大家好，我是一名篮球分析师，一名数据模型架构工程师，从事大数据模型底层架构的构建。我成功构建了12个被证明具有实际意义、能够产生价值的数据模型。在这12个数据模型中，有5个数据模型服务于概率游戏。以下是篮球分析师针对篮球玩法的数据模型构想...
1.数据模型
结合短期数据的Alpha数据模型
创新多因子模型体系——短期多因子alpha数据模型体系。它对未来结果具有近乎决定性的影响，因此该数据模型在篮球数据市场中具有广泛的应用。在我们两队过去10场比赛中，我们利用近200个alpha因子（3分球命中率、2分球命中率、罚球命中率、位置得分成功率等）构建了基于短期价量特征的多因子模型体系。从2016年1月到2020年4月，该系统实现了26.2%的年化表现。
基于 数据动态模型分解的数据模式挖掘
动态模型分解是一种新型的数据挖掘算法，将交易数据和成交量变化的动态结构分解为特征值和特征向量，用来刻画当前市场整体交易变化的内在规律，预测整个市场未来的博弈结果，寻找最佳投资机会。该模型结合市场中数据的领先特征值拟合优度接近73%，反映该模型与数据的拟合度较高。近九年来，胜率接近80%，累计年化业绩达26%。
基于欧洲数据深度融合的功能策略
理论上，欧式数据组合概念并非方法论创新，而是从不同角度对市场的解读。以自编码过程中的盈亏函数作为指标，对欧式数据的变化进行分析处理，并以此指标判断所选时段的欧式数据变化是否合理。我们对指标进行了实证分析，证明指标与实际数据具有较高的相关性。该策略在2010年中至2017年中的七年间取得了约18.37%的年化业绩。
盘口数据轮换中的“确定性”法则
通过盘口数据挖掘中的关联规则方法，找出四类指标在数据变化中的“确定性”规律，并基于这些“确定性”规律构建轮转策略。其中，宏观盘口数据走势和球队自身风险指数对比赛的预测效果最好，分别取得了10.10%和8.57%的超额结果；整体市场数据走势变化指数对强弱队之间的结果预测效果最好，取得了高达14.43%的超额结果。当我们根据所有指标下的盘口数据“确定性”规律构建轮转策略时，该策略取得了样本外8.29%的超额结果篮球赛事分析，月胜率高达75%。
基于总分数据的弹簧塑性分析
弹簧可塑性是指由交易驱动的运动性质，结合均衡数据、移动平均线和动量指标。比赛的可塑性越高，市场需要的交易量就越少篮球赛事分析，才能分析数据趋势。模型对结果的预测在78%以上很好地拟合了赛事的总比分数据。97%的比赛样本具有显著的可塑性特征，序列自相关性较低篮球赛事分析，残差正态性良好。弹簧可塑性系数作为领域选择因子高度显著。IC和ICIR分别约为0.04和1.32。基于可塑性因子的行业中性策略年化业绩为15.9%。
为了方便大家理解，我会用数据来表示数据模型的分析结果。在同一个模型下，数据的方向性越大，结果的偏差越大。在冷热数据中，数据偏差最大，意味着结果过热/过冷，所以要小心。
2.上期回顾：
昨天数据模型表现一般，1胜2负，重点模型事件被阻截1分，可惜模型结构没问题，但胜利的天平却偏向另一边；幸好新西区联赛和西区篮球联赛重点模型表现不错，成功判断高难度方向，目前重点模型33胜22负！今天继续努力，争取更好的成绩。
3. 本期参考竞赛
解锁内容包括：数据模型分析+让分数据分析+总分数据分析+收藏推荐
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