Что нам стоит ИИ построить. Как мы создали сервис предиктивной аналитики, прогнозирующий CS:GO-матчи лучше букмекеров

Мы — Дима и Слава.Так получилось, что мы создали стартап в невероятно конкурентной среде — предиктивной киберспортивной аналитике, а наши конкуренты — десятки букмекеров с огромными бюджетами и штатами разработчиков. Рассказываем, как мы к этому пришли.

Мы задались вопросом: “Можно ли в полностью оцифрованной многомиллиардной индустрии создать не просто что-то новое, но и эффективнее текущих технологий?”

2828

60% точности не так уж и точно

Ответить

Сейчас 69% во всех матчах
При этом плюс к банку 380% (за 396 матчей) если ставить на каждый матч по 10% от начального банка

Мы выделили за это время 2 закономерности и по ним получились
Рекомендованные матчи (в которых сервис уверен больше всего)
150 матчей
73% точность
365% к банку

Андердоги (матчи против коэффициентов букмекеров)
107 матчей
50% точность
226% к банку

Вся статистика в открытом доступе на сайте

2
Ответить

Если на дистанции смотреть+реинвест+сложный процент это все равно вин... Все же вопрос долгосрочности, как быстро БК чухнут эту историю и перекупят)) имхо тут такая идея и заложена, чем "драть БК..."

1
Ответить