Autor Tópico: Diário: Machine Learning - Desenvolvendo Algorítimo para Betfair Exchange  (Lida 767 vezes)

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SOMA247

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Diário dia 3
13 de Março de 2019

Decidi trocar o curso de Python, estava achando o conteúdo um pouco vazio. Adiantei algumas aulas e agora estou estudando pelo
"Curso em Vídeo". 



Hoje vou pesquisar mais sobre web scraping. @Codigo13 você sabe algo sobre isso? Eu encontrei este artigo mas ainda não li com atenção https://sportsdatachallenge.wordpress.com/2016/09/21/a-total-beginners-guide-to-web-scraping-football-data-part-1/

É essencial para o projeto que eu consiga os dados do movimento das odds da plataforma betsAPI, infelizmente eles só fornecem as ultimas 2 temporadas mesmo no serviço VIP.



Login grátis para acessar. > https://betsapi.com/rs/bet365/1507942/MFK-Zemplin-Michalovce-v-FK-Poprad

Penso que talvez seja melhor ao mesmo tempo que aprendo os fundamentos de Python já ir criando meu banco de dados, talvez seja a parte mais trabalhosa. Não pretendo complicar com dados aprofundados da OPTA e afins, apenas o que encontrei na internet gratuitamente é suficiente.

Nos próximos dias vou detalhar os itens principais e a  estrutura do banco de dados.
« Última modificação: 13 de Março de 2019, 16:23 por SOMA247 »



Codigo13

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Meus estudos se referem exclusivamente a linha de gols ao vivo após uma das equipes marcar. Eu não sei te dizer se tem influência na linha de gols pré-live. Mas ainda é cedo pra afirmar qualquer coisa,  estudei apenas algumas dezenas de ligas.

O padrão que tenho encontrado é que no primeiro quarto do campeonato quando uma equipe marca temos mais gols. Na fase decisiva, último quarto, após uma equipe marcar existe maior tendência do resultado se manter ou terminar mais apertado, 1x0 se transforma em 1x1, 2x1 e 2x0 e menos frequentemente em 3x1, 5x2, 4x0.



Olha, achei muito interessante o "quarto da liga" por ser um atributo da minha regressão. É muito bom trocar ideias isso pode me ajudar bastante.




Hoje vou pesquisar mais sobre web scraping. @Codigo13 você sabe algo sobre isso?

Modesta parte, seu sou muito bom nisso  ;) , mas infelizmente é difícil ensinar isso, vai aprender na tentativa e erro. Se for trabalhar com python é essencial estudar XPath, mas considere também estudar um pouco de Javascript e seletores Jquery

Eu pego meus dados do site https://www.totalcorner.com/ eu pago mensal para usar a API, mas dá para pegar o movimento das odds gratuitamente tem dados a partir de 01-08-2016 veja um exemplo https://www.totalcorner.com/match/odds-handicap/79321146
Essas odds são da Bet365


« Última modificação: 13 de Março de 2019, 19:11 por Codigo13 »
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SOMA247

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Hoje, dia 3, terminei o esboço dos atributos do jogo. Foquei em estatísticas básicas, dados encontrados gratuitamente com facilidade. Na sessão de substituições algumas ligas estão disponíveis apenas no soccerway.com. Estou tentando simplificar para reduzir o prazo de conclusão.

A ideia inicial é "dividir" o banco de dados em 6 partes para ajudar na organização:

  • 1 - Atributos  Jogo
  • 2 - Atributos ODDs
  • 3 - Atributos Jogadores
  • 4 - Atributos Casa
  • 5 - Atributos Treinadores
  • 6 - Atributos Importância do Jogo




Forum de Apostas

Re: Diário: Machine Learning - Desenvolvendo Algorítimo para Betfair Exchange
« Responder #17 em: 13 de Março de 2019, 23:24 »

SOMA247

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Meus estudos se referem exclusivamente a linha de gols ao vivo após uma das equipes marcar. Eu não sei te dizer se tem influência na linha de gols pré-live. Mas ainda é cedo pra afirmar qualquer coisa,  estudei apenas algumas dezenas de ligas.

O padrão que tenho encontrado é que no primeiro quarto do campeonato quando uma equipe marca temos mais gols. Na fase decisiva, último quarto, após uma equipe marcar existe maior tendência do resultado se manter ou terminar mais apertado, 1x0 se transforma em 1x1, 2x1 e 2x0 e menos frequentemente em 3x1, 5x2, 4x0.



Olha, achei muito interessante o "quarto da liga" por ser um atributo da minha regressão. É muito bom trocar ideias isso pode me ajudar bastante.




Hoje vou pesquisar mais sobre web scraping. @Codigo13 você sabe algo sobre isso?

Modesta parte, seu sou muito bom nisso  ;) , mas infelizmente é difícil ensinar isso, vai aprender na tentativa e erro. Se for trabalhar com python é essencial estudar XPath, mas considere também estudar um pouco de Javascript e seletores Jquery

Eu pego meus dados do site https://www.totalcorner.com/ eu pago mensal para usar a API, mas dá para pegar o movimento das odds gratuitamente tem dados a partir de 01-08-2016 veja um exemplo https://www.totalcorner.com/match/odds-handicap/79321146
Essas odds são da Bet365

@Codigo13  talvez você possa me ajudar, eu não pretendo  me aprofundar muito nos conhecimentos técnicos, não sou programador,  estou aprendendo Python pq quero conseguir fazer o básico sozinho no sistema, mas é só isso. A maior parte do tempo trabalho como trader na Betfair. Assisto vários jogos por semana, nem tenho ideia do número, é assim que acabo encontrando os padrões que os BOTs exploram, de tanto ver acontecer vou pesquisar pra tentar encontrar alguma lacuna no mercado.

Estou na fase de organizar os dados que irei precisar coletar por web scraping ou talvez alguma base de dados paga (que custe pouco). Se você quiser me enviar um orçamento para coletar os dados seria ótimo, meu e-mail esta disponível aqui no Fórum. Achei o sistema do totalcorner bem parecido com o betsAPI, me parece até que estão utilizando a mesma "fonte".  Se você tiver alguma dica sobre o projeto ficaria feliz em ouvir.



Codigo13

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@SOMA247  para mim não compensa prestar um serviço de web scraping, eu programo só para mim mesmo, meu tempo  dedico em melhorar meu bot. Pode encontrar um cara muito especializado que fará o trabalho bem rápido e num preço razoável no https://www.freelancer.com

Mas se resolver fazer sozinho, ter criado o banco, ter decido quais dados coletará, já tiver o conhecimento necessário para fazer a coleta e precisar de uma ajudinha e ajudo com todo prazer sem cobrar nada.
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@SOMA247  para mim não compensa prestar um serviço de web scraping, eu programo só para mim mesmo, meu tempo  dedico em melhorar meu bot. Pode encontrar um cara muito especializado que fará o trabalho bem rápido e num preço razoável no https://www.freelancer.com

Mas se resolver fazer sozinho, ter criado o banco, ter decido quais dados coletará, já tiver o conhecimento necessário para fazer a coleta e precisar de uma ajudinha e ajudo com todo prazer sem cobrar nada.

Obrigado @Codigo13 assim que terminar de definir o banco de dados vou procurar um programador nesse site :bom:



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Diário Dia 4
14 de Março de 2019

Tenho pesquisado sobre a biblioteca do Google TensorFlow utilizada por muitos desenvolvedores para criar sistemas de aprendizado. Encontrei um artigo curioso, utilizaram as notas dos jogadores no jogo FIFA para gerar modelos preditivos. Vale a leitura. https://towardsdatascience.com/predicting-premier-league-odds-from-ea-player-bfdb52597392



Também conclui a parte dos atributos das ODDs para o algorítimo.




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Terminando dia 4 com a aula: Curso Python #08 - Utilizando Módulos.
Aprendi como fazer importação de bibliotecas externas.




Forum de Apostas

Re: Diário: Machine Learning - Desenvolvendo Algorítimo para Betfair Exchange
« Responder #22 em: 15 de Março de 2019, 03:32 »

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Introdução a Deep Learning e Tensorflow: Teoria e Pratica!





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Diário Dia 5
15 de Março de 2019

Iniciando  curso Machine Learning com o prof. Jones Granatyr. Vou estudar simultaneamente com o curso de Python.



https://www.udemy.com/machine-learning-e-data-science-com-python-y/





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Estava pensando mesmo que é melhor estudar Machine Learning mesmo sem saber  a programação direito mesmo.  Vai acabar aprendendo a programação por osmose.
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Terminei a parte de introdução do curso, no próximo módulo o conteúdo parece muito relacionado ao que precisamos para trabalhar com apostas, e o  melhor, é direcionado pra quem é totalmente novato em machine learning. Talvez no final desse módulo eu consiga publicar o primeiro exemplo prático e funcional aqui no fórum.

Machine Learning e Data Science com Python de A à Z

Pré-processamento e preparação de bases de dados para classificação
Aprendizagem bayesiana (algoritmo Naive Bayes)
Aprendizagem por árvores de decisão (algoritmo básico de árvores e Random Forest)
Aprendizagem por regras (algoritmo OneR)
Aprendizagem baseada em instâncias (algoritmo kNN)
Regressão logística
Máquinas de vetores de suporte (SVM)
Redes neurais artificiais
Avaliação de algoritmos de classificação
Combinação e rejeição de classificadores



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Dia 5 produtivo, o curso de Machine Learning é muito bem desenvolvido pelo professor Jones Granatyr. É o tipo de estudo que a gente mesmo sem ter conhecimento anterior consegue compreender tudo o que esta acontecendo. A maneira como ele programa passo-a-passo é dinâmica e simples.

A imagem abaixo, do exercício de hoje, pode parecer complicada mas acredite em mim, é simples. Se você dedicar uma semana de estudo vai conseguir compreender.




SOMA247

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Diário dia 6
16 de Março de 2019

Sábado e domingo são os dias que mais trabalho como trader, na maioria do tempo assistindo 3 jogos ao mesmo tempo. Agora que os jogos terminaram vou tentar estudar ao menos 1 hora. Ontem no final do dia descobri que o mesmo professor do curso q estou estudando tem outro curso, bem recente, exclusivo da ferramenta mais utilizada pra fazer apostas com machine learning, o Tensorflow do Google.




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Aula #9 concluída. Curso produzido pra quem não tem nenhum conhecimento anterior em programação, outro professor muito bom.







 


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