Opracowanie bota do zakładów na pierwszą kwartę w koszykówce
1. Goal
Create a bot that automatically analyzes basketball games, looks for patterns in the results of the first quarter, takes into account team data from the past year, and gradually improves its accuracy through machine learning. The bot should generate predictions and provide betting recommendations.
2. Core functionality
2.1. Data collection and processing
1. Data sources:
• Sports statistics API (e.g., Sportradar, Basketball-reference, The Odds API).
• Bookmaker data (odds for the first quarter, line movement).
2. Processed data:
• Historical match results (for the past year):
• Team points in the first quarters.
• Overall match result.
• Trends of home/away games.
• Team composition:
• Availability of key players, injuries, rotations.
• Head-to-head meetings:
• First quarter statistics for specific teams.
• Game days:
• Impact of game frequency (e.g., whether the team played the day before).
• Odds movement:
• How the odds for the first quarter changed before the match.
3. Data update frequency:
• Daily updates before matches.
• Real-time (live data) for odds movement.
2.2. Prediction logic
1. Identifying patterns:
• Analyzing average performance of teams in the first quarters.
• Identifying trends (e.g., low totals for teams after intense games).
• Considering composition (impact of injuries or absence of leaders).
2. Prediction models:
• Using machine learning algorithms (Random Forest, XGBoost, neural networks).
• Training on historical data:
• Correlation between bookmaker odds and results.
• Analyzing the impact of game time, composition, and other variables.
3. Continuous learning:
• Feedback based on actual betting results.
• Automatic updating of prediction models.
4. Determining bet value:
• Comparing calculated winning probability with bookmaker odds.
• A bet is generated if the probability ≥ 70% and there is an advantage over the odds.
2.3. Output predictions
1. Format:
• Prediction for the first quarter: total over/under, team win or draw.
• Probability of success (in percentage).
• Recommended bet size (based on bankroll).
2. Communication channel:
• Telegram bot for notifications.
• Web panel for administrative access.
3. Reports:
• Daily/weekly results (win/loss).
• Visualization of progress (ROI graphs, prediction accuracy).
3. Technical implementation
3.1. Architecture
1. Components:
• Data collection module (API integration).
• Data analysis module (pattern recognition, statistics processing).
• Prediction module (machine learning, mathematical analysis).
• Notification module (Telegram bot, email).
2. Infrastructure:
• Server for data storage (AWS, Google Cloud).
• Database (PostgreSQL, MongoDB for large volumes).
• Python scripts for analytics (pandas, scikit-learn, TensorFlow).
3.2. Workflow algorithm
1. Data collection:
• Request to API (match statistics, bookmaker odds).
• Storage in the database.
2. Analysis:
• Preprocessing (normalization, noise removal).
• Identifying trends (e.g., average total of first quarters for both teams).
3. Prediction:
• Running data through the machine learning model.
• Calculating winning probability for each bet.
4. Result:
• Generating predictions in the format:
Match: Lakers vs Celtics
Prediction: First quarter total over 48.5
Probability: 73%
• Sending via Telegram.
5. Learning:
• Recording betting results.
• Automatic model updating.
4. Technology stack
• Programming language: Python (for data analysis and model building).
• Database: PostgreSQL for storing historical data.
• API integration:
• Sportradar API for statistics.
• Bookmaker APIs (e.g., Pinnacle).
• Machine learning models: TensorFlow/Keras, Scikit-learn.
• Web interface: Flask or Django.
• Telegram bot: PyTelegramBotAPI or Aiogram.
5. Success criteria
1. Prediction accuracy:
• At least 70% winning bets.
2. Profitability:
• ROI (Return on Investment) of at least 10% after the first 500 bets.
3. Stability:
• Data collection and processing without failures.
4. Usability:
• Telegram bot with instant notifications.
6. Recommendations
1. First, test the model on historical data (back-testing).
2. Set betting limits based on bankroll.
3. Continuously update the model with new data.
-
7 dni1036 PLN
449 3 1 1 7 dni1036 PLN
Gotowy do realizacji bota Telegram do automatycznego zbierania statystyk, analizy meczów koszykówki i prognozowania wyników pierwszej kwarty.
Główna funkcjonalność:
Zbieranie danych:
Integracja z API (Sportradar, The Odds API) w celu uzyskania historycznych i live-danych o meczach, kursach bukmacherów, składach drużyn i statystykach.
Codzienne aktualizacje danych przed meczami oraz live-monitoring kursów.
Analiza i prognozowanie:
… Budowa modeli uczenia maszynowego (Random Forest, XGBoost, sieci neuronowe) do analizy danych i poszukiwania trendów.
Obliczanie prawdopodobieństw i określanie wartościowych zakładów.
Bot Telegram:
Wysyłanie prognoz w formacie: mecz, prawdopodobieństwo, zalecany zakład.
Wyświetlanie statystyk (codzienne, tygodniowe wyniki, ROI).
Wygodne zarządzanie przez komendy.
Szkolenie modelu:
Ciągłe doskonalenie modelu na podstawie wyników zakładów i nowych danych.
Realizacja techniczna:
Architektura:
Moduł zbierania danych: integracja API.
Moduł prognozowania: Python (Scikit-learn, TensorFlow).
Moduł powiadomień: Telegram API (Aiogram/PyTelegramBotAPI).
Infrastruktura:
Serwer na AWS lub Google Cloud.
Baza danych: PostgreSQL do przechowywania danych historycznych i wyników.
Etapy realizacji:
Planowanie:
Analiza źródeł danych (API).
Opracowanie logiki prognozowania.
Rozwój:
Zbieranie i przetwarzanie danych.
Tworzenie modelu uczenia maszynowego.
Rozwój bota Telegram.
Testowanie:
Weryfikacja na danych historycznych (back-testing).
Testowanie na danych live.
Uruchomienie i wsparcie:
Wdrożenie na serwerze.
Ciągłe doskonalenie modeli i funkcjonalności.
Stos technologii:
Python: pandas, Scikit-learn, TensorFlow.
Telegram API: Aiogram/PyTelegramBotAPI.
Baza danych: PostgreSQL.
Integracje: Sportradar API, API bukmacherów.
Zalety współpracy:
Realizacja pełnego cyklu: od zbierania danych do prognozowania.
Ciągłe wsparcie i doskonalenie.
Zapewnienie stabilnej pracy i wysokiej dokładności prognoz.
Gotowy do rozpoczęcia pracy i omówienia szczegółów! 😊
-
30 dni1685 PLN
197 2 0 30 dni1685 PLN
Dzień dobry!
Pracuję w międzynarodowej firmie jako programista Python, gdzie od dwóch lat zajmuję się tworzeniem inteligentnych rozwiązań i narzędzi analitycznych z wykorzystaniem AI. Moje doświadczenie pozwala na opracowywanie efektywnych rozwiązań, które odpowiadają współczesnym wymaganiom biznesu i technologii. Wcześniej pracowałem jako Analityk Danych przez dwa lata, co dało mi głębokie zrozumienie przetwarzania i analizy danych.
Zainteresowało mnie wasze zadanie, od dawna chciałem spróbować modeli prognozowania w wydarzeniach sportowych, ale to duży projekt z wieloma przeszkodami. Dlatego chciałbym porozmawiać twarzą w twarz o szczegółach, terminach i oczywiście o budżecie)
Dziękuję za uwagę i czekam na wasze zamówienie.
Z najlepszymi życzeniami,
… Andrij
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Python
Obliczyć lokalizację zgubionego iPhone'a
211 PLN
Telefon został zgubiony dzień temu, żywa lokalizacja przez aplikację FIND MY już się nie aktualizuje, telefon wydaje się być offline, tryb zagubienia jest włączony. Należy określić + - dokładną lokalizację tego urządzenia jakimiś niestandardowymi sposobami - wszystko, co było w… Python, Parsowanie danych ∙ 6 godzin 46 minut temu ∙ 2 oferty |
Stworzenie farmy TikTok z generowaniem dochodu
2275 PLN
W poszukiwaniu osoby, która może napisać oprogramowanie dla farmy TikTok, abyśmy mogli generować ruch i uzyskiwać dochody. Szukamy gotowego rozwiązania z pełnym cyklem. Python, Tworzenie chatbota ∙ 7 godzin 14 minut temu ∙ 4 oferty |
Platforma komentowania AI dla TikTok i Instagram.Cel projektuOpracować system, który pozwala zarządzać dużą liczbą kont TikTok i Instagram oraz automatycznie publikować odpowiednie komentarze pod wybranymi filmami z wykorzystaniem AI.Podstawowa funkcjonalność1. Zarządzanie kontamiNależy wdrożyć możliwość podłączenia… AI i uczenie maszynowe, Python ∙ 1 dzień 14 godzin temu ∙ 18 ofert |
Zbudować model klasyfikacji klientów1. Są dane klientów w Mongo/SQL (około 20 000 zapisów z surowymi danymi). 2. Należy na ich podstawie zbudować cechy i model klasyfikacji klientów na grupy behawioralne. 3. Projekt wykonać w Pythonie. AI i uczenie maszynowe, Python ∙ 3 dni 8 godzin temu ∙ 39 ofert |
Automatyzacja IT prowadzenia raportowania VAT
843 PLN
Konieczne jest opracowanie systemu do automatyzacji przenoszenia danych o sprzedaży z CRM do systemu księgowego Wafeq. System ma importować raporty bankowe i płatnicze, automatycznie uzgadniać płatności z fakturami, generować faktury do raportowania VAT oraz minimalizować pracę… AI i uczenie maszynowe, Python ∙ 3 dni 14 godzin temu ∙ 49 ofert |
Kijów