Carmelo Anthony assinou contrato com o Portland Trail Blazers em 19 de novembro, após um ano sem jogar. No mesmo dia, horas antes do jogo do Portland contra o New Orleans, surgiu a notícia de que o astro do Blazers, Damian Lillard, perderia o jogo devido a uma lesão.
A nova API de probabilidades de propósitos de jogadores VQ da Stats Performprocessou rapidamente as duas notícias e republicou as previsões de todas as estatísticas de cada jogador de ambas as equipes.
Um dos casos de uso do VQ é para os compiladores de probabilidades de apostas calibrarem e definirem suas linhas de apostas de jogadores. Historicamente, tem sido difícil para eles levar em conta o impacto que essas lesões e contratações têm sobre as previsões de todos os outros jogadores na quadra. Há gargalos no acesso às informações e gargalos no processamento de suas implicações, devido à grande quantidade de dados envolvidos e ao número de jogadores para os quais é necessário processá-los.
É por isso que a maioria das casas de apostas esportivas que não são da VQ que verificamos após a divulgação da notícia naquele dia tinha os mercados de Lillard ainda em funcionamento ou todas as linhas de apostas de jogadores do Blazers e do Pelicans suspensas - em alguns casos por horas, em outros permanentemente. Na melhor das hipóteses, apenas um ou dois mercados de jogadores estavam disponíveis. Pouquíssimos produziram opções para Carmelo até pouco antes do início da partida. A falta de cobertura de apostas em jogadores para esse jogo contrastou fortemente com os outros jogos do dia.
O desafio: Anthony não joga há um ano e nunca jogou com esse grupo de jogadores: Como ele se sairá em relação aos seus novos companheiros de equipe e aos adversários?
O VQ é capaz de gerar rapidamente previsões sobre o desempenho de cada jogador em um cenário sem Lillard e com Anthony.
A profundidade dos dados do Stats Performsignifica que entendemos objetivamente, por meio da AI , não apenas como as equipes relevantes têm jogado, mas também como os jogadores se comportam de jogo para jogo, de ano para ano, e até mesmo como um jogador se comporta em sua10ª temporada em comparação com sua11ª temporada.
Nosso modelo aprende sobre jogadores com idades, alturas, pesos e atributos de estilo de jogo semelhantes.
Ele entende como as estatísticas do jogador devem ser dimensionadas com base nas escalações prováveis, entende como o desempenho na carreira aumenta ou diminui com a idade e entende profundamente as expectativas de alguém nessa posição específica.
Isso se aplica a profissionais estabelecidos, como Lillard e Anthony, e até mesmo a novatos: Nosso profundo arquivo de dados universitários permite que a VQ preveja o impacto de um novato que nunca pisou em uma quadra da NBA.
O outro gargalo é antecipar a mudança de escalação, que é o domínio de nossos jornalistas especializados e experientes que reagem criteriosamente às notícias sobre os jogadores. Essa equipe é formada por especialistas que construíram suas carreiras sabendo em quais fontes confiar e como ler nas entrelinhas.
O resultado:
A combinação de dados profundos, jornalistas especializados e AI sofisticada significa que podemos ajudar nossos parceiros de apostas esportivas a publicar com mais confiança as linhas para todos os jogadores e muito rapidamente após o surgimento de notícias, seja na manhã do jogo ou em um treino de tiro ao alvo.
A VQ é uma história de engenharia, AI e processos: Criamos o modelo para se ajustar rapidamente às notícias de última hora e para avaliar rapidamente o impacto das mudanças na escalação, de modo que o impacto das notícias possa ser rapidamente refletido pelas casas de apostas esportivas para seus clientes na forma de linhas de apostas abertas.
Nessa ocasião, republicamos rapidamente as previsões de prop para todos os jogadores de ambas as equipes minutos após a confirmação das alterações. A VQ previu a linha de Anthony com uma probabilidade de 51,56% de ficar abaixo de 10,5 pontos. Ele terminou com 10 pontos.
Bryan Shumway é o gerente de produtos do Stats Perform VQ, uma nova API avançada de previsão de props e probabilidades de jogadores que usa dados proprietários AI.
