儿童邪典片-7日数据模型大揭秘:季后赛情报前瞻

2021-06-09 16:17

  数据基于欧洲数据深度组合的函数策略

  篮概师昨天阐发的一场西篮甲季后赛成功拿下

  一、数据模型

  数据经由过程让球数据掘客中关联规则的措施
       分手找出四类指标在数据更改中“确定性”的规律并基于这些“确定性”规律构建轮动策略此中
       宏不雅让球数据走势以及球队自身风险指标对付比赛的猜测效果最佳
       分手得到了 10.10%和 8.57%的逾额成就而市场整体的数据走势变更指标对付强弱球队之间的赛果猜测效果最佳
       曾最高得到 14.43%的逾额成就当我们综合所有指标下的让球数据“确定性”规律构建轮动策略时
       该策略在样本外得到了 8.29%的逾额成就
       月度胜率高达75%

倡导理性破费
       查看风险及免责声明

  数据立异性的多因子模型体系--短期多因子阿尔法数据模型体系对未来的结果起着险些是抉择性的影响
       是以该数据模型在篮球数据市场中有着广泛的运用空间我们两队近10场比赛中
       运用近 200 个阿尔法因子(3分球射中概率、2分射中概率、罚球射中率、阵地战得分成功率等)
       构建了基于短期价量特性多因子模型体系该体系自 2016 年 1 月至 2020 年 4 月
       实现年化成就 26.2%

  解锁内容包括:数据模型阐发+让分数据阐发+总分数据阐发+心水建议

  上期回首

     

  数据为了方便大年夜家理解
       我讲数据模型的阐发结果用数据表示在相同的模型下
       数据越大年夜的偏向
       对结果的方向度就越大年夜而冷热数据分中
       数据偏离度最高
       则体现结果的过热/过冷
       需鉴戒
       数据模型指向性显着
       数据也很稳定
       皇家马德里坐镇主场81-70大年夜胜华伦西亚
       篮概师近来总成就是81胜48
       净胜15场
       状态依然稳定
篮概师本日继承阐发三场篮球
       整个是季后赛
       意篮甲、西篮甲和nba
       争取整个拿下
       一路看看

  数据基于总比分数据的弹簧塑性阐发

      

  短期数据结合的阿尔法数据模型

  数据让球数据轮动中“确定性”的规律

  数据动态模分化是一种新型的数据掘客算法它把买卖营业数据、成交量的变更动态布局分化为特性值和特性向量
       用于表征当前市场整体买卖营业变更下的内部规律
       预判出全部市场上对比赛的未来结果方向
       探求出最佳的投知时机模型的主导特性值结合市场中的必发数据拟合优度靠近73%
       反应了模型与必发数据有较高的契合度在以前九年中有近八成胜率
       累积年成就 26%

  大年夜家好
       我是篮概师
       数据模型架构工程师
       从事大年夜数据模型的底层架构搭建事情
       今朝成功搭建12个已证明具有实际意义并能孕育发生代价的数据模型这12个数据模型中
       办事于概任性游戏的数据模型5个 下面是篮概师针对篮球弄法的数据模型理念....

  数据基于必发数据动态模分化的数据模式掘客

  二、本期参考比赛

  数据欧洲数据组合观点从理论上讲不是措施论的立异
       而是对市场不合角度的解读经由过程自编码历程中的损益函数作为指标
       对欧洲数据变更进行阐发处置惩罚
       经由过程该指标判断所选场次的欧洲数据变更是否合理我们经由过程实证阐发此中的指标
       证清楚明了该指标和实际数据有很高的关联性该策略从 2010 年中至 2017 年中的七年光阴里得到约 18.37%的年化成就

  数据弹簧塑性指在成交的推动下
       结合均衡数据、均线稀统、动量指标下所孕育发生移动的性子场次塑性越高注解市场不必要伟大年夜的成交量就能作出数据走势阐发
       该模型的结果预判与在赛事总比分数据拟合优度跨越 78%97%的场次样本存在显明的塑性特性
       且序列自相关性较低、残差正态性较好弹簧塑性系数作为选场因子具有较强的显明性ic 和 icir 分手约为 0.04和 1.32基于塑性因子的行业中性策略年化成就15.9%

  数据提示 :本文章内容仅供参考应用
       不构成购彩建议
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48球币


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