先抓取 2015 年以来所有国家队的国际比赛比分作为基础数据，赛事参考价值每两年衰减一半，越近的比赛权重越高。再通过最大释然估计的迭代计算，也就是不断调整参数贴合历史结果，最终算出每支球队的进攻和防守数值。
最后还要加上修正系数，比如巴西队有多名主力伤病，就下调其进攻系数 0.9；西班牙队预选赛因亚马尔缺席较多，但正赛他可回归，就上调系数 1.1。
有意思的是，国足的相关数据也被算出来了，在模型里排在第 104 名，和世界排名基本吻合，也验证了这个模型的靠谱程度。
跑通模型：从小组赛到淘汰赛的海量模拟
美加墨世界杯共有 48 支球队，分为 12 个小组，每组 4 支球队打单循环，每个小组有 6 场比赛。理论上，每个小组的排名结果有 24 种可能，12 个小组的组合就是 24 的 12 次方，换算下来约有 3.6 亿亿种可能，根本没法一一计算。
这时候就得用到 蒙特卡洛算法了。听起来名字唬人，其实就是根据之前算出的概率，把世界杯在平行世界里模拟几千上万次。我总共模拟了 2 万次，最终统计出各队夺冠的概率。
最终结果显示，阿根廷夺冠概率最高，其次是西班牙、巴西、英格兰，法国仅排第五。这个结果和博彩公司的赔率参考相去甚远，庄家给出的前两位是西班牙和法国。
有意思的是，博彩公司的模型其实更精细，比如用 xg boost 模型分析每一次射门的距离、防守人员情况、射门方式，收集海量数据来优化预测。但现实情况是，他们的预测也经常翻车。
为什么 “科学预测” 其实是个笑话？
回看最近三届世界杯，博彩公司的热门预测几乎从未应验：2014 年巴西世界杯，庄家第一热门是巴西，结果半决赛被德国 7-1 血洗，最终夺冠的是德国；2018 年俄罗斯世界杯，巴西和德国并列第一，结果夺冠的是没进前三的法国；2022 年卡塔尔世界杯，巴西仍是第一热门，最终夺冠的是阿根廷。
这背后藏着足球运动的本质：充满随机性。世界杯单场淘汰赛定胜负的赛制，更是放大了这种变数。一场比赛的一个单刀、一次误判，都能改变最终结果，这也是世界杯迷人的原因之一。
还可以参考《运动博弈经济学》里的内容，书中明确写了 “庄家永远是赢家”，普通人哪怕赌球技术再好，也跑不过长期调整赔率的庄家。华东师范大学的博士论文显示，99.7% 的彩民都是非理性投注：29.4% 只看球队背景，15.3% 靠直觉，13.4% 听网友建议，甚至 3.4% 会反着买，仅有 0.3% 的彩民会收集数据理性判断。
这意味着，普通人只要避开非理性投注的误区，用理性的方式分析，理论上可能赚到差价。但请务必注意，世界杯的偶然性太强，所有预测都仅供娱乐，切勿当真。返回搜狐，查看更多