俄羅斯世界杯各大豪門國家隊頻頻爆冷。例如巴西隊本是本屆世界杯的奪冠熱門，但是卻在1/4決賽中輸給了比利時。桑巴軍團甚至在離開俄羅斯回到巴西的路上，遭到本國極端球迷用石頭砸球隊的大巴泄憤。

而另一方面卻又有媒體報道，巴西媒體認為，巴西隊之所以能夠獲得五次世界杯冠軍，與堅持吃本國特色餐飲黑豆飯有關，而這次之所以沒有表現好，是因為飲食安排上出現了問題。

是因為飲食，還是因為賽前休息，抑或其他原因，到底是什么最終決定了比賽的勝負？數據智能、人工智能相關領域飛速發展的今天，數據科學家如何看待對足球比賽的預測？針對這個領域的發展，我們和北京猜猜科技的ceo謝波進行了探討。

“世界杯的預測存在非常大的難度，根本原因是球隊之間交戰記錄太少，同時球員陣容四年一次更換，沒有足夠的歷史數據沉淀幫助建模”,謝波說道,“如果誰宣稱自己能夠預測世界杯比賽勝負，基本上是對基本面數據的重構和深度建模，但是放在具體樣本來看，效果也差強人意”。

“所以世界杯仍然是最具不確定性的國際賽事之一。”謝波補充道，“類似的比賽，五大聯賽的預測我們基于獨有的歷史樣本數據，已經做到非常好的預測程度了。”

“足球比賽每個球員都無法確保自己能夠穩定發揮，教練的戰術執行也經常變陣…存在這么多比賽的機動因素，你們如何是如何對比賽進行建模和預測的？”

“這里需要首先科普幾個最基本的概念：賠率、預測概率和價值回報率。然后我們可以清晰的看到人工智能正在如何改變這個行業。”

我們知道，足彩的賠率是博彩公司綜合考慮給出足球比賽的投注回報。例如博彩公司開出主隊贏2.25的賠率，其意義就是投注者如果投主隊獲勝，且比賽結果真是主隊獲勝，則投注者可以獲得其投注額的2.25倍的回報。而大家對比賽結果的判斷，對勝平負的三種結果給出一定的概率估算，就是預測概率。足彩賠率和預測概率成為核心的兩點，在此基礎上，我們還會關注價值回報率，該指標則是綜合考慮了賠率和結果概率，價值回報率表征了投注此結果的期望回報值。

所以，我們站在中國體育競彩玩家的角度看這個問題：如何用最少的錢換回最大的回報率？類似股票投資，里面有最優的投資組合，而人工智能可以高效的選出這些組合！這里面有比較成熟的行業理論：

returns = max { σ odds | pro, val, α } ，其中odds為預測結果的賠率，pro為預測的概率，val為預測的價值回報率，α為選擇的策略…總而言之，這是一個千錘百煉的行業公式，各大博彩公司的精算師正是靠這個吃飯。

“為此，猜猜體育團隊開發了基于深度學習技術的比賽預測模型，以及基于價值回報率的投注策略模型。猜猜體育核心來自百度、騰訊、滴滴的人工智能技術、算法和產品團隊，將人工智能的優越性引進足彩領域，向用戶提供最優的投注機會、冷門提醒和實時的滾球盤投注策略。”

1、基于深度學習的比賽結果預測模型

深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域獲得了巨大的成功。將深度學習技術引入到足球比賽的結果預測中，可以綜合利用歷史的比賽記錄，以及各種實時的數據信息，進行訓練和計算。無論是賽前球員的傷病，還是教練的奇招，眾多的線索都可以從海量的數據中能獲得“蛛絲馬跡”，幫助模型得到準確的預測結果。

圖：基于深度神經網絡的比賽預測

進一步的，團隊后續還利用多組子模型進行多層次的結果融合，就像做一道完美的大餐，肯定要經過不斷地嘗試，才能做出最美味的食物，獲得最大的性能收益。謝波表示，當前猜猜的模型可以達到68%的預測準確性。

世界杯期間，基于這樣的技術優勢，猜猜體育團隊在世界杯期間開放的小程序向廣大彩民和球迷發起了一個挑戰，ai和大家同時對一場比賽的進球時間進行預測。

“在球賽開始之后，遠遠不斷的數據快速的產生。實際上賽中的預測準確率是非常高的，比如預測賽中進球時間。”謝波補充道。

圖：猜猜科技在世界杯期間推出的小程序

2、引入價值回報率的最優投資組合的搜索

在已知結果概率和賠率的情況下，選擇哪些比賽進行投注，投注的比例又是如何，這是投注策略所關注的問題。不同的預測概率，會有不同的價值回報值，根據不同的價值回報率，我們會采取不同的下注策略，這就涉及到一個最優投資組合的搜索問題。搜索的空間是根據賠率，預測的概率，價值回報率以及不同的預測模型等組合而成，如何在百萬計的投資組合中進行最優搜索，成為核心問題。 當然，這些復雜的計算過程交給我們的ai就好。

圖：基于遺傳算法的參數組合搜索

猜猜體育團隊利用剪枝優化的策略，結合遺傳算法等多種搜索策略（總之，就是一些算法和策略），對最優參數空間進行檢索。為了測試這套模型， 猜猜體育團隊對 2012 年到 2018 年期間 2 萬場足球比賽進行了模擬訓練，在測試集300場比賽進行測試，回報率為41%。均注 1000 元，下注 300次，投入30萬元，獲得 12.3萬元的回報。

最終，猜猜體育將在這充滿偶然性的體育比賽打造出可以穩定預測結果的深度學習模型。對于體育迷來說，押幾個小注來支持自己心愛的球隊自然十分有趣，通過ai的加持，能得到更高更穩定的收益回報。雖然我們在上文中提到了很多專業性的術語，但其原型在生活中都可以找到。廣大體育迷只需要選擇好自己支持的球隊，剩下的就交給我們的ai吧。

“百度出來的工程師基本都有一些人工智能的情懷，有很多工程師希望用數據智能的方式去嘗試各種各樣的項目。競技體育賽事的預測，其實特別能夠用到大數據和神經網絡的威力。”

據郭楊，猜猜科技cto介紹，目前他們已經積累了歐洲主流聯賽近10年的數萬場比賽歷史數據、以及百萬量級的賽中實時數據，針對比賽結果預測準確率已經超過了大部分的人類專家。

“你們對足球比賽的預測效果如何？”

以上是網絡信息轉載，信息真實性自行斟酌。