Я ничего не понимаю в спорте, но получил на ставках 13,21% ROI в феврале

Всем привет! Еще в прошлом году я даже не думал о том, что я буду изучать применении ИИ в ставках, а уже сегодня разрабатываю модели скоринга. О моем небольшом приключении расскажу ниже. А кому интересно сколько я заработал - можете пролистать в самый низ. Но уверен вам понравится ВСЯ история.

Первый опыт ставок

Мой первый (и последний) опыт взаимодействия со ставками был в начале двухтысячных. Помню прокуренное подвальное помещение. Помню окошко, где линии выдавали по запросу на распечатанном листе А4 с очень мелким шрифтом. Там же принимали ставки. В помещении было сильно накурено (мужики курили прямо там, еще можно было) и там же стояли игровые автоматы.

Я ходил больше за компанию. Ставки иногда делал, но сильно меня это не увлекало. Я не был спортивным фанатом и тем более экспертом. Денег было мало, поэтому проигрывать не нравилось. Но что меня точно всегда интересовало - это цифры, модели, системы. Это отчасти привело меня в профессию (не программист, но с цифрами и данными дело приходится иметь каждый день).

Как и многих, меня подхватила история с ИИ. Первые эксперименты с текстовыми моделями я начал проводить еще года три назад. Сами ИИ тогда были кривыми, косыми и в прикладном смысле мало интересными. Все помнят видео где Уилл Смитт ест макароны? Так вот, это было в 2023 году. Результаты по текстам были примерно такими же.

Все изменилось с появлением GPT 3.5. Это было вау. Оно медленно, но работало. Потом модели быстро-быстро прогрессировали.

И вот на стыке 2024-2025 гг я уже полноценно использовал его как помощника - делал саммэри из документов, вычитывал тексты, делал переводы, советовался, проверял данные, пытался искать корреляции. Перебирали возможности применения ИИ в самых разных бизнес-отраслях. ИИ-продавец (умный чат-бот фактически)? Давай попробуем. ИИ-иллюстратор (ну это все уже умеют)? Так вот он уже тут. И так далее. Много чего испытали в этот период.

В том же году у ИИ появилась возможность смотреть во внешний интернет (с ограничениями, но все же). И это был огромный прорыв для текстовых моделей, который по сути отключает ограничения по возможным дообучениям в моменте.

При этом особенный потенциал и мощность ИИ я вижу в обработке больших массивов разных данных, с поиском корреляций между ними. То, на что у меня раньше уходило 5 часов ковыряний с разными таблицами и их сопоставлениями сейчас занимает час с учетом перепроверки данных (да, за ИИ надо перепроверять). Фото/видео/музыку я тоже научился делать, но это меня интересует меньше.

В январе 2026 меня настигла реклама винлайна в каком-то шоу и меня «щелкнуло». Это же потрясающая идея для проверки возможностей ИИ в реальной жизни.

Сердце системы, подготовка

В общем в конце января я начал вспоминать что такое ставки. Какие типы ставок где есть, какие ожидания закладывают букмекеры в КФ, какие модели лучше использовать для старта и как их собственно обучать.

Сразу стало понятно, что система будет стоять на трех китах ногах:

1) Система вероятности (вероятность того или иного исхода) - это сердце системы. По сути система говорит какая вероятность будет у того или иного исхода. Букмекеры имеют свою (подозреваю что очень сложную) систему прогнозирования, поэтому выставляя КФ они учитывают эту вероятность, которая подстраивается в режиме реального времени, забирая нужные данные. Я в лайфы не иду пока, поэтому мне нужны только предматчевые анализы.

Для старта я решил использовать сразу несколько ИИ-моделей, которые выставляют свои оценки и мы берем медиану между ними. На первое время это сильно поможет сгладить галлюцинации модели, которая может выдать какие-то аномально высокие (или низкие) значения.

2) Система скоринга (по каким критериям принимать решение о том ставить или нет). Как выбирать ставить или нет? Напоминаю, что я не знаю чем отличается команда 1 от команды 2. Добавив пару простых формул и покрутив их руками - я выбрал базовую модель, которая зависела от двух показателей - value (показывает расхождение ожидания моей модели и ожидания букмекера), spread (расхождение между моделями - чем выше показатель, тем меньше я должен быть уверен в ставке) и коридор КФ.

Про последний в двух словах. Я точно не хотел играть в миллион ставок с низовыми КФ букмекеров. Обычно это происходит когда встречаются Тайсон против главного тренера футбольной команды. Тайсон ТОЧНО победит, но заработок (value) с этой ставки настолько маленький, что для какого-то вменяемого заработка нужно прокручивать миллионы рублей. Value = 1 означает, что ожидания букмекера и моей модели совпали.

Ну и в реальной жизни даже палка обязательно стрельнет, поэтому чтобы компенсировать потерянные деньги на низовой (КФ 1,01) ставке нужно выиграть 101 раз. Это точно не мой путь.

Поэтому было принято решение о том, что рабочим диапазоном будет 1,8-2,2. Также для упрощения модели на старте было принято решение ставить только на 1 исход (а не серию исходов), так как риски растут геометрически.

В общем, я определился с базовыми критериями скоринга:

Забегая немного вперед скажу, что ставок с value меньше 1 я увидел больше, чем с положительным. Ну это и понятно, букмекер изначально закладывает свою маржу в каждую позицию. Бизнес, ничего личного.

3) Эффективная ставка (сколько ставить, чтобы на длинной дистанции система показывала бОльший плюс или ROI).

Это самая сложная часть сейчас, к которой я только-только начал подступаться. И это рычаг, который позволяет резко разогнать ROI (но и также может завести в минус). Разработал простые правила для себя я решил, что буду ставить 0,5-1,5% от своего виртуального банка. Это достаточно консервативная модель, даже серия проигрышев не загонит вас в сильный минус, вы успеете скорректировать или скоринг или подкрутить модели.

В сухом остатке каждый из этих элементов влияет на общий результат. И открывает просто безграничные возможности для оптимизации. Можно дообучить систему, чтобы она выдавала более точную вероятность исхода. Можно улучшать систему скоринга, чтобы по вероятности исхода и другим косвенным признакам принимать решение о заходе или нет в ставку. Ну и наконец можно улучшать систему эффективной ставки, чтобы банк распределялся равномерно и эффективно в тех моментах, когда сигнал слишком очевидный..

И вот в 3 февраля 2026 я начал ставить, определив свой банк в 100 000 (виртуальных) рублей.

Как я выбирал на что ставить?

Как я писал выше, я не являюсь спортивным болельщиком. Нет, я могу посмотреть матч в баре с друзьями и понимаю что такое оффсайд в футболе. Я могу сходить два раза в год на хоккейный матч. Но если вы попросите меня перечислить команды, которые играют в еврокубке (или прости господи кто победил на прошлом ЧМ по хоккею) - я точно не тот человек, который ответит на этот вопрос.

Так как я выбирал на что я буду ставить на старте?

Я выбирал спорт, который:

Небольшим перебором я остановился на хоккее. В феврале шли несколько независимых лиг в разных странах (в России тоже). В среднем там забивается 3-6 шайб за матч. Играют всегда в закрытой арене.

Еще я сразу понял, что не хочу ставить на исходы (победа - ничья - проигрыш). Три исхода - это даже не монетка.

Так я обратил внимание на тоталы. Это общий счет матча, где нам все равно кто победил. Он может иметь половинные значения исхода (например, 4,5 шайб будет забито в матче). Ответ всегда бинарный - “да”, “нет”. А если тотал 4, то в случае такого исхода (“ничья”) - то ставка просто возвращается. То есть риск ничьи нивелирован.

Дальше дело случая - я решил обучать систему на ставках типа «Тотал меньше». Можно было брать во внимание и ТБ, но я решил не усложнять пока модель.

В итоге первые ставки были именно на хоккей. И именно на ставки группы ТМ.

Первые ставки

Я начал делать первые виртуальные ставки. Как вы помните я определил свой виртуальный банк в 100 000 рублей.

Почему такой? Глобально это просто число, которое мне было легко представить и не жалко потратить на хобби. Но если можно не ставить кровные, а виртуальные - то пусть столько и будет.

Здесь родилась моя модель системы версии #0.1 :) Это первый пилот, по которому я решил провести весь февраль.

Ставки я делал небольшие - в коридоре 0,5-1,5% от банка. КФ выбирал в коридоре 1,8 - 2,2. Ставил только ординары. Думал проверять только только на КХЛ, потом понял, что мне не хватает матчей для выборки. Случайно потыкал в лиги, выбрал еще 9.

Я заходил к букмекеру, выписывал ставки в нужном диапазоне в таблицу, потом закидывал в ИИ модели для расчета вероятности, потом делал скоринг и на основании этого делал ставку.

Проект занимал сначала 30 минут с утра, потом час, потом два.

Потом я захотел набирать данных еще по баскетболу (спорт удовлетворяет мои критерии), потом решил проверить эффективность в коридоре ставок 1,6-1,8 по хоккею. И все, я понял, что не успеваю уже все это делать. Просто жалко когда есть КФ, но я не успеваю их прогнать до матча.

Тогда я привлек первого помощника, чтобы он хотя бы забирал мне КФ нужных лиг в нужных коридорах. И ставок стало сильно больше. Времени кстати тоже стало больше уходить на все это.

Но это стало моих третьим хобби фактически. Я чувствую, что могу “изобрести” модель, которая покажет себя еще лучше. Сразу горят руки и хочется проверить киберспорт, волейбол, NFL (да, на открытом поле, но прям хочется в него) и прости господи дартс.

Везде буду проверять только тоталы и обучать систему только на тоталах. Чем уже, тем точнее должна быть модель.

Решил завести канал

Где-то в 20х числах февраля я решил завести себе сайт с бложеком, ВК и ТГ. Для чего?

Во-первых, мне хочется для самого себя закрепить привычку системной работы в этом направлении. Ставки вряд ли станут для меня источником дохода (и нет цели в этом), но чем жизнь не шутит.

Если я буду знать, что кто-то ждёт следующую запись - это лучшая мотивация для меня на этом этапе.

Во-вторых, я хочу сохранить для истории все изменения в системе, которые происходят. Я хочу максимально открыто делиться всеми достижениями и сложностями на этом пути.

Когда люди выкладывают «сливы» задним числом - это не интересно. Здесь я могу быть максимально честным и прозрачным. У любого человек всегда будет возможность вернуться к истории и увидеть, как изменилась и улучшилась модель.

В-третьих, я хочу делиться тем, что современные технологии могут быть полезны и применимы в самых разных отраслях нашей жизни. То, что вчера казалось «вау» (для меня первым вау, например, стало когда ИИ мне сделала саммэри книги на английском на 300 страниц за 3 минуты) сегодня уже доступно нам с вами.

Дальше - больше.

Ну и самое интересное. А что же показал февраль?

Начнем с сухим цифр за февраль 2026.

Я когда все это задумывал хотел научиться делать 20% (и до сих пор хочу) по месяцу. Но честно ожидал увидеть 1-2% (или даже минус) по месяцу.

Что я буду проверять и о чем писать дальше?

Тут место небольшой рекламы. Как я и писал - мне важна ваша поддержка и внимание на этом этапе, поэтому у меня есть ВК и ТГ. Я буду очень рад, если вы подпишитесь и будете уделять внимание развитию системы.

Я обещаю делиться результатами, наблюдениями и действиями. Если вам интересно к чему это приведет дальше смело подписывайтесь. Я настроен на максимальную прозрачность, буду отвечать пока есть время абсолютно всем.

Итак, что я буду рассматривать в ближайшее время:

Ну и, конечно, прозрачные отчеты о финансовом результате в процессе. Сюда тоже буду периодически выкладывать материалы, но на подготовку лонгов уходит уйма времени, в бложеньке своей оно попроще.

Спасибо огромное всем за внимание. Надеюсь, будем на связи.