Strategie pro předzápasové sázky na sportovních burzách

Abstract

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.