投行開啟世界盃新副業！建模還能這樣玩？
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投行開啟新副業，四年一次絕不含糊。
最近炸出許多真球迷偽球迷以及一球不通的迷妹們，2018年俄羅斯世界盃今天正式拉開帷幕。（是足球世界盃朋友們，姚明科比張繼科都不參加）
很明顯，這不只是球迷們的盛會，投行的各路專家們也抓住機會開展了一下自己的「副業」---世界盃冠軍預測。
事實上，機器學習正越來越多地被用在比賽結果預測上。
同時，除了預測賽果外，如何更科學地進行球隊組成、戰術選擇和球員訓練，機器學習都正在逐漸發揮著更重要的作用。對於球迷和觀眾而言，人工智慧、機器學習也將為他們全新的參與體育賽事的方法。
今年世界盃的各大投行競猜哪家牛？建模功底哪家強？讓掃地僧來帶你們瞧一瞧。
1
高盛繼2014年後再次開展「副業」：巴西能贏
俄羅斯世界盃剛剛結束第一場比賽。而在開賽前，佔據華爾街的大佬投行高盛，還沒等比賽開始就再一次加入世界盃預測戰局，發布了其預測的世界盃最終結果。
2014年就曾經來勢洶洶的高盛最終並沒有猜中結果，今年捲土重來，不知結果如何，但首先氣勢要做足。
11日，高盛就發布了一份長達49頁的《世界盃與經濟報告》，談論一下俄羅斯的各行各業的經濟狀況，世界盃對其影響，同時干一下正經事：預測一下這屆世界盃的冠軍。
在報告中，高盛人工智慧演算法預測的結果顯示，法國、巴西、葡萄牙和德國將打入半決賽，巴西最終將在決賽中擊敗德國。
高盛在小組賽階段預測的結果顯示：巴西最終奪冠的幾率為 18.5%，高於法國 11.3% 和德國 10.7%；西班牙和阿根廷則會在四分之一決賽被淘汰；德國和巴西將分別在半決賽中擊敗葡萄牙和法國晉級決賽，進行最終對決。
高盛用的是隨機森林模型(Random Decision Frests)，這是一種近幾年在AI或是機器學習演算法中非常熱門的統計方法。
高盛這次的模型中運用的參數被嚴格限制在球隊和個人級別的指標上。有人說，這基本上是做了一個高級版的《足球經理》遊戲系統。
其模型最後有五個主要指標或者變數，相關性從高到低：球隊評級、球員評級、球隊近期表現、對手近期表現和球隊近期進球勢頭。
在報告中指出，高盛總共做了 20 萬次模擬，其專家認為抽籤導致西班牙和阿根廷在小組賽、淘汰賽就被迫面對強敵，而前面提到的五個指標打分，這兩隊在面對巴西和法國時表現不會太好。
49頁的報告條理分明，但是大佬們還是給自己留了條後路的。
我們有多自信？……我們使用非常頂尖的數據方法，同時我們也非常多的因素。但預測仍有非常高的不確定性，即使我們使用了最先進的統計方法也不例外，因為足球是無法預測的比賽。當然，這也正是世界盃的吸引之處。」
讓我們拭目以待今年高盛的預測能不能為他們2014年的失敗一雪前恥。
2
UBS也來加入戰局：我們撐德國
UBS瑞銀的大佬們也不甘示弱，今年發布了一份31頁的《投資與足球：2018俄羅斯世界盃特別版》，其中包含了對東道主俄羅斯與足球相關的產業和文化的介紹，同時也對希望利用世界盃獲得可觀收益的投資者們給出了不少建議，當然還有最重要的，對本屆世界盃冠軍的預測。
在進行了10,000次對大量數據的計算機模擬，以及在有18名專業人士的演算後，UBS今年發布的指南中最終站隊德國。其中球隊得分由高到低，前十名分別為
UBS在2014年同樣是押寶巴西，然後失敗。今年支持德國，與高盛正好站對家，非常好奇最後花落誰家了。
「對於世界盃，我們已知的信息很多，因為國際足聯會把比賽時間表、規則和隊伍情況詳細公布。」瑞士銀行新興市場配置部主管博利格爾（Michael Bolliger）表示，他將日常使用的金融演算法用於計算世界盃的結果。「相比於投資市場，世界盃的已知數據信息要多的多，用來建模的數據也更充分。」
UBS的模型中，主要的四大變數因素分別是：隊伍排名、既往表現、近期資格賽表現及主場優勢。
但同時專家團隊們也說了：
……we draw a large number of random variables and use these to bring in a random component to our calculations and to simulate the championship. A better team is still more likely to win than its lower-ranked opponent, but this is sport, and upsets DO happen.
預測只是概率的演算，失望確實會發生，所以大家也不要過於執著於預測結果，畢竟享受比賽才是真的。
3
荷蘭ING集團：西班牙會奪冠
來自荷蘭的荷蘭國際集團，ING，可能不為很多人熟知。但是他在提供綜合性金融財經業務方面（銀行與保險業務），居世界第三位。據美國財富（FORTUNES）雜誌統計，以資產凈值計算，荷蘭國際集團位居全球500家大企業的第9位。
今年世界盃ING也來參與一腳，認為西班牙會是今年的冠軍。
根據紐約時報的信息，荷蘭國際集團的分析報告是來自不同方向的研究，他們選擇用國家隊所對應的市場價值以及此前隊伍的表現來做分析基礎。而團隊的價值則是由每個球員的身價估值以及他們在FIFA的排名和過去戰績所決定。
Spain will be crowned world champion, with a total team value of €1.04 billion ($1.16 billion). A close second: France, which is valued at €1.03 billion.
報告中的最終數據表示，西班牙將會以11.6億美元的身價喜獲總冠軍。而法國則緊隨其後，估值約在11.2億美元左右。
4
野村證券：法國和西班牙不相上下
來自日本最大的投行及證券公司，野村證券（Nomura Securities），也加入到了2018俄羅斯世界盃的預測隊伍中。
野村證券本次預測世界盃結果的報告中使用的是同時給自己客戶適用，用於平衡損失風險的模型。他們對於自己的模型是這樣解釋的：
Being analysts, we have to apply some rigor to our World Cup predictions, so we』ve decided to apply portfolio theory and the efficient markets hypothesis to the World Cup. We look at the value of players in each team, the momentum of team performance and historical performance to arrive at three portfolios of teams to watch.
在解釋中他們表示，本次使用的是」最佳證券投資理論「以及」效率市場假說「來預測世界盃。他們的結果中，表明法國、西班牙、巴西會進入半決賽，而冠軍會在法國和西班牙之間產生。
5
還有其他花式預測
俄羅斯彼爾姆國立研究大學
俄羅斯彼爾姆國立研究大學的學生製造出的人工智慧預測本屆世界盃的冠軍是德國隊。
該預測系統是該校物理系大四學生維克·扎科派洛多搭建的神經網路。扎科派洛根據 2006 年、2010 年和 2014 年的比賽數據，提煉分析出了幾條對結果影響最重要的因素，然後將數據輸入網路，來預測本次世界盃的結果。
神經網路還預測，俄羅斯隊將在32支隊伍中排名27。也就是說，人工智慧甚至不認為俄羅斯隊能在小組賽中出線。
嗯，也是個耿直的俄羅斯AI了。
德國多特蒙德工業大學
德國多特蒙德工業大學統計學系的助理教授，AnreasGroll 所帶領的團隊。利用的是與高盛同樣的隨機決策森林 。
團隊進行了十萬次模擬（次數是是高盛的一半），發現如果德國隊和西班牙隊都能突圍四分之一決賽，之後的預測顯示雙方勝率基本相等了。
肯亞投行、微軟AI都押寶巴西
肯亞的投資銀行Genghis Capital Investment Bank的投資銀行分析師GeraldMuriuki，日前在Medium上公布了他使用機器學習預測FIFA 2018的結果——巴西將贏得冠軍。
先前微軟的AI和數據科學專家Sorin Peste也預測巴西能奪冠。
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