从5岁酷爱足球的孩子蜕变为AI助力足球体育事业的精英

FBP（FootBallPrediction）人工智能项目从2017年到现在整整4年了，目前项目生命力很强，也初步完成了一些目标，现在除了github上的FBP项目有超过300人关注，知识星球也超过400人关注，自开发的三木板模型核心算法论文（国家期刊，万方数据库收录）下载超过200次，AI金胆公众号已经超过1500人关注，微信群也建立了N个超过500人，选购各种版本软件产品的用户也超过100人，主动添加我为好友的朋友超过1000人，这些数据都是对软件和项目的认可，尤其还有很多用户都是取消关注后又重新关注了AI金胆公众号，删除我好友又重新添加我为好友，这些都表明项目的可靠和韧性。更重要的是，从2017年到现在，已经出现过N次预测结果13中12，11中9，14中11等，准确率达到80%以上，这说明这条路肯定是通的，AI大数据预测是没有问题的。

我是AI金胆（AI项目和同名公众号）创始人，自开发的独特AI算法已发表论文到国家期刊并被万方数据库收录，并在足球赛果预测领域应用。AI金胆依托的github网站FBP（FootBallPrediction）人工智能项目累计关注人数近400，致力于预测模型的进一步优化，以长期达到85%以上命中率作为具体目标，以成为人工智能预测足球领域NO.1作为战略目标，以拯救由于个人心态失衡而误入歧途为使命，以每个彩民都在AI-FBP软件的帮助下在彩票店自信打票为愿景，以机器学习模型优化作为重要手段，一步一个脚印踏踏实实做好每一个决策。为解决人工分析足球的主观因素瓶颈，该项目旨在通过大数据和AI算法克服瓶颈，足够客观的进行分析，从而达到预期的目标。

我从5岁时就和小伙伴一起在农村的院子里踢球，那时院子两侧都是墙，大门作球门，一个同伴守门，几个同伴分成两队，抢球射门，当时自己还发明了弹球射门，就是往墙上踢，然后折射进门，每次都会得手，因为那时候守门的小伙伴总是判断错方向导致失守，那时的我们真叫一个快乐。然后上小学一直到大学、研究生，每个阶段都在踢球，享受着足球带给我的欣喜。工作后没有太多的时间和精力，另外加之身体跟不上踢球的节奏就不再踢球，但足球仍然以其他形式占据着自己的内心。2014年世界杯激发了我看球的兴趣，喜欢梅西，为他凝视大力神杯插肩而过感到惋惜，为他不能获取国家队冠军奖杯而遗憾，为他在俱乐部拿冠军拿到手软而欣慰，因梅西喜欢上了巴萨和阿根廷。再后来，工作越来越忙，看球的时间也越来越少，只能偶尔看看。直到有一天偶然遇到彩票店老板，聊到了足球竞彩，可以为自己喜欢的球队加油，刚开始真就是小白思维，不懂足球彩票规则，就是喜欢购买强队然后打票，以为可以达到稳步盈利的目标。自己在网上查找了相关资料，学习足球相关知识，分析比赛的走势，寻找相关足球论坛学习精华，也找了一些专业的足球评论员帖子。同时，还会与彩票店老板和朋友交流心得，这段时间确实有时能够盈利，而且心情也会因此豁然开朗，但时间久了发现有输有赢，并不能实现稳步盈利的目标。

因为从小就喜欢数学，每次成绩都是班里前三，可以说自己从小就是个数学小天才，对数字特别敏感，7岁就能发现大数乘法的规律，总结出一套简单乘法计算模型（当时应该叫框架吧）。也就是有这样的基础，在自己潜意识一直有着数据决定未来的想法。突然有一天，灵感终于拂过脑海。为啥不能用统计学的思路用公司给出的数据进行统计预测赛果呢？之后我每天会花大量的时间分析比赛双方球队的基本面和球员情况，包括主流公司给出的赔率数据和变化趋势，试图总结出一套可以遵循的方法论，通过数据里边的价值去预测并指导实践。随着经验的积累，逐渐掌握了一些数据规律，用这些数据记录在纸上，观察总结，果真验证了数据对于预测比赛的有效性，成功的赚到了人生的第一桶金。尤其在2018年世界杯时，成功用自己总结的数据方法论预测了法国队夺冠，从此给了自己莫大的信心。后来，纸笔进行统计简直是个头大的事情，每次需要大量的时间，有时还会弄错，让我想到用Excel表格进行统计，将需要的数据按行和列录入，Excel本身还有很多筛选、排序、标注的功能，应该会提高数据分析的效率。从2018年开始，将各公司给出的初始主胜数据（这也是经过长期思考才选择的特征向量）录入到Excel，形成初版的历史参照数据库，当然要包含赛果的标签。然后新来一场比赛时，将对应的数据录入进去，然后用Excel的筛选功能，选择相同数据的行，对比标签（也就是赛果）的出现情况。这其中有个细节值得注意：筛选功能可以选择很多列，我到底选择几列进行对比呢？你想想看，如果选择1列则毫无价值，因为一个公司的同一个数据产生的赛果简直是五五开，可想而知模型的准确率不会高。那么选择2列呢？经过一系列的回测验证，模型准确率仅仅维持到55%左右。接着选择3、4、5、6列都进行了统计，发现选取3列的准确率与其他情况完全不在一个层面，当时我还清楚的记得达到了81%。有戏，放弃其他情况，果断在3列这种情况进行大量的统计，不同时间段数据的统计，不同数据量的统计，不同维度的统计等，多管齐下，终于形成了“三木板模型”的雏形。后来为了丰富模型算法，阅读了大量的人工智能书籍，包括著名的《人工智能和大数据技术导论》，网上也看了很多机器学习的视频，查阅了大量的资料，意外发现，三木板模型是有理论依据的，著名的“肘部法则”曲线就是其中之一。目前是AI大数据时代，各行各业都应用大数据、云计算、AI人工智能进行变革，自己想到AI在足球预测领域也能做到指导实践，让大量亏损的朋友能够转亏为盈，实现物质和精神上的升华，岂不是对社会做了很大的利他贡献，这其中也吸引了大量的粉丝，因为他们也确实盈利了，所以也让他们相信数据的价值确实是巨大的。同时，如何进一步提高数据分析效率是摆在我当时的重要问题？

因为当时每天的精力有限，而且当比赛数据太很多时，仍然需要大量的精力录入、分析赛选比对，虽然使用的一些数据进行分析解决了一些人为主观因素的影响，但仍然无法消除每天巨大的统计工作量，导致身心俱疲。记得有一个周末，五大联赛有100多场比赛，把这100场的数据录入到Excel，花了我5个小时才完成，这还没完，又用了3个小时统计分析，找出符合“三木板模型”的20场左右的比赛，一共花费我一天的时间。这简直成为了我的一个梦魇，再这样下去，人估计废废了，我得想想办法，首先要搞定数据手工录入的问题，一定要自动获取。其次要解决手工统计赛选的问题，一定要自动统计。鉴于上述两个问题，自己上网查阅资料，怎么自动获取数据，了解到爬虫能够自动抓取互联网的数据。同时在想能否可以通过代码实现Excel中的赛选、排序等功能，对数据进行程序自动整理、统计，最终达到分析的目标。这样，连续熬夜到凌晨2点的阶段到来了，因为自己从来没接触过爬虫，从零开始，每天白天还要上班，只能晚上夜深人静时开发python爬虫，经过半个月左右的时间，自动获取数据的爬虫程序编制完成。至此，解决了第一个问题。那么第二个问题怎么解决？因为主业学过VBA编程，实现过一些功能。第二个问题也就成了实现三木板算法的过程，这个阶段虽然不是从零开始，但代码量远远超过爬虫程序，也是当时的工作重点，从那时起就踏上了“三木板模型”算法迭代的长征路。

因为后来自己开发的三木板模型算法（AI算法论文已发布到国家期刊）被万方数据库收录，所以又萌生了传播算法的想法，让更多的机器学习小白或想要入行数据分析的朋友学习，让这些人知道数据分析和机器学习的理论其实不难，如果能够借助简单的项目进行实践，就能更好的理解其中的理论和要义。如何建立属于自己的项目呢？无论想在什么业务场景进行数据分析，都要首先提出三个问题：怎么（自动）获取业务数据；怎么将理论框架（或机器学习模型）通过代码实现；怎么评估模型的可靠性和稳定性。前两个问题在我的FBP项目中已经介绍并解决，第三个问题是衡量模型准确性的标尺，需要搭建一个后评估模型。这时自己又重新捡起来了恩达的机器学习视频，专门挑选模型评估那一系列视频进行学习，当时真的是年轻气盛、不服输，又经过一个月的拼搏奋斗，最终将后评估的模型搭建起来了。这个阶段也是最耗费心力的阶段，每次需要花费比之前更多的时间进行数据回测，但自己从来没有放弃过，总是对自己说“前两个阶段都过来了，咬咬牙坚持终究会有成果”，功夫不负有心人，在经过半年的模型迭代，整个后评估模型稳定了下来，选举出了关键的三木板策略，不得不小提一下模型在2021年欧洲杯期间的准确率达到了14中12的精准程度，同期也吸引了近1000个忠实粉丝。这个时候已经形成了AI-FBP软件产品，通过不断更新预测模型的数据，随着历史数据的不断更新，不断迭代修正原始模型，符合机器学习中的反向传播算法理论，准确率会不断提高，并稳定在高准确率。同时，通过系统化的方式描述预测规则，处理历史数据，观察预测在过去的表现如何，进而根据具体结果合理的改进这些预测规则。最重要的一点：程序会给出当天预测场次的信心指数，这是完全数据量化的数值，代表数据对于比赛的把控概率，也就是准确预测的概率。这个阶段真正实现了盈利，并且拥有了大量的铁杆粉丝，真正让粉丝盈利并在精神上有所升华，同时，每天仅仅通过软件花费不到5分钟的时间，大大节省了时间精力，用于陪伴家人。

下一阶段有四个目标：第一、将持续推进FBP项目，让三木板模型在第一个项目上持久发光发热，不断迭代模型算法，现在是项目的第四年，先定个小目标，来个10年期限，看看会不会实现文章开始提到的战略目标。如果有朋友加到我微信（acredjb），不要再问我现在FBP项目还在推进吗？一直在推进，没有停止过。这就是答案。第二、会写一套三木板模型的教程，有偿供真正认可项目和软件价值的朋友学习，当然会提供数据。第三、会将三木板模型应用到其他领域，助力各行各业实现业务增长和转型，也希望能够遇到有识之士共商合作，一同探索不同领域，将三木板AI模型发扬光大。第四、让成熟的AI-FBP软件（模型）帮助更多的人。

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