Чемпионаты мира по блицу и рапиду 2018. СПБ.
-
Официальный сайт турнира.http://wrbc2018.com/media/news
Новость о конкурсе-драфте http://wrbc2018.com/news/5
Сайт, где проходит конкурс https://chessdraft.co/lobby
https://chessdraft.co/ -
Выбираете команду в одном из 4 турниров- и вперед. Хотя драфт в таком виде немного статичный как формат, во многих случаях драфты в других видах ( покер, например) чуть более разнообразны ( разные коэффициенты и т.д.)
хотя про 2 замены только что заметил-это оживляет заметно, скорее всего поучаствую
-
Замечу, что есть лимит на рейтинг. Вы не можете взять в команду топ-6 рейтинга —максимум 15900 в сумме на 6 игроков команды. Т.е., получается 2650 в среднем на игрока.
Мне идея понравилась, в том плане, что она не нова, конечно, но вот эта планка 2650 довольна низка, и придётся почесать репу в поисках потенциально сильных игроков среди неэлиты.
Начал писать программу, которая получит на вход список игроков со скорректированными вручную рейтингами (как я думаю о реальной силе игры в блиц/рапид этих игроков), а на выходе даст оптимальную тиму, которую я и поставлю играть. -
Написал эту программу за три дня (точнее, ночи). Осталось дело за «малым» — определить справедливые рейтинги всех ~200 участников.
Пока не знаю, как подступиться к этой проблеме.
Понятно, что за основу можно брать ФИДЕшные рапид-рейтинги для чемпионата по рапиду и т.д. Но рапид-рейтинги не устаканеные. Смешивать рапид и классику с какими-то весами — типа рапид 0.7, классика 0.2, блиц 0.1?
Или лучше в зависимости от того, насколько устаканен рейтинг. Т.е., где-то добывать количество партий, которые пошли в обсчёт за последние пару лет. Или ещё как-то. И эти данные искать надо в машиночитаемом формате. -
Самое простое, наверно, взять рейтинговые отметки за три отрезка ( например сейчас, полгода назад и год назад) за рапид и отдельно за блиц . И с разными весами посчитать ( мож еще смотреть диамику изменения- растет или снижается за эти периоды и корректировать). Устаканенных рейтингов все равно не получить, форма игрока и большой умножающий коэффициент мешают. Можно вместо рейтов просто ранжировать по порядку.
Или взять последие чемпионаты Европы-Мира по рапиду и блицу ( это самое прсотое) и опять же, просто ранжировать игроков, а не считать рейтинг. -
Раз уж я проделал эту адскую работу, запощу некоторые результаты моего моделирования в качестве подсказки, на кого лучше ставить. Здесь есть только фавориты. Не привожу данные на более слабых игроков — за ними только в личку (не хочу, чтобы кто-то повторил мой набор — это будет делёж места).
Пояснения по таблице:- Value — официальный рапид-рейтинг. Набор, из 6 игроков который нужно составить, ограничен 14440 в сумме на всех 6 игроков. Чем меньше это число, тем лучше.
- Exp.Score — среднее количество очков, набранное игроком за 10000 симуляций турниров. Таблица отсортирована по этому критерию. Чем больше это число, тем лучше. Какие исходные данные для симуляции? Долго рассказывать. Но не делал никаких ручных правок отдельных игроков — только хитрая обработка рейтинговых данных с fide.com и 2700chess.com.
- Fit — главная подсказка. Моя программа выводит сотню лучших решений (наборов близких к оптимальному). Пять звёзд означают, что игрок попал во все наборы лучшей сотни. Т.е., он реально незаменим. Четыре звезды означают что попадал часто. И.т.д. Одна звезда — попадал мало, но хотя бы один раз да попал. При этом, звёзды посчитаны так, что лучшие наборы имели больший вес.
Грубо говоря, вы абсолютно всегда хотите Гунину, потому что она играет явно лучше текущего рейтинга. Почти всегда хотите Цзюшечку и Лагно. Это три. Потом, видимо, кого-то двоих из А. Музычук, Конеру, Сюэ или однозвёздных. Итого 5. И останется место только на низкорейтингового игрока. Но кого из низкорейтинговых лучше брать, я пока не разглашаю.
Rapid — women
# Name Value Exp.Score Fit 1 Muzychuk Anna 2595 10.41 
2 Ju Wenjun 2584 10.35 3 Lagno Kateryna 2539 10.00 4 Kosteniuk Alexandra 2540 9.88 5 Dzagnidze Nana 2515 9.78 6 Lei Tingjie 2545 9.73 7 Koneru Humpy 2479 9.49 8 Muzychuk Mariya 2493 9.47 9 Paehtz Elisabeth 2506 9.43 10 Goryachkina Aleksandra 2477 9.37 11 Harika Dronavalli 2484 9.36 12 Stefanova Antoaneta 2466 9.30 13 Ushenina Anna 2471 9.19 14 Tan Zhongyi 2442 9.18 15 Danielian Elina 2470 9.11 16 Gunina Valentina 2396 9.11 17 Zhao Xue 2425 9.09 18 Abdumalik Zhansaya 2444 9.02 ... ... ... ... ... -
Данные по открытому турниру.
В женском турнире рулит Гунина, а здесь Магнулий.Rapid — open
# Name Value Exp.Score Fit 1 Carlsen Magnus 2903 10.76 2 Nakamura Hikaru 2844 10.14 3 Mamedyarov Shakhriyar 2786 9.68 4 Fedoseev Vladimir 2810 9.66 5 Nepomniachtchi Ian 2771 9.64 6 Aronian Levon 2802 9.62 7 Artemiev Vladislav 2812 9.48 8 Wang Hao 2782 9.47 9 Karjakin Sergey 2774 9.47 10 Yu Yangyi 2758 9.44 11 Svidler Peter 2753 9.32 12 Grischuk Alexander 2732 9.31 13 Harikrishna Pentala 2758 9.29 14 Giri Anish 2739 9.28 15 Le Quang Liem 2752 9.24 16 Anand Viswanathan 2723 9.23 17 Andreikin Dmitry 2725 9.13 18 Kamsky Gata 2757 9.11 19 Korobov Anton 2740 9.09 20 Dubov Daniil 2723 9.02 ... ... ... ... ... -
@xajik Как успехи?
Мои команды заняли 271/838 место в открытом рапиде и 69/521 в женском. В общем рейтинге иду на 141 месте из 1566. Начало неплохое. -
Marta Garcia Martin принесла мне много очков.
