Комментарии 13
Уже смогли обыграть самых популярных букмекеров? Если нет, то зачем было нужно это все делать?
Можно также сделать для своей игры для предсказания лучшего билда и стратегии? Если да, то как посмотреть исходники?
Делали тесты по лайву и по прематчам (тоже самое, только предикты публикуются до начала игры), каждый раз происходило увеличение банка за 100 ставок, от 20% до 300%. Последний тест проводили неделю назад, за 130 ставок вышло x2.4 к банку.
Больше всего профита приносили предикты по прематчам, у них проходимость гораздо меньше (в среднем 65%), зато выше кефы. Про прематч модель расскажу в следующей статье.
Вообще считаю, что это не совсем объективная информация. На это есть 2 причины:
Маленькая дистанция в 500-600 ставок
Индивидуальная составляющая, разные БК, разные коэффиценты, разный подход к ставкам и так далее
У нас тоже нет такой большой задержки, БК получают данные с такого же API как и мы, конечно, мы проигрываем БК, но буквально секунд 5-10
Задержки ставятся специально для стримеров от 2 до 15 минут
Задержки нет на некоторую часть информации, так сказать общую, её и использует БК
Остальное скрыто за задержкой, вы правы.
Вы всерьёз считаете, что игровая компания выделяет приватный доступ всяким букмекерским конторам?
В статье я оставил ссылку на официальное апи Dota 2 - один из методов называется "GetTopLiveGame" - позволяет получить информацию о топовых матчи без задержки от 2 до 15 минут. В массиве каждой игры содержится базовая информация - килы, нетворс, минута игры и так далее. У БК информация о килах, нетворсе, минуте игры обновляется по этому методу
По этому же методу работают несколько известных сайтов по лайв статистике матчей Dota 2 без задержки
В большой доле игр на 10й минуте часто уже понятен исход.
Все ошибаются, так, если игрок ошибся, эта ошибка может перевернуть всю игру.
Само собой, может перевернуть. Мой комментарий скорее о следующем:
У нас есть модель, которая выбирает 1 вариант из 2х возможных. Базовая точность в 50% - это просто отдавать случайный вариант из 2х. Авторы заявляют что модель получилась сложная, учитывающая много параметров, при этом точность достигнута на уровне 75%. Интересно узнать, какие входящие оказывают наибольшее влияние на эти +25% от math.random
Какая была выборка, просто по паблик-матчам или рассматривались матчи тир-1 команд?
[Dota 2] Предсказание победителя матча в live с помощью машинного обучения