Pure Math Winner — победитель без ML

Point-by-point формула: Glicko-2 serve/return → P(point on serve) → P(hold) → P(set) → P(match). 60% PBP + 40% surface Elo. Без обучения, только математика тенниса.

Статистика модели на живых матчах

Всего picks30
Resolved (W/L)3/24
Win rate11.1%
ROI-68.0%
PnL (ставка 1000₽)-18,370₽
В ожидании / void0 / 3

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

Как работает эта модель

Pure Math Winner — классическая математическая модель теннисного исхода без машинного обучения. Формула строится от очка до матча: (1) Glicko-2 serve/return ratings каждого игрока дают P(выигрыш очка на подаче); (2) эта вероятность через закрытую аналитическую формулу превращается в P(выиграть подачу на гейм) — функция от P(point) для обеих сторон; (3) P(hold) обоих → P(выиграть сет) через рекурсивную матрицу состояний игры в сете (включая случаи 6:5, 7:5, tiebreak at 6:6); (4) P(set) → P(выиграть матч) через best-of-3 комбинаторный подсчёт. Параллельно считается Elo-based P через формулу Bradley-Terry с surface-specific рейтингами. Финальная оценка = 0.6 × P_pbp + 0.4 × P_elo — блендинг снижает variance, сохраняет ценность каждого источника. Модель ставит только при edge ≥ 3% и odds 1.50-3.50 (избегаем extreme favorite и longshot). Статистика на 31 resolved picks: 58% WR, ROI +30.16%, AVG ODDS 2.42 (достаточно balanced распределение). PnL +9350₽, Max DD 5400₽. Ключевой плюс — модель не может переобучиться на исторические аномалии, работает на точной теории тенниса. Минус — не учитывает форму, H2H, контекст (усталость, inj) — только рейтинги. Поэтому идеальна как альтернативный сигнал к ML моделям, не как единственный источник.

Последние picks модели

ИсходМатчСтавкаСчётP&L
Parks A. (Usa) vs Andreeva M. (Wrl) · Porsche Tennis Grand Prix Andreeva M. (Wrl) победа @2.63 6:7, 3:6 +1630₽
Moutet C. (Fra) vs Musetti L. (Ita) · Barcelona Moutet C. (Fra) победа @3.20 3:6, 4:6 -1000₽
Sonego L. (Ita) vs Rublev A. (Wrl) · Barcelona Sonego L. (Ita) победа @3.50 2:6, 3:6 -1000₽
Tan H. (Fra) vs Bondar A. (Hun) · Open Capfinances Rouen Métropole Tan H. (Fra) победа @3.25 2:6, 6:4, 0:6 -1000₽
Lys E. (Ger) vs Svitolina E. (Ukr) · Porsche Tennis Grand Prix Lys E. (Ger) победа @3.39 1:6, 0:6 -1000₽
Samsonova L. (Wrl) vs Gauff C. (Usa) · Porsche Tennis Grand Prix Samsonova L. (Wrl) победа @5.70 5:7, 1:6 -1000₽
Nakashima B. (Usa) vs Cerundolo J. M. (Arg) · Barcelona Nakashima B. (Usa) победа @1.95 6:3, 7:5 +950₽
Sonmez Z. (Tur) vs Paolini J. (Ita) · Porsche Tennis Grand Prix Sonmez Z. (Tur) победа @4.05 6:2, 6:2 +3050₽

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

Частые вопросы по модели

Почему точно 60% PBP + 40% Elo?

Эмпирический оптимум на исторических данных. Pure PBP имеет больше дисперсии (зависит от точности Glicko-2), Pure Elo более стабилен но пропускает serve-dominance effect. Блендинг 60/40 даёт лучший Brier score на walk-forward test.

Что такое Glicko-2 и почему не просто Elo?

Glicko-2 — расширение Elo с учётом неопределённости рейтинга (rating deviation) и волатильности. Новый игрок имеет большой RD — его рейтинг меняется быстрее. Опытный игрок — маленький RD, стабильный рейтинг. Это даёт более точные оценки на малых выборках.

Почему отдельно serve и return рейтинги?

Теннис асимметричен — подача даёт большое преимущество. Игроки с сильной подачей но слабым возвратом могут иметь одинаковый overall Elo но разные serve/return splits. Раздельные рейтинги дают более точный P(point on serve) для каждого игрока.

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.