回测统计
基于每场开赛前最后一次预测 vs 实际赛果，评估真实水平与置信度校准
已结算场次
688
全部历史预测样本
方向命中率
53.2%
命中 366 场
方向失败率
46.8%
未中 322 场
比分全中率
7.4%
比分完全命中 51 场
模型 vs 市场
方向命中率与"按赔率最热方向买"的基线对比
融合(模型×市场)528 场样本
51.1%
泊松v2(赛果加权)509 场样本
46.0%
Elo辅助模型400 场样本
47.8%
泊松v1(积分榜)392 场样本
47.4%
none130 场样本
59.2%
人工预测(部署前)15 场样本
53.3%
泊松(杯赛)2 场样本
50.0%
市场基线：53.0% —— 同一批比赛中"按赔率最热方向买"的命中率(668场)。模型只有长期高于此值才有超额价值。
按联赛
数据深度直接决定命中率——无状态数据的联赛显著更差
瑞超56 场样本
51.8%
欧冠55 场样本
61.8%
韩职49 场样本
30.6%
挪超48 场样本
66.7%
西甲41 场样本
51.2%
欧罗巴35 场样本
54.3%
巴甲33 场样本
42.4%
荷甲32 场样本
65.6%
芬超31 场样本
41.9%
葡超30 场样本
63.3%
意甲29 场样本
69.0%
美职27 场样本
40.7%
英冠27 场样本
40.7%
英超26 场样本
50.0%
日职24 场样本
66.7%
沙职22 场样本
68.2%
德甲18 场样本
50.0%
法甲17 场样本
41.2%
解放者杯12 场样本
41.7%
英联赛杯12 场样本
75.0%
巴西杯12 场样本
58.3%
法乙11 场样本
54.5%
德乙11 场样本
36.4%
日乙8 场样本
50.0%
荷乙7 场样本
71.4%
世界杯4 场样本
0.0%
意大利杯3 场样本
33.3%
德国杯2 场样本
100.0%
亚冠精英1 场样本
0.0%
日联赛杯1 场样本
100.0%
德超杯1 场样本
100.0%
英社区盾1 场样本
0.0%
韩国杯1 场样本
100.0%
欧超杯1 场样本
100.0%
按置信度
校准检验：高档命中率应显著高于低档，否则置信度失效
高94 场样本
68.1%
中152 场样本
53.3%
低328 场样本
47.0%
低（无数据）114 场样本
58.8%
自动复盘 · 未中归因与概率校准
随每次同步自动更新。2026-07-20起已按此复盘落地四条规则：
泊松概率过校准曲线修正中段过度自信；韩职/美职/芬超置信度封顶"中"且不进精选；
瑞超精选免除Elo双确认；杯赛强强对话(Elo差<50)不给方向
| 未中归因(主预测, 共322场未中) | 场次 | 占比 |
|---|---|---|
| 输给平局(实际打平) | 167 | 52% |
| 完全反向(胜负颠倒) | 155 | 48% |
| 其中市场同错(全市场冷门, 不可归责模型) | 293 | 91% |
| 实际结果=模型第2选择(排序仅差一位) | 151 | 47% |
泊松概率校准表(walk-forward回放库)
| 模型声称 | 实际命中 | 场次 |
|---|---|---|
| 37.6% | 35.7% | 98 |
| 45.3% | 41.9% | 1096 |
| 54.2% | 46.1% | 471 |
| 64.4% | 58.4% | 231 |
| 73.1% | 77.4% | 84 |
| 84.8% | 54.3% | 35 |
| 94.6% | 64.8% | 54 |
健康标准："声称≈实际"。若持续偏离≥8pp，
需重新拟合校准曲线(model.py CAL_CURVE，先移除旧映射再回放以免双重校准)。
历史模拟回测(walk-forward · 回放1650场)
逐场回放全季赛果：每场只用赛前已发生的比赛训练模型，无未来数据泄漏。
历史场次无竞彩赔率，故此表无收益率。生成于 2026-09-12T04:18
| 模型 | 场次 | 方向命中 | Brier | 比分命中 |
|---|---|---|---|---|
| 泊松v2(主模型) | 1400 | 46.3% | 0.6434 | 10.9% |
| Elo辅助 | 1593 | 46.7% | 0.6316 | - |
朴素基线(全押单一方向)最高 44.0%；随机Brier≈0.667。
置信度分层：高档 57%(n=235)、中档 46%(n=477)、低档 43%(n=688)
玩法回测：总进球命中22.9%(基线全押2球=24.4%)；半全场命中28.2%(基线全押胜/胜=25.1%)；比分Top3(每场3注具体比分)命中31.2%(n=1400)
玩法回测：总进球命中22.9%(基线全押2球=24.4%)；半全场命中28.2%(基线全押胜/胜=25.1%)；比分Top3(每场3注具体比分)命中31.2%(n=1400)
分联赛(泊松v2)
| 联赛 | 场次 | 方向命中 | 比分命中 |
|---|---|---|---|
| 美职 | 281 | 48.0% | 10.7% |
| 巴甲 | 203 | 46.8% | 15.3% |
| 日职 | 148 | 37.8% | 12.2% |
| 韩职 | 132 | 47.0% | 9.8% |
| 瑞超 | 116 | 54.3% | 14.7% |
| 挪超 | 103 | 57.3% | 9.7% |
| 欧协联 | 117 | 39.3% | 7.7% |
| 芬超 | 104 | 44.2% | 10.6% |
| 世界杯 | 54 | 57.4% | 20.4% |
| 解放者杯 | 86 | 38.4% | 3.5% |
| 欧冠 | 31 | 32.3% | 0.0% |
| 英冠 | 6 | 50.0% | 0.0% |
| 沙职 | 7 | 71.4% | 0.0% |
| 欧罗巴 | 12 | 33.3% | 0.0% |
历史终盘SP收益率回测(关联261场)
用500.com归档的竞彩终盘SP结算(归档仅存约45天)。
市场基线: 方向52.9%、Brier 0.5810。融合网格显示 w=0.35 的Brier优于纯市场——
模型误差与市场部分独立，融合产生增量；纯模型策略ROI仍为负，价值信号继续观察
| 策略 | 投注数 | 命中 | ROI / Brier |
|---|---|---|---|
| 平注(全押模型方向) | 261 | 131 | -15.1% |
| 价值投注(优势>0%) | 207 | 58 | -22.3% |
| 价值投注(优势>5%) | 171 | 46 | -23.9% |
| 价值投注(优势>10%) | 133 | 33 | -21.8% |
| 融合 w=0.00 | - | 52.9% | Brier 0.5810 |
| 融合 w=0.20 | - | 52.1% | Brier 0.5818 |
| 融合 w=0.35 (当前主模型) | - | 52.1% | Brier 0.5837 |
| 融合 w=0.50 | - | 51.0% | Brier 0.5869 |
| 融合 w=1.00 | - | 50.2% | Brier 0.6056 |
Brier 分数(概率校准，越低越准)
对胜/平/负三向概率与实际结果的均方误差；随机三等分≈0.667，市场行是基准线
| 预测来源 | 场次 | Brier |
|---|---|---|
| 融合(模型×市场) | 528 | 0.5928 |
| Elo辅助模型 | 400 | 0.6434 |
| 泊松(杯赛) | 2 | 0.6542 |
| 泊松v2(赛果加权) | 509 | 0.6620 |
| 泊松v1(积分榜) | 390 | 0.6964 |
| 市场(赔率隐含) | 541 | 0.5955 |
模拟价值投注收益(主模型)
仅当"模型概率×赔率-1"超过阈值才投1注，赛后按实际赔率结算——判断模型有无超额价值的硬标准
| 投注策略 | 投注数 | 命中 | 理论收益率 |
|---|---|---|---|
| 有正期望就投(>0%) | 185 | 54 | +3.6% |
| 优势>5% | 128 | 32 | +3.3% |
| 优势>10% | 100 | 26 | +8.7% |
样本仍小，收益率波动极大；此表随每轮比赛自动更新，积累100+场后才有统计意义。
CLV 收盘价值(职业级先行指标)
首次预测时的赔率 vs 终盘赔率(预测方向那一格)。
长期CLV为正=持续拿到比收盘更好的价格，是比命中率灵敏得多的盈利先行指标
+1.88%
平均CLV(655场,需≥2次赔率快照)
384/655
CLV为正的场次
对抗信号策略回测
每类信号按"信号方向投1注(最终赔率结算)"统计；信号在每次同步时自动计算落库
| 信号类型 | 触发场次 | 方向命中率 | 跟随收益率 |
|---|---|---|---|
| 📈 异动信号(跟资金) | 138 | 42% | -32.2% |
| ⚠ 热门溢价(标记的热门实际胜率，低于隐含则信号有效) | 116 | 57% | -23.8% |
| 🌍 竞彩滞后(跟国际共识) | 152 | 31% | -5.3% |
| 💰 价值信号(跟模型) | 414 | 33% | +1.5% |