Strategie pro předzápasové sázky na sportovních burzách
Strategies for pre-match trading on sports betting exchanges
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Radek Bula
Vedoucí práce
Uhrín Matej
Oponent práce
Šustr Michal
Studijní obor
Umělá inteligenceStudijní program
Otevřená informatikaInstituce přidělující hodnost
katedra počítačůPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Cílem této práce bylo prozkoumat oblast vývoje předzápasových kurzů na sportovních burzách. Práce se zaměřuje na popis technikálií a nástrojů používaných k sázení na sportovní události. Na základě provedené rešerše je vybrán konkrétní sport (dostihy) a vhodná data. Pro účely následné analýzy je provedeno předzpracování, čištění a formátování těchto dat. Prováděná analýza popisuje základní vlastnosti trhu a jejich vývoj ve sledovaném čase. Se zohledněním výsledků analýzy je navrženo několik základních strategií, které využívají algoritmy strojového učení. Každá ze strategií je parametrizována tak aby při jejich následné evaluaci došlo k otestování co nejvíce možností. Na základě evaluace podle definovaných metrik je vybráno několik strategií, které budou dále vylepšovány. Vylepšování spočívá ve využívání umělých neuronových sítí různých architektur pro predikční část strategie. Nakonec jsou popsány a porovnány nejlepší strategie a jejich výsledky. The goal of this thesis is to explore a field of pre-match price development on sports exchanges. The thesis presents a description of the techniques and tools used in betting on sports events. According to past research is chosen specific sport (horse racing) and appropriate data. For purposes of the following work is applied data preprocessing, cleaning, and reshaping. A performed analysis then describes the basic properties of a market and their development in observed time. With respect to this analysis are proposed several strategies, which use machine learning algorithms. Each from strategies is parametrized in order to increase the number of tested and evaluated scenarios. Based on the evaluation and according to defined metrics is selected a set of strategies intended for further improvement. This improvement lies in using artificial neural networks of different architectures for the prediction part of the strategy. In the end, the best strategies are described, compared, and commented.
Kolekce
- Diplomové práce - 13136 [902]