Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się jak eksperci fantasy baseball tworzą te rankingi, które publikują dla świata? Chodzi mi o to, że ich rankingi odgrywają dość dużą rolę przy ustalaniu ADP w sezonie draftowym. Nie można ich traktować lekko i mogą naprawdę zniszczyć twój draft, jeśli nie robisz własnych badań.
Zapewniam cię, że eksperci w tym biznesie robią swoje własne rankingi. Niektórzy robią swoje w oparciu o 'feel', co jest jak najbardziej w porządku. Jednakże, jeśli jesteś taki jak ja, lubisz korzystać z różnych statystyk, które są tak łatwo dostępne dla społeczeństwa. Pomiędzy systemami projekcji i statystykami przeszłości, a nawet danymi Statcast, nie ma wymówki, aby polegać wyłącznie na opiniach 'ekspertów'.
Najlepszym sposobem na wykorzystanie tych dostępnych statystyk jest stworzenie własnego rankingu graczy fantasy baseball! Wiesz, jak coś tutaj z Baseball Monster, z wyjątkiem tego, że to Ty decydujesz jakich statystyk chcesz użyć. To nie jest tak trudne jak się wydaje i jestem gotów przeprowadzić cię przez to!
Creating Your Own Fantasy Baseball Player Rater
W porządku, chcę przeprosić z góry, jeśli mówię każdy krok tutaj. Na wszelki wypadek zakładam, że umiejętności każdego z nas w Excelu są na poziomie początkującym. Ten artykuł może być bardziej skierowany do casualowych graczy fantasy baseballu, którzy chcą się rozwijać w swoich ligach, ale każdy gdzieś zaczyna!
Nie zapomnijcie również o darmowych pięciominutowych mock draftach przeciwko ekspertom z branży i niestandardowych analizach dla Waszego zespołu z FantasyPros Draft Wizard.
Krok 1: Wybór statystyk
Pierwsza rzecz – musisz zdecydować, których statystyk chcesz użyć do swojego idealnego rankingu graczy.
Embed from Getty Images
Decyzja leży pomiędzy użyciem statystyk z poprzedniego sezonu lub modelu przewidywania strony na nadchodzący sezon. Projekcje Depth Charts od FanGraphs to solidna opcja, ponieważ jest to kombinacja wielu modeli predykcji z tej strony. W tym roku używam nowej metody, która zawiera Steamer600, który przewiduje statystyki każdego zawodnika na podstawie 600 AB (lub ekwiwalentu dla starterów i rezerwowych), a następnie przelicza je na liczbę at-batów, które każdy zawodnik otrzyma w oparciu o kontekst drużyny.
Głównym problemem z używaniem statystyk z poprzedniego sezonu jest to, że nie bierze się pod uwagę wielkości próbki.
Przykład: Tommy Edman miał cudowną drugą połowę sezonu 2019. Jednak to był jedyny rozmiar próbki, z którego musimy pracować, a wiemy, że w baseballu to nie jest prawie wystarczające. Projekcje 2019 Depth Charts użyją jego statystyk z 2018 roku wraz z jego występami w mniejszej lidze, aby zaprojektować/obliczyć linię statystyk na 2019 rok, która jest rozsądna.
Krok 2: Eksport danych gracza
Jak wspomniałem w Kroku 1, użyję projekcji Depth Charts na 2020 rok do mojego szablonu oceny gracza. Podążaj za linkiem powyżej i sprawdź zakres strony. Tuż nad wykresem zawodników po prawej stronie, znajdziesz mały link tekstowy, który mówi „Export Data”.
Credit: FanGraphs
Kliknij na to, co spowoduje pobranie pliku CSV. Otwórz go w programie Excel (lub równoważnym). Powinieneś mieć całkiem sporą listę!
Krok 3: Doktoryzowanie arkusza kalkulacyjnego
Przed rozpoczęciem obliczeń, przygotuj swój arkusz kalkulacyjny, aby wyeliminować cały bałagan. Brzmi to jak porządki domowe, ale to znacznie ułatwia finalizację oceny graczy. Pierwszą rzeczą, którą lubię zrobić jest usunięcie wszystkich zawodników, których wiem, że nie będę draftował. Można to zrobić jakkolwiek chcesz, ale ja wolę posortować to według drużyny i zaprojektować wyjściowy skład drużyny i innych kluczowych zawodników używając RosterResource (teraz wbudowany w FanGraphs – co za czasy!). W ten sposób nie przegapisz żadnych wielkich nazwisk.
Embed from Getty Images
Następnie, wybierz ręcznie kategorie, które chcesz. Idealnie byłoby, gdybyś wybrał kategorie, za które Twoja liga nagradza gracza, takie jak AVG, HR, R, RBI i SB. Jeśli chcesz być fantazyjny, możesz dodać dodatkowe kategorie, takie jak wOBA, OPS, itp. Upewnij się tylko, że nie podwajasz statystyk, bo inaczej możesz przechylić swój system oceniania na korzyść określonego stylu gracza. W tym miejscu pojawia się różnica między ligami punktowymi a rotacyjnymi.
Przykład: Jeśli uwzględnisz trzy statystyki, które wyrażają siłę (ISO, HR, SLG), ale tylko jedną, która pokazuje szybkość (SB), możesz doprowadzić do tego, że tacy zawodnicy jak Jonathan Villar znikną z twojego radaru. Nie chcemy tego, chyba że jesteśmy w lidze punktowej, a nie roto.
Krok 4: Obliczanie z-Scores
Jak już przygotowałeś swój arkusz kalkulacyjny, jesteś gotowy do działania! Wstaw kolumnę po prawej stronie swojej pierwszej kategorii. W moim przypadku, jak widać na poniższym obrazku, będę oceniał kolumnę HR. Oznaczę moją nową kolumnę jako 'zHR'.
Są dwa obliczenia, które musisz wykonać przed znalezieniem z-scores: średnia i odchylenie standardowe. Excel może to obliczyć za Ciebie – znajdź kilka pustych komórek i wprowadź następujące równania:
=AVERAGE(D$2:D$221)
=STDEV.S(D$2:D$221)
Druga liczba w równaniach 1 i 2 zależy od tego, ile wierszy masz w swoim arkuszu. Jak wspomniałem wcześniej, miałem 220 graczy i rząd nagłówka, stąd 221. Zapisz tę średnią i odchylenie standardowe dla następnej formuły. Używając tych pomiarów jako stałych, zacznę w komórce D2 i obliczę z-score Mike’a Trouta dla home runs:
=(D2-AVERAGE)/STDEV
Z ~17.9 średnią i ~7.36 odchyleniem standardowym, znalazłem z-score 2.18 dla Trouta w dziale HR. Jak dobry jest ten wynik? Skopiujmy formułę dla reszty graczy. Najłatwiejszym sposobem jest najechanie kursorem na prawy dolny róg komórki D2 (lub dowolnej komórki, w której znajduje się formuła). Powinieneś zobaczyć uchwyt wypełnienia „+”. Podwójne kliknięcie na nim spowoduje wypełnienie reszty kolumny tą samą formułą.
Dla celów estetycznych możesz zmniejszyć liczbę miejsc po przecinku do setnych. Powtórz ten krok dla każdej z pozostałych kategorii w Twoim arkuszu.
Uwaga: Równanie 3 działa tylko wtedy, gdy pożądana statystyka musi być większa niż średnia, aby została uznana za „dobrą”. Jeśli obliczasz z-score dla statystyki, która jest lepsza, gdy jest niższa (np. ERA lub WHIP), po prostu zamień numer komórki i średnią w nawiasie.
Krok 5: Obliczanie oceny ogólnej
Załóż nową kolumnę na końcu zatytułowaną 'Total' (lub jakkolwiek chcesz, to twoja ocena gracza), aby obliczyć twoją ocenę ogólną. Dla mnie jest to kolumna H i teraz dodam wszystkie z-scores:
=SUM(E2,G2,I2,K2,M2)
Używając równania 4, Trout otrzymuje 10.46 oceny w tych pięciu kategoriach. Jak dobry jest to wynik w porównaniu do reszty graczy fantasy-relevant? Cóż, użyj tego samego uchwytu '+' co poprzednio i skopiuj formułę do każdej komórki w swojej kolumnie, aby porównać.
Na koniec, dodaj filtry do górnego rzędu i wybierz 'Sortuj malejąco' w kolumnie oceny gracza. Zaczniesz dostrzegać silne podobieństwo do rankingów hitterów tworzonych przez 'ekspertów'. Oczywiście, nie jest to idealny system rankingowy, ale na pewno jest to dobry punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji między zawodnikami w drafcie.
Teraz jesteś gotowy do stworzenia własnego rankingu graczy w fantasy baseballu. Zdziwisz się, gdy zobaczysz niektóre nazwiska, które wydają się być nie na miejscu, gdy używasz zaawansowanych metryk w swoim rankingu. Na które nazwiska zwrócisz uwagę?
Opcjonalnie: Utilizing Stats from Multiple Sites
Mój obecny player fantasy baseball player rater czerpie zsynchronizowane dane z wielu stron. Dwa przykłady to profil piłki uderzonej z danych Statcast MLB i średnia pozycja w drafcie z NFBC. Funkcje VLOOKUP, INDEX-MATCH i OFFSET w Excelu mogą być Twoim najlepszym przyjacielem w tym scenariuszu.
Nie będę się tym zajmował w tym artykule – przekroczyłem limit słów! Jeśli masz jakieś pytania na ten temat lub cokolwiek, co przeszedłem w artykule, nie krępuj się skontaktować się ze mną na Twitterze (@therealwody). Z chęcią podyskutuję!
Sprawdź resztę naszych świetnych treści Fantasy Baseball w sezonie 2020.