用SQL和Python发现NBA比赛中的套利机会

2024-10-20 06:36:16

在体育博彩领域中，"套利"指的是利用不同博彩公司对同一比赛开出的赔率差异，在两边都下注以确保无论比赛结果如何都能盈利的一种策略。换句话说，就是找到一种稳赚不赔的投注方式。本文将带你探索如何使用SQL从NBA比赛赔率数据中发现这样的套利机会。

我们假设你有一个名为"NBAgameoddsml"的数据库，里面存储了不同博彩公司对NBA比赛的赔率信息。我们的目标是创建一个新表，用来存放所有可能的套利组合，并计算每个组合的总隐含概率和套利空间。

问题：数据混乱与错误

你可能已经尝试过用SQL查询创建一个名为"CombinedPercentages2"的表来存储套利信息。你的思路可能是将同一场比赛的不同博彩公司的赔率数据两两组合，然后计算总隐含概率和套利空间。然而，你可能会发现查询结果中出现了大量错误的数据，而且数量远远超过预期。

这主要是因为你的SQL查询可能存在以下问题：

多重连接导致数据重复： 你可能使用了三个NBAgameoddsML表的连接，而且连接条件不够精确，导致出现了笛卡尔积，生成了大量重复且错误的数据。
连接条件不完整： 你可能只考虑了主队和客队的赔率来自不同的博彩公司，但没有确保主队赔率来自主场赔率字段，客队赔率来自客场赔率字段。

解决方案：优化SQL查询

为了解决这些问题，我们需要修改SQL查询，让它能够正确地生成套利组合数据。以下是一个改进后的查询语句：

INSERT INTO CombinedPercentages2 (run_date, run_time, gameid, home_team, away_team, sportsbook_Home, sportsbook_Away, home_ml, away_ml, home_pct, away_pct, total_pct, arbitrage_pct)
SELECT
    ng1.run_date,
    ng1.run_time,
    ng1.gameid,
    ng1.home_team,
    ng1.away_team,
    ng1.sportsbook AS sportsbook_Home,
    ng2.sportsbook AS sportsbook_Away,
    ng1.home_ml,
    ng2.away_ml,
    ng1.home_pct,
    ng2.away_pct,
    (ng1.home_pct + ng2.away_pct) AS total_pct,
    1 - (ng1.home_pct + ng2.away_pct) AS arbitrage_pct
FROM
    NBAgameoddsML ng1
INNER JOIN
    NBAgameoddsML ng2 ON ng1.gameid = ng2.gameid AND ng1.sportsbook < ng2.sportsbook 
WHERE
    ng1.run_time = '20:20:00.0000000';

在这个查询中，我们只使用了两个NBAgameoddsML表的连接，并通过 ng1.sportsbook < ng2.sportsbook 条件避免了重复组合。同时，我们也去掉了 ng1.home_team = ng.home_team AND ng2.away_team = ng.away_team 条件，因为 ng1.gameid = ng2.gameid 已经确保了主客队信息一致。

结果分析：寻找套利机会

执行上述查询后，"CombinedPercentages2" 表格将包含所有可能的套利组合。你可以通过筛选 arbitrage_pct > 0 的记录来找到存在套利机会的比赛。

举个例子，如果某个组合的 arbitrage_pct 为 0.02，这意味着通过在这两个博彩公司分别下注主队和客队，你可以获得 2% 的无风险收益。

Python实现：另一种选择

如果你更熟悉Python，你也可以使用Python来实现同样的功能。你可以使用pandas库读取数据库中的数据，然后使用循环遍历所有可能的组合，计算总隐含概率和套利空间。

以下是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM NBAgameoddsML", conn)

# 筛选特定时间的数据
df = df[df['run_time'] == '20:20:00.0000000']

# 创建空列表用于存储套利组合
arbitrage_list = []

# 遍历所有gameid
for gameid in df['gameid'].unique():
    game_df = df[df['gameid'] == gameid]
    # 遍历所有博彩公司组合
    for i in range(len(game_df)):
        for j in range(i + 1, len(game_df)):
            home_pct = game_df.iloc[i]['home_pct']
            away_pct = game_df.iloc[j]['away_pct']
            total_pct = home_pct + away_pct
            arbitrage_pct = 1 - total_pct
            if arbitrage_pct > 0:
                arbitrage_list.append([
                    game_df.iloc[i]['run_date'],
                    game_df.iloc[i]['run_time'],
                    gameid,
                    game_df.iloc[i]['home_team'],
                    game_df.iloc[i]['away_team'],
                    game_df.iloc[i]['sportsbook'],
                    game_df.iloc[j]['sportsbook'],
                    game_df.iloc[i]['home_ml'],
                    game_df.iloc[j]['away_ml'],
                    home_pct,
                    away_pct,
                    total_pct,
                    arbitrage_pct
                ])

# 将套利组合转换为DataFrame
arbitrage_df = pd.DataFrame(arbitrage_list, columns=['run_date', 'run_time', 'gameid', 'home_team', 'away_team', 'sportsbook_Home', 'sportsbook_Away', 'home_ml', 'away_ml', 'home_pct', 'away_pct', 'total_pct', 'arbitrage_pct'])

# 将结果保存到数据库或CSV文件
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