Dota 2モデルで一晩で40回の自動機械学習実験を実行しました ループ:AIエージェントがハイパーパラメータを修正→バックテストを実行し→良ければ保持し、悪ければ元に戻→繰り返す スタートスコア:0.628 最高発見者数:0.6427(+2.3%) 主な発見: よりスパーサーなメタラーナー(l1_ratio=0.20)→最大の成果でした →大きなランダムフォレスト(500本の木)が助けになりました →より正則化>複雑さが増します OOFの正確率67.2%、エッジでのROI15.8%>2%の賭け GPUは不要です。寝ている間はMacで動く

ここ数週間、Dota 2のベッティングモデルを運用しています。直近3日間: 3月7日:-$3,958 3月8日:+$4,033 3月9日:+$912 全体:$100k→$107,639(+7.64% ROI) 勝率51%、ステーキング利回り15.45% 勝者を選ぶことではなく、本が誤って価格設定したラインを見つけることにあります

私たちのDota 2予測モデルはちょうど3週間の節目を迎えました。 13W-14L、勝率48.1%、+$4,653の利益。 18,663ドルが賭けられている。利回りは24.93%。最大ドローダウンはわずか1%でした。ROIは+4.65%です。 このモデルは市場が過小評価するエッジを見つけ、信頼度で賭け額を決め、数学に任せます。ほとんどの賭けは2.0+のアンダードッグに賭けられており、報酬が良い場合は頻繁に勝つ必要はありません。 これまでで一番良い日:3月4日、副会長。プロディジーMLのオッズ3.10、1回のベットで+$2,152。モデルは9.4%の優位性を示し、それに応じてサイズが調整されました。 現在、15件の保留中の賭け金、相当14,236ドル。どうなるか見てみましょう。 作るのに約7週間かかりました。最初は紙の上でエッジを検証し、今はリアルマネーで動いています。公共の場での建物。