一件事實：我哋有個模型，27 摺全部輸
2026 年 10 月，我哋對自家足球 1X2 模型（Poisson 入球率推導）做咗兩輪獨立嘅樣本外回溯測試：
- 第一輪：25,679 場比賽，分 18 個獨立折（fold），18 折全部跑輸市場隱含概率，平均技能分 −1.43%
- 第二輪（換咗特徵再嚟）：22,663 場，9 折，9 折全部再輸，技能分 −4.45%
合共 27 個獨立樣本外測試，冇一個贏過市場。
我哋事前寫低咗止損條件：兩個假設同時失敗就永久停。條件觸發咗，所以我哋即刻做咗三件事：
- 將模型由網站全部移除——一行程式碼都冇留
- 足球頁加咗一個披露框，向每個訪客講明「呢度冇 AI 預測，每個數字都係市場隱含概率」
- 寫呢篇文，將成個失敗記錄公開
點解要咁做？因為呢個行業嘅常態係相反
打開任何一個「AI 賽事預測」網站，你會見到：
- 「命中率 85%」——但冇講係邊個樣本、邊段時間、點樣計
- 「上個月 12 中 10」——但輸嗰兩場嘅賠率係 1.05，贏嘅係 20 倍冷門，盈虧從來唔計
- 「AI 深度學習模型」——但冇人见过佢嘅樣本外表現
揀性好數據（cherry-picking）係呢個行業嘅標配。 一個模型跑 100 次，總有幾次好睇——將嗰幾次貼出嚟，其餘刪除，就係一個「神準 AI」。
呢種做法嘅問題唔係道德咁簡單，係統計上根本無效：冇事前登記嘅假設、冇樣本外測試、冇完整記錄嘅「命中率」，唔包含任何信息。
我哋嘅紀律，寫喺度俾大家監察
- 事前承諾：任何模型上線前，先寫低成功/失敗條件（假設 H1/H2、止損線）。失敗即停，唔准「再試下改個參數」無限翻叮。
- 樣本外先算數：模型只可以用「佢從來未見過嘅數據」評分。喺訓練數據上嘅表現，我哋當係零證據。
- 往績全公開：/track-record 頁面登記每一次輸出，贏輸照登。刪記錄係最容易嘅造假方式，我哋俾你隨時對數。
- 講明邊啲嘢冇用：六合彩頁面明寫「任何六個號碼組合中頭獎機率恆為 1/13,983,816，任何方法都改變唔到」；關鍵詞記憶法嗰啲教育內容，研究話低效我哋都照寫。
嗰 27 摺學到嘅嘢
失敗唔係冇價值嘅——佢話咗俾我哋知一啲好實在嘅嘢：
- 市場真係好難打贏。賠率背後係成百萬注碼嘅集體智慧，一個用公開數據砌嘅 Poisson 模型唔會免費贏到佢。呢個同學術文獻完全一致。
- 「聽落合理」嘅模型都會輸。Poisson 入球模型係教科書標配，數學上乾淨，直覺上合理——照輸。直覺唔係證據。
- 交叉驗證市場本身反而有信息。我哋保留下來嘅唯一訊號，係用官方波膽池對照官方主客和池——市場對市場，唔摻自家模型。邊度有結構性分歧，邊度就有得研究。
如果你係第一次嚟
呢個網站嘅承諾好簡單：
我哋唔會話俾你聽「邊隻馬會贏」。我哋會俾你睇清楚市場點定價、數據點分佈、同埋——最重要——我哋自己試過嘅方法有幾多係行唔通嘅。
喺一個充滿假命中率嘅行業，認輸嘅記錄都係信息。
本文所述實驗數據可喺研究方法頁查閱；足球 Poisson 模型已於 2026-10-16 永久移除。本站所有內容僅供研究與教育用途，非博彩建議。未滿 18 歲人士不得使用本站。