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数据动态模分化是一种新型的数据挖掘算法。它把买卖数据、成交量的变化动态布局分化为特征值和特征向量，用于表征当前市场全体买卖变化下的内部规律，预判出整个市场上对比赛的未来结果方向，寻找出最佳的投知机会。模型的主导特征值结合市场中的必发数据拟合优度接近 73%，反映了模型取必发数据有较高的契合度。在过去九年中有近八成胜率，累积年成就 26%。
今天 NBA 数据模型表现一般，三场比赛拿一场胜利。但是篮概师颠末细心复盘研究，发觉 NBA 实在赛事数据和数据模型基底细差不大，仅仅少许偏差罢了，只需微小调整便可达到对劲的结果，一个月内 9 次的全胜成就便是背书！今天继续是 NBA 的主场，让我们来一起享受胜利。
大师好，我是篮概师，数据模型架构工程师，处置大数据模型的底层架构搭建工做，目前成功搭建 12 个已证明具有实际意义并能产生价值的数据模型。这 12 个数据模型中，办事于概率性游戏的数据模型 5 个。 下面是篮概师针对篮球玩法的数据模型理念 ....
数据通过让球数据挖掘中关联法则的方式，别离找出四类目标在数据变更中 确定性 的规律并基于这些 确定性 规律建立轮动策略。此中，宏观让球数据走势以及球队本身风险目标对于比赛的预测效果最佳，别离获得了 10.10% 和 8.57% 的超额成就。而市场全体的数据走势变化目标对于强弱球队之间的赛果预测效果最佳，曾最高获得 14.43% 的超额成就。当我们分析所有目标下的让球数据 确定性 规律建立轮动策略时，该策略在样本外获得了 8.29% 的超额成就，月度胜率高达 75%。
数据创新性的多因子模型体系 -- 短期多因子阿尔法数据模型体系。对未来的结果起着几乎是决定性的影响，因而该数据模型在篮球数据市场中有着广泛的使用空间。我们两队近 10 场比赛中，使用近 200 个阿尔法因子（3 分球命中概率、2 分命中概率、罚球命中率、阵地战得分成功率等），建立了基于短期价量特征多因子模型体系。该体系自 2016 年 1 月至 2020 年 4 月，实现年化成就 26.2%。
数据欧洲数据组合概念从理论上讲不是方式论的创新，而是对市场不一样角度的解读。通过自编码过程中的损益函数做为目标，对欧洲数据变化进行阐发处置，通过该目标判断所选场次的欧洲数据变化能否合理。我们通过实证阐发此中的目标，证明了该目标和实际数据有很高的关联性。该策略从 2010 年中至 2017 年中的七年时间里获得约 18.37% 的年化成就。
数据为了便利大师理解，我讲数据模型的阐发结果用数据表示。在不异的模型下，数据越大的标的目的，对结果的方向度就越大。而冷热数据分中，数据偏离度最高，则表现结果的过热 / 过冷，需警惕。
数据弹簧塑性指在成交的推动下，结合均衡数据、均线稀统、动量目标下所产生移动的性质。场次塑性越高表白市场不需要巨大的成交量就能做出数据走势阐发，该模型的结果预判取在赛事总比分数据拟合优度超过 78%。97% 的场次样本具有显著的塑性特征，且序列自相关性较低、残差正态性较好。弹簧塑性系数做为选场因子具有较强的显著性。IC 和 ICIR 别离约为 0.04 和 1.32。基于塑性因子的行业中性策略年化成就 15.9%。
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