スポーツにおけるPytagenpat勝率の有用性

約1ヶ月ぶりの更新となったEvolving Data Labo。
その間に弊社は、
・データサイトのデータ作成
・映像解析
・ブックメーカー用データ構築
・世界各地のバイオリズム分析
を行っておりました。

◯数値開発
予測勝率を高めるための関数を作成しているのですが、
基本路線を【移動平均線】と【Pytagenpat勝率】の二軸に絞ることで見えてくる成果がありました。

 

◯5/14のセリエAを活用してみると…

右の5列に注目し、

特に、今季→F、今季→HAの部分での上がり幅を確認すると、

・クロトーネ-ウディネーゼ戦のクロトーネ

・トリノ-ナポリ戦のナポリ

・カリアリ-エンポリ戦のカリアリ

が挙げられる。

そして、そのいずれもが勝利を収めている。

特にクロトーネは降格圏に沈んでおり、ウディネーゼは11位。

各ブックメーカーでの倍率も2倍を超えるスペックではあったが、これらの指標で表すことでより明確なものと出来ている。

これらを新たな商品としてラインナップさせる努力を積み上げてきたわけです。

全世界的に、これらを用いて幾つかのルールを設けると、

約90%の勝率にまで昇華させることができるのです*

 

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