Episodio
Scommesse sportive e R: Come R sta cambiando il mondo delle scommesse sportive
con Marco Blume
useR!2017: Scommesse sportive e R: Come sta cambiando R...
Titolo Scommesse sportive e R: Come R sta cambiando il mondo delle scommesse sportive Speaker: Marco Blume Keywords: Sports Betting, Sports Analytics, Vegas, Markets Webs - https://cran.r-project.org/web/packages/odds.converter/index.html - https://cran.r-project.org/web/packages/pinnacle.API/index.html - http://pinnacle.com/
Talk Content Sports Betting markets sono uno dei mercati di previsione più puri che esistono e sono ancora ampiamente frainteso dal pubblico. Molti presuppongono che il centro del mondo delle scommesse sportive si trova a Las Vegas. Tuttavia, nell'era moderna, il bookmaking sportivo è un compito che sembra molto simile al mercato che fa in finanza con sofisticati sistemi di trading algoritmici in esecuzione e modificare costantemente i prezzi in tempo reale man mano che si verificano eventi. Ma, a differenza dei mercati finanziari, gli sport sono regolati da una serie di regole fisiche e di solito possono essere misurati e compresi. Dalla fine degli anni '90, Pinnacle è stato uno dei più grandi sportsbook del mondo e uno degli unici sportsbook che prenderanno scommesse da scommettitori professionisti (che vinceranno a lungo termine). Analogamente ai contatori delle carte a Roulette, la maggior parte degli altri sportsbook vieta questi vincitori. In Pinnacle l'attenzione è la modellazione, l'automazione, l'analisi scientifica dei dati e R è un elemento centrale dell'azienda e un numero elevato di clienti usa un'API per interagire con noi. In questo discorso, dissipariamo i malconcetti comuni sul mondo delle scommesse sportive e mostriamo come questo sia effettivamente un problema molto sexy nella modellazione e data science e mostriamo come stiamo usando R per cercare di battere Vegas e altri sportsbook ogni giorno in una forma di guerra di data science. Poiché l'aumento dei mercati delle scommesse in gioco, un operatore deve effettuare una stima in tempo reale sulla probabilità di risultati per il resto di un evento entro un margine di errore molto ridotto. I clienti possono competere creando modelli propri o utilizzando informazioni che potrebbero non essere considerati nel mercato e esprimendo la loro convinzione attraverso la scommessa. Naturalmente, un cliente in genere farà scommessa quando ritiene di avere un vantaggio, e poi l'operatore deve determinare come cambiare la sua convinzione dopo ogni pezzo di nuove informazioni (scommesse, eventi in gioco e così via). Ciò implica essenzialmente la previsione della quantità di informazioni codificate in una scommessa, che dipende parzialmente dalla nitidezza di ogni cliente e quindi determinando come agire su tali informazioni per massimizzare i profitti. Un modo per guardare questo è che stiamo aggregando, in modo intelligente, i modelli, le opinioni e le informazioni del mondo quando si arriva a un prezzo. Si tratta di un concetto potente ed è per questo che, ad esempio, i mercati delle previsioni politiche sono molto più accurati dei sondaggi o dei pundits. Per questo motivo, stiamo rilasciando un altro pacchetto a CRAN molto presto: stiamo rilasciando un pacchetto che ha tutte le nostre probabilità per l'intera stagione mlb 2016 e può essere combinato con il pacchetto Lahman molto popolare per creare modelli predittivi e misurare la previsione e i dati di mercato reale per vedere come il modello avrebbe eseguito in un mercato reale. Crediamo che questo sia un problema molto eccitante (e difficile) da usare per scopi educativi. Questo pacchetto può essere usato insieme a due dei nostri pacchetti esistenti già su CRAN per alcuni anni: odds.converter (per convertire tra tipi di quote di mercato delle scommesse e probabilità) e Pinnacle.API (usato per interagire con l'API delle quote in tempo reale di Pinnacle in R).
Anche se non si ha alcun interesse per lo sport o la scommessa, crediamo che questo sia un problema affascinante e i nostri dati e strumenti sono perfetti per la comunità R di grandi dimensioni per lavorare con, per motivi accademici o per hobby.
useR!2017: Scommesse sportive e R: Come sta cambiando R...
Titolo Scommesse sportive e R: Come R sta cambiando il mondo delle scommesse sportive Speaker: Marco Blume Keywords: Sports Betting, Sports Analytics, Vegas, Markets Webs - https://cran.r-project.org/web/packages/odds.converter/index.html - https://cran.r-project.org/web/packages/pinnacle.API/index.html - http://pinnacle.com/
Talk Content Sports Betting markets sono uno dei mercati di previsione più puri che esistono e sono ancora ampiamente frainteso dal pubblico. Molti presuppongono che il centro del mondo delle scommesse sportive si trova a Las Vegas. Tuttavia, nell'era moderna, il bookmaking sportivo è un compito che sembra molto simile al mercato che fa in finanza con sofisticati sistemi di trading algoritmici in esecuzione e modificare costantemente i prezzi in tempo reale man mano che si verificano eventi. Ma, a differenza dei mercati finanziari, gli sport sono regolati da una serie di regole fisiche e di solito possono essere misurati e compresi. Dalla fine degli anni '90, Pinnacle è stato uno dei più grandi sportsbook del mondo e uno degli unici sportsbook che prenderanno scommesse da scommettitori professionisti (che vinceranno a lungo termine). Analogamente ai contatori delle carte a Roulette, la maggior parte degli altri sportsbook vieta questi vincitori. In Pinnacle l'attenzione è la modellazione, l'automazione, l'analisi scientifica dei dati e R è un elemento centrale dell'azienda e un numero elevato di clienti usa un'API per interagire con noi. In questo discorso, dissipariamo i malconcetti comuni sul mondo delle scommesse sportive e mostriamo come questo sia effettivamente un problema molto sexy nella modellazione e data science e mostriamo come stiamo usando R per cercare di battere Vegas e altri sportsbook ogni giorno in una forma di guerra di data science. Poiché l'aumento dei mercati delle scommesse in gioco, un operatore deve effettuare una stima in tempo reale sulla probabilità di risultati per il resto di un evento entro un margine di errore molto ridotto. I clienti possono competere creando modelli propri o utilizzando informazioni che potrebbero non essere considerati nel mercato e esprimendo la loro convinzione attraverso la scommessa. Naturalmente, un cliente in genere farà scommessa quando ritiene di avere un vantaggio, e poi l'operatore deve determinare come cambiare la sua convinzione dopo ogni pezzo di nuove informazioni (scommesse, eventi in gioco e così via). Ciò implica essenzialmente la previsione della quantità di informazioni codificate in una scommessa, che dipende parzialmente dalla nitidezza di ogni cliente e quindi determinando come agire su tali informazioni per massimizzare i profitti. Un modo per guardare questo è che stiamo aggregando, in modo intelligente, i modelli, le opinioni e le informazioni del mondo quando si arriva a un prezzo. Si tratta di un concetto potente ed è per questo che, ad esempio, i mercati delle previsioni politiche sono molto più accurati dei sondaggi o dei pundits. Per questo motivo, stiamo rilasciando un altro pacchetto a CRAN molto presto: stiamo rilasciando un pacchetto che ha tutte le nostre probabilità per l'intera stagione mlb 2016 e può essere combinato con il pacchetto Lahman molto popolare per creare modelli predittivi e misurare la previsione e i dati di mercato reale per vedere come il modello avrebbe eseguito in un mercato reale. Crediamo che questo sia un problema molto eccitante (e difficile) da usare per scopi educativi. Questo pacchetto può essere usato insieme a due dei nostri pacchetti esistenti già su CRAN per alcuni anni: odds.converter (per convertire tra tipi di quote di mercato delle scommesse e probabilità) e Pinnacle.API (usato per interagire con l'API delle quote in tempo reale di Pinnacle in R).
Anche se non si ha alcun interesse per lo sport o la scommessa, crediamo che questo sia un problema affascinante e i nostri dati e strumenti sono perfetti per la comunità R di grandi dimensioni per lavorare con, per motivi accademici o per hobby.
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