CFB Optimizer

L’outil ingère les projections des joueurs, les salaires et les contraintes de roster pour construire des lineups optimisés de football universitaire en fantasy. Il cible les joueurs fantasy, les analystes et les gestionnaires de roster qui évaluent des slates sur plusieurs sites et recherchent des décisions répétables et basées sur les données avant les échéances. La qualité et la fraîcheur des données sont essentielles pour des résultats fiables.

Conception: le moteur attribue une valeur à chaque candidat en fonction des points projetés, de la volatilité, du contexte du match et des préférences d’exposition, puis résout un problème d’optimisation sous contraintes pour maximiser les points attendus totaux tout en respectant les plafonds salariaux, les exigences de poste et les contraintes de type de concours. Il utilise une formulation MILP avec des sélections discrètes et des contraintes linéaires; les critères de départage peuvent favoriser les sleepers, la corrélation ou la diversification.

Bénéficiaires: joueurs occasionnels visant des lineups plus solides, analystes professionnels réalisant des backtests et chercheurs évaluant des stratégies sur plusieurs slates et formats. La valeur unique de l’outil est un workflow transparent et reproductible, capable de monter en échelle pour de grands ensembles, d’intégrer des comparaisons de scénarios, d’appliquer des règles complexes et de proposer des exports cohérents pour des analyses ultérieures.

Fonctions clés: optimisation basée sur le salaire, regroupement flexible des postes, contrôles de contrainte (caps, règles de stacking, limites d’exposition), tableaux de comparaison de scénarios et exports CSV/JSON. Cas d’utilisation: cash games, tournois et analyses de slate en DFS football universitaire. Le design met l’accent sur la reproductibilité et le traitement par lots pour des expériences itératives.