Недавно все обсуждают ситуацию в Иране, но на Polymarket один крупный игрок молча вывел 165,000+ долларов из теннисного рынка (примерно 1,2 миллиона юаней).

Этот парень никогда не ходит на матчи, не отправляет сообщения тренерам. Он полагается только на одну модель машинного обучения, работающую на его компьютере.
Вот его кошелек, если интересно посмотреть:
Две последние его сделки выглядят довольно "хитро":
BNP Paribas Master: Серундоло vs Бонж
Прибыль: $25,184.10 (+47.55%)
BNP Paribas Master: Кристиан vs Тьен
Прибыль: $24,413.96 (+166.7%)
Как он разобрался с теннисом? Попросту говоря, в четыре шага.
1. Создал "святой грааль данных"
Он загрузил в модель данные почти 100,000 профессиональных матчей с 1985 по 2024 год. Тип корта, двойные ошибки, брейк-поинты — все, что можно подумать, присутствует.
Но этого одного недостаточно. Супер-хитро то, что он вычислил:
На сколько различается процент побед двух игроков
На сколько лет отличается их возраст
Рейтинг силы (ELO) каждого на конкретных кортах — глина, трава
2. Нашел критически важные данные
Как в Титанике "первый класс, женщина" — критически важный признак выживаемости, так и он в огромном объеме данных выделил два фактора, лучше всего предсказывающих победу:
Общая разница в силе между двумя игроками
Разница в их силе на сегодняшнем корте
Математика доказала одно: например, на красной глине против Надаля его "ауру красной глины ELO" практически невозможно преодолеть.
3. Создал "эстафету" моделей
Сначала он попробовал одно дерево решений — точность 74%. Потом базовое правило ELO — 72%. Потом использовал модель "Random Forest" (по сути, 94 дерева голосуют вместе) — точность 76%, все еще недостаточно.
Потом он применил серьезный ход: XGBoost.
Это не деревья, голосующие вместе, а деревья в "эстафете" одно за другим. Каждое следующее дерево специально наблюдает за ошибками предыдущего и устраняет пробелы. Плюс технология "регуляризации" для предотвращения переобучения — точность скакнула до 85%, даже превысив более сложные нейросети.
4. Проверил в реальном бою
Он обучил модель на данных, доступных до 2024 года, затем предсказал только что завершившиеся матчи Australian Open 2025.
Результат:
116 матчей, угадал 99 матчей (точность 85.3%)
Еще до начала матчей модель предсказала, что Синнер выиграет турнир без поражений.
Никакой инсайдерской информации, только:
Один компьютер
Open-source код на Python
Алгоритм XGBoost
Плюс смелость делать крупные ставки на рынке, на который еще не смотрит большинство.
Я, конечно, собираюсь присоединиться.
Есть робот для копирования сделок, подключишь кошелек — и он автоматически копирует его позиции.
Нажми сюда, чтобы начать синхронизацию его портфеля: