Použití Elo ratingu pro predikci výsledků utkání NBA

Hlavním cílem této práce je navrhnout změny a vylepšení Elo rating systému pro predikci výsledků utkání NBA a následně srovnat výsledky predikce s modelem vybrané sázkové kanceláře a s existujícím modelem od FiveThirtyEight založeným na Elo ratingu. V práci je prezentován historický vývoj a matematický popis principu Elo rating systému. Původní model Elo ratingu (navržený pro šach) je zde rozšiřován postupným přidáváním celkem 5 faktorů, za účelem zahrnout do modelu více informací o utkáních a pokusit se eliminovat některé jeho nedostatky. Jedná se o faktory zachování ratingu po skončení sezony, vlivu domácího prostředí, vlivu back-to-back utkání, sezonního poklesu maximální možné změny ratingu týmů po odehraném utkání a faktoru převzatého od FiveThirtyEight, který v maximální možné změně ratingu týmů zohledňuje také výsledné skóre utkání a naplnění jeho očekávání. Vybrané parametry všech modelů jsou optimalizovány a na základě kritérií kvality modelů je vybrán nejlepší z uvažovaných modelů. Predikční schopnost tohoto vybraného modelu je demonstrována na fiktivním použití proti sázkové kanceláři, a to jak z pohledu sázkaře, tak z pohledu sázkové kanceláře. Kromě toho je predikční schopnost vybraného modelu srovnána na základě kritérií kvality modelu s modelem sázkové kanceláře a také s existujícími modely od FiveThirtyEight.ObhájenoThe main purpose of this thesis is to propose changes and improvements of the Elo rating system for a prediction of the NBA games results and compare the prediction outcomes with a model of selected bookmaker and with the FiveThirtyEight model based on the Elo rating. This thesis presents a historical development and a description of the mathematical background of the Elo rating system. The original Elo rating model (designed for chess) is extended by gradual addition of 5 factors in order to include more matches information and try to eliminate its shortcomings. These factors are about the maintaining the rating after the end of the season, the influence of the home advantage, the influence of back-to-back games, the seasonal decrease of the maximum possible change of the team rating after the game and the factor taken from FiveThirtyEight, which takes the final score of the game and its expectation fulfillment into account. The selected parameters of all models are optimized and based on the criterion of quality of the models the best of the considered models is selected. The predictive ability of this model is demonstrated on the fictitious use against the bookmaker, both from the bettor's point of view and from the bookmaker's point of view. In addition, the predictive ability of the selected model is compared with bookmaker's model and also with FiveThirtyEight models, based on the criterion of quality