AI PREDICTION

「交易優勢」（Trading Edge）框架完全可以套用到足球分析與賽事預測之上。關鍵並非在於「估中幾多場」，而是能否在可承載的資金與限額之內，長期、可重複地在扣除莊家抽水（Vig）、水位成本、走盤滑價與執行損耗後，依然維持正數的風險調整回報（Risk-adjusted return）。足球市場同樣存在微觀結構：價格由供需、風控、資訊傳導與流動性狀況共同決定。因此，專業預測的本質，是在價格尚未充分反映未來真實機率時建立倉位，或在價格被情緒與結構性資金流推離合理區間時，採取反向與對沖策略。 優勢要成立，必須能回答一個簡單但尖銳的問題：市場裡究竟是誰在「埋單」，以及他們為何無法避免。足球市場的付款方並非單一角色，而是由多種受限參與者共同構成：情緒主導的買盤偏好熱門隊與敘事（Narrative）；風控導向的莊家與平台需要持續調整曝險（Exposure）；追求即時成交的玩家會在流動性較薄時接受更差的價格；而受時間、工具與資訊處理能力限制的參與者，往往只能在特定窗口被迫交易。當一個模型能將這些限制轉化成可預期的價格偏差，並在成本可控的前提下穩定捕捉，才稱得

生成式預測不再依賴單一時間序列，而是構建完整的世界觀 如果說過去十年的 AI 發展是為了「分類」和「識別」，那麼接下來的十年，核心戰場將會轉移到「推演」與「預測」。一種被稱為「世界模型」（World Models）的技術概念，正悄悄改變我們對預測技術的認知。 大家對 AI 的印象可能還停留在 ChatGPT 寫文章、Midjourney 畫圖這類生成式應用。但你有沒有想過，如果將這種「生成能力」應用在預測未來上，會發生什麼事？這就是目前學術界和科技巨頭（如 Google DeepMind、OpenAI）都在積極佈局的 生成式預測（Generative Forecasting） 。 從「猜數字」到「模擬平行時空」 傳統的預測技術，例如在金融或供應鏈管理中常用的時間序列分析（Time Series Analysis），本質上是在找規律。它看過去的數據，畫出一條延伸線。這種方法處理線性增長很有效，但一旦遇到像疫情爆發、市場黑天鵝這種突發事件，往往就會失準，因為它不懂「因果」，只懂「相關」。 最新的預測技術引入了 世界模型（World Models）..

香港賽馬會（HKJC）的足球網站提供豐富的即時賠率和賽事數據，但需要透過特定的方式才能擷取這些資料。本教學將從基礎開始，介紹如何利用 HKJC 網站背後的 GraphQL API 來抓取足球比賽資訊和賠率，並說明如何用 fetch 或 Python 的...

機率校準與評分：把「看似準」變成「可下注」的最後一公里 在體育投資或任何需要機率決策的系統中，模型往往能輸出一個數字，例如主勝 69%、小球 75% 或某個隊伍獲得角球數高於門檻的機率 68%。這些數字若只是排序上的參考，最多幫你抓方向；但一旦要落到實盤決定應否下注、如何選...

人工智慧與大型語言模型（LLM）的技術發展速度驚人，但這些模型在推理或生成答案時，有時仍會出現所謂「幻覺」（hallucination）的問題，即模型會自信地給出錯誤答案，卻無法即時察覺或修正。為此，多篇最新研究開始深入探索「自我修正機制」（Self-correction）...

在進行足球數據分析時，最常遇到的麻煩之一就是資料分佈帶有明顯偏斜（skewness）。以入球數為例，大部分球隊一場比賽的入球往往集中在零至三球之間，但偶爾出現的 5、6 球等比數，會將分佈的右尾大幅拉長；同樣地，球員身價也常呈現「少數超高、眾多中低」的嚴重右偏狀態。若直接將...