мнения, перенять схожий жизненный опыт, услышать советы по оформлению сайта, получить помощь в написании скриптов (для повышения автоматизации сайта).
