Рейтинг эло в excel
Публикации о различных прибыльных и эффективных алгоритмах для футбольных ставок!
Главная Как использовать систему рейтингов Эло для футбольных ставок?Профессиональные игроки уже давно используют для своих футбольных ставок один из эффективных способов расчёта коэффициентов по системе рейтингов Эло.
Те, кто ещё об этой системе ничего не слышал, должен знать о таком рейтинге, так как с помощью данного метода можно получать прибыль на ставках с довольно существенным преимуществом перед букмекером.
В частности, система рейтингов Эло была сформулирована и выведена американским учёным по фамилии Elo ещё в 1960 году, и тогда она предназначалась для вычисления коэффициентов, отражающих преимущество в классе одних игроков над другими в шахматах.
Но затем, за счёт своей эффективности, система рейтингов Эло доказала своё право на существование, и начала широко использоваться в разных видах спорта для оценки приоритетности команд, участвующих в сериях плей-oфф. А также стала постоянно применяться профессионалами беттинга для реального вычисления и сравнения силового преимущества между двумя играющими соперниками, например, в ставках на футбол или в каком-либо другом спорте.
Самыми подходящими футбольными событиями, для эффективного применения рейтингов Эло, считаются после групповые матчи Лиги Чемпионов или Лиги Европы. То есть, матчи финальных стадий.
Суть системы Эло в футболе состоит в том, что для любой команды формируется определенный рейтинг, который основывается на предыдущих играх команды и подсчитывается в коэффициентах. Именно эти коэффициенты и являются индикатором силового преимущества или мастерства команды по отношению к другим.
Довольно необычным аспектом в подсчитывании таких коэффициентов, на мой взгляд, является то, что в каждом матче противники всегда разыгрывают между собой определённое количество очков, которое формируется на основании их позиций в рейтинге. И, например, если сильная команда (с высоким коэффициентом) выигрывает у слабого соперника (с более низким коэффициентом), то её рейтинг практически не изменяется. А вот если слабая команда выигрывает у сильной, то рейтинг слабой команды увеличивается в значительной степени.
Теперь рассмотрим пример работы алгоритма по системе Эло, где рассчитывается реальное силовое преимущество в матче между двумя футбольными командами.
На основании этого рейтинга, рассмотрим, для примера, матч по футболу между командами Севилья и Атлетик Бильбао, который состоялся 2 марта 2017 года. Подробную информацию об этом матче, смотрите здесь >>
Исходя из предложенных нам расчётов, разница разыгрываемых между командами очков будет положительная и будет равна +201. В итоге получается, что вероятность победы домашней команды (т.е. Севильи) будет равна 61%, а выездной команды 15%.
Именно так можно узнавать о реальных коэффициентах на предстоящие события и сравнивать их с букмекерскими, вследствие чего можно делать однозначный вывод об их ценности для совершения ставок. Единственное, не забывайте перед этим переводить эти проценты в обычные десятичные коэффициенты, чтобы всё было нормально. 🙂
Конечно, я дал Вам ссылку на источник, где вся работа по расчёту рейтингов Эло производится сторонними скриптами в автоматическом режиме. Плюс к тому же, там учитывается даже преимущество домашнего поля. Так что, думаю, этот источник многим пригодится.
Но если Вам будет интересно ознакомиться с формулой такого расчёта для самостоятельного выведения коэффициента, то можете почитать об этом подробно здесь >>
И, напоследок, осталось подвести итог данной статьи…
При работе по системе Эло в футболе, неудобством может послужить то, что все эти рейтинги рассчитываются только на основе предыдущих встреч. То есть, мы можем наблюдать высокий рейтинг команды перед следующей игрой, но при этом замечать, что здесь могут быть не учтены травмированные или отсутствующие по каким-либо другим причинам игроки. Поэтому эффективность данного метода может немного снижаться.
Но в принципе, если грамотно проводить оценку рейтинга Эло совместно с аналитическим обзором состояния команд, то здесь можно получать довольно существенную эффективность от своих ставок на дистанции!
Раньше наш рабочий процесс прерывался из-за ряда неразрешенных вопросов:
- А кто из нас лучше всех играет в настольный футбол?
- С кем бы мне сейчас пойти поиграть?
- Кого надо уволить, потому что он не работает а только играет?
На данном этапе опытные игроки в онлайн игры шахматисты подсказывают, что существует метод расчета относительной силы игроков Elo, которая как раз используется для оценки уровня шахматистов.
Про Elo
Разработал систему американский профессор физики и шахматист Арпад Эло.
Каждый новый игрок обычно получает рейтинг 1400. На самом деле не принципиально сколько. По итогам каждого матча часть рейтинга переходит от одного игрока к другому. И чтобы не уходить в минус берется изначально с запасом.
Будем считать, что игрок A в случае выигрыша получает 1 очко, в случае поражения — 0, а при ничьей — 0.5. Назовем эту переменную Sa.
Введем ожидаемое количество очков(Ea), которое игрок A получит за игру:
где Rb и Ra — это текущий рейтинг игроков B и A соответственно. Ea принадлежит интервалу (0, 1).
Коэффициенты подобраны таким образом, чтобы при разнице в рейтинге в 200 пунктов, ожидаемое количество очков равнялось приблизительно 0.75. Новый рейтинг игрока A считаем по формуле:
где K — коэффициент. Это максимальное количество пунктов рейтинга, который игрок может получить/потерять за одну игру. Обычно равняется 16. В ФИДЕ зависит от уровня игроков и варьируется от 10 до 30.
Аналогично считается рейтинг второго игрока Rb'.
Очевидно, что Ea + Eb = 1, Sa + Sb = 1 и следовательно Ra’ — Ra + Rb’ — Rb = 0, то есть у нас игра с нулевой суммой. Из формул видно, что сильный игрок за победу над слабым игроком получает меньше рейтинга, чем если слабый выиграет у сильного.
Мы рейтингом пользуемся уже около года. Отыграли более тысячи матчей. По моему субъективному мнению рейтинг отображает достаточно точно расстановку игроков в текущий момент времени. Как только кто-то в компании начинает играть лучше, например освоив удар, в течение недели занимает соответствующее место в рейтинге.
Также не проблема, если неделю или две не заносили результаты. При возобновлении рейтинг быстро восстанавливается.
После введения рейтинга сильно изменилось поведение во время игры. Матчи стали зрелищней. Если раньше, пропустив пару мячей в начале, проще было уже слить этот матч и начать новый, то теперь есть стимул биться до конца, чтобы не потерять (или не подарить сопернику) очки рейтинга! Автор статьи недавно проигрывал 1:6. А выиграл 7:6. Это был жаркий матч.
Естественно, когда мы решили попробовать рейтинг, первым делом поискали готовые реализации. И хотя многие онлайн игры используют Elo, не нашли ничего толкового, где бы мы могли просто заносить результаты наших игр. Поэтому в пятницу вечером был накидан google-скрипт для google-доков.
Я думаю будет правильным поделиться со всеми. Исходники доступны здесь.
Получилось что-то явно большее чем просто MVP. В том числе сейчас реализовано:
Захватывающая история почему именно LearningStreet Давным давно один наш коллега, верстая подпись к письму, написал в шутку адрес офиса как learning street 79 (Учебная улица). Мы посмеялись. А буквально день спустя я назвал ряд ребят «пацанами с которыми мы работаем»(в негативном контексте), а не друзьями. Слово за слово и вспомнилась цитата героя фильма Волк с Уолл-стрит: «это Уолл-стрит. Здесь нет друзей». Которая была модифицирована в «это Лёнинг-стрит. Здесь нет друзей». С тех пор, если кому-то кажется что мир к нему неоправданно жесток в пределах нашего офиса, мы вспоминаем про Лёнинг-стрит. То есть каждый день. Собственно в рейтинге по футболу у нас друзей тоже нет и пощады ждать не стоит.Теоретически, если у кого есть идеи доменных имен подходящих для сайта, можно прикрутить. У меня как раз есть бонусы у одного из хостеров.
Раньше наш рабочий процесс прерывался из-за ряда неразрешенных вопросов:
- А кто из нас лучше всех играет в настольный футбол?
- С кем бы мне сейчас пойти поиграть?
- Кого надо уволить, потому что он не работает а только играет?
На данном этапе опытные игроки в онлайн игры шахматисты подсказывают, что существует метод расчета относительной силы игроков Elo, которая как раз используется для оценки уровня шахматистов.
Про Elo
Разработал систему американский профессор физики и шахматист Арпад Эло.
Каждый новый игрок обычно получает рейтинг 1400. На самом деле не принципиально сколько. По итогам каждого матча часть рейтинга переходит от одного игрока к другому. И чтобы не уходить в минус берется изначально с запасом.
Будем считать, что игрок A в случае выигрыша получает 1 очко, в случае поражения — 0, а при ничьей — 0.5. Назовем эту переменную Sa.
Введем ожидаемое количество очков(Ea), которое игрок A получит за игру:
где Rb и Ra — это текущий рейтинг игроков B и A соответственно. Ea принадлежит интервалу (0, 1).
Коэффициенты подобраны таким образом, чтобы при разнице в рейтинге в 200 пунктов, ожидаемое количество очков равнялось приблизительно 0.75. Новый рейтинг игрока A считаем по формуле:
где K — коэффициент. Это максимальное количество пунктов рейтинга, который игрок может получить/потерять за одну игру. Обычно равняется 16. В ФИДЕ зависит от уровня игроков и варьируется от 10 до 30.
Аналогично считается рейтинг второго игрока Rb'.
Очевидно, что Ea + Eb = 1, Sa + Sb = 1 и следовательно Ra’ — Ra + Rb’ — Rb = 0, то есть у нас игра с нулевой суммой. Из формул видно, что сильный игрок за победу над слабым игроком получает меньше рейтинга, чем если слабый выиграет у сильного.
Мы рейтингом пользуемся уже около года. Отыграли более тысячи матчей. По моему субъективному мнению рейтинг отображает достаточно точно расстановку игроков в текущий момент времени. Как только кто-то в компании начинает играть лучше, например освоив удар, в течение недели занимает соответствующее место в рейтинге.
Также не проблема, если неделю или две не заносили результаты. При возобновлении рейтинг быстро восстанавливается.
После введения рейтинга сильно изменилось поведение во время игры. Матчи стали зрелищней. Если раньше, пропустив пару мячей в начале, проще было уже слить этот матч и начать новый, то теперь есть стимул биться до конца, чтобы не потерять (или не подарить сопернику) очки рейтинга! Автор статьи недавно проигрывал 1:6. А выиграл 7:6. Это был жаркий матч.
Естественно, когда мы решили попробовать рейтинг, первым делом поискали готовые реализации. И хотя многие онлайн игры используют Elo, не нашли ничего толкового, где бы мы могли просто заносить результаты наших игр. Поэтому в пятницу вечером был накидан google-скрипт для google-доков.
Я думаю будет правильным поделиться со всеми. Исходники доступны здесь.
Получилось что-то явно большее чем просто MVP. В том числе сейчас реализовано:
Захватывающая история почему именно LearningStreet Давным давно один наш коллега, верстая подпись к письму, написал в шутку адрес офиса как learning street 79 (Учебная улица). Мы посмеялись. А буквально день спустя я назвал ряд ребят «пацанами с которыми мы работаем»(в негативном контексте), а не друзьями. Слово за слово и вспомнилась цитата героя фильма Волк с Уолл-стрит: «это Уолл-стрит. Здесь нет друзей». Которая была модифицирована в «это Лёнинг-стрит. Здесь нет друзей». С тех пор, если кому-то кажется что мир к нему неоправданно жесток в пределах нашего офиса, мы вспоминаем про Лёнинг-стрит. То есть каждый день. Собственно в рейтинге по футболу у нас друзей тоже нет и пощады ждать не стоит.Теоретически, если у кого есть идеи доменных имен подходящих для сайта, можно прикрутить. У меня как раз есть бонусы у одного из хостеров.
Около 20 лет назад в бейсбольном клубе Окленд Атлетикс оказался человек, феноменально просчитывающий полезность игрока. Спустя долгое время технология, сделавшая Атлетикс командой-феноменом, стала передовой. В каждой дисциплине становится всё больше сервисов со статистикой: различные рейтинги и показатели пытаются выявить сильные и слабые стороны игроков, «раскидать» в плане силы.
Наша ELO-формула будет основываться (не смейтесь) на формуле MVP для чемпионатов по PUBG Mobile.
Правда, оттуда мы берём только одну очень важную деталь – процентное соотношение. Вопросы о том, нужно ли включать отдельные разновидности цифр с HLTV должны отпасть, если мы будем пропорционально понижать их значение (ненужным – сильнее, нужным – не так сильно). Ребята из PUBG сделали так, чтобы от выживаемости и урона в формуле учитывалось только по 40%, от киллов – 20%.
Пока не пытайтесь в это вникнуть, разберём схему пошагово. Она состоит из двух частей – цветной (касается только качеств игрока и тиммейтов) и белой (сравнение с другими игроками). Жирным шрифтом – уже проведённые расчёты для s1mple на ноябрьском IEM Beijing-Haidian, они нужны для наглядности.
Первая часть большой формулы (которой вы пока не видите) – показатели, зависящие от индивидуальных навыков:
Обращаем внимание только на верхнюю, но разноцветную шапку. Общая сумма данных процентов – 100. Это и есть целая часть, которую мы разбиваем по:
Полезность (25%) – спорные параметры, взятые под малый процент в общем виде. Железного импакта для игрока они могут не дать, но без внимания тоже не должны оставаться;
Стрельба (40%) – обыкновенный и самый важный K/D, подогнанный под реалии формулы (т.е. умноженный на 100, как видите). Из летнего варианта был исключён слишком сбивающий процент хэдшотов;
Клатчи (20%) – на большой картинке выше дано пояснение, как высчитывается балл по клатчам после турнира;
Стабильность (15%) – возможно, будет исключён в следующих версиях, т.к. очень разнится у всех игроков и мутно представляет общую картину.
Далее смотрите на то, как жирным шрифтом по этим наставлениям проведены расчёты реального игрока. Зачем умножать/делить исходные значения? Чтобы прийти к красивым 142, 82, 50 и избежать ненужных нулей или десятых.
Переходим на нижнюю шапку, где у полученных значений уже найдены необходимые доли (20,5 от полезности, 56,8 от стрельбы и т.д.).
Как вы знаете, индивидуальная игра условного s1mple – только 70%-ная часть большой формулы, указанная на шапке. Поэтому, суммируя те самые доли, мы также понижаем их порог до 70%, получая итоговый 60,5.
ВАЖНО! Мы специально многократно понижаем все значения только для того, чтобы разрыв между игроками не выглядел критическим. В случае преобладания каких-либо значимых параметров они имеют шанс на камбэк в итоговом рейтинге.
Точно такой же алгоритм будет работать в показателях, не зависящих от индивидуальных действий игрока:
Ценность карт – новая вещь, на которую мало кто обращает внимание. Помните случаи, когда игрок, сыгравший отлично и вылетевший в начале турнира, оставался в топе? Теперь они будут минимизированы благодаря «ценности карт». Тир-кэфы также объясняются в самом расширенном скриншоте данной темы;
Сравнение с тиммейтами – очень относительный и спорный параметр, который зависит от роли игрока в команде. Потому и взят только под 40% из ста.
ВАЖНО! Наш рейтинг – индивидуальный в первую очередь. Этим объясняется разделение больших объемов данных на две группы: значимую для формулы (70%) и вспомогательную (30%).
Пришло время для собирания паззла:
Да, это – «бумажный» вид всего описанного выше (не считая заключительного APC). В результате сокращения по всем школьным правилам ELO-формула получает сжатый вид:
Отныне всё, кроме APC, мы можем посчитать по этой системе, зная неизвестные обозначения:
CS – баллы по клатчам из общей схемы;
RD – стабильность, которая исходила от рейтинга 2.0;
M*TK/P – ценность карт (кол-во сыгранных карт, умноженное на тир-кэф и делённое на место в турнире);
PR-ATR – разница между рейтингом 2.0 взятого игрока и средним рейтингом 2.0 его команды.
Зная эти обозначения, можно самостоятельно брать сжатую формулу на вооружение.
ВАЖНО! Без APC формула теряет свой смысл. Суть APC (Average player's coef) – показать, насколько один игрок выступает лучше игроков других команд на той же роли.
1. На турнире (IEM) участвует 16 команд. Для s1mple это он плюс 15 соперников-снайперов (для flamie – он плюс 15 преплэнт-опорников и т.д.);
2. Если среди всех снайперов s1mple оказался лучшим статистически, то он получает 16 очков APC, если вторым – 15 и т.д.;
3. Для каждой стороны, как вы видите, APC берётся отдельно. Не секрет, что роли и сама суть игры кардинально меняется в зависимости от стороны, поэтому подгонять условного Nivera под один класс для Т и СТ – бессмысленно;
4. Из APC для защиты и атаки берём среднее арифметическое, которое и войдёт в сжатый вид формулы (s1mple на IEM оказался лучшим террористом-снайпером и вторым спецназовцем-снайпером. Среднее – 15,5).
Чем я руководствовался при определении ролей? Под рукой имеется таблица, меняющаяся по ходу соревновательного сезона (информация взята с уклоном на Nuke - самую популярную карту второй половины 2020 года):
Она является более свежей, т.к. корректировалась по ходу BLAST Premier Finals с учётом последних перестановок.
Существуют ли выявленные минусы? Такие показатели, как «Стабильность», «Полезность» и «Ценность карт» ещё довольно сырые, что может испортить истинность ELO.
Почему эта технология более справедлива? Благодаря тому, что главную роль играет сопоставление с игроками-аналогами, она не требует разделения топа на «снайперов», «рифлеров» и т.д., подгоняя цифры к одному конкурентному значению.
Как она может помочь при анализе? При ручном высчитывании легко догадаться, какой именно показатель тащит ELO на дно. Если это недостаточное APC, то проблема несколько глобальнее, чем 70% и 30% от индивидуальных и околоиндивидуальных значений с HLTV.
Очень быстрое применение на практике (в дальнейшем развернём отдельные материалы о результатах турниров):
Рассмотрим абсолютно разные примеры трёх лучших игроков BLAST Premier Finals (по HLTV) и дадим пояснения:
1. ZywOo оторвался от s1mple за счёт и 70%-го параметра, и 30%-го. При умножении друг на друга эти «шапки» дают весомую разницу, хоть и APC у вечно спорящих героев эпохи одинаковый (7,5);
2. В случае с misutaaa труднее, ELO испортила «ценность карт» (а именно деталь, отвечающая за его сыгранные встречи). Т.к. Кевин – игрок постоянной ротации, пропускающий половину карт, формула «отрезает» у него приличную долю ELO. Если бы мы просчитывали его конкурентов с менее крутым APC (misutaa перегнал всех на обеих сторонах), то те же dupreeh и tiziaN реально могли получить намного больше ELO и попасть в топ.
Несмотря на то, что система имеет много подводных камней ввиду сложности, она является единственной в своём роде. От комьюнити будут только приветствоваться предложения по корректировке устройства, дабы через год получить одно из самых честных открытий в дисциплине. Любите CS!
Читайте также: