У вас есть стратегия прогнозирования спортивных результатов (футбол, баскетбол, киберспорт и др.), и вы хотите узнать, работает ли она на дистанции?

95% стратегий из сети, основанные на 2-5 базовых метриках, убыточны в перспективе. Для точных предиктивных моделей нужен глубокий анализ скрытых закономерностей. Я предлагаю строгую математическую и ML-валидацию (Backtesting) вашей стратегии с помощью CatBoost и TensorFlow.

Мой арсенал — собственная Big Data инфраструктура:

• Сбор статистики 24/7 последние 3 года каждые 15 сек по всем лигам мира.
• Десятки миллионов записей: удары, фолы, владение, офсайды, пенальти, динамика вероятностей.

Как проходит анализ:

• Оцифровка: Перевод вашей логики в строгий алгоритм.
• Feature Engineering: Создание продвинутых датасетов. Я добавляю десятки кастомных признаков под вид спорта.
• Machine Learning: Проверка гипотезы с помощью нейросетевых библиотек на массиве из сотен тысяч матчей.
• Оптимизация: ИИ выявляет скрытые комбинации, при которых стратегия дает точный прогноз.