Анализ данных ставок и результатов с использованием Python

1. Введение

В данной статье мы рассмотрим процесс анализа данных ставок и результатов, используя библиотеки Python. Наши данные содержат статистику серий ставок и их результатов. Наша цель — подобрать оптимальные параметры стратегии для увеличения вероятности выигрыша. Мы будем анализировать ключевые показатели, такие как величина ставок, общая сумма ставок, количество выигрышей и проигрышей, а также чистую прибыль.

2. Импорт библиотек

Для работы с данными и их визуализации мы будем использовать следующие библиотеки:

pandas для работы с данными
matplotlib и seaborn для визуализации данных
scipy.stats для анализа нормального распределения
numpy для математических операций

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats
import numpy as np

3. Чтение данных из CSV файла

Для начала мы загружаем данные из файла CSV в DataFrame с помощью pandas.

file_path = '/content/USDT_faucetpay.csv'
data = pd.read_csv(file_path)

Мы также можем просмотреть первые несколько строк данных, чтобы понять структуру таблицы.

data.head()

4. Преобразование даты (при необходимости)

Если в данных присутствует колонка с датой, её необходимо преобразовать в тип данных datetime для дальнейшего использования. Этот шаг закомментирован, так как он не всегда необходим.

# data['DATA'] = pd.to_datetime(data['DATA'], format='%d.%m.%Y')

5. Построение графика для столбца DEPOSIT

Мы построим график для столбца DEPOSIT, чтобы визуализировать динамику депозитов во времени.

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['DEPOSIT'], marker='o')
plt.title('График DEPOSIT')
plt.xlabel('Индекс')
plt.ylabel('DEPOSIT')
plt.grid(True)
plt.show()

6. Построение графиков нормального распределения

Для каждой ключевой метрики (HIGHEST_BET, TOTAL_BET, WINS, LOSSES, NET_PROFIT) мы построим гистограмму с линией KDE (Kernel Density Estimation) и наложим кривую нормального распределения. Это поможет нам понять, насколько наши данные близки к нормальному распределению и оценить параметры этого распределения (среднее и стандартное отклонение).

columns_to_plot = ['HIGHEST_BET', 'TOTAL_BET', 'WINS', 'LOSSES', 'NET_PROFIT']
for column in columns_to_plot:
    data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')
    if column in data.columns:
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        sns.histplot(data[column].dropna(), kde=True, stat="density", linewidth=0)

        # Расчет параметров нормального распределения
        mu, std = stats.norm.fit(data[column].dropna())
        xmin, xmax = plt.xlim()
        x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
        p = stats.norm.pdf(x, mu, std)

        plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
        title = f'Нормальное распределение для {column}'
        plt.title(title)
        plt.xlabel(column)
        plt.ylabel('Плотность')
        plt.grid(True)
        plt.show()
    else:
        print(f"Столбец {column} отсутствует в данных")

7. Интерпретация результатов

График DEPOSIT

График депозита показывает изменения суммы депозитов со временем. Этот график полезен для оценки динамики депозитов и выявления тенденций или аномалий.

Тренды: Обратите внимание на общие тренды (восходящий или нисходящий). Например, если депозиты постоянно растут, это может указывать на успешную стратегию.
Аномалии: Внезапные скачки или падения могут указывать на значительные выигрыши или потери, что требует дальнейшего анализа.

Нормальное распределение

Гистограммы и кривые нормального распределения для HIGHEST_BET, TOTAL_BET, WINS, LOSSES, NET_PROFIT помогут понять распределение этих метрик.

HIGHEST_BET: Анализ максимальных ставок может помочь определить, насколько агрессивно играют пользователи.
TOTAL_BET: Общая сумма ставок показывает общую активность пользователей. Нормальное распределение может указывать на стабильность в поведении пользователей.
WINS и LOSSES: Соотношение выигрышей и проигрышей критически важно для оценки эффективности стратегии ставок.
NET_PROFIT: Чистая прибыль является конечным результатом и показывает успех или неудачу стратегии ставок.

Интерпретация нормального распределения:

Среднее (mu): Показывает центральную тенденцию данных.
Стандартное отклонение (std): Показывает разброс данных. Малое стандартное отклонение указывает на то, что данные сгруппированы вокруг среднего значения.

8. Заключение

Анализ данных ставок и их результатов позволяет сделать важные выводы о поведении пользователей и эффективности стратегий ставок. Построение графиков и анализ нормального распределения помогают визуализировать данные и понять их распределение, что является ключевым шагом в разработке оптимальных стратегий ставок. Обратив внимание на ключевые метрики и их распределение, можно принять обоснованные решения для увеличения вероятности выигрыша и улучшения общей стратегии ставок.

Этот скрипт и описанный метод анализа предоставляют надежный инструмент для оценки и оптимизации стратегий ставок, что может привести к значительному улучшению результатов.

PreviousРасчет вероятности серии убыточных сделок в серии игр.

Last updated 3 months ago

Оглавление