tennis map

Разрабатываю и применяю модели машинного обучения для прогнозирования исходов матчей мужского тенниса (ATP).

В основе моделей — многолетняя статистика ATP-туров: рейтинги, форма игроков, история личных встреч, показатели на разных покрытиях и более 20 других значимых факторов. Это позволяет находить устойчивые закономерности, которые не видны при поверхностном анализе.

Как работает:
Использую ансамблевые алгоритмы (CatBoost, XGBoost), обученные на выборке из десятков тысяч матчей. Модель выдаёт вероятности победы для каждого игрока, а на их основе формируются ставки с подтверждённым положительным математическим ожиданием.

Результаты комбинированной стратегии:
За последний период сделано 544 ставки с точностью 66% при среднем коэффициенте 1.8. Итоговый ROI — 12%. Стратегия сочетает прогнозы на фаворитов (высокая проходимость) и на аутсайдеров (доходные коэффициенты), что даёт стабильный результат на дистанции.

Ставки только на теннис. Только проверенные сигналы. Только математический подход.