（2025年6月11日）最新测试的结果发在FMarena论坛
本帖最后由 harvestgreen22 于 2025-6-11 02:27 编辑https://fm-arena.com/thread/15288-some-mechanism-detailed-tests-it-took-me-1-2-months/
链接
由于论坛里的图片上传大小限制不好传，我直接放链接可以进去看，有附带中文
测试的其中一个联赛来自论坛的“DZEK”。我更改后的联赛的存档中的其中一个，下载链接是：https://pixeldrain.com/u/7vaWxyAC
使用到的测试战术的一部分是：https://pixeldrain.com/u/Smeh7B9e
测试数据的一部分是：https://pixeldrain.com/u/KuemeJ9R
主要内容就是证明了“属性”==“倾向性/尝试程度/积极程度”+“成功率”
还有很多细节的东西没测，但暂时没有这个热情和时间继续，以后如果还有热情和时间再说
下面是老外在评论区做的总结，可以放到机翻看看
Outstanding work on this extensive testing! Here are the key findings for those, who struggle to read this 😉
Core Discovery: Attribute Mechanics
- Attributes = "Propensity (attempts)" + "Success Rate"
- Higher attributes make players attempt actions MORE OFTEN, not just better
- This can HARM team performance when players ignore tactical instructions to do what they prefer
Why Higher Attributes Can Be Negative
- Player with high Passing will attempt more passes (even when inappropriate)
- Player with high Finishing will "steal" shooting opportunities from better-positioned teammates
- Success rate improves, but overall team performance may decline
- Explains the "red results" where attribute increases hurt win rates
AI Manager META Hierarchy
Strongest (META-level AI):
- Marco Rose (RB Leipzig)
- Diego Simeone (Atletico Madrid)
- Stefano Pioli (AC Milan)
Weakest:
- Pep Guardiola
- Most other "famous" managers
Critical Finding: Some AI managers are using actual META tactics and are extremely difficult to beat
Preset Tactics Performance
- ALL preset tactics perform poorly against strong AI managers
- Even the best preset (GegenPress 4231) only draws with the WORST AI managers
- Using presets puts you at massive disadvantage against META AI managers
Extreme META Requirement
- Without "extreme META" settings (like "Get Stuck In";), you lose 10-20% more than you win against top AI
- Small tactical compromises lead to being "overwhelmed" by strong opponents
- Every instruction matters at the highest level
Match Management Reality
- "Player Control" vs "Holiday" shows identical xG and actual goals
- More shot animations in player control, but same statistical outcomes
- Only real difference: team morale boost from "Shouting"
- Without shouting, manual control provides zero statistical advantage
Hidden Attributes Impact
- "Important Matches" significantly affects xG to actual goals conversion
- "Consistency" confirmed as highly effective attribute
- Position proficiency differences (even 18 vs 20) meaningfully impact performance
Revolutionary Implications
- Attribute stacking isn't always beneficial - can create tactical disobedience
- META tactics are mandatory against strong AI, not optional
- AI difficulty varies drastically based on manager tactical setup
- Manual control is largely cosmetic without morale management
- Every tactical detail matters at competitive levels
This research explains why "logical" attribute increases sometimes hurt performance and why certain AI teams feel impossibly difficult while others are pushovers. Exceptional scientific approach to testing FM24 mechanics!
出色的工作在这个广泛的测试！以下是对那些读不懂这篇文章的人的主要发现😉
核心发现：属性机制
-属性=“倾向（尝试）”+“成功率”
-更高的属性使玩家更频繁地尝试行动，而不仅仅是更好
当球员无视战术指示去做自己喜欢的事情时，这会影响球队的表现
为什么更高的属性可能是负面的
高传球的球员会尝试更多传球（即使在不合适的情况下）
射门能力高的球员会从位置更好的队友那里“抢”投篮机会
-成功率提高，但整体团队绩效可能下降
解释了属性增加伤害胜率的“红色结果
AI Manager META Hierarchy
最强（META-level AI）：
-罗斯（莱比锡RB）
——迭戈·西蒙尼（马德里竞技）
-皮奥利（AC米兰）
弱:
——瓜迪奥拉
-大多数其他“著名”经理人
关键发现：一些AI管理人员正在使用真正的META战术，并且非常难以击败
预设战术表现
所有预设战术在强大的AI经理面前都表现不佳
即使是最好的预设（GegenPress 4231）也只能与最差的AI管理器平局
使用预设会让你在面对META AI管理器时处于非常不利的地位
极端META要求
-没有“极端META”设置（如“Get Stuck In”），你输的比赢的多10-20%
-小的战术妥协导致被强大的对手“压倒”
-每条指令都是最高级别的
匹配管理现实
“玩家控制”和“假日”显示相同的xG和实际目标
-更多的投篮动画在玩家控制，但相同的统计结果
唯一的区别是：团队士气会因为“大喊大叫”而提升
-没有叫喊，手动控制提供零统计优势
隐藏属性影响
“重要比赛”会显著影响实际进球数的转换
-“一致性”被确认为高效属性
-职位熟练程度的差异（甚至18比20）会对表现产生有意义的影响
革命性的意义
-属性叠加并不总是有益的-可以造成战术上的不服从
- META战术是强制性的对抗强大的AI，而不是可选的
AI难度根据经理的战术设置变化很大
手动控制在很大程度上是装饰性的，没有士气管理
每一个战术细节在竞技水平上都很重要
这项研究解释了为什么“逻辑”属性的增加有时会损害性能，以及为什么某些AI团队感到难以置信的困难，而另一些团队则很容易被打败。卓越的科学方法来测试FM24力学！
6月11日补充表格和图表的下载：
https://pixeldrain.com/u/BBUqQPjh
Or
https://pan.baidu.com/s/1DtMXrbVhJHt2JSv42hv1aQ 提取码: umu7
Xcnn 发表于 2025-6-10 08:29
那传球的精准度是由什么属性影响的呢 难道所有球员的传球能力一样吗
精度由属性控制，属性越高，准确率越高
简单总结：
属性不仅决定了成功率（比如传、射、带之类），同时也决定了这名球员的倾向性——传球越好的球员，越会多传球。
同时这也引发了战术不可控，比如你指定某个球员少传球，但是他的传球特别棒，就会无视你的战术指令，在不该传球的时候传球。
所以，在挑选球员的时候，要选择战术对应的属性，把战术效果最大化。而不是挑选，拥有与战术指令相反属性的球员。 https://www.playgm.cc/data/attachment/forum/202506/11/031539xuzj9g9w6fo1uway.png
用你测出的胜率变量。除以前锋的CA权重。
得出前3的进攻属性
速度3.34、弹跳3.08、爆发2.36
高性价比属性
领导力3.2、工作投入3、远射2.5、平衡2.25、集中2.05
防御属性（得益于前锋防御CA低）
盯人3.3，抢断3， 防守站位2
你看这样算下来双速弹跳并不是绝对领先。但是实际不是这么算的。其他的高性价比CA占满了也没有多少。而且精神盘带也不能单练。唯一解还是双速弹跳练到20。而且我压根不会相信前锋点防御会有用。
你也说全队1+1+1>3，那有没有想过属性也会1+1+1>3呢，一直单个测，没有2个，3个一起测过。
本帖最后由 8427 于 2025-6-11 02:58 编辑
核心发现：属性机制
-属性=“倾向（尝试）”+“成功率”
这一点，我觉得应该从游戏底层来思考，你也回了很多引擎的帖子。
FM本身就是一个个动作的判定集合。
相关属性:传球、工作投入，统计类型:传球
相关属性:传球、决策，统计类型:传球完成次数
相关属性:传球、视野，统计类型:关键传球次数
相关属性:传中、工作投入，统计类型:传中尝试次数
相关属性:传中、视野、技术，统计类型:传中完成次数
相关属性:抢断、位置感、工作投入，统计类型:抢断尝试次数
相关属性:抢断、位置感，统计类型:抢断完成次数
相关属性:抢断、位置感、工作投入，统计类型:关键抢断次数
相关属性:预判、位置感，统计类型:拦截次数
相关属性:预判、位置感、勇敢，统计类型:封堵次数
相关属性:位置感，统计类型:解围次数
相关属性:位置感、弹跳，统计类型:头球尝试次数
相关属性:头球、力量、弹跳，统计类型:头球完成次数
相关属性:位置感、弹跳，统计类型:关键头球次数
相关属性:肮脏、侵略性，统计类型:犯规次数
相关属性:盘带、天赋、速度、加速，统计类型:盘带次数
相关属性:移动、工作投入、加速、专注，统计类型:越位次数
相关属性:工作投入、耐力、速度，统计类型:跑动距离
相关属性:传球、视野，统计类型:向前传球次数
相关属性:工作投入、耐力，统计类型:冲刺次数
相关属性:工作投入、预判，统计类型:压迫尝试次数
相关属性:工作投入、预判、加速，统计类型:压迫完成次数
虽然我没有看到过完整的解包。但是从这些统计次数来看。每次是否行动，都由【工作投入】参与。如果真像你说的，频繁尝试不一定是好事，那么工作投入这个数值，绝对不会是第四重要正向属性。
其实我觉得有一点很好理解，不知道为什么你一直想不通。
为什么更高的属性可能是负面的。你自己都说了啊，抢了球权。
从进攻端上来说，哪个成功率最高，最需要球权，无非就是离球门最近的。
前锋>边锋>中场，你中场一直浪射，当然是降低了整队效率。我也正好测出了这个结果。
每个位置都有最适合他的工作【系统引擎职责限制】
中场【传球】边锋【突破】前锋【射门】，这一套进攻链，哪个前面抢了后面的球权都会影响整队效率。 已经很全面了 顺便说一嘴为什么瓜老是吃瘪
因为游戏中的一部分数据 特别是传球成功率是受到强制控制的 或者反过来说比赛画面是结果不是过程
（不是说先算比分再放画面 注意区别）
就算全1打全20打到不省人事 传控球也是受保护的
https://i.postimg.cc/L4rpC1J9/96.png 那传球的精准度是由什么属性影响的呢 难道所有球员的传球能力一样吗 灵活跟平衡的提升，以及决断的增加，不知道会有什么效果。 本帖最后由 冰临三月 于 2025-6-10 19:16 编辑
请问左右脚对结果的影响有多大啊，还有身体属性的增加有年龄限制吗，比如多少岁以后就基本不增加速度和弹跳了 没看懂，META 战术是什么东西？ xylujia 发表于 2025-6-10 19:41
没看懂，META 战术是什么东西？
META=最有效率的玩法，分奴玩法。放到fm里也就是高压逼抢的神阵。 所以又回到了原点，排除功利性设置，最大化发挥球员能力的战术才是最有效的战术。 难怪我很多时候阵容的个别位置更换了ca高20的球员表现反而不好了 本帖最后由 giddne 于 2025-6-12 00:38 编辑
我提一个问题，因为我没有在总结中看到有类似的数据：“属性不仅决定了成功率（比如传、射、带之类），同时也决定了这名球员的倾向性——传球越好的球员，越会多传球。
同时这也引发了战术不可控，比如你指定某个球员少传球，但是他的传球特别棒，就会无视你的战术指令，在不该传球的时候传球。”这是说明如果a的传球高会导致a的其他数据下滑吗？我之前看到你的帖子只说明了一个人射门高会导致球队总射门次数高并且会“偷”其他队员的射门次数。
换个问法就是这个射门属性只是用来分配全队射门数据的。还是说会与其他的个人数据相关联？ 我觉得这个才是真正的底裤一击，手打和跳过除了喊话之外没有本质区别，进比赛前的设置是决定性因素，所谓的临场调整影响微乎其微
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