Гра з неповною інформацією на прикладі спортивного бетінгу
Loading...
Date
2025
Authors
Куцалаба, Назарій
Чорней, Руслан
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний університет "Києво-Могилянська академія"
Abstract
У сучасному спортивному аналітичному середовищі прогнозування результатів матчів є однією з ключових задач, що поєднує методи статистики, машинного навчання та теорії ігор.
Description
This study presents a predictive framework for football match outcomes that integrates the Elo rating system, multiple linear regression, and a Bayesian game-theoretic interpretation of sports betting under incomplete information. Match statistics and bookmaker odds were collected via web scraping from Sofascore. The regression model achieved an adjusted R² = 0.3493, with significant predictors including shots on target, total chances, and total shots. Bookmaker accuracy was 22.37% for over/under goals and 28.33% for win/loss outcomes, revealing market inefficiency. Modeling the interaction between the bettor and the bookmaker as a Bayesian game with asymmetric information allows identifying value bets and optimizing decision-making strategies under uncertainty.
Keywords
прогнозування результатів матчів, спортивний беттінг, Баєсівські ігри, рейтинг Elo, матеріали конференції
Citation
Куцалаба Н. В. Гра з неповною інформацією на прикладі спортивного бетінгу / Куцалаба Н. В., Чорней Р. К. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 47-48.