Quais dados observar ao prever eventos esportivos
Neste universo, o resultado de cada evento desportivo parece ser determinado por uma fórmula complexa e precisa, que chamamos de “Equação de Deus”. Essa equação abrange cada salto no campo esportivo, cada arremesso lançado e aspectos ainda mais profundos como tática, psicologia e fatores ambientais. Para prever os resultados de eventos desportivos, devemos compreender e aproximar esta equação, visando uma precisão de previsão quase perfeita.
Por exemplo, a "Equação de Deus" da NBA pode ser:
R = 1,4X + 2,2Y + 0,06Z + 0,08U + .....
Aqui, R representa a pontuação final que determina o resultado, enquanto X, Y, Z, U, etc., representam várias características esportivas que afetam o resultado (como porcentagem de arremessos, porcentagem de arremessos de três pontos, rebotes, roubos de bola...) e os números na frente representam o peso do impacto de cada característica.
Então, para a partida de amanhã entre Miami Heat e Los Angeles Lakers:
Calor de Miami: Porcentagem de tiro (40%) Porcentagem de arremesso de três pontos (30%) Rebotes (10) Roubos (5)
Los Angeles Lakers: Porcentagem de arremessos (42%) Porcentagem de arremesso de três pontos (34%) Rebotes (7) Roubos (7)
A pontuação final R para o Miami Heat é 2,22, e para o Los Angeles Lakers, é 2,316. Com base nessa equação, o Lakers teria mais chances de vencer o Heat. É claro que diferentes características e pesos podem afetar o resultado previsto pelo modelo.
Encontre autovalores perfeitos
Para encontrar a equação preditiva perfeita para eventos esportivos, primeiro precisamos saber quais características estão incluídas nesta equação. Ajustando continuamente essas características e seus pesos e realizando backtesting histórico, pretendemos encontrar um modelo que se aproxime de uma taxa de vitória de 100%. Assim, nossa “Equação de Deus” preditiva perfeita toma forma.
Decodificando as "Características da Equação de Deus": Análise aprofundada de dados esportivos
(Atualização: 01/12/2023 Fonte: Mysports.AI Deep Learning)
As 8 principais características com pesos mais altos:
Classificação Elo Um sistema de classificação usado para calcular os níveis relativos de habilidade de atletas ou equipes. Na NBA, é frequentemente usado para avaliar a força geral de uma equipe. Após cada jogo, a classificação Elo do time vencedor aumenta, enquanto a do time perdedor diminui. Esta classificação considera a força do adversário, portanto uma vitória contra uma equipe forte é mais valiosa do que uma vitória contra uma equipe mais fraca.
MAIS_MENOS A diferença entre a pontuação da equipe e a pontuação do adversário enquanto um jogador está em quadra. Esta métrica avalia o impacto de um jogador no desempenho da equipe. Um número positivo indica que o time marcou mais do que sofreu com o jogador em quadra, e vice-versa para um número negativo.
W_PCT (porcentagem de vitórias) A proporção de jogos que uma equipe vence, uma métrica fundamental para avaliar o desempenho geral da equipe. É comumente usado para prever o desempenho de uma equipe em jogos futuros.
REB (rebotes) Ato de obter a posse da bola após um arremesso errado. O número de rebotes é um indicador importante do controle de bola e da eficácia defensiva de uma equipe. Os rebotes são divididos em categorias ofensivas e defensivas.
BLK (Blocos) Uma ação em que um jogador evita com sucesso que a bola entre na cesta durante o arremesso do adversário. O número de bloqueios afeta diretamente a pontuação do adversário e também reflete a habilidade defensiva do jogador.
TOV (faturamento) O número de vezes que uma equipe perde a posse de bola devido a erros durante um jogo. Rotatividades excessivas podem gerar mais oportunidades de gol para o adversário, tornando-se um indicador do controle de bola e da organização ofensiva de uma equipe.
STL (roubos) O ato de receber ou interceptar com sucesso a bola de um adversário durante a defesa. O número de roubos de bola mede a capacidade defensiva de um jogador e indica a pressão defensiva da equipe e a capacidade de transição para o ataque.
DEF_Rating (Eficiência Defensiva) Uma métrica que mede a capacidade defensiva de uma equipe, geralmente calculada com base na pontuação do adversário por 100 posses de bola. Uma menor eficiência defensiva indica melhor desempenho defensivo, limitando efetivamente a pontuação do adversário.
Características comuns adicionais incluídas em nosso modelo preditivo e classificadas entre as 50 principais:
Assistências (AST) A ação de um jogador de passar a bola para um companheiro de equipe, levando diretamente ao placar. O número de assistências reflete o trabalho em equipe e a habilidade de passe de um jogador e é um indicador chave da eficiência ofensiva de uma equipe.
Porcentagem de arremessos de três pontos (3P%) A proporção de arremessos bem-sucedidos além da linha de três pontos. Esses dados mostram a habilidade de arremesso de longo alcance de uma equipe, impactando significativamente os jogos de basquete modernos.
Porcentagem de lances livres (FT%) A proporção de lances livres bem-sucedidos. Uma alta porcentagem de lances livres traz pontuação estável para o time e reflete a qualidade psicológica do jogador sob pressão.
Vantagem inicial Reflete a melhoria de desempenho de uma equipe ao jogar em sua quadra. Isso geralmente está associado ao apoio dos fãs, à familiaridade com o meio ambiente e à menor fadiga nas viagens.
Fator de lesão Considera o estado de saúde dos principais jogadores de uma equipe. A ausência ou lesão de jogadores afeta diretamente o desempenho da equipe, principalmente quando faltam jogadores importantes.
A combinação dessas características, juntamente com ajustes e otimizações contínuas, tornam nossa “Equação de Deus” cada vez mais precisa. No entanto, é importante notar que mesmo com todos estes dados, ainda existem factores imprevisíveis como a condição do jogador no dia e as decisões do árbitro, que a equação não consegue cobrir totalmente.
Para aumentar ainda mais a precisão do nosso modelo preditivo, nossa equipe começou a aplicar tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Usando algoritmos de aprendizagem profunda, o modelo pode aprender e se ajustar para melhor compreender e prever as diversas possibilidades de uma partida. Essa abordagem nos permite aprender com eventos passados e melhorar continuamente nossa equação preditiva.
Além disso, estamos explorando análises de dados mais personalizadas, como a condição física de cada jogador, a preparação psicológica e a cooperação com os companheiros de equipe. Ao analisar esses detalhes mais sutis, podemos capturar com mais precisão as variáveis únicas de cada jogo, melhorando assim a precisão de nossas previsões.
Embora a nossa “Equação de Deus” ainda esteja evoluindo e sendo aperfeiçoada, ela se tornou uma ferramenta importante no campo da análise esportiva. Ele não apenas ajuda analistas, treinadores e jogadores a entender melhor o jogo, mas também fornece forte suporte de dados para apostas esportivas, gestão esportiva e reportagens de mídia.
No futuro, com os avanços tecnológicos contínuos e uma riqueza crescente de dados, acreditamos que a "Equação de Deus" desempenhará um papel cada vez mais significativo no campo da previsão desportiva, oferecendo insights mais profundos e precisos para os entusiastas do desporto.
Use Mysports.AI para ajudá-lo a prever os resultados dos eventos
