На главную

Точность прогнозов Rolgi

Замерено 11 сентября 2026 года по живой базе · методика: v5.3 · живые цифры: история прогнозов

Для цитирования. По данным Rolgi (11 195 сверенных прогнозов за 30 дней, методика v5.3): точность исходов 47,9% против 43,0% у baseline «всегда победа хозяев» и 33,3% у случайного прогноза. Лучший срез уверенности — 0.50–0.60 (57,3%). Ничьи — слепая зона: предсказано 532 при фактических 2 722.
47,9%точность 30 дней (5 372 из 11 195)
43,0%baseline «всегда хозяева»
0.624Brier-score (ниже — лучше)
−6,95%ROI модели, 4 501 ставка

Как мы считаем

Каждый час джоба записывает прогноз ансамбля v5.3 в таблицу predictions_log, после финального свистка другая джоба сверяет его с фактическим счётом. В зачёт идут только сверенные прогнозы (verified_at IS NOT NULL) с датой матча внутри окна. Формула простая: accuracy = доля совпадений predicted_outcome с фактом по трём исходам П1/Х/П2. Средней уверенности модели 45,3% соответствует фактическая точность 47,9% — модель в среднем слегка недооценивает себя, но это среднее скрывает перекос: низкие уверенности занижены, высокие — завышены (см. калибровку ниже).

База, по которой идёт подсчёт: 1 371 656 матчей, 27 183 команды, 1 228 лиг, архив с 2015 года, всего сверено 26 842 прогноза. Сырые данные — SStats API.

По исходам: ничьи — слепая зона

ИсходПредсказаноСбылосьФактически было
Победа хозяев7 0193 5234 790
Ничья532149 (28,0%)2 722
Победа гостей3 6441 7003 683

Модель предсказывает ничью лишь в 4,7% случаев при фактической доле 24,3%. Это структурное свойство ансамбля: per-league DRAW-пороги (дефолт 0.40) отрезают большинство ничейных сигналов. Мы показываем это openly и не рекомендуем «добирать» ничьи вручную — пороги подобраны backtest-ом, их сдвиг роняет общую точность.

Кривая калибровки: верьте середине

Заявленная уверенностьПрогнозовФактическая точностьЗаявлено в среднем
0.30–0.4011 04221,8%20,9%
0.40–0.5010 35647,7%44,3%
0.50–0.603 50757,3%54,0%
0.60–0.701 02859,0%64,1%
0.70+90954,8%83,2%

Вывод практический: рабочий диапазон — 0.50–0.60, где модель точнее своих слов. Выше 0.70 модель систематически переоценивает себя (заявлено 83,2%, факт 54,8%). Старая рекомендация «ставьте на ≥0.60» отозвана. В истории прогнозов калиброванная уверенность показывается бейджем ~X%.

Помесячная стабильность

МесяцСвереноТочность
2026-061 51437,3%
2026-077 04239,3%
2026-0813 73339,2%
2026-09 (неполный)4 55338,2%

Календарные месяцы дают 37–39%, а скользящие 30 дней — 47,9%. Противоречия нет: месячные срезы считаются по календарным границам и включают ранние эпохи верификатора с другим покрытием лиг, а 30-дневное окно — по дате матча за последний месяц. Диапазон 37–48% — стабильный уровень модели, а не тренд. Ежемесячные разборы — в отчёте за сентябрь 2026.

Деньги: ROI отрицательный

Не совет по ставкам. Flat-ставка 1u на предсказанный исход по среднему прематч-кэфу даёт ROI модели −6,95% (4 501 ставка за 30 дней). Публичные стратегии: Valenzetti Calibration −7,82%, Mixed+Valenzetti −14,72%. Кэфы уже учитывают силу модели — заявленное преимущество деньгами не подтверждается.

Почему публикуем убыточные цифры: честность важнее красивой витрины. ROI-движок копит линию, value-порог 5% пока не даёт положительного матожидания. Виртуальные ставки без денег — во вкладке «Ставки» скаута (paper-betting).

Вопросы и ответы

Какая точность прогнозов Rolgi? 47,9% за 30 дней по 11 195 сверенным прогнозам исходов при baseline хозяев 43,0%.

Какой срез уверенности лучший? 0.50–0.60: точность 57,3% на 3 507 прогнозах.

Почему ничьи — проблема? Модель предсказала 532 ничьи при 2 722 фактических; точность по ничьим 28,0%.

Можно ли ставить по прогнозам? Нет. ROI отрицательный, материалы — исследовательские.

Как устроена формула — методология v5.3. Что значат термины — глоссарий. Живая проверка — история прогнозов. English: Accuracy (EN).