Нейросети в спортивных ставках: какие данные нужны и как собрать датасет для обучения своей модели прогнозирования

Забудьте про голы и победы. Вот что действительно важно

Вы думаете, что для прогнозирования результатов матчей достаточно знать счет последних пяти игр? Ошибаетесь. Сильно ошибаетесь. Традиционная статистика - это как пытаться предсказать погоду, глядя только на сегодняшнее небо. Без данных о давлении, влажности, ветре на высоте 5 километров.

На 25.01.2026 рынок спортивных данных переживает революцию. Те самые букмекеры, которые платят миллионы за аналитиков, уже три года как перешли на нейросети, питающиеся данными, о которых вы даже не слышали.

Три уровня данных, которые меняют правила игры

Представьте пирамиду. В основании - то, что видят все. На вершине - то, что знают единицы.

1 Уровень 1: Стандартная статистика (публичный слой)

Этот слой бесполезен для получения преимущества. Почему? Потому что он:

• Уже заложен в коэффициенты букмекеров
• Содержит слишком много шума
• Не показывает причинно-следственные связи

Но его все равно нужно собирать. Как базовый слой. Как отправную точку.

2 Уровень 2: Продвинутая метрика (xG, xA, PPDA)

Expected Goals (xG) - вероятность гола из конкретной позиции. На 2026 год эта метрика эволюционировала до xGOT (Expected Goals on Target), которая учитывает не только позицию, но и качество удара.

Эти данные уже лучше. Но их все равно недостаточно. Почему? Потому что они описывают что произошло, но не почему.

3 Уровень 3: Скрытые переменные (то, что не показывают по TV)

Вот где начинается магия. И вот где 99% любителей сходят с дистанции.

• Телеметрия в реальном времени: скорость каждого игрока, ускорение, дистанция. Не средняя за матч, а вторые производные - как меняется ускорение на 75-й минуте.
• Данные wearables датчиков: частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма (HRV), нагрузка на мышцы. В 2026 году некоторые клубы уже публикуют агрегированные данные.
• Погодные условия с точностью до стадиона: не просто "дождь", а количество осадков в мм/час, направление и сила ветра, влажность на высоте 1.5 метра.
• Травмы и восстановление: не просто "выбыл", а степень повреждения, скорость восстановления, риск рецидива.

Как собрать этот зоопарк данных: пошаговый план

Теория - это хорошо. Но давайте перейдем к практике. Вот как выглядит конвейер сбора данных в 2026 году.

1 Шаг 1: Определите целевые лиги и временной период

Не пытайтесь охватить все. Выберите 2-3 лиги, где:

• Доступны продвинутые метрики (xG, xA)
• Есть видео для парсинга телеметрии
• Стабильный состав команд (меньше трансферов)

Начните с АПЛ, Ла Лиги и Бундеслиги. В них больше всего открытых данных.

2 Шаг 2: Автоматизируйте сбор базовой статистики

Не делайте это вручную. Никогда. Используйте:

• API Football-data.org (бесплатно, но с лимитами)
• Платные API от Opta или StatsBomb (от $500/месяц)
• Собственный парсер с использованием Selenium и BeautifulSoup

Если выбираете парсинг, прочитайте мой гайд про где брать данные для обучения. Там есть конкретные примеры обхода блокировок.

# Пример сбора данных через API (упрощенный)
import requests
import pandas as pd

# Для 2026 года используйте актуальные endpoints
# Football-data.org постоянно меняет структуру
BASE_URL = "https://api.football-data.org/v4/"
headers = {
    "X-Auth-Token": "ваш_токен_здесь"
}

def get_matches(league_code, season):
    """Получаем матчи конкретного сезона"""
    url = f"{BASE_URL}competitions/{league_code}/matches"
    params = {
        "season": season,
        "status": "FINISHED"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    return response.json()["matches"]

3 Шаг 3: Добавьте продвинутые метрики

Тут сложнее. Большинство xG данных платные. Но есть лазейки:

1. Understat.com - бесплатный источник xG для основных лиг
2. FBref.com - имеет xG, xA, прогрессивные передачи
3. Собственный расчет xG по координатам (требует видео)

Для парсинга Understat используйте не Selenium, а прямое обращение к их GraphQL API. Это в 10 раз быстрее.

4 Шаг 4: Самый сложный - телеметрия и wearables

Здесь три пути:

Для большинства подойдет парсинг трансляций. Используйте OpenCV для трекинга игроков. Но предупреждаю - это боль.

5 Шаг 5: Контекстуальные данные

Это то, что большинство забывает:

• Расписание матчей (сколько дней отдыха)
• Перелеты (дистанция, разница во времени)
• Травмы (не просто факт, а тип, история игрока)
• Мотивация (что стоит на кону в турнире)
• Судьи (их статистика по карточкам, пенальти)

Самый простой способ - парсить пресс-конференции тренеров через NLP. Но это уже тема для отдельной статьи.

Структура финального датасета: как не утонуть в данных

Собрать данные - полдела. Правильно их организовать - вторая половина.

На 25.01.2026 стандартом стала иерархическая структура:

datasets/football_2026/
├── raw/                    # Сырые данные
│   ├── matches/           # Информация о матчах
│   ├── events/            # События (голы, передачи и т.д.)
│   ├── tracking/          # Телеметрия (если есть)
│   └── weather/           # Погодные данные
├── processed/             # Обработанные данные
│   ├── match_stats.csv    # Агрегированная статистика
│   ├── player_stats.csv   # Статистика игроков
│   ├── features.csv       # Признаки для модели
│   └── targets.csv        # Целевые переменные
└── metadata/              # Метаданные
    ├── teams.json        # Информация о командах
    ├── players.json      # Информация об игроках
    └── seasons.json      # Сезоны и турниры

Ключевой момент: храните не только агрегированные данные, но и сырые события. Завтра вам может понадобиться новая фича, которую можно вычислить только из сырых данных.

Типичные ошибки (как НЕ надо делать)

Я видел десятки провальных проектов. Вот их общие черты:

1. Look-ahead bias: Использование данных, которые были недоступны на момент прогноза. Если матч в субботу, не используйте статистику игрока за воскресенье.
2. Overfitting на малой выборке: 380 матчей в сезоне АПЛ - это очень мало для сложной нейросети. Используйте регуляризацию, dropout, augmentation.
3. Игнорирование нестационарности: Футбол меняется. Тактика 2018 года не работает в 2026. Используйте скользящее окно для обучения.
4. Неправильная оценка: Точность предсказания побед - бесполезная метрика. Используйте ROC-AUC, log loss, или лучше - прибыль на виртуальной ставке.

Про overfitting и регуляризацию я подробно писал в статье про Entropy-Adaptive Finetuning. Принципы те же, хоть и для LLM.

Инструменты 2026 года, которые реально работают

Забудьте про Excel. Вот стек, который используют профессионалы:

• Сбор данных: Scrapy, Selenium, Playwright + собственные API клиенты
• Хранение: PostgreSQL для структурированных данных, MinIO/S3 для телеметрии
• Обработка: Polars вместо Pandas (в 3-5 раз быстрее), Dask для больших данных
• Feature engineering: Featuretools для автоматического создания признаков
• Валидация: Great Expectations или Pandera для проверки качества данных

Для временных рядов (а спортивные данные - это временные ряды) посмотрите библиотеку Etna. Она создана для таких задач.

Что будет дальше? Прогноз на 2027-2028

Если вы думаете, что сейчас сложно - подождите пару лет. Вот что нас ждет:

1. Полная автоматизация сбора телеметрии: ИИ, который по одной трансляции восстанавливает позиции всех игроков с точностью до 10 см.
2. Биометрические данные в реальном времени: Частные компании начнут продавать доступ к данным wearables датчиков.
3. Мультимодальные модели: Объединение видео, аудио (реакция трибун), текста (соцсети игроков).
4. Симуляционные среды: Как AlphaGo, но для футбола. Модели, которые играют миллионы виртуальных матчей для обучения.

Но самый важный тренд: децентрализация данных. Игроки начнут продавать свои данные напрямую через NFT-маркетплейсы. И первый, кто построит модель на этих данных, получит преимущество на годы вперед.

И последнее: помните про Data Poisoning. Если ваш датасет станет слишком хорош, кто-то может попытаться его испортить. Всегда проверяйте входящие данные.

Удачи. И помните - в спортивных ставках нет серебряной пули. Есть только тяжелая работа с данными.