探索体育预测的智能工具：WagerBrain

在体育预测的世界中，数据分析和精准计算是获得优势的关键。这就是WagerBrain大展拳脚的地方。这是一个专门针对体育预测和策略分析设计的Python包，它集合了基础数学模型和实用工具，帮助你从Covers.com、Pinnacle、Betfair等平台获取数据，并进行深入分析。

项目介绍

WagerBrain分为三个阶段，目前第一和第二阶段已经完成，第三阶段部分实现：

1. 第一阶段 提供了各种赔率之间的转换，包括美国式、十进制和分数形式；计算胜算概率、利润与总赔付，预期价值以及凯利准则；计算组合赔率和收益。
2. 第二阶段 进一步扩展到套利机会评估，计算书商的成本与优势，以及从ELO系统推算出的赢球概率。
3. 第三阶段 正在开发中，将引入数据爬虫收集如篮球参考(Basketball Reference)、肯·波姆(KenPom)的数据，以及价值投注识别功能和自动寻找套利机会的扫描器。

项目技术分析

WagerBrain的核心在于其强大的赔率处理能力。通过简单的API调用，你可以轻松地执行复杂的计算，例如在不同赔率风格之间切换，以及通过ELO模型预测比赛结果。此外，它还提供了对书商成本和 vig（即佣金）的清晰洞察，帮助用户在可能的套利机会中找到最佳策略。

应用场景

无论你是体育迷、统计爱好者还是策略分析师，WagerBrain都能派上用场。你可以用它来：

• 分析来自多个预测网站的赔率，以确定最有利可图的选项。
• 自动化寻找套利机会，保证无论比赛结果如何，你都有一定的盈利。
• 使用ELO模型预测球队表现，提升你的决策。
• 实时跟踪赔率变化，以适应市场的动态变化。

项目特点

1. 多功能性：涵盖了从赔率转换到价值策略的全面工具集。
2. 易用性：简洁的API设计使得集成到现有工作流程中非常简单。
3. 持续更新：项目仍在积极开发中，不断添加新功能和优化现有工具。
4. 数据驱动：支持自定义数据源，允许用户利用更广泛的信息进行分析。

总的来说，WagerBrain是一个强大且灵活的工具，为体育预测领域的数据分析提供了一个全新的视角。现在就加入我们，开启你的智能分析之旅吧！

# 示例代码：
import WagerBrain as wb

odds = [1.91, -110, '9/10']
parlay_odds = wb.parlay_odds(odds)  # 计算组合赔率
american_odds = wb.american_odds(parlay_odds)  # 转换回美国式赔率

vig = wb.vig(-115, 215, 100, 205)  # 计算书商的佣金
print(vig)  # 输出: 2.26%

# 更多高级示例，请查看项目文档或源代码