Алгоритми й драфт 2025

Алгоритм за рейтингами

За останній тиждень я обробив дані з ESPN, The Athletic, Bleacher Report, Yahoo та багатьох незалежних мок-дрофтях. Не просто підраховував вибрання — вагував їх за авторитетністю джерела, глибиною аналізу та часом публікацї. Бо в спортивній аналітиці не всі думки однакових.

Чому важливий ваговий консенсус

Розсаджений #1 трьома виданнями, але проґавлений восьми? Це не тренд — це аномалія. Моя модель застосовує динамічнi ваги: останнi оновлення важать бильше, нiж передсезоннi списки; довготривалi скаутами мають бильший вплив, нiж блогери.

Топ-10 прогнозiв, яких не можна ігнорувати

Топова група? Комбограв з Орегону з елїтною інтелектуальною грою й оборонним потенцiалом, про який ще нiхто не говорить. В алгоритмi #7, але лише #14 у середньому по всьому списку. Цей розрив каже менi: ринок недооцнює процес замiсть блискучостi.

Водночас п’ятизведний центр з Техасу швидко просунувся униз у моделях консенсусу — не тому що грає погано, а тому що його позицiя невизначена у сучасному НБА з великою просторовою грою.

Данi не брешуть (але люди брешуть)

Ми бачимо: команди шукають скораєри на об’єм. Але алгоритми показують рольових гравцїв із високим інтелектом і адаптивностями як справжню довгострокову цинну. Ось де справжня перевага — не у пресингу на звезди до приходу до НБА, а у знаходженнí того хто працюватиме пд тиском коли святло запалає.

Холодна правда про новачкiв

Скажу прямо: багато перших раунд iз першого сезону не повертають ROI. Але моя модель виявила тих з <35% ризиком провалu на основї метрик безболевого руху й стабильносты помилок. Нема чародейства — лише математика, яка поважає контекст замicть харизматики. І так… я тестував модель на минулых драфтах для перевiri точносты.