Gần đây mọi người đang bàn luận về tình hình Iran, nhưng có một cao thủ trên Polymarket đã im lặng kiếm được hơn 165,000 USD (khoảng 1,2 triệu nhân dân tệ) từ thị trường quần vợt.

Anh ta không bao giờ đi xem trực tiếp, cũng không gửi tin nhắn cho huấn luyện viên. Anh ta dựa vào một mô hình học máy chạy trên máy tính.

Đây là ví địa chỉ của anh ta, bạn có thể xem:

Nhìn vào hai giao dịch gần đây của anh ta, khá "xảo quyệt":

Paris Masters: Serendinoro vs Bonzi
Lợi nhuận: $25,184.10 (+47.55%)

Paris Masters: Christian vs Tien
Lợi nhuận: $24,413.96 (+166.7%)

Làm thế nào anh ta chơi quần vợt? Nói thẳng ra, chỉ có 4 bước.

1. Tạo "Chúa thánh của dữ liệu"

Anh ta đã nhập gần 100,000 trận đấu chuyên nghiệp từ năm 1985 đến 2024 vào mô hình. Loại sân nào, lỗi giao bóng, điểm phá vỡ... tất cả mọi thứ có thể nhập được.

Nhưng chỉ có những thứ đó không đủ, điều quyết định là những tính toán anh ta làm ra:

Chênh lệch tỷ lệ thắng giữa hai người
Chênh lệch tuổi tác
Điểm đánh giá sức mạnh (ELO) của mỗi người trên các sân đặc biệt như sân đất nện, sân cỏ

2. Tìm thấy dữ liệu quan trọng nhất

Giống như trên tàu Titanic, "hạng nhất, nữ giới" là nhãn sống sót quan trọng nhất. Anh ta cũng đã tìm ra từ lượng dữ liệu khổng lồ, hai yếu tố có khả năng dự đoán thắng-thua tốt nhất:

Tổng chênh lệch điểm sức mạnh giữa hai người
Chênh lệch điểm sức mạnh của hai người trên sân hôm nay

Toán học chỉ chứng minh một điều: chẳng hạn như gặp Nadal trên sân đất nện, "ánh hào Nadal trên sân đất nện" của anh ta về cơ bản là bất khả chiến thắng.

3. Để mô hình "chạy tiếp sức"

Anh ta đầu tiên thử cây quyết định đơn lẻ, độ chính xác 74%. Lại thử quy tắc ELO cơ bản, 72%. Sau đó dùng một mô hình gọi là "Rừng ngẫu nhiên" (tương đương để 94 cây bỏ phiếu cùng một lúc), độ chính xác lên tới 76% - vẫn chưa đủ tốt.

Cuối cùng anh ta dùng chiêu này: XGBoost.

Cái này không phải để các cây bỏ phiếu cùng, mà là một cây "tiếp sức" với cây khác. Cây phía sau chuyên dõi cây phía trước đã tính toán sai đâu, để bù lại lỗ hổng. Cộng với kỹ thuật "chính quy hóa" để ngăn chặn quá khớp, độ chính xác bỗng nhiên lên đến 85%, thậm chí vượt qua các mạng nơron phức tạp hơn.

4. Kiểm chứng trong thực chiến

Anh ta luyện mô hình bằng dữ liệu cắt ngang năm 2024, sau đó dự đoán Australian Open 2025 vừa kết thúc.

Kết quả:

116 trận đấu, đoán đúng 99 trận (độ chính xác 85.3%)

Trước khi trận đấu diễn ra, mô hình đã dự đoán Sinner sẽ không thua mà vô địch.

Toàn bộ không có thông tin nội gián, chỉ dựa vào:

Một chiếc máy tính
Mã nguồn mở Python
Thuật toán XGBoost
Và sự dũng cảm để đặt cược lớn trong một thị trường chưa bị nhiều người chú ý.

Tôi dự định sao chép một tay rồi.

Có một bot giao dịch sao chép, chỉ cần kết nối ví là có thể tự động theo dõi anh ta.

Nhấp vào đây để bắt đầu đồng bộ hóa vị thế của anh ta: