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Gearing up for DraftKings contest for Week 1 of 2015 NFL season

  • 源代码名称:draft-kings-fun
  • 源代码网址:http://www.github.com/BenBrostoff/draft-kings-fun
  • draft-kings-fun源代码文档
  • draft-kings-fun源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/BenBrostoff/draft-kings-fun.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/BenBrostoff/draft-kings-fun
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/BenBrostoff/draft-kings-fun
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
    
  • 介绍。Build Status

    ,Blog,,,,Slack。

    这个强大的工具可以让你在任何一个DK竞赛中自动输入成千上万个列表,从而让你在一个 Coffee 比赛中进入一个竞赛。

    这个项目允许你根据你选择的任何投影源创建无限数量的优化DraftKings列表。 你可以使用这个 repo 作为一个 命令行 应用程序,或者根据需要导入功能,构建自己的脚本,每周构建数千个DraftKings阵列,并使用它们的CSV上传工具 seconds。 有关如何执行后者的示例在 examples 目录中提供。

    特别感谢 Swanson,他创作了这个 repo,这是大量基于of的。

    pre reqs:

    • python 2但不是 python 3兼容( 目前正在实现中)
    • ortools
    • pip install -r requirements.txt

    要运行,请在DraftKings上下载所需的每周工资,然后运行:

    
    bash scripts/prepare_nfl_contest_data.sh
    
    
    
    

    注意,如果DraftKings中的CSV不在 ~/Downloads 中,这个脚本将会出错。

    接下来,从FantasyPros或者Rotogrinders抓取数据,并允许在两个源之间进行一些不匹配的数据:

    
    python optimize.py -mp 100 -s y -source nfl_rotogrinders
    
    
    
    

    或者,使用你自己的投影源:

    
    python optimize.py -mp 100 -s n -projection_file"/Users/benbrostoff/Downloads/my_projections.csv"
    
    
    
    

    注意,你提供的任何投影文件都必须包含 playernamepoints 作为标题名。

    这里的一个重要说明是,通过 y 传递scrape选项将创建 current-projections.csv。 但是一旦你scraped一次,就不需要再做了。

    优化选项

    强制来自特定团队的qb/wr或者 qb/组合。 例如如果我想要一个保证的凸轮牛顿/greg Olsen组合:

    
    python optimize.py -mp 100 -duo CAR -dtype TE
    
    
    
    

    另一个例子是Antonio和 Ben:

    
    python optimize.py -mp 100 -duo PIT -dtype WR
    
    
    
    

    限制相同的球队表现,除了 qb/技能玩家组合。 例如:

    
    python optimize.py -mp 100 -limit y
    
    
    
    

    多次运行优化器,并不断地从阵容中消除预先优化的播放机。 例如要运行三个不同的迭代并生成三个不同的播放机集:

    
    python optimize.py -i 3
    
    
    
    

    在任何时候,你都可以通过以下方式获得所有可能选项的列表:

    
    python optimize.py --help
    
    
    
    

    生成CSV以将多个列表上载到 DraftKings

    DraftKings允许使用一个CSV文件上传多达 500个列表。 你可以在这里了解更多关于DraftKings支持列表上传的信息。 这里工具支持生成一个包含生成的优化列表的uploadable CSV文件。

    要使用这里功能:

    • 从 DraftKings ( 包含玩家 NAME,估计点,薪水等) 下载每周工资 CSV。
    • 运行 bash scripts/prepare_<nba/nfl>_contest_data.sh
    • 下载 CSV上传模板并获取文件位置( 可能像 ~/Downloads/DKSalaries.csv )。 这个文件与从下载的每周工资CSV有相同的NAME,这可能会让人感到困惑。
    • 运行 python optimize.py -pids <upload_tpl_location> 请记住指定联赛,约束,要运行的迭代次数等等。
    • data/current-upload.csv 上传新生成的文件到 DraftKings。

    在创建CSV之后,使用 -keep_pids 标志运行优化器是一个不错的工作流程;这个选项将在同一个CSV文件中进行后续。

    项目所有权百分比( 实验)

    项目所有权百分比可以从 DFS报告中下载。 如果你下载了 CSV,你可以过滤预期的所有权百分比。 例如仅包含以下 15%个拥有者。

    
    python optimize.py -po_location 'data/ownership.csv' -po 15
    
    
    
    

    NBA

    NBA比赛存在NBA的选择。 下载比赛的DraftKings薪金后:

    
    bash scripts/prepare_nba_contest_data.sh
    
    
    
    

    目前,Rotogrinders和Numberfire是唯一可用的数据源:

    
    python optimize.py -league NBA -source nba_rotogrinders
    
    
    python optimize.py -league NBA -source nba_number_fire
    
    
    
    

    WNBA

    WNBA选项可用,但用户必须提供自己的投影源:

    
    bash scripts/prepare_nba_contest_data.sh
    
    
    python optimize.py -league WNBA -projection_file"/Users/benbrostoff/Downloads/my_projections.csv" -s No
    
    
    
    

    选择'( 新2018年01月 ) !

    挑选'contests让玩家在六层中挑选一个玩家。 下载工资 file: 后

    
    bash scripts/prepare_nba_contest_data.sh
    
    
    python pickem_optimize.py
    
    
    
    

    基于的历史优化( 新 ! 2018年02月 )

    对已知一天的最佳阵容感兴趣? -historical_date 标志将允许你试验先前比赛中的数据。 例如:

    
    python optimize.py -league NBA -historical_date"2018-02-23"
    
    
    
    

    结果可以显示出一些令人惊讶的分数,并导致关键的观察如何结构:

    这里标志仅适用于NBA和从 draft_kings_nba 模块收集的数据。

    获取可用标志和过滤器的列表:

    
    python pickem_optimize.py --help
    
    
    
    

    你还可以自动选择 pick em的阵容结构。 建议你通过脚本与CLI进行这里操作。 examples/random_pickem_nba.py 中显示了一个示例。

    注意,对于所有的CSV列表上传,你需要下载在这里的游戏的模板,这是。 一定要把 switch NBA NBA NBA NBA Pick Pick。



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