Когда дело касается ставок на спорт, большинство людей проигрывает. Однако во время ЧМ 2014 команда статистиков обыграла букмекеров. Они абсолютно точно предсказали Германии победу, а ведь эта команда считалась аутсайдером по ставкам 6 к 1. В итоге эта ставка принесла прибыль в размере 30% возврата со сделанных на регулярных матчах ставок.
В этом году команда немецкого Технического университета Дортмунда, возглавляемая АндреасомГроллом, вновь представила результаты работы искусственного интеллекта – в этом раз ставки еще более точные. По данным на утро пятницы, были точно предсказаны результаты 15 из 24 игр – победители, проигравшие и выбывшие.
Новая модель статистиков предлагает на роль финалиста ЧМ сборную Испании, но только если Германия не пройдет в финал.
История прогнозов на футбол
Начало спортивному доминированию положила жена Гролла и ее коллега, Жасмин Абеди. Для составления классификации, ей было нужно проанализировать результаты 20 летнего исследования прогнозов для Кубка Мира. Ей стало интересно, смогут ли они с мужем давать прогнозы лучше.
Все футбольные прогнозы основываются на подсчете количества голов, которое команда обычно забивает за время матча.
Как только подсчитаны «ожидаемые голы», аналитиками моделируются тысячи предполагаемых исходов состязания.
«Это позволяет аналитикам оценить уровень мастерства обеих сторон – изучаемых команд и их противников, с которыми необходимо встретиться, чтобы продвинуться вперед», - заявил Гюнтер Шаубергер, статистик Мюнхенского Технического университета, сотрудничавший с Гроллом в прогнозировании итогов Кубка Мира 2014.
Например, если Германия и Испания – две лучшие команды – сыграют друг с другом в раунде нокаутов, это сильно уменьшит их шансы на финальную победу. Но такое событие возможно лишь в одной из 10,000 смоделированных вероятностей.
Изучив степень успешности команды во всех возможных вариациях, исследователи и букмекеры могут предсказать, у какой команды больше шансов на победу.
Моделирование предусматривает и элемент случайности. Другими словами, не обязательно команды с самыми высокими показателями по голам выигрывают каждый раз – они вероятнее всего могут сделать это.
Обыграть Вегас
Начиная с тотализаторов Вегаса и до корпоративных банков, использующих Кубок Мира для проверки экономической теории, огромная разница разделяет прогнозируемые модели по способу определения ожидаемых голов.
Именно это стремится устранить команда Гролла.
Для работы над статистикой Кубка Мира 2018 Гролл и Шаубергер приняли на работу двух математиков из Гентского университета, которые уже трудились над разработкой более точного способа определения уровня команд.
Они определили «показатель способностей», основанный на подсчете количества голов, забитых каждой национальной сборной за последние 8 лет. Игры были распределены по степени важности – давние игры, как и дружеские матчи, считаются менее значимыми.
Межнациональная Федерация Футбола (FIFA), занимающаяся организацией Кубка Мира, предлагает собственную рейтинговую систему, но она не всеми признается. Классификация основывается на группе матчей за определенный период. Но после этого Кубка Мира систему планируется пересмотреть.
Команда Гролла вписала показатель способностей в автоматический алгоритм - «лес случайного выбора».
Алгоритм делает выводы, основываясь на данных о команде с прошлого Кубка Мира, в которые входит более 20 пунктов. Показатель способностей стал наиболее значимым индикатором успешности.
Выбранные при помощи алгоритма элементы компонуются в «решающие деревья» - графики одностороннего потока, которые разделяют команды высокого уровня от тех, кто набрал меньше очков. Каждое решение прибавляет ветку на дереве.
Вместо создания единственного решающего дерева алгоритм генерирует тысячи – получается лес случайностей.
Для чемпионата этого года исследовательской группой было создано 5000 деревьев и смоделировано 100000 ситуаций. В большинстве случаев побеждает Испания, а Германия лишь на 0,5% позади.
Но когда определился наиболее возможный исход состязания, оказалось, что Германия вышла вперед.
Почему это так важно
После первого раунда матчей, результаты половины групп Кубка совпали с прогнозами исследователей. Неожиданные победы Ирана, Сербии и Мексики могли кардинально изменить прогнозирование выхода из группы. Но победы Японии и Сенегала полностью изменили результаты своей группы.
Исследователи не могут сказать, как точно принимает решения лес случайностей. Программа оперирует огромным количеством данных – гораздо больше, чем доступно человеку. Но лаже машина неспособна со 100% точностью предсказать победителя.