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2018年6月23日

占飛 忽然文化

測世盃賽果 哪方法最準?

現今,預測天氣、股市上落、油價升跌等等,已經使用大數據和演算法。傳媒不時報道,賭馬集團用演算法預測賽馬結果和投注,年年贏錢,歲歲捧走以億元計的彩金。世界盃盛事,怎會少得演算法預測呢?演算法預測哪支國家隊奪標,有多準確呢?

過去幾屆,不少銀行都曾預測世界盃花落誰家,目的不在投注,而是測試演算法的準確度。事關預測世界盃冠軍,難度比贏AlphaGo更高。今屆,最早公布預測結果的是瑞銀(UBS)。瑞銀將預測金融市場的演算法用於世界盃,以過去10屆世界盃賽果作數據。報告指出:影響世界盃賽果的主要因素有四:Elo評級、國家隊在世界盃舉行前12至18個月的戰績、心理因素,以及機率(Chance),因強隊經常會突然失準,弱隊忽然爆冷。

各隊優劣不分明

瑞銀模擬世界盃賽事1萬次後得出的結論是:德國有24%機會蟬聯冠軍。這個發現真嚇了占飛一跳。有史以來,只有意大利在1934年和1938年,以及巴西在1958年和1962年連贏兩屆。往後52年,從未有國家隊可以蟬聯冠軍!也許瑞銀的演算法認為此數據不及其他因素重要,但仍看好德國。其次是巴西19.8%和西班牙16.1%。其餘國家隊奪盃機會都在10%以下。

瑞銀之外,高盛也用AI預測賽果,AI模擬了今屆世界盃100萬次,結果和其他預測差不多。它預測巴西可以第六次奪世界盃,而4強是巴西、德國、法國和葡萄牙。其他演算法都不看好葡萄牙打入4強。可是,幾乎每屆世界盃都有一支不被看好的國家隊打入4強。2002年更爆大冷,半個東道主南韓和土耳其都入了4強。高盛貼葡萄牙,不無道理。然而,上屆高盛預測16強,只貼中58%,反而簡簡單單的用國際足協的評級,卻貼中64%。

澳洲阿德萊德大學的史提夫貝格(Steve Begg)教授,預測世界盃時用預測油價上落的演算法及蒙地卡羅方法(Monte Carlo Method),即統計模擬方法。他模擬了10萬次可能賽果,結論亦是巴西贏面最高,有16.6%(即六分一機會)。幾乎每屆世界盃,巴西都成為大熱門。執筆時,馬會開出的賠率是巴西5.25,按照貝格的預測,便不值博矣!

德國多蒙特工業大學的高魯(Andreas Groll)和研究團隊,用的是「隨機森林」(Random-forest)方法,先隨機建構「決策樹」(Decision Tree),然後隨機模擬每棵「決策樹」的結果,模擬了10萬次後再取其平均。高魯使用多項數據,包括球員的平均年齡、有多少球員曾參加歐聯等等。結果發現,影響賽果的主要因素竟非上述,而是:國際足協的評級、Elo評級、足球媒體和博客的評級,乃至外圍莊家開出的賠率。若然如此,那何須勞動AI和演算法呢?高魯的結論很有趣:只有巴西、西班牙和德國有機會奪盃,以西班牙奪盃機會最高,但如果高魯的祖國能打入8強,蟬聯機會又比西班牙高。

提供現場足球數據給球會和電視台的公司Opta,則看好巴西,但其奪盃機會只有14.2%,即七分一,比起瑞銀和高魯團隊的預測要低。德國是11.4%。其他國家隊連10%也不到,可見今屆世界盃是混戰,優劣毫不分明,任何一隊都沒有把握奪標!

專家認識勝AI

Opta主要用國家隊的賽績作預測。另一間公司STATS則用個別球員的表現作主要預測數據,它不肯公布預測結果,想知道便要付錢。值得一提的是EA Sports,它準確的預測到2010年西班牙和2014年德國贏,但兩屆預測準確,是否等於今屆的預測亦準確呢?今屆它看好法國,並預測決賽是法國對德國。

無論哪一間公司的預測,大熱門國家奪盃的機會率都在20%以下。瑞銀貼德國有24%機會蟬聯,怎知德國卻落筆打三更,首仗即不敵墨西哥。雖然2010年世界盃,西班牙首仗也敗在瑞士腳下1比0,最終仍能捧盃,但顯然德國不值24%呀!

化繁為簡,倒不如綜合規模最大的26間外圍賭波公司(不知有沒有包括香港馬會?)開出的盤口,四強最熱的是:巴西、德國、西班牙和法國。事關外圍賭波公司聘請的開盤專家,對足球的認識遠在AI及演算法之上。無論如何,世界盃預測依然極難,對所有AI和演算法專家和粉絲,都是巨大的挑戰。

撰文 : 占飛

 

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