Metodologie

Ultima actualizare: Aprilie 2026

1. Pipeline de date

Colectăm date istorice (2015–prezent) din 14 ligi europene via football-data.co.uk. Fiecare meci include scorul final, scorul la pauză, șuturi, cartonașe și cotele de închidere Bet365/medii.

2. Stratul de Machine Learning

Clasificatoarele XGBoost și LightGBM sunt antrenate pe 150+ feature-uri inginerești per meci: rating ELO, formă (ultimele 5/10/21 zile), H2H, avantaj acasă, absențe, indicatori stil tactic și altele. Acuratețea cross-validată depășește 55% pe 1X2 (baseline: 45%).

3. Matricea Poisson cu Dixon-Coles

λh și λa sunt derivate prin Supremacy Split din liniile Over/Under și Asian Handicap. Matricea de scoruri P(i,j) = Pois(i|λh) × Pois(j|λa) este ajustată cu corecția Dixon-Coles (ρ calibrat per ligă prin MLE pe frecvența istorică a scorurilor mici).

4. Detectare Value Bets

Edge = probabilitate_model − 1/cotă_bookmaker. Un edge pozitiv peste 3% este marcat ca potențial value bet. Nu recomandăm sume de mizare — detectarea edge-ului este exclusiv informativă.

5. Filtru Entropie & No-Bet

Entropia pieței H = −Σ p·ln(p) pe probabilitățile 1X2. Meciurile cu entropie > 1.2 sau edge negativ pe toate piețele sunt marcate ca "evitați" — cazuri în care piețele sunt intern inconsistente sau modelul nu are convingere.