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Calcolo Scarto dell'errore valuebet
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Calcolo Scarto dell'errore valuebet
Messaggioda solodalvivo » 17/11/2015 - 22:23
Avete mai pensato a calcolare lo scarto d'errore dato dalla valutazione soggettiva? la legge statistica del long-term non basta a prevedere un guadagno sicuro nel caso in cui le valutazioni siano sbagliate nel più del 50% dei casi. Avete pensato a calcolarlo come variabile dipendente dentro il costrutto statistico che può dare una stima della deviazione standard dal risultato ottenuto?
Re: Calcolo Scarto dell'errore valuebet
Messaggioda AK-47 » 28/11/2015 - 13:29
solodalvivo ha scritto:Avete mai pensato a calcolare lo scarto d'errore dato dalla valutazione soggettiva? la legge statistica del long-term non basta a prevedere un guadagno sicuro nel caso in cui le valutazioni siano sbagliate nel più del 50% dei casi. Avete pensato a calcolarlo come variabile dipendente dentro il costrutto statistico che può dare una stima della deviazione standard dal risultato ottenuto?
imho!
avevo pensato ad applicare qlc modello ma il problema è che qualsiasi funzione di ripartizione va inferenziata con entropia perchè i fenomeni quantitativi sono misurati con una scala nominale e le variabili fanno parte del solito spazio campionario, anche usando lo student la distribuzione è continua e in un campo vettoriale la funzione deve essere misurabile ma la probabilità è zero perchè tra due variabili lo spazio campionatorio è infinito ed inutile se il numero è cardinale ma non numerabile o calcolabile. Si modifica l'insieme di Borel se lo spazio campionario non ha numeri finiti.
Se metti tutte le variabili nella solita distribuzione correlazioni senza differenziare la probabilità non deterministica poichè lavori su un unico campo e il valore nominale ha intrinsicamente un rischio non conosciuto nei dati in esame portando a non preferenziare l'oggettività dalla casualità, il determinismo dal non determinismo, l'identificabile dal non identificabile, quello che puoi controllare/misurare da quello dove non puoi.
La separazione della scala nominale non è possibile sui dati poiché è integrata e va quindi separata dall’analisi oggettiva, ad esempio con una biforcazione (teoria delle biforcazioni in un sistema dinamico complesso), cercando di stabilizzarla dosando ed escludendo incertezza dagli elementi che durante il tempo ne vengono più affetti. Questa preferenza è temporale e quando l’oggettività è superiore alla non identificabilità, solo attraverso un’ottima analisi le probabilità si spostano a favore per ottenere una prospettiva positiva o è possibile chiamarla come uno preferisce ma sicuramente con un vantaggio.
Un altra considerazione riguarda la distribuzione equiparata degli stimatori per ottenere una regressione lineare ai parametri senza perdere proprietà di correttezza sui quantili (ols-ortogonale) . Lo stimatore puoi applicarlo alle variabili ma non ai quantili altrimenti rimangono lineari alla dipendenza dei parametri e non alla distribuzione congiunta perdendo proprietà esogena. Se estraggo i quantili dalla distribuzione congiunta per fare una regressione lineare multivariata, la semivarianza considera i quantili distribuiti equiparatamente e rimangono lineari alla perdita comune. Se voglio dare uno stimatore alla probabilità congiunta per vedere il comportamento della frequenza di ogni elemento, le marginali perdono indipendenza stocastica perchè non considerano gli addendi della partizione. Esempio 5 variabili sono 7 partizioni (5 = 4 + 1 = 3 + 2 = 3 + 1 + 1 = 2 + 2 + 1 = 2 + 1 + 1 + 1 = 1 + 1 + 1 + 1 + 1), nella considerazione di cui sopra, è in esame solo l’ultima dove sono equiparati, mentre ne escludo 6 con gli addendi (il peso che hanno preso come gruppo). Di questi devo considerare che la “somma”, ad esempio di 3, è rilevante su 1. Parafrasandoci al betting le correlazioni che si creano sulle variabili possono modificare il risultato della stima.
avevo pensato a delle soluzioni di controllo forward-test ma è un lavoro di non facile lettura. La valutazione soggettiva si basa su informazioni che sono lineari con l'evento pronosticato e creare un datafeed che consideri tutte le variabili analizzate necessita una misurazione calcolabile in intervalli (anch'essi soggettivi) identificata in uno standard di riferimento (anch'esso da creare).
Considerato che il pronostico si basa su una somma di variabili, il problema è "ricordare" le motivazioni che hanno condotto ad attribuire un determinato peso ad ogni variabile per poi misurare le differenze come gruppo.
Esempi:
ogni domenica le condizioni cambiano sotto molti aspetti: un giocatore che gli fa male un ginocchio, una motivazione più influente, problemi societari o di spogliatoio, un cambio giocatore/allenatore, altre partite disputate, il tifo, un arbitro severo, le condizioni del campo, squalificati, infurtuni e assenze varie, etc..etc..
ogni anno riparte tutto da capo: calcio mercato, nuovi giocatori, nuovo allenatore, nuovo presidente con minore/maggiore liquidità, etc..
Per l'analisi di un metodo che consideri oggettività e soggettività del pronostico, servirebbe confrontare la pre-analisi con la forward analisi della partita (es. due rigori che non c'erano ed espulsione del portiere e del difensore centrale confuta la pre-analisi ma non è detto che il metodo non funzioni). Il problema è titanico a causa dello sforzo necessario per il datamining dove il problema rimane il medesimo di tutta l'econometria quantistica: non tutti i rischi possono essere quantificati o misurati.
Tutte le analisi di back test possono risultare fuorvianti se l'approccio si basa solamente su funzioni obbiettivo dedicate allo storico dei dati perchè singolarmente risentono di informazioni dinamiche non lineari. Al risultato devono essere applicate, misurate e calcolate, tutte le motivazioni condotte in quel determinato momento in qui la decisione è stata presa (es. assenze, partita per la salvezza, nuovo allenatore, etc..), e non sono sicuro ne valga la pena perchè il campione dei dati è troppo piccolo. Ogni stagione porta con se cambiamenti troppo ampi da poter essere correlati con gli anni passati ed ecco che il campione si riduce ad un anno; prendiamo di media 40 partite, leviamo le prime 15 giornate per permettere alla statistica di essere tale ed evitare sorprese (esempio: la juve quest'anno o la fiorentina) insieme alle ultime 5 giornate che i giochi ormai sono fatti. Indicativamente puoi ottenere risultati da metà novembre fino a metà aprile ed è necessario adattare le analisi di anno in anno.
Concordo che ci sono squadre che da anni arrivano sempre nelle prime 10 posizioni del campionato ed un motivo ci deve essere ma le dinamiche che si creano sono rilevanti per ogni singolo pronostico.
Spunti di riflessione:
https://en.wikipedia.org/wiki/MOLAP
https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
https://en.wikipedia.org/wiki/Analytic_ ... hy_process
https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance
A mio avviso non esiste un unico metodo valido, il rischio andrebbe spalmato su vari metodi che in questo caso possono essere anche le persone (ad esempio pesare il portafoglio dinamicamente in base alle performance), attraverso un metodo di controllo che può essere anche una semplice media mobile pesata sui rendimenti. Da qui si apre un mondo di gestione che è meglio non approfondire per non ingigantire ulteriormente questo testo. Mi limito a farti alcuni esempi che possono essere adattati dal mondo finanziario (congettura il riferimento allo scopo del betting considerando il portafoglio come un metodo od un insieme di metodi):
Minimun Correlation Algorithm (MCA)
Minimun Variance Algorithm (MVA)
Global Minimun Variance (GMV)
Buy and Hold (B&H)
Strategic Asset Allocation (SAA)
Constant-Weighting Asset Allocation (CWAA)
Dynamic Asset Allocation (DAA)
Insured Asset Allocation (IAA)
Integrated Asset Allocation (IAA)
Tactical Asset Allocation (TAA)
GlobaL Tactical Asset Allocation (GTAA)
Maximum Diversification (MD)
Minimun Correlation DD (MCD)
Conditional Drawdown at Risk (CDaR)
Maximum Drawdown (MDD)
Maximum Sharpe Ratio (MSR)
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Intertemporal Capital Asset Pricing Model (ICAPM)
Consumption-based Capital Asset Pricing Model (CCAPM)
Arbitrage Pricing Theory (APT)
Modern Portfolio Theory (MPT)
Post Modern Portofolio Theory (PMPT)
Value at Risk (VaR)
Conditional Value at Risk (CVaR)
Entropic Value at Risk (EVaR)
Expected Shortfall (ES)
Minimum Expected Shortfall (MES)
Average Value at Risk (AVaR)
Expected Tail Loss (ETL)
Minimum Tail Dependency (MTD)
Core & Satellite Portfolio Management (CSPM)
Equal Weights (EW)
Equal Risk Contribution (ERC)
Risk Parity (RP)
Maximum Omega Ratio (MOR)
Da qui poi formule per trovare funzioni obbiettivo adatte allo scopo ce ne sono molte ma il problema è capire su cosa è basato questo controllo uniformando delle linee guida ed evitando GIGO (garbage in, garbage out)
average trade/maxdd
Average return/std (sharpe)
Average return/maxdd (sortino)
netprofit/maxdd (calmar)
netprofit/averageloss (sterling)
netprofit/beta (treynor)
Netprofit/flat time
Net profit/time market
net profit/std
Netprofit/semivariance
Log(net profit)/maxdd
netprofit/largest losing trade
netprofit/averagetrade
netprofit/efficency
maxdd/averageloss
maxdd/semivariance
maxdd/efficency
#trade/average trade
etc..
In conclusione e in maniera pratica e funzionale, a mio avviso dobbiamo affrontare il problema con due approcci congiunti, analisi oggettiva e analisi soggettiva, L'analisi oggettiva serve a scremare la selezione per l'analisi soggettiva:
Esempio calcio
- Solo partite segno 1
- Quota 1 superiore a quota x e quota 2
- Minimo della quota 1.4
- Massimo della quota 2.4
- Media della selezione quote 1.75
- Squadra di casa con punteggio in classifica superiore alla squadra ospite
Da questo si procede ad una classificazione sul confronto di varie statistiche oggettive (misurabili e calcolabili), per entrambe le squadre, magari utilizzando anche programmazione genetica, machine learning ed ingegneria inversa (es: gol, vittorie, scontri diretti, possesso palla, etc..)
Dopo questa scrematura oggettiva, che viene fatta in automatico dal computer, si procede con l'analisi soggettiva che principalmente si riduce ad una misurazione/considerazione frontale di informazioni sullo specifico evento in quel determinato momento (es. assenze, stato di forma singoli giocatori, arbitro, meteo, problemi societari o di spogliatoio e varie motivazioni che nascono in quel momento).
In pratica stimi la soggettività solo su un campione che oggettivamente ha già un vantaggio. Concentri il tempo solo su questo e "lasci perdere" il back test, se avanza tempo aumenti gli sport.
imho!☺
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Re: Calcolo Scarto dell'errore valuebet
Messaggioda solodalvivo » 30/11/2015 - 00:20
è un ''trattato di statistica''. puoi pubblicarlo , ma ironicamente sdrammatizzo un pò la ''pesantezza'' dei numeri con una riflessione: nell'eventualità che tutti i mirabolanti calcoli pre-match si approssimino alla realtà....una CAZZATA come quella di Rafael di oggi, come la calcoli?
Re: Calcolo Scarto dell'errore valuebet
Messaggioda wallis7 » 01/12/2015 - 21:28
AK-47 ha scritto:solodalvivo ha scritto: ....una CAZZATA come quella di Rafael di oggi, come la calcoli?
raro come evento estremo o errore di coda.. o meglio di gomito
Un cigno nero (cit)
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