Рейтинг эло в excel
Есть много способов определить, кто является лучшей командой или игроком в любом виде спорта. Вы можете посмотреть последние 5 игр. Последние 10 игр. Вы можете использовать разницу очков. Вы можете оценить, какие команды «чувствуют» себя лучше всего. Вы можете посмотреть на список и увидеть, в какой команде есть Том Брэди или Леброн Джеймс. Будь то рейтинг сил, рейтинг дивизионов или что-то еще - существуют научные способы оценки команд, а также существуют ненаучные. Следующее - попытка с научной точки зрения выбрать хорошую систему оценок.
Рейтинговая система Elo - очень простая, но чрезвычайно эффективная рейтинговая система. Первоначально он был разработан для шахмат, но в нем нет ничего конкретного для шахмат. Эло, в своем первоначальном виде, можно использовать для любой игры один на один. Армрестлинг, Эрудит, Понг, ты называешь это. Можно также относиться к командам, таким как баскетбольные команды, как к «игрокам», сражающимся друг против друга.
Каждый игрок или команда имеет свой рейтинг Эло. Это соглашение, что новые игроки начинают с рейтингом 1500, но 1500 несколько произвольно. Когда играют два игрока, каждый из них автоматически «ставит» некоторые свои очки Эло перед игрой. Размер этой ставки известен как K-значение. Победитель получает очки после матча, а проигравший теряет очки после матча. Количество присужденных баллов зависит от относительной разницы в начальных рейтингах. Например, если игрок с 1700 навыками выигрывает у игрока с 1300 навыками, начисляется не так много очков - этот результат был ожидаемым. С другой стороны, если игрок уровня 1300 побеждает игрока уровня 1700, почти весь пул отыгранных очков присуждается игроку уровня 1300 и вычитается из игрока уровня 1700.
K-значение или количество отыгранных очков зависит от игры. В таком виде спорта, как бейсбол, значение К будет небольшим. Даже лучшие бейсбольные команды пытаются выиграть более 70% своих игр. Кроме того, они играют в 162 игры в MLB. Так что, если лучшая команда в MLB проиграет три игры подряд, это, вероятно, не так уж важно, и они все еще могут быть лучшей командой в лиге. Вам не нужно большое значение K, иначе рейтинги Elo слишком сильно отреагируют на полосу неудач. Тем не менее, в баскетболе НФЛ или колледжа лучшие команды должны выиграть более 80% своих игр. В НФЛ также есть небольшой размер выборки. В этом случае желательно разрешить более нестабильные рейтинги Эло - команда с проигрышной серией из трех игр, вероятно, не самая лучшая команда в лиге. Кроме того, в течение короткого сезона вы хотите, чтобы рейтинги корректировались быстро.
Если мы заинтересованы в прогнозировании результатов игр, рейтинги Elo являются мощными инструментами прогнозирования. Они даже более предсказуемы, чем записи о проигрышах и приближаются к прогнозным рынкам. Это при условии, что у вас хорошее K-значение. Как только вы знакомы с рейтингами Эло, вы можете угадать хорошие значения K. Цель этого поста - дать вам научный способ прийти к лучшему.
Дружественный, контролируемый пример
В реальном мире есть беспорядочные осложнения, которые Эло не может принять во внимание. Например, команда будет привлекать игроков в межсезонье и станет лучше или хуже. Если звездный игрок обменен или ранен, Эло понятия не имеет. Итак, давайте разработаем игру, которая не будет иметь грязных сложностей.
Sportsball
Есть новая игра под названием «Спортбол» и высшая лига, в которую входят только лучшие игроки в «Спортбол». Поклонники со всего мира путешествуют, чтобы увидеть свои любимые команды Sportball. В Major League Sportball насчитывается 32 игрока, и игроки всегда играют в средней точке между городами, из которых они происходят (чтобы нейтрализовать преимущество домашнего поля). В то время как билетным кассам не нравится этот шаг, людям, которые вычисляют оценки Эло, нравится это.
Чтобы симулировать истинные способности, для каждого игрока будет установлен «истинный рейтинг». Когда играют два спортболиста, к истинному рейтингу добавляется случайное отклонение, чтобы меньшие команды могли расстроить лучшие команды. Иначе это был бы скучный эксперимент. Случайное изменение - это в основном способ симулировать удачу и то, как игроки чувствуют себя в тот день.
Наконец, для симуляции изменений во времени истинные рейтинги каждого игрока будут случайным образом увеличиваться или уменьшаться после каждой игры. Записи о победах и поражениях в сезоне не смогут приспособиться к этим толчкам, но Эло сможет это сделать. Это дает Эло преимущество в реальном мире. В конце 1000 игрового сезона мы сравним истинный рейтинг, рекорд побед и поражений и результаты Эло.
Давайте сначала создадим класс игрока, чтобы отслеживать все эти атрибуты.
Мне нравится настраивать файл settings.py, чтобы легко настраивать параметры. Итак, давайте создадим некоторые основные настройки для нашего эксперимента.
Я запустил это пару раз заранее и определился с разумным K-значением. Цель этой статьи не в том, чтобы объяснить Эло, а в том, чтобы максимизировать эффективность Эло. Я призываю вас скопировать мой репозиторий Github и поиграть с этими ценностями самостоятельно. Если вы хотите узнать больше о бета-версии и K-значении, я рекомендую вам прочитать ссылки, которые я дал выше. После того, как мы определились с настройками, мы можем создать лигу:
Примечание: я используюобманщикпакет для создания поддельных имен. Сейчас у нас 32 игрока с нормальным распределением умений:
Итак, пришло время сыграть в первом сезоне Sportsball! Я не дам весь код, но я покажу цикл for, который я использую для запуска матчей:
Примечание: я также используюTQDM пакетпоказать индикатор выполнения. Опять же, я призываю вас пойти на мойGithubчтобы увидеть весь код. Вот результаты! (У Sportsball пока нет плей-офф, поскольку менеджеры не могут договориться об условиях).
Поздравляем Эрин Джонс! Она начала сезон с лучшим истинным рейтингом и закончила сезон с лучшим истинным рейтингом. Самый опытный игрок выиграл больше всего! Без обид Эрин, но нам все равно. Более интересный случай может быть Брэндон Николс, который начал сезон 12 лучших и закончил 2 лучших. И его Эло, и количество его побед говорят о том, что он не был вторым лучшим за все это время. Возможно, он значительно улучшился в конце сезона?
Внезапно у нас возникает дилемма. Как мы узнаем, насколько хороша система рейтингов? Мы можем взять соотношение столбца выигрыша / проигрыша (присуждение половины выигрышей за связи) и Истинного рейтинга, чтобы получить представление о том, насколько хорошо использование отчета о проигрышах в отражении Истинного рейтинга. Корреляция составляет 88,2%. Однако это несовершенно. Если Брэндон Николс значительно улучшится в конце сезона, рекорд побед и поражений не будет точно отражать Истинный рейтинг (что явно не так). Рейтинг Эло также явно не догнал истинного мастерства Брэндона. Он по-прежнему считает Жасмин Браун вторым лучшим. Ха! Должны ли мы увеличить значение K, чтобы Эло настраивался быстрее? Хммм .
И, если вам интересно: соотношение Elo и True Rating составляет 88,6%. Это далеко не окончательное доказательство того, что Эло лучше, чем проигрыш. Фактически, когда я запускаю этот код несколько раз, выигрыш-проигрыш иногда коррелирует лучше. Однако высокая корреляция говорит о том, что Эло является достойным методом оценки игроков.
Таким образом, нам нужен метод оценки системы рейтингов. Это как начало рейтингов. Что подводит меня к волшебному дополнению, Бриер забивает.
Оценки Бриера являются простым способом оценки прогнозов. Как и Эло, я не тот, кто может объяснить это лучше всего. Они являются центральным компонентом одной из моих любимых книг,Superforcasting, Я сделаю все возможное, чтобы дать краткий обзор.
Допустим, я прогнозирую погоду. Я говорю, что вероятность дождя составляет 30%. Тогда идет дождь. Заманчиво и очень по-человечески сказать: «Ну, это ужасный прогноз». Люди (и я тоже виноват в этом) часто предполагают, что если кто-то на 50% ошибается, они ошибаются. Всякий раз, когда кто-то говорит, что вероятность чего-то составляет 65%, а этого не происходит, создается впечатление, что этот человек неправ. Но этот человек мог быть совершенно прав. На самом деле, кто-то может предположить, что вероятность дождя составляет 5%, а затем идет дождь, и этот человек все еще прав. Я обещаю, что я не метеоролог и не апологет. Мы просто живем в непредсказуемом мире, и маловероятные события происходят. К счастью, мы аналитики Sportsball, и у нас есть 1000 игровых сезонов, чтобы понять нашу ошибку!
Оценки Бриера в основном подводят итог ошибки предсказания. Хороший предсказатель будет иметь минимальную оценку Бриера. Я возьму примеры из Википедии о прогнозе дождя, чтобы продемонстрировать:
- Если прогноз составляет 100% и идет дождь, тогда показатель Brier равен 0, что является наилучшим результатом.
- Если прогноз составляет 100% и не идет дождь, тогда показатель Brier равен 1, что является худшим результатом.
- Если прогноз составляет 70% и идет дождь, то оценка Бриера составляет (0,70-1) ^ 2 = 0,09.
- Если прогноз составляет 30% и идет дождь, то показатель Бриера составляет (0,30-1) ^ 2 = 0,49.
- Если прогноз составляет 50%, то оценка Бриера составляет (0,50–1) ^ 2 = (0,50–0) ^ 2 = 0,25 независимо от того, идет ли дождь.
Итак, здесь есть компромисс. Я могу выбрать, чтобы быть очень консервативным с моими прогнозами дождя. Я могу сказать, что с вероятностью дождя 50% каждый день В этом случае, что бы ни случилось, моя ошибка Бриера составляет 0,25 за прогноз. Это совершенно бесполезно. Следовательно, любая ошибка выше этой является плохой, и в некоторых случаях может быть лучше принять противоположное предсказание.
Сила оценки Бриера заключается в том, что она наказывает самоуверенных синоптиков. Вы вознаграждены за то, что предсказали «Я уверен в чем-то», когда результат близок к определенному, и также вознаграждены за то, что предсказали «Это может произойти, я не уверен», когда результат не определен.
У Бриера есть слабые стороны, и я подробнее остановлюсь на следующих статьях. Допустим, я в пустыне, где почти никогда не идет дождь. Тогда я могу получить разумную оценку Бриера, прогнозируя 0% каждый день. С одной стороны, это похоже на обман. Один или два раза идет дождь, у меня будет огромная ошибка (1 каждый день). Это суровое наказание. С другой стороны, есть некоторая степень знания, входящая в предсказание (что я в пустыне), и поэтому меньший Бриер имеет смысл. В идеале, если я приличный прогнозист, я увеличу свои шансы на предсказание дождя до того, как пойдет дождь . очевидно .
Естественный брак Бриер и Эло
Рейтинг Эло, естественно, дает процентную вероятность того, что игрок выиграет игру. Это часть внутреннего расчета. Точно так же запись проигрыша может сделать то же самое. Если игрок или команда выигрывают 76% своих игр, разумно ожидать, что они выиграют случайную игру в 76% случаев. Следовательно, мы можем вычислить ошибку Бриера на обоих. Поскольку рейтинг Эло учитывает силу противника, а также должен корректироваться с течением времени, мы ожидаем, что Эло превзойдет рекорд выигрышей и проигрышей. Но давайте посмотрим!
Изменения кода
Я думаю, что самый простой способ отследить ошибку - добавить ошибку Brier и Win-Loss в качестве переменных класса игрока. После каждой игры и прогноз проигрыша, и прогноз Эло для каждого игрока будут сравниваться с результатом, и будет вычисляться ошибка Бриера. Затем он будет добавлен к итоговой ошибке игрока за весь сезон. В конце сезона все ошибки всех игроков сезона будут суммироваться. Затем мы разделим количество игр и количество игроков, чтобы получить ошибку в каждой игре. Пусть победит лучшая рейтинговая система.
Полученные результаты
Вот Это Да! Это неожиданно. Рекорд Win-Loss намного лучше предсказывает результат! Точные значения ошибок равны 0,41 / игра для Эло и 0,27 / игра для метода записи W-L. По сравнению с нашим тестом 50/50 из предыдущих, это действительно плохо! Это означает, что нам действительно нужно откалибровать Эло. Давайте попробуем настроить значение K, чтобы улучшить Эло.
Оказывается, рейтинги Эло слишком остро реагируют на каждую игру. Я изменил значение К на 0,5, а бета - на 400, и это привело к тому, что рейтинги Эло постоянно побивали рекорд побед и поражений. В целом ошибка Эло будет в среднем около 0,244, а запись W-L будет в среднем около 0,262.
Затем я начал играть с продолжительностью сезона. В более длительные сезоны, например, 10 000 игр, было гораздо лучше иметь очень маленькое значение К. Казалось, что Эло убежит и станет неточным в сверхдолгое время года. Затем я изменил продолжительность сезона на 10 игр и 100 игр, и Эло регулярно побеждал прогнозы 50/50 и рекорд W-L с высокими значениями К (например, 5).
Я неудовлетворен
0.24 звучит плохо, и вроде как. Однако, если вы точно прогнозируете вероятность выигрыша в 70%, то ваша ошибка равна 0,21. Если вы точно прогнозируете вероятность выигрыша в 90%, то ваша ошибка равна 0,09. Оценки Бриера не очень хорошо подходят для прогнозных оценок, которые, естественно, близки к повышению.
Оказывается, что может быть лучший, более популярный способ вычисления ошибки прогнозирования. Следите за обновлениями!
По мере того как ваши точные прогнозы возрастают в вероятности, ваши оценки Бриера возрастают естественным образом. Я прошу прощения за уродливый график Excel.
Как вы можете видеть, для любой игры, которая на самом деле бросает вызов, даже с идеальной точностью прогнозирования - ваш показатель Бриера не будет намного лучше, чем 0,25. Идеальная оценка Бриера может быть найдена с помощью очевидного уравнения (за исключением того, что я должен был построить график, чтобы увидеть его): -x² + x.
Введение в теорию футбольных рейтингов. О рейтингах вообще. Сравнение рейтингов. Программа для расчетов футбольных (спортивных) рейтингов
"Каждый человек имеет право
на собственное мнение - при условии,
что оно совпадает с нашим."
Джордж Бернард Шоу
ВНИМАНИЕ! Если вы ищите слабообоснованные рейтинги УЕФА или IFFHS то вы ошиблись адресом . Смело переходите по приведенным ссылкам. Можно оценивать силу команды по технико-тактическим действиям (ТТД) - так поступали Лобановский и Бесков.
А вот если вы хотите от рейтинга большего и самостоятельно - тогда оставайтесь здесь и читайте дальше . В нижней части страницы вы даже найдете програмное обеспечение, которое поможет вам самостоятельно расчитать несколько турнирных рейтингов. Вводная статья. (как и почему я этим увлекся)
А. Рейтинги, зависящие от исхода встреч соперников
I. О применимости Эло-рейтинга к оценке силы футбольных команд в условиях кругового замкнутого турнира. Проблемы Эло рейтинга и пути их преодоления.
II. Об обычной системе начисления очков (система "3-1-0"). Интегральный характер системы "3-1-0". Достоинства и недостатки.
III. О взвешенных очках в рамках современной системы начисления очков "3-1-0" (победа-ничья-поражение). Достоинства и недостатки системы. Рейтинг "ВО-75".
IV. Е-рейтинг Евгения Потемкина и его применение к оценке силы футбольных команд в условиях кругового (замкнутого) турнира (чемпионата). Достоинства и недостатки подхода, особенности рейтинга.
V. Еще один рейтинг от Е.Потемкина: Эло-подобный Р-рейтинг (народный рейтинг).
Б. Рейтинги, определяемые "забитыми" и/или "пропущенными" мячями .
VI. Програмное обеспечение для расчета рейтингов.
Для тех, кто желает производить собственный анализ спортивных баталий выкладываю "спецвооружение рейтингиста".
То, что я вам предлагаю - это програмный модуль (так называемая "настройка" Microsoft Excel, или AddIns) собственной разработки, который позволяет расчитать 12-ть различных рейтингов. При установке помните, что система безопасности может Microsoft Excel предупредить вас о вирусной опасности. Вирусы в модуль я не закладывал и по этическим соображениям, да и не способен я на такой вид программирования. Потому - доверяйте моему модулю.
" Настройка" рассчитана для работы в составе Microsoft Excel. (это там, где у Excel подключаются всякие "Мастера суммирования", "Мастера подстановок", "Пакеты анализа" и прочие полезные прибомбасы).
Настройка была написана на языке Basic буквально за пару дней. С учетом того, что это мой первый опыт по созданию "настроек" для Excel (для других приложений я тоже ничего и никогда не делал), а также моего, прямо скажем, не очень богатого опыта в программировании (многие вещи я с удивлением узнавал прямо в дни создания "настройки" из справки по Microsoft Excel) . предлагаю не судить меня очень строго. Да, некрасиво. Да - на очень скорую и неопытную руку. Но, как известно, "пианист играет, как умеет". Других программ для расчета рейтингов футбольных, шахматных, волейбольных и прочих турниров просто не существует.
При помощи Football rating V1.02 (по состоянию на 28.02.2009 г.) можно рассчитать следующие однофакторные спортивные рейтинги:
Эло-рейтинг (интегральный и мгновенный) - привычный многим подход + возможность графического отражения изменения рейтинга от тура к туру + возможность строить предсказания результатов
Взвешенные очки и рейтинг ВО-75 (две версии) (очень удобно отображать силу команды в виде, близком к системе набранных очков)
Раньше наш рабочий процесс прерывался из-за ряда неразрешенных вопросов:
- А кто из нас лучше всех играет в настольный футбол?
- С кем бы мне сейчас пойти поиграть?
- Кого надо уволить, потому что он не работает а только играет?
На данном этапе опытные игроки в онлайн игры шахматисты подсказывают, что существует метод расчета относительной силы игроков Elo, которая как раз используется для оценки уровня шахматистов.
Про Elo
Разработал систему американский профессор физики и шахматист Арпад Эло.
Каждый новый игрок обычно получает рейтинг 1400. На самом деле не принципиально сколько. По итогам каждого матча часть рейтинга переходит от одного игрока к другому. И чтобы не уходить в минус берется изначально с запасом.
Будем считать, что игрок A в случае выигрыша получает 1 очко, в случае поражения — 0, а при ничьей — 0.5. Назовем эту переменную Sa.
Введем ожидаемое количество очков(Ea), которое игрок A получит за игру:
где Rb и Ra — это текущий рейтинг игроков B и A соответственно. Ea принадлежит интервалу (0, 1).
Коэффициенты подобраны таким образом, чтобы при разнице в рейтинге в 200 пунктов, ожидаемое количество очков равнялось приблизительно 0.75. Новый рейтинг игрока A считаем по формуле:
где K — коэффициент. Это максимальное количество пунктов рейтинга, который игрок может получить/потерять за одну игру. Обычно равняется 16. В ФИДЕ зависит от уровня игроков и варьируется от 10 до 30.
Аналогично считается рейтинг второго игрока Rb'.
Очевидно, что Ea + Eb = 1, Sa + Sb = 1 и следовательно Ra’ — Ra + Rb’ — Rb = 0, то есть у нас игра с нулевой суммой. Из формул видно, что сильный игрок за победу над слабым игроком получает меньше рейтинга, чем если слабый выиграет у сильного.
Мы рейтингом пользуемся уже около года. Отыграли более тысячи матчей. По моему субъективному мнению рейтинг отображает достаточно точно расстановку игроков в текущий момент времени. Как только кто-то в компании начинает играть лучше, например освоив удар, в течение недели занимает соответствующее место в рейтинге.
Также не проблема, если неделю или две не заносили результаты. При возобновлении рейтинг быстро восстанавливается.
После введения рейтинга сильно изменилось поведение во время игры. Матчи стали зрелищней. Если раньше, пропустив пару мячей в начале, проще было уже слить этот матч и начать новый, то теперь есть стимул биться до конца, чтобы не потерять (или не подарить сопернику) очки рейтинга! Автор статьи недавно проигрывал 1:6. А выиграл 7:6. Это был жаркий матч.
Естественно, когда мы решили попробовать рейтинг, первым делом поискали готовые реализации. И хотя многие онлайн игры используют Elo, не нашли ничего толкового, где бы мы могли просто заносить результаты наших игр. Поэтому в пятницу вечером был накидан google-скрипт для google-доков.
Я думаю будет правильным поделиться со всеми. Исходники доступны здесь.
Получилось что-то явно большее чем просто MVP. В том числе сейчас реализовано:
Давным давно один наш коллега, верстая подпись к письму, написал в шутку адрес офиса как learning street 79 (Учебная улица). Мы посмеялись. А буквально день спустя я назвал ряд ребят «пацанами с которыми мы работаем»(в негативном контексте), а не друзьями. Слово за слово и вспомнилась цитата героя фильма Волк с Уолл-стрит: «это Уолл-стрит. Здесь нет друзей». Которая была модифицирована в «это Лёнинг-стрит. Здесь нет друзей». С тех пор, если кому-то кажется что мир к нему неоправданно жесток в пределах нашего офиса, мы вспоминаем про Лёнинг-стрит. То есть каждый день. Собственно в рейтинге по футболу у нас друзей тоже нет и пощады ждать не стоит.
Теоретически, если у кого есть идеи доменных имен подходящих для сайта, можно прикрутить. У меня как раз есть бонусы у одного из хостеров.
Публикации о различных прибыльных и эффективных алгоритмах для футбольных ставок!
Профессиональные игроки уже давно используют для своих футбольных ставок один из эффективных способов расчёта коэффициентов по системе рейтингов Эло.
Те, кто ещё об этой системе ничего не слышал, должен знать о таком рейтинге, так как с помощью данного метода можно получать прибыль на ставках с довольно существенным преимуществом перед букмекером.
В частности, система рейтингов Эло была сформулирована и выведена американским учёным по фамилии Elo ещё в 1960 году, и тогда она предназначалась для вычисления коэффициентов, отражающих преимущество в классе одних игроков над другими в шахматах.
Но затем, за счёт своей эффективности, система рейтингов Эло доказала своё право на существование, и начала широко использоваться в разных видах спорта для оценки приоритетности команд, участвующих в сериях плей-oфф. А также стала постоянно применяться профессионалами беттинга для реального вычисления и сравнения силового преимущества между двумя играющими соперниками, например, в ставках на футбол или в каком-либо другом спорте.
Самыми подходящими футбольными событиями, для эффективного применения рейтингов Эло, считаются после групповые матчи Лиги Чемпионов или Лиги Европы. То есть, матчи финальных стадий.
Суть системы Эло в футболе состоит в том, что для любой команды формируется определенный рейтинг, который основывается на предыдущих играх команды и подсчитывается в коэффициентах. Именно эти коэффициенты и являются индикатором силового преимущества или мастерства команды по отношению к другим.
Довольно необычным аспектом в подсчитывании таких коэффициентов, на мой взгляд, является то, что в каждом матче противники всегда разыгрывают между собой определённое количество очков, которое формируется на основании их позиций в рейтинге. И, например, если сильная команда (с высоким коэффициентом) выигрывает у слабого соперника (с более низким коэффициентом), то её рейтинг практически не изменяется. А вот если слабая команда выигрывает у сильной, то рейтинг слабой команды увеличивается в значительной степени.
Ну а если ничья, то здесь у команд изменяется рейтинг на равное количество разыгрываемых единиц в ту или другую сторону, в зависимости от того, у кого выше позиция в рейтинге. То есть, более слабой команде добавится, а более сильной — убавится.
Теперь рассмотрим пример работы алгоритма по системе Эло, где рассчитывается реальное силовое преимущество в матче между двумя футбольными командами.
На основании этого рейтинга, рассмотрим, для примера, матч по футболу между командами Севилья и Атлетик Бильбао, который состоялся 2 марта 2017 года. Подробную информацию об этом матче, смотрите здесь >>
За день до начала данного матча расположение этих двух команд в рейтинге Эло было следующее:
Севилья – 10 место (кол-во очков — 1849).
А.Бильбао – 30 место (кол-во очков 1736).
Исходя из предложенных нам расчётов, разница разыгрываемых между командами очков будет положительная и будет равна +201. В итоге получается, что вероятность победы домашней команды (т.е. Севильи) будет равна 61%, а выездной команды 15%.
Именно так можно узнавать о реальных коэффициентах на предстоящие события и сравнивать их с букмекерскими, вследствие чего можно делать однозначный вывод об их ценности для совершения ставок. Единственное, не забывайте перед этим переводить эти проценты в обычные десятичные коэффициенты, чтобы всё было нормально. 🙂
Конечно, я дал Вам ссылку на источник, где вся работа по расчёту рейтингов Эло производится сторонними скриптами в автоматическом режиме. Плюс к тому же, там учитывается даже преимущество домашнего поля. Так что, думаю, этот источник многим пригодится.
Но если Вам будет интересно ознакомиться с формулой такого расчёта для самостоятельного выведения коэффициента, то можете почитать об этом подробно здесь >>
И, напоследок, осталось подвести итог данной статьи…
При работе по системе Эло в футболе, неудобством может послужить то, что все эти рейтинги рассчитываются только на основе предыдущих встреч. То есть, мы можем наблюдать высокий рейтинг команды перед следующей игрой, но при этом замечать, что здесь могут быть не учтены травмированные или отсутствующие по каким-либо другим причинам игроки. Поэтому эффективность данного метода может немного снижаться.
Но в принципе, если грамотно проводить оценку рейтинга Эло совместно с аналитическим обзором состояния команд, то здесь можно получать довольно существенную эффективность от своих ставок на дистанции!
Registered User Join Date 04-03-2013 Location Holland MS-Off Ver Excel 2003 Posts 17
ELO Rating system
Im looking for a ELO rating. Its a system which they often use with Chess. I was curious if there is a Elo rating on this forum which i may use?
Forum Guru Join Date 04-13-2005 Location North America MS-Off Ver 2002/XP and 2007 Posts 14,216
Recognizing that I am not the longest tenured user here, I do not recall ever seeing any discussion of the ELO rating here. A quick search of this site didn't readily find any threads discussing it.
Based on the example in Wikipedia, here's one generic approach to such a spreadsheet:
1) You will need a data base that contains W/L/D/Rating information for each game played. If this is already built, you will work with the existing database. If you still need to build the data base, then you will want to structure it so that you can readily extract the results for a given player. I don't use Excel for database work, so someone else will probably need to help you with this.
2) I expect you will need a way to compute actual scores (Sa in Wikipedia article) for each player. If the database already contains the 0/0.5/1 values to indicate loss/draw/win, then this appears to be a simple =sum() or =sumif() (depending a lot on how you plan to query the database) function. If these values are not in the database, then a simple =IF() function or lookup function with a small lookup table should be able to provide these values for each contest.
3) You will need to calculate expected scores for each contest and a total.
4) If you want to be able to adjust ratings, then you will need to include an algorithm to compare the actual and expected scores and apply an appropriate rating adjustment.
I've necessarily left out a lot of details. If you will let us know where in this process you need help, I'm sure we can help you. A couple of tips for helping us help you:
1) Provide a simple sample spreadsheet that illustrates the input data, output data, and as good a description as you can give of how the output data was obtained.
2) Provide any math/algorithm details that you can. Don't assume that users here will know or understand the details of an ELO rating system. We are good at programming algorithms into Excel, but we are not experts in every mathematical model or algorithm.
Читайте также: