Costruirò un modello di probabilità sportiva personalizzato con simulazione Monte Carlo

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Data Scientist sportivo e simulazione Monte Carlo

Costruisco modelli di probabilità statistica per gli sport: simulazioni stagionali reali con Monte Carlo e un modello bivariato di Poisson Dixon-Coles per il calcio a livello di match, non supposizion...
Informazioni su questo servizio

Costruisco modelli di probabilità statistica per gli sport, non supposizioni generate dall'IA o "scelte di esperti". Simulazioni stagionali reali con Monte Carlo, più un modello bivariato di Poisson Dixon-Coles per il calcio a livello di partita. Otto di questi modelli sono già attivi e monetizzati su Apify: calcio in 16 leghe, MLB, NFL, NHL, NBA, tennis (ATP/WTA), un modello di calcio per partita, e un server MCP che li collega a agenti AI come Claude e ChatGPT. Puoi vederli in funzione prima di assumermi: apify.com/commodus67.


Ogni modello esegue migliaia di stagioni simulate (o re-simula una partita di tennis dal vivo, set per set) e restituisce probabilità reali: moneyline, spread, totali, quote di serie. Poi vengono confrontati con i prezzi di mercato live di Kalshi per segnalare dove il modello e il mercato sono in disaccordo. Quella comparazione di prezzo è il vero prodotto, non solo un numero.


Posso creare un nuovo sport o lega sullo stesso motore collaudato, fare una lettura singola con un modello esistente, o un modello completamente personalizzato, privato o API live esclusiva. Lavoro in Python e consegno codice documentato e leggibile.


Dati e modelli, non consigli. Parliamo di cosa vuoi prevedere.

Dominio:

Machine Learning

•

Analisi dati storici

Expertise:

Classificazione

•

clustering

•

posizionamento

Linguaggio di programmazione:

Python

•

SQL

Strumenti:

Quaderno jupyter

•

Excel

Tecnologia:

Python

•

scikit-learn

Modelli e metodi:

Machine Learning

•

Learning to rank

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