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GoalPulse 将 Dixon-Coles 双变量泊松模型与多家赔率机构的共识融合，为 15 项竞彩常见赛事（含欧冠等杯赛）发布赛前概率（有赔率的比赛，公布概率即扣除利润率后的市场共识），近期共 87 场待赛比赛；每场比赛的胜平负、让球胜平负、比分、总进球与半全场概率都来自同一张比分概率矩阵。样本外回测（6249 场，逐周滚动重训、不偷看赛果）中，公布预测的胜平负命中率 51.4%，RPS 0.203，比“联赛主平客基准率”提升 11.2%。
自 2026-11-07 起，有赔率的比赛概率与赔率机构共识融合，并新增巴甲、日职、韩K联、美职足与欧冠、欧联、欧会杯（详见“模型方法”）。
联赛
- 英超8 场待赛#1 阿森纳 +0.96胜平负命中率 48% · n=92
- 西甲8 场待赛#1 巴塞罗那 +1.77胜平负命中率 56% · n=111
- 意甲7 场待赛#1 国际米兰 +1.06胜平负命中率 63% · n=103
- 德甲8 场待赛#1 拜仁慕尼黑 +1.92胜平负命中率 53% · n=73
- 法甲8 场待赛#1 巴黎圣日耳曼 +1.42胜平负命中率 56% · n=82
- 荷甲8 场待赛#1 埃因霍温 +1.29胜平负命中率 52% · n=100
- 葡超7 场待赛#1 本菲卡 +1.56胜平负命中率 54% · n=91
- 英冠8 场待赛#1 米德尔斯堡 +0.73胜平负命中率 51% · n=172
- 巴甲2 场待赛#1 弗拉门戈 +1.16胜平负命中率 54% · n=339
- 日职4 场待赛#1 东京FC +0.87胜平负命中率 54% · n=136
- 韩K联4 场待赛#1 首尔FC +0.37胜平负命中率 41% · n=206
- 美职足15 场待赛#1 温哥华白帽 +0.72胜平负命中率 50% · n=495
- 欧冠0 场待赛#1 拜仁慕尼黑 +2.34胜平负命中率 68% · n=72
- 欧联0 场待赛#1 本菲卡 +1.32胜平负命中率 54% · n=72
- 欧会杯0 场待赛#1 布莱顿 +0.66胜平负命中率 59% · n=54
近期比赛 AI 预测
11月7日星期六
AI 预判: 胜 · 2:1 · 大 2.5
AI 预判: 负 · 1:2 · 大 2.5
AI 预判: 胜/负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜 · 2:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜 · 2:0 · 大 2.5
AI 预判: 胜 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜/负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 平/负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜/负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 负 · 0:2 · 大 2.5
AI 预判: 胜/平 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜/负 · 1:1 · 小 2.5
AI 预判: 胜/负 · 1:1 · 大 2.5
11月8日星期日
AI 预判: 负 · 0:1 · 小 2.5
AI 预判: 负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 平/负 · 1:1 · 小 2.5
AI 预判: 胜 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜/负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜 · 1:1 · 小 2.5
AI 预判: 负 · 1:1 · 大 2.5
AI 预判: 胜 · 2:0 · 大 2.5
另有 44 场：美职足 · 15荷甲 · 5日职 · 4韩K联 · 4英超 · 4西甲 · 3葡超 · 3意甲 · 3法甲 · 2德甲 · 1
模型战绩（公开、可复算）
- 场次
- 6249
- 胜平负命中率
- 51.4%
- 联赛基准率 43.7%
- RPS
- 0.203
- 联赛基准率 0.229
- 相对基准提升
- +11.2%
- RPS
同一批 5606 场测试比赛上：纯模型 RPS 0.2032，市场共识 0.2007，融合 0.2007（越低越好）。
自 2026-11-07 起，战绩按“发布的融合概率”计算；之前的比赛同样按当时可得的收盘赔率回补融合。
2026-27 · 场次 2626 · 胜平负命中率 52.0% · RPS 0.203
AI 预判 · 预判命中
| 玩法 | 预判命中 · n=6249 | 2026-27 · n=2626 |
|---|---|---|
| 胜平负 | 68.6% | 68.5% |
| 胜平负 · 把握度 较高 | 72.4% | 72.9% |
| 让球胜平负 | 51.3% | 51.2% |
| 比分 (top 2) | 23.4% | 21.9% |
| 总进球 (top 2) | 46.3% | 44.1% |
| 半全场 | 31.7% | 31.8% |
| 大小球 2.5 | 57.4% | 57.6% |
每种玩法的首选，仅供参考，不保证结果；据此购彩风险自负。有赔率的比赛，预判等于扣除利润率后的市场共识中的最高选项；没有赔率时为统计模型的结果。
概率校准
| 概率区间 | 预测概率 | 实际频率 | n |
|---|---|---|---|
| 0–10% | 7.6% | 3.2% | 314 |
| 10–20% | 16.0% | 14.5% | 2197 |
| 20–30% | 25.7% | 26.1% | 7574 |
| 30–40% | 34.3% | 33.6% | 3656 |
| 40–50% | 44.7% | 45.5% | 2378 |
| 50–60% | 54.6% | 53.1% | 1411 |
| 60–70% | 64.5% | 67.7% | 770 |
| 70–80% | 74.4% | 79.5% | 356 |
| 80–90% | 83.4% | 84.4% | 90 |
体彩足球玩法对照
| 玩法 | 选项 | GoalPulse 对应概率 |
|---|---|---|
| 胜平负 | 3 个：胜 / 平 / 负 | 比赛页「胜平负」概率条：主胜、平、客胜三项之和为 100%。 |
| 让球胜平负 | 3 个：让胜 / 让平 / 让负 | 比赛页「让球胜平负」表：给出 -3 到 +3 每条整数让球线的三项概率，并标出模型认为最均衡的让球线，可对照体彩实际公布的让球数。 |
| 比分 | 31 个：胜 13 项（1:0…5:2 + 胜其他）、平 5 项（0:0…3:3 + 平其他）、负 13 项 | 比赛页「比分」三栏表，与竞彩 31 个选项一一对应，含三个“其他”合并项。 |
| 总进球 | 8 个：0、1、2、3、4、5、6、7+ | 比赛页「总进球（0–7+）」柱状分布。 |
| 半全场胜平负 | 9 个：胜胜、胜平、胜负、平胜、平平、平负、负胜、负平、负负 | 比赛页「半全场」3×3 表，已校正到与胜平负一致。 |
模型方法
- 模型：Dixon-Coles（1997）双变量泊松模型，含低比分相关修正 ρ 与指数时间衰减（有收盘赔率的比赛衰减更快，只有比分的比赛衰减更慢），攻防参数带 Gamma 先验收缩。
- 同一国家的顶级联赛与次级联赛联合拟合：升班马的评分来自其上赛季次级联赛表现，而不是拍脑袋的默认值。
- 一张比分概率矩阵同时推出胜平负、让球胜平负、比分、总进球、半全场与上下单双；半全场按上下半场进球占比拆分，并校正到与胜平负一致。
- 战绩全部为样本外：每周一按此前赛果重训，再预测本周比赛；超参数只在 2024-25 赛季选择，测试集为 2025-26 全季 + 2026-27 至今。
- 自 2026-11-07 起，本站公开的概率是“统计模型 + 赔率机构共识”的融合：两者按对数池化合并，权重在 2024-25 赛季的收盘赔率上拟合，再在 2025-26 及之后的比赛上检验。
- 回测结论很直接：收盘赔率本身已经比我们的模型更准，最优权重几乎全部给市场；因此有赔率时，本页概率基本等于扣除利润率后的市场共识，没有赔率时（如几周后的赛程）才完全使用模型。
- 融合后的胜平负与大小 2.5 球会重新拟合成一张 Dixon-Coles 比分矩阵，所以让球、比分、总进球、半全场等所有玩法仍然来自同一套一致的概率。
- 欧冠、欧联、欧会杯的球队来自几十个联赛，单联赛模型无法直接比较，因此改用跨联赛进球 Elo（全部国内联赛与欧战比赛按时间滚动），再与市场融合。
- 自 2026-11-07 起，模型给球队打分时不只看比分：过去比赛的收盘赔率会换算成“市场预期进球”一起参与拟合；并采用 Claude Fable 5.1 在验证赛季上自动迭代、再经锁定测试集确认有效的修正（数据时效、联赛可靠度、强弱差与平局校准）。样本外测试中，纯模型的 RPS 从 0.2087 降到 0.2051，主要改善还没有赔率的远期比赛。
概率融合了赔率机构共识，赔率已反映公开的伤停、轮换等信息；统计模型部分使用赛果、比分和过去比赛的收盘赔率，不直接读取伤停与首发。临场信息请以官方公告为准。
Claude 赛前情报试验（影子试验，不改变任何公开概率）：已记录 93 场，已赛完打分 16 场；满 150 场后公布与盘口共识的对比（事先定好的规则）。