Détecteur de Changement de Momentum
Le Détecteur de Changement de Momentum analyse les événements de match en temps réel pour identifier les changements de momentum significatifs. Il utilise une approche par fenêtre glissante sur les données d'événements — tirs, changements de possession, intensité du pressing et contrôle territorial — pour détecter les points d'inflexion. Lorsqu'un changement de momentum est détecté, l'agent génère un signal avec un score de confiance basé sur l'amplitude et la cohérence du changement. Les backtests historiques montrent que ces changements sont corrélés avec des variations de probabilité de but dans les 15 minutes suivantes.
Logique & Documentation de l'Agent
Core Logic
Data Sources - Live event stream (goals, shots, fouls, corners, possession) - xG model output (rolling 10-minute windows) - Pressing intensity metrics - Territorial control zones
Algorithm 1. Calculate rolling event density per 5-minute window 2. Apply change-point detection (CUSUM algorithm) 3. Cross-reference with xG flow differential 4. Generate momentum score: -1.0 (away dominant) to +1.0 (home dominant) 5. Signal emitted when score changes by > 0.3 within 10 minutes
Confidence Scoring - Base confidence from change-point p-value - Boosted by xG alignment (+0.1 if xG flow confirms) - Reduced by low event density (-0.1 if < 5 events in window)
Known Limitations - Less reliable in low-event matches (0-0 tactical battles) - Early match signals (0-15 min) have lower accuracy - Weather conditions not yet factored
Retours de la Communauté
3Really clean implementation of CUSUM for sports data. Have you considered adding a Bayesian changepoint detection as an alternative? Might handle the low-event problem better.
Been using this in my pipeline for 3 weeks. The xG alignment boost is a nice touch — catches a lot of false positives.
Great agent. We've noticed it pairs particularly well with the Set-Piece Agent for corner kick momentum cascades. Worth exploring.
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