Я создал Бота для ставок на спорт с помощью ChatGPT

• Сирадж создал бота для ставок на спорт с помощью ChatGPT.  

• Бот сделал две ставки: 1000 долларов на Голден Стэйт Уорриорз и 1 доллар на Бруклин Нетс.  

• Видео покажет, как создать бота и результаты ставок.  

• Бот будет усовершенствован до xgboost и глубокого обучения.  

• Добавят анализ настроений в Twitter для улучшения модели ставок.  

• Задают ChatGPT вопрос о математических приемах для заработка на спортивных ставках.  

• ChatGPT перечисляет множество методов, включая арбитраж и ставки на ожидаемую стоимость.  

• Арбитраж позволяет находить недостатки на рынке спортивных ставок.  

• Если сумма обратных значений вероятностей коэффициентов меньше единицы, существует возможность арбитража.  

• ChatGPT создает простой арбитражный бот на Python.  

• Бот использует одну библиотеку и три разные закладки для трехстороннего арбитража.  

• API интернет-магазина bookmarker one не является законным.  

• ChatGPT предлагает использовать odds API для получения данных о НБА.  

• Регистрация в odds API и получение ключа API.  

• Интеграция с Google Sheets для извлечения данных о НБА.  

• Очистка данных и обработка их для арбитражного бота.  

• Поиск и использование готовых примеров на GitHub для статистического арбитража.  

• Загрузка и запуск кода на Google Colab.  

• Анализ данных и определение коэффициентов для каждого букмекера.  

• Загрузка видео и установка репозитория pip.  

• Компиляция кода и создание электронной таблицы Excel.  

• Анализ событий и создание фрейма данных.  

• Загрузка электронной таблицы Excel.  

• Возможность арбитража между букмекерскими конторами.  

• Использование машинного обучения и статистики для создания модели.  

• Использование компьютерного зрения и настроений в Твиттере.  

• Добавление статистики прошлых лет.  

• Пошаговое руководство по созданию бота на Python и Flask.  

• Использование библиотек tweepi и textblob.  

• Создание тестового приложения на портале разработчиков Twitter.  

• Получение ключей и токенов для работы с Twitter API.  

• Использование библиотеки keros для создания нейронной сети.  

• Обучение модели на спортивных данных.  

• Проведение функционального процесса и масштабной проверки.  

• Поиск и использование модели Кайла Скама.  

• Объединение модели Кайла с моделью анализа настроений в Твиттере.  

• Использование библиотеки openai для обобщения данных.  

• Интеграция модели в веб-приложение с использованием Firebase и DeckSports.  

• Вход в систему с помощью кошелька Metamask.  

• Использование сети Polygon и привязки к доллару США USDT.  

• Бот заработал семь долларов на двух ставках: одна на "Уорриорз" и одна на "Нетс".  

• Автор благодарит зрителей за просмотр и выражает желание продолжать снимать подобные видео каждую неделю.  

• Призывает подписаться и поставить лайк для продвижения видео.  

• Автор ищет оптимальную подсказку для будущих видео.