HC Cover -2.5 — фора фаворита

XGBoost per-line классификатор для форы фаворита -2.5 гейма. Walk-forward CV: +85% median ROI@12%, 4/4 positive folds. Использует Elo, form, h2h, surface split.

Статистика модели на живых матчах

Всего picks5
Resolved (W/L)5/0
Win rate100.0%
ROI+101.8%
PnL (ставка 1000₽)+5,090₽
В ожидании / void0 / 0

Данные в реальном времени. Старт отсчёта — 2026-04-15. Ставка 1000₽ flat.

Как работает эта модель

HC Cover -2.5 — это бинарный классификатор, который отвечает на вопрос «покроет ли фаворит фору в 2.5 гейма?». В теннисе это означает: игрок-фаворит должен выиграть матч с преимуществом минимум 3 гейма (например, 6:3, 6:3 или 6:4, 6:4, но не 6:4, 7:6). Модель использует около 80 фичей: Elo-рейтинги обоих игроков по покрытию (hard / clay / grass), разницу между ними, последнюю форму за 5/10/20 матчей, head-to-head историю между конкретной парой, процент удержания подачи, break-point конверсию, статистику на tiebreak, турнирный уровень и поверхность. Обучение — XGBoost с градиентным бустингом на 30000+ исторических матчей ATP/WTA с 2015 года. Walk-forward cross-validation (4 фолда по 6 месяцев каждый): медианный ROI при edge ≥12% составил +85%, все 4 фолда показали положительный результат. Это один из самых устойчивых сигналов в системе — работает как на мужских, так и на женских матчах. Но есть ограничения: модель плохо калибруется на Grand Slam (BO5) где margin распределяется иначе, чем на BO3; на матчах с явным underdog-value (odds 3.50+) предпочтение отдаётся другим моделям.

Последние picks модели

ИсходМатчСтавкаСчётP&L
✅ Jodar R. (Esp) vs Fils A. (Fra) · Barcelona Fils -2.5 гейма @2.04 6:3, 3:6, 2:6 +1040₽
✅ Jodar R. (Esp) vs Fils A. (Fra) · Barcelona Fils -2.5 гейма @2.04 6:3, 3:6, 2:6 +1040₽
✅ Machac T. (Cze) vs Rublev A. (Wrl) · Barcelona Rublev -2.5 гейма @2.00 4:6, 3:6 +1000₽
✅ Machac T. (Cze) vs Rublev A. (Wrl) · Barcelona Rublev -2.5 гейма @2.00 4:6, 3:6 +1000₽
✅ Machac T. (Cze) vs Rublev A. (Wrl) · Barcelona Rublev -2.5 гейма @2.01 4:6, 3:6 +1010₽

Данные обновляются после резолва каждого матча. Ставка фиксированная 1000₽ для сравнимости.

Частые вопросы по модели

Что значит «покрыть фору -2.5 гейма»?

Фаворит должен выиграть матч с разницей в 3+ гейма по общей сумме. Пример: 6:3, 6:3 = разница 6 геймов (покрыл -2.5). Счёт 7:6, 7:6 = разница 2 (не покрыл). Для ставки на форе -2.5 важна именно суммарная разница геймов, а не сетов.

Почему XGBoost, а не нейросеть?

XGBoost показал лучшую калибровку на наших данных (AUC 0.67 vs 0.64 для MLP). Плюс интерпретируемость фичей — мы видим, какие факторы влияют на решение. Нейросети мы тестировали в research_lab, они не бьют XGBoost на этом объёме данных.

Как читать edge в процентах?

Edge = P(наша_модель) × коэффициент − 1. Edge +12% значит: модель считает что ожидаемый ROI ставки +12%. Мы рекомендуем ставить только когда edge ≥ 8% — это даёт запас прочности против калибровочных ошибок.

Другие модели StarkTennis

Посмотреть live прогнозы

Модель даёт сигналы в реальном времени — доступны бесплатно в миниаппе сайта. Каждый pick помечается edge, Kelly ¼ размером ставки и real-time статистикой.

📊 Открыть все прогнозы

Telegram канал с сигналами: @cxcap. Обновление каждые 30 минут.

О проекте StarkTennis

StarkTennis — исследовательская лаборатория теннисных прогнозов ATP и WTA. Ансамбль из 20 ML моделей (XGBoost, CatBoost, LightGBM quantile regression) плюс математические методы без машинного обучения (Glicko-2 Bradley-Terry, Monte Carlo симуляции). Trio meta-consensus фильтр выдаёт самые безопасные picks когда 3+ независимых моделей одного семейства согласны.

Все прогнозы бесплатны, статистика каждой модели обновляется в реальном времени с прозрачным трекингом реального P&L по flat-1000₽ ставке. Сервис не является букмекером и не принимает ставки. Не рекомендация к реальной игре — используйте только для исследовательских целей и понимания value в тенниса.