足球赛前预测分析APP真的能提供足球比分的参考吗？连红如何实现？ - 知乎

最近美国大选的事吵的火热，看到朋友在所谓盘口网站投注最后谁能获胜。因为自己是多年英超阿森纳球迷，出于好奇心看了一些足球方面开出的盘口。看不懂但是想了解，朋友介绍下推荐了几个看足球分析的应用，足球魔方、DS足球、懂球帝、猎球app、捷报比分APP，想知道这几个应用到底靠谱不，如果靠谱有推荐吗？ 谢谢

你追求的应该是赚钱，不是连红。

周六001 （主）横滨水手VS柏太阳神（客）

横滨今日巧遇柏太阳神。在客场 1-2 战胜大阪钢巴的比赛中，横滨水手队在联赛中取得了 3 场连胜。柏太阳神在主场以 3-1 战胜神户胜利船后，连续 3 场连胜，联赛不败纪录扩大至 4 场。

由于今日早场时间紧迫，我这里就不一一码字，根据目前两队的情况以及最近几场的比赛来看，个人观点是：让平让负，单挑可选平，比分2:1/1:1，进球数2/3个。

周六002 （主）仙台七夕VS山形山神（客）

个人观点建议：胜/让平，比分3:2/2:1，进球数5/3个。

给你一个思路

一个好的PPT能让你产生购买的欲望

一个号的数据平台起的作用是类似的

所以所有人都看一样的数据

推算出来的结果惊人的一致

一个只有胜平负的比赛，九输一赢这就是他们功力

学着自己统计数据，别信任何平台的

平台里你需要关注的就2个信息

1，对阵

2，赔率

其他都是辣鸡

关注我，专门分享足彩知识

有需要可以去我的主页看

都是人为在做分析，比如我。

写基本面的都是在凑字数，基本面哪里都查得到，基本面的尽头就是盘口。

有几天没写分析了，正好今天简述两句。

沙尔克这场，虽然本赛季重返德甲已不大现实，但近期状态属实不错，沙尔克是典型的盘力大于实力的球队，同理英冠的西布朗。

平手盘的表达合理，毕竟菲尔特排第四，近期状态更加稳定，沙尔克没有升盘的理由，判断结论为，强拉。

尤文这场，如果放在周六，这个盘口是有可能打出的。

因为意甲受众相对较少，在整个投资市场里规模不大，放在机构天女散花的周六，这样的比赛可以送福利。

但周五登场的早场里，尤文是名气最大的一支，虽然受注量不及热刺那场，也会比平时高很多，本赛季心无旁骛一门心思争冠的尤文只给出一个0.5，那就打不出了。

别看热刺上轮大胜了纽卡，但他连续拉垮了好几轮了，尤其是防守，感觉谁都能进他球似的。

热刺想有突破，麦迪逊必须健康，我之前就聊过他。

热刺多年来都是big6里盘力最弱的一支，在伤病还没有完全得到好转的时候，客场0.5/1属实不浅了，因为他这两个月的客场，输狼，一球小胜卢顿水晶宫，那凭什么可以两球以上赢诺丁汉?

因此0.5/1的热刺不会形成热门，反倒是诺丁汉不缺筹码，甚至如若热刺先进球，追诺丁汉走地的，大有人在。

最后提一句浦和红钻，虽然日本足球惊艳国际，但在一般认知里，靠的是旅欧球员，本国俱乐部实力有限。

日本足球我在别的回答里说过，细思极恐，人家是有目的有计划的在做养成，还未旅欧的球员其实已经很强了。

墨西哥球队只在印象流里比亚洲俱乐部强，但他们绝对没有目前日本足球对国际赛场的重视程度。

关于足球预测模型，在行业内并非秘密。基于不同的数据、算法和统计方法，足球预测模型大致分为一下几种。

基于统计的足球预测模型就是利用历史数据和统计分析来预测足球比赛的方法。这种模型依赖于大量的历史数据，包括球队的历史表现、球员数据、比赛结果等。

设计一个基于统计的足球预测模型通常需要一下几个步骤：数据收集： 收集大量的足球比赛数据，包括球队数据（得失球数、主客场成绩等）、球员数据（得分、助攻等）、比赛场地数据（草坪状况、天气）等。数据清洗和准备： 对收集到的数据进行清洗和整理，处理缺失值、异常值，转换数据格式等。确保数据的准确性和完整性。特征选择： 选择与足球比赛结果相关的特征。主要包括球队过往比赛成绩、进球数、球员状态、主客场优势、近期表现等特征。模型选择和训练： 选择适合的统计模型，比如泊松分布、逻辑回归等，然后使用历史数据对模型进行训练。模型的选择取决于你想要预测的内容（比分、胜负、或者进球数等）。模型评估和优化： 使用一部分数据进行模型训练，然后使用另一部分数据对模型进行评估和验证。根据评估结果对模型进行优化和改进。实时数据更新： 在实际使用中，及时更新数据以反映最新情况对于模型的准确性至关重要。这可以通过各种数据源实时获取最新数据。预测和应用： 使用模型对未来的足球比赛进行预测，并将结果应用到投注、策略制定中。足球比赛如何预测比分？

在这篇回答里我介绍了利用泊松分布预测足球比分，就是一种简单的基于统计的预测模型。

通过机器学习模型预测足球比赛的原理就是利用大量历史数据和特征，通过机器学习算法来学习这些数据中的模式和关联性，从而从未来的比赛进行预测。

要使用机器学习预测足球比赛，大致需要以下几步：数据收集： 获取足球比赛相关的数据，例如球队历史战绩、球员统计数据、场地条件、伤病情况等。这些数据可以通过一些专业的数据网站获取。数据预处理： 清洗和准备数据以供机器学习模型使用。包括处理缺失值、标准化数值、进行特征编码等。确保数据格式适用于所选的机器学习算法。特征工程： 选择并构建合适的特征，这些特征能够影响比赛结果。包括球队排名、最近比赛表现、攻防能力等等。选择模型： 选择适合你数据的机器学习算法。常用的包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。训练模型： 使用历史数据对模型进行训练。将数据分成训练集和测试集，用训练集训练模型，然后用测试集验证模型性能。模型调优： 通过调整模型的参数、特征选择和处理，优化模型以提高预测准确性。评估模型： 使用测试集评估模型的性能，例如准确性、精确度、召回率等指标。实时预测： 部署训练好的模型用于实时预测。在比赛开始之前，使用最新的数据进行预测，并根据模型输出做出预测。持续改进： 持续监测模型的性能，并对模型进行更新和改进以适应不断变化的足球数据和情况。

混合模型就是结合多种模型和方法，例如将统计模型和机器学习模型相结合，或者将不同模型的预测结果进行加权平均。设计一个混合模型大致包括以下几个步骤：数据收集与特征工程： 收集各种足球比赛的相关数据（如球队战绩、球员表现、主客场优势等），并进行特征提取与转换，将数据转换为可用于模型的特征。模型选择： 选择多种不同类型的模型，如机器学习模型（支持向量机、随机森林、神经网络等）、统计模型（泊松回归、逻辑回归等）。这些模型各自有不同的优势和适用场景。模型集成： 将不同模型的预测结果结合起来。最常见的方法是加权平均，根据不同模型的性能赋予其不同权重。另一种方法是堆叠模型，让一个模型基于其他模型的输出进行预测。模型评估与优化： 使用历史数据对各个模型进行训练和验证，并评估它们的预测准确性。根据模型的性能调整权重或者选择更优模型参与集成。实时预测与反馈： 不断更新模型，根据最新数据进行预测，并考虑实际比赛结果对模型进行反馈与改进。

市场模型是指基于赔率和市场行为来预测比赛的一种方法。这种方法通常是利用足彩公司对比赛的赔率定价，假设足彩公司的赔率本身就真实反映了比赛结果的概率分布。基于市场模型对足球比赛进行预测通常需要以下几步：获取赔率数据： 收集足彩公司提供的赔率数据，包括这些公司对同一场比赛的赔率。这些赔率反映了他们对不同结果的预期概率。计算隐含概率： 通过赔率来计算每个结果的隐含概率。赔率越低，市场认为该结果发生的可能性就越大。比较市场概率与实际概率： 将计算的隐含概率与实际比赛结果进行对比。如果市场概率与实际概率存在较大差异，可能存在投资机会。制定策略： 根据市场模型的预测结果，制定投注策略。例如，如果市场概率低估了某支球队的胜率，则可以会选择投注该球队获胜。评估和反馈： 跟踪投注结果，评估市场模型的准确性和盈利能力，并根据结果调整策略。长期购买足彩怎么样，你们有没有赚钱？

在这篇回答的最后，我介绍了如何使用pin的收盘赔率在移除抽水（公司利润）之后使其作为“公平赔率”，这个就是一种简单的市场模型，门槛低，适合大部分玩家而且十分有效。

需要注意的是，没有一种模型能够完全准确地预测足球比赛的结果。而且这些模型都有其局限性。因为运气和随机性的影响，使得足球比赛本身就充满了变数和不确定性。再加上足球比赛本身涉及到多种因素，如球队动态、伤病情况、主客场优势等，这些因素模型都难以全面考量。

但是，预测模型可以帮助玩家了解市场对于不同结果的预期，这有助于发现那些被低估的机会。同时，玩家也可以利用预测模型更好地管理投注风险，玩家可以根据模型输出来制定投注策略，并规避一些潜在的风险。

在之前的回答中，我已经分别讲了“基于统计的预测模型”和“市场模型”，后面有时间我也会继续帮助大家了解“机器学习模型”和“混合模型”。

有时候，如果竞彩中出现一些有投注价值的比赛（因为竞彩过高的返还率，这种机会很少），我也会及时和大家分享并且对比赛进行分析。

最后，希望所写的这些回答能够帮助大家对于足彩有一个更好的了解，也希望和大家一起共同进步。但是还是希望大家不要低估足彩的难度，能够理性购彩。我也会尽可能分享一些竞彩中被低估的机会，帮助大家在购彩的过程中享受中奖的快乐。