一、了解足彩预测

       西方的足球博彩业有数百年历史，依靠严格的数学统计进行比赛胜平负结果预测时，较为权威的三种方法分别是：进球率比较预测法、埃罗预测法、最近六战绩比较预测法。很多主流博彩公司依靠上述预测方法来确定一场比赛的初始赔率，而众多小公司则是依附在主流公司的初始赔率下做些调整。对于一场比赛，主流公司前期给出的赔率或盘口即使不那么准确，也可以依据不同阶段的投注量进行调整以达到有利可图。可以这么说：赔率和盘口基本反映了参赛两队的综合实力的比较。

二、智能算法及面临问题

       而对于足彩玩家而言，无论是采用上述传统预测方法或是任何一种现有的智能算法，即便配合上一些参数指标：如赔率和盘口比较、凯利指数、必发指数，进行结果筛选，运气好时短期内可能会盈利，但长期以往是做不到盈利的。这是因为：一方面从历史复盘来分析，在中国竞彩和北京单场所有开出的比赛中，赔率低所谓的强队打出正路的比赛场次占全部比赛场次的比例约为58%，而且其中包括了很多超低赔率，无论是单选还是串关，很难区分正路和冷门比赛。另一方面从指标考核或算法求解来分析，所预测筛选后的正路比赛场次中哪些存在冷门，或者所选冷门中哪些可能存在正路，这个很难有效筛选剔除，例如：相同的赔率体系、或相同的凯利指数分布，亦或是相同的必发交易盈亏指数对应着胜平负三种不同结果的次数可能近似相同，此时无法有效筛选出正路或冷门的现象叫做过拟合现象。

       为了避免过拟合现象，使用智能算法预测胜平负时常会采取限制阈值大小的方式来控制准确率，这种方式虽然会提升一定的准确率，但是弊端也是显而易见的：一是，可预测结果的场次数量会显著下降，大大弱化了实用性，降低了购彩时的可操作性，趣味性，如图1；二是，不稳定性被放大，预测的准确率提高了不表示一直能准确预测，可能连续2场以上的预测错误使得本身预测结果数量不多的显得无意义。

图1 各种条件下的准确率统计（部分）

三、解决办法

       在足彩胜平负结果预测的算法领域中，通过构建若干个特征向量，试图以现有智能算法得到比赛结果时通常是困难的，这是因为过拟合现象非常常见。同传统人工智能算法相比，足彩雷达网开发的FTSmart模型及算法，包括了认知计算和改进型AI算法， 可以有效地降低人工智能算法在过拟合方面的影响，使预测结果获得最大效用。认知计算过程可看作为将玩家身份转变为庄家，以球队的基本信息、作战特点等常规数据，结合大数据分析提取正路和冷门事件的上下限度系数参数作为智能算法的可变量部分，其过程是模拟庄家行为。改进型AI算法实则为原创AI算法，是利用现有基础智能算法，包括如遗传算法和人工神经网络算法、随机森林算法的思想结合博弈论方法构建一种可变、动态、分层次的算法体系，其目的是最大限度的解决过拟合现象。

四、足彩雷达FTSmart模型预测流程

      FTSmart预测模型结构和算法框架，如图2。

图2 FTSmart模型结构和算法框架

Compared with the traditional AI algorithm, FTSmart Model & Algorithm can reduce the influence of AI algorithm in over-fitting and achieve the maximum utility.It includes cognitive computing and creative AI algorithm.

For lottery players, whether they use the traditional prediction methods or any existing AI algorithm, with some parameter indicators such as odds/aisanodds comparison, Kelly index, or Betfair index, to find the result of match, they may make profits in the short term if they are lucky, but hard in the long term.