⚽️ Какие лиги подключены на сегодня

При выборе лиг мы старались брать турниры с общей рыночной стоимостью выше 50 млн €.
Хотя добавили и несколько менее дорогих чемпионатов, это вышло случайно. 🙂

🇪🇺 Европа

Англия (АПЛ, Чемпионшип, Лига 1)
Испания (Ла Лига)
Франция (Лига 1)
Германия (Бундеслига)
Италия (Серия А)
Нидерланды (Эредивизи, Эрстедивизи)
Португалия (Примейра)
Россия (РПЛ, ФНЛ)
Польша (Экстракляса)
Австрия (Бундеслига)
Швейцария (Суперлига)
Чехия (Первая лига)
Турция (Суперлига)
Греция (Суперлига)
Шотландия (Премьер-лига)
Румыния (Суперлига)
Болгария (Первая лига)
Дания (Суперлига)
Норвегия (Элитсериен)
Швеция (Аллсвенскан)
Украина (Премьер-лига)
Бельгия (Про-лига)
Венгрия (NB I)
Словакия (Суперлига)
Словения (Первая лига)
Кипр (Первая лига)
Латвия (Высшая лига)
Исландия (Беста Дейлд)
Азербайджан (Премьер-лига)
Босния и Герцеговина (Премьер-лига)

🌏 Азия

Китай (Суперлига)
Япония (J1 Лига)
Южная Корея (K League 1)
Таиланд (Лига 1)
Катар (Stars League)
ОАЭ (Про-лига)
Иран (Персидская лига)
Узбекистан (Суперлига)
Ирак (Премьер-лига)
Индонезия (Суперлига)

🌍 Африка

Египет (Премьер-лига)
ЮАР (Премьер-лига)
Марокко (Ботола)
Алжир (Лига 1)
Тунис (Лига 1)
Ливия (Премьер-лига)

🌎 Америка

США/Канада (MLS)
Бразилия (Серия А)
Аргентина (Примера)
Мексика (Лига MX)
Колумбия (Лига Димайор)
Чили (Примера)
Эквадор (ЛигаПро)
Уругвай (Примера)
Перу (Лига 1)
Парагвай (Примера)
Боливия (Дивизион Проф.)
Венесуэла (Лига FUTVE)

📌 Такой охват позволяет искать валуйные ситуации не только в топовых лигах, но и там, где букмекеры ошибаются чаще.
⚠️ Напоминаю: все прогнозы теперь публикуются в отдельном канале 👉 @SAF_calculation.

📊 Результаты модели за последний уикенд

Проверили, как отработали прогнозы по интервалам максимального шанса:

30–40% → 20 матчей / 9 верных → 45.0%

40–50% → 61 матч / 22 верных → 36.1%

50–60% → 29 матчей / 20 верных → 68.9%

60%+ → 44 матча / 28 верных → 63.6%

📌 Что важно:

Провал именно в диапазоне 40–50%.
Это классика первых туров: очень много невыигрышей фаворитов, причём как по оценке модели, так и у букмекеров.

В диапазоне 50–60% модель снова дала сильный перевес (почти 69%).

При 60%+ результат стабилен, в пределах ожидаемого.

🧩 Вывод: старт сезона традиционно нестабильный, особенно в матчах с «тонкими» фаворитами.
⚠️ В такие недели важно не ловить эмоции и помнить: решает только дистанция.

Сбой в датацентре. Идут восстановительные работы

📊 Результаты модели за уикенд (по интервалам вероятностей)

30–40% → 78 матчей / 23 верных → 30%

40–50% → 89 матчей / 39 верных → 44%

50–60% → 48 матчей / 35 верных → 73%

60%+ → 52 матча / 34 верных → 65%

⚠️ Часть матчей 31 августа прошла мимо из-за аварии на сервере. В статистике учтены только те игры, что удалось восстановить.

📌 Что видно:

На 50%+ снова наблюдается занижение фаворитов: фактический винрейт выше прогноза.

Ставки против фаворита при таких шансах — очень рискованная идея.

❗️И снова напоминаю:
— при шансах 50%+ осторожно с андердогами;
— «железобетонных» ставок не существует, решает только дистанция.

🎯 После последних выходных решили узнать — как у вас со ставками?

Кто-то реально ставит по модели, кто-то использует её как дополнительный инструмент для анализа, а кто-то просто читает посты ради интереса и наблюдает за цифрами. Есть и те, кто принципиально не играет, но следит за статистикой.

Давайте проверим нашу аудиторию 👇

🔘 Регулярно ставлю, играю в ноль или плюс
🔘 Ставлю ради фана на матчи, которые смотрю (пофиг на профит)
🔘 Не ставлю — ставки зло, но читаю канал

💬 Жду вас в комментариях — давайте пообщаемся. Можете писать не только свой вариант, но и задавать вопросы, которые вас давно мучают.

📊 Результаты модели за период 4–15 сентября (по интервалам вероятностей)

30–40% → 153 матча / 72 верных → 47%
40–50% → 207 матчей / 97 верных → 47%
50–60% → 94 матча / 45 верных → 48%
60%+ → 88 матчей / 50 верных → 57%

📌 Если сложить всё вместе (27 августа – 15 сентября):

30–40% → 251 матч / 104 верных → 41%
40–50% → 357 матчей / 158 верных → 44%
50–60% → 171 матч / 100 верных → 58%
60%+ → 184 матча / 112 верных → 61%

🧩 Что это значит:

В интервале 40–50% винрейт держится в середине — модель калибрована.
На 50–60% результат соответствует прогнозу: ~58%, то есть без перекосов.
В зоне 60%+ винрейт стабильно выше 60%, но «железобетонных» исходов нет.

⚠️ В дальнейшем, когда будет набрана масса данных по лигам, сделаем отдельную статистику по каждой лиге — это позволит ещё точнее видеть сильные и слабые зоны модели.

📌 Прогнозы публикуются в отдельном канале 👉 @SAF_calculation
💬 Общение и обсуждения идут в чате 👉 @predict_fb_chat

🚨 Подъехала статистика за последнюю неделю (16–23 сентября).

📊 Результаты по интервалам:

30–40% → 134 матча / 50 верных → 37%

40–50% → 178 матчей / 78 верных → 44%

50–60% → 99 матчей / 55 верных → 56%

60%+ → 82 матча / 53 верных → 65%

🧩 Что видно:

Модель отработала чётко внутри интервалов: там, где шансы ниже — винрейт низкий, а на 60%+ результат ожидаемо держится выше.

📊 Статистика модели за период 24 сентября – 2 октября

Сводка по интервалам вероятностей (максимальный шанс на исход):

30–40% → 154 матча / 61 верный → 40%

40–50% → 193 матча / 71 верный → 37%

50–60% → 128 матчей / 71 верный → 56%

60%+ → 112 матчей / 72 верных → 64%

🧩 На этой неделе модель в целом держится в рамках ожиданий, но в интервале 40–50% произошёл заметный провал.
Это «тонкая зона» — и мы ещё отдельно посмотрим, связано ли это с конкретными лигами или это комплексный эффект по всем турнирам.

⚠️ Напоминаю:

прогнозы падают в отдельный канал 👉 @SAF_calculation

обсуждаем всё в чате 👉 @predict_fb_chat

📊 Результаты модели за 3–6 октября — перед паузой на сборные

Чемпионаты временно остановились, и самое время подвести статистику по последним клубным матчам перед перерывом.

Сводка по интервалам вероятностей (максимальный шанс на исход):

30–40% → 138 матчей / 60 верных → 44%

40–50% → 143 матча / 61 верный → 43%

50–60% → 90 матчей / 45 верных → 50%

60%+ → 62 матча / 42 верных → 68%

🧩 Что видно:

В интервале 30–40% винрейт выше ожидаемого. Такие всплески бывают, особенно на насыщенных неделях, где часть фаворитов играет в ротации.

Зона 40–50% держится стабильно — ровно по вероятностям.

А 60%+ снова демонстрирует уверенное соответствие прогнозам модели.

⚠️ В ближайшие дни — пауза на сборные, поэтому основное внимание идёт на накопление данных и калибровку по лигам.

📌 Прогнозы публикуются в отдельном канале 👉 @SAF_calculation
💬 Общение и обсуждения — в чате 👉 @predict_fb_chat
📌 Экспериментальный канал с сигналами тот же: @VBAnalytics

📢 Промежуточный апдейт по модели

С начала сезона в личку и в комменты прилетает всё больше вопросов:

— почему в одних лигах модель даёт железо, а в других ничего не заходит?
— откуда берутся матчи, где шанс 60%, а фаворит всё равно валится?
— и вообще, модель одинаково работает для всех чемпионатов или нет
(о чём мы уже говорили ранее — точно не одинаково).

Хорошие вопросы.
Сезон только стартовал, данных ещё мало —
в одних лигах модель уже встала на рельсы,
а в других ещё плавает в шуме.

📊 Сейчас идёт разбор по лигам и интервалам вероятностей —
где всё идёт по плану, а где пока модель хромает.

Завтра выйдет аналитический пост
с тепловой картой точности модели:
посмотрим, какие лиги уже выровнялись,
а где пока лучше не лезть.

📊 Тепловая карта точности модели по лигам

Вчера спрашивали:

— почему в одних лигах модель даёт “железо”,
а в других — будто вообще ничего не работает?
— откуда берутся матчи с шансом 60 %, где фаворит всё равно валится?
— и одинаково ли она работает во всех чемпионатах?

Отвечаем 👇

🧠 Что показано на карте

Это реальный винрейт модели по каждой лиге
и по каждому диапазону вероятностей (30–40 / 40–50 / 50–60 / 60+).

В каждой ячейке — фактический процент заходов и количество матчей (N).
Данные с 1 июля, всего около 3700 матчей,
но по отдельным лигам и интервалам пока по 20–30 матчей,
поэтому часть ячеек пустая — просто ещё не накопилось.

🎨 Как читать цвета

🟩 Зелёный — модель попала в свой диапазон.

🟥 Красный — фактический винрейт ниже прогноза → модель переоценила фаворитов.

🟦 Синий — наоборот, винрейт выше прогноза → модель недооценила фаворитов.

Чем ярче цвет, тем сильнее расхождение.
Пустые клетки — слишком мало матчей, чтобы делать выводы.

⚙️ 1️⃣ Почему где-то модель “даёт железо”, а где-то — нет

Потому что распределение матчей неравномерное.
Крупные чемпионаты уже на 10–11 туре,
а мелкие лиги или вторые дивизионы только начали.

Где выборка побольше — модель выглядит стабильнее.
Где мало матчей — кривая точности “гуляет” от 20 до 80 %,
и это пока просто шум.

📉 2️⃣ Почему фаворит с шансом 60 % может проиграть

60 % — это не гарантия, а ожидание на дистанции.
Если взять 100 матчей с шансом 60 %,
то в среднем 60 из них зайдут, а 40 нет.

Но когда таких матчей всего 10–15,
возможен любой перекос — хоть 3 из 10, хоть 9 из 10.
Вот почему короткие серии пока выглядят “не по модели”.

🌍 3️⃣ Работает ли модель одинаково для всех лиг

Нет — и это как раз видно на тепловой карте. Но возможно это изменится.
Когда в каждом интервале будет достаточно матчей.

Польша (Ekstraklasa) — пока слабое место,
в диапазоне 30–40 % фактический винрейт всего 21 %, модель явно переоценивает.

English Championship — в низких диапазонах 19–28 %,
зато при 50–60 % уже 61 % — модель “подхватывается”, но пока нестабильно.


📈 Вывод

На данный момент модель ведёт себя по-разному.
Дистанция короткая — всего около 3700 матчей,
и большинство ячеек по лигам имеют выборку меньше 50 игр.

Когда в каждой ячейке наберётся хотя бы 100 матчей,
это уже можно будет считать статистически значимыми данными —
где случайность почти не влияет,
и видно реальную точность модели.

По мере накопления матчей “пустые” зоны заполнятся,
а кривая точности выровняется.
Тогда станет понятно,
в каких лигах модель действительно работает стабильно,
а где системно ошибается.

📊 Обновление по модели

После прошлой публикации тепловой карты прошёл один тур в топ-чемпионатах — команды вернулись после паузы на сборные.
Параллельно сыграли несколько туров во вторых дивизионах и мелких лигах (ФНЛ, Championship, League One и т.п.),
поэтому общая выборка немного выросла, но без резких сдвигов.

С ростом данных показатели начинают выравниваться:
там, где раньше было много случайных перекосов (красные и синие ячейки),
винрейт постепенно сходится к ожидаемым значениям модели.
Это нормальный процесс — чем больше матчей в каждом интервале,
тем меньше шума и выше стабильность.

🧩 Для статистически значимых выводов в каждой ячейке нужно хотя бы ~100 матчей.
Сейчас в среднем 25–40, поэтому текущие результаты —
пока не выводы, а просто наблюдения.

📈 Выводы

English Championship — самая нестабильная лига:
низкие интервалы провисают,
а в диапазоне 50–60 % происходит резкий скачок вверх.
Пока не трогаем.

Belgium Jupiler Pro League — самая ровная:
чёткая диагональ без провалов,
фактические проценты близки к модельным,
выборка по интервалам адекватная.
Можно оставлять в «играбельном» пуле.

В целом картинка выравнивается по мере роста выборки.
Говорить о стабильности рано, но динамика нам нравится —
модель ведёт себя всё предсказуемее там, где данных становится больше.

📊 Апдейт по модели

День прошёл, число сменилось —
и за неделю действительно многое изменилось.

📈 База матчей растёт, калибровка становится плотнее.
На карте появляются новые лиги,
а старые ячейки набирают вес —
там, где ещё недавно были случайные всплески,
уже вырисовываются закономерности.

Хорошие лиги начинают отделяться от шумных,
границы между “рабочими” и “сырыми” зонами становятся заметнее.
Теперь картина выглядит не как хаос,
а как система, которая постепенно выстраивается.

📍 Данных пока всё ещё мало,
но процесс идёт в правильном направлении —
каждая неделя делает тепловую карту чуть честнее и живее.

Прошла неделя — данные в таблице обновились.
Без комментариев, где стало лучше или хуже:
ячейки пока не дотянулись до 100 матчей,
но некоторые уже перевалили за 50.

С каждым апдейтом статистика становится
всё надёжнее, а картина — всё полнее.

🏟 Почему мы не даём прогнозы на матчи сборных и еврокубков

Система хорошо работает там, где все команды живут в одной среде — в пределах своей лиги.
Там силы соперников понятны и сопоставимы, потому что они проходят через один и тот же уровень конкуренции.

Но когда встречаются клубы из разных стран — или сборные — общая шкала теряется.
Игрок, который выглядит сильным в своей лиге, может оказаться совсем не тем же игроком против соперников из другого уровня футбола.

Поэтому модель не делает прогнозы на такие матчи — не из-за сложности, а из-за честности.
Лучше промолчать, чем говорить там, где данные перестают быть сравнимыми.

📊 Неделя прошла — ничего не рухнуло

Данные добавились, шум стал тише,
а таблица всё больше похожа на что-то осмысленное.
Без громких выводов — просто наблюдаем,
как цифры медленно, но верно становятся честнее.

Обновление статистики

После паузы на матчи сборных прошёл один тур, и мы обновили таблицу. Существенных изменений нет: там, где выборка уже набралась, показатели остались на прежних уровнях; а в лигах с малым числом игр колебания по-прежнему выглядят как обычный шум.

В целом обновление рабочее — свежие матчи слегка сгладили картину, но каких-то резких сдвигов или новых тенденций пока не видно.