くまっこ

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職場でPythonとAI(機械学習)の可能性に目覚め、それが今や趣味の領域にまで及んでいます。スポーツの試合結果を分析することで、データの背後にある物語を読み解く試みをしています。ここに、その冒険の軌跡を記していきます。

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マドリード ATP WTA 結果

まずまず 青線が 私が選んだ試合(データ参考にした選択)オッズが小さい方ばかりをBETした場合の結果  +0.24 オレンジ色 基本 小さなオッズを 特殊なBET方法でエントリー 偶に オッズがバグっているものをエントリー(大きいオッズ) +264.52

    • 5/6 結果

      チャレンジ大会他 ATP WTA BET数445.93 勝ち467.81 負け89.93 結果21.88 ※チャレンジ大会難しいな 過去のデータより 調子の良しあし 1SET 見ながらのBETがよい

      • 5/5 結果

        マドリード オープン ATP WTA 1000 準準決勝 他(チャレンジATP) BET数300 勝ち380.81 負け0 結果80.81 ※ 全勝ち ATP決勝 やばかったなー

        • 5/4 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 準準決勝 他(チャレンジATP) BET数270 勝ち316.04 負け10 結果46.04 ※ チャレンジATP 準決勝当たりになると 高い配当がくるので 注意が必要

        マドリード ATP WTA 結果

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          5/2 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 準準決勝 他(チャレンジATP) BET数702 勝ち843.43 負け100 結果141.43 ※ チャレンジATPが多すぎて データが豊富に提供されているので検討しやすい → 1セット勝ち 2セット負け 3セット負け パターンが多いような

          5/1 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 準準決勝 他(チャレンジATP) 1試合 勝ち1 負け0 キャッシュアウト1 Point +41.46 ※ Aサバレンカ オッズ1.5は美味しすぎる!

          4/30 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 4~準準決勝回戦 14試合 勝ち11 負け2  キャッシュアウト1 Point +41.46 ※ この辺まで来ると ギリギリの展開が多かった A.ズベレフ ダメだなー大口ではBET出来ない選手

          4/29 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 3~4回戦 19試合 勝ち10 負け3  キャッシュアウト6 Point +32.26 ※ 1SET取った方へのBET→ 途中 逆転されると 選手のランキング差が大きい場合(換算数値)キャッシュアウトからの ドテンが成功

          4/28 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 3回戦 6試合 勝ち6 負け0 Point +8.03 ※ 本日 途中1SETを取った方へ BET → 始まる前の オッズを確認すること

          4/27 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 3回戦 6試合 勝ち5 負け1 Point +2.63 ※S.チチパス 大口入れ負ける → T.モンテイロのサービスゲームが強すぎる 勝利に対し 試合中ある要因が重要となっている

          4/26 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 2回戦 6試合 勝ち5 負け1 Point +2.9 ※T.エチェベリの負け痛し アルゼンチン勢 体力ないのかな? トリプルとダブルが消えた

          4/25 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 1回戦 3試合 勝ち3 負け0 Point +10.1 ※鉄板(負け) 西岡選手 1セットとるから焦る ※疲れてデータを見る気力無しで 3試合のみ ※ナダル等のスーパー鉄板 1.03って、、

          4/24 結果

          マドリード オープン ATP WTA 1000 1回戦 6試合 勝ち5 負け1 Point +16.5 ※1回戦なので あまりBETできる試合無し ※その中でも データから見て オッズがバッグっているものがありお得でした ※S.スティーブンス 鉄板でしたが 2set途中からおかしくなり3setまでもつれる。😅

          テニス分析3

          テニス分析3

          テニス データ分析②

          ランキングポイント差から勝ち負けを見る ランキング差が大きい期待値  勝ち 9*0.1=0.9ポイント 負け 2*1.0=-2ポイント 期待値 マイナス1.1

          テニス データ分析②

          データ分析

          圧倒的にポイント差があっても 3回に1回は負けているケースがある