KHL Edge - Math over Luck

KHL Edge: Хоккейная аналитика на основе данных Математика выше удачи. [О проекте] Полуколичественная аналитическая модель, разработанная специально для Биг-маркетов КХЛ. В настоящее время я интегрирую принципы Data Science и рабочие процессы Python для бэктеста и автоматизации основных стратегий. Текущая архитектура сочетает программные бейзлайны машинного обучения со строгим, управляемым экспертом эвристическим уровнем, основанным на 25-летнем глубоком профессиональном опыте в хоккее. Дорожная карта развития ориентирована на переход к строго систематическому рабочему процессу с подходом zero-discretion (полное исключение человеческого фактора), управляемому исключительно данными. [Верифицированная статистика] Прошлый сезон: +18.8% ROI на дистанции из 175 выборов на основных линиях КХЛ. Данный показатель отражает стабильную сезонную эффективность, подтвержденную на независимой сторонней платформе. [Исторические достижения] Личный рекорд за всё время: Историческая серия из 22 последовательных победных прогнозов на высоколиквидных рынках (средний коэффициент ~1.90, максимальный — до 5.00). Этот отдельный, независимый рекорд демонстрирует устойчивость стратегии и её способность генерировать историческую альфу (избыточную доходность) в периоды высокой ликвидности, и никак не связан с выборкой прошлого сезона. [Стратегия и исполнение] Главный ориентир: Максимизация линии закрытия (CLV) против крупных маркетмейкеров (Pinnacle/Азиатские букмекеры). Риск-менеджмент: Жестко зафиксированное управление банком со строгим флэтом 1% на каждый выбор (технически отображается как постоянный размер ставки 1/10 юнита на этой платформе). Исполнение: Математика выше удачи. Систематическое исполнение на рынке с прогрессивно автоматизируемыми эвристиками, нацеленное на долгосрочное математическое ожидание, а не на субъективные искажения.