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第一部分 赔率篇
% ?5 C. Z" e( J8 C d五、赔率的搭配体系。
6 y) f+ ]5 c+ Z7 f0 V1 L& t7 d9 A/ ~# K; a
(一)赔率的回报。2 q# ~1 D( l/ x C* F. c
对于广大的博彩爱好者来说,通过模型来研究赔率难度比较大,我们所接触的赔率都是表面化的数字。因此,分析赔率的表面数字,则是直观展现赔率与比赛内容相联系的纽带。
6 M, w" H @' ]- s2 {2 X 本章节主要探讨赔率表面化分析的基础——搭配体系(简称赔率体系)。
) |) a8 O) R: u! O% B7 R 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:# O- b3 z. d, n2 I
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?, U2 |$ M2 Q" [# K# v9 h" u
2、你知道股票市场每日最大涨幅的某支股票涨幅一般是多少吗?$ s7 i! J( D+ l, a& x
实际答案是:
# `4 F2 ^% _) @6 H* d& ? 1、天朝人民银行的定期存款利率最高为“八年期存款年利率17.10%”,也就是说你拿100元钱,存八年时间,能够收到17.1元钱的利润。
. \- @$ X" g& J6 a8 Q( ^ 2、股票市场上某日最大涨幅的股票涨幅一般是在10%左右涨停,也就是说你买某一支股票,运气好时,能够在一天内得到10%(按100元计,也就10元利润)的利益回报。) k' e3 F" j' C% o/ a' X* G
在知道这两个问题的答案后,我们回头再看一场球赛,来自2007年2月的一场比赛——国际米兰VS卡利亚里,欧洲平均赔率1.19 5.38 12.82。* T7 ]1 ~+ G; }3 O5 A7 M
对于这场比赛,大家都知道是公认的强弱悬殊的一场比赛,国米今年是个巨无霸,而卡利亚里是典型的客场虫。这个情况下,如果你投注一百元国米标胜,那么结果打出后,你将获得19元钱盈利,而这个盈利过程,只需要一个半小时。3 D7 ~( f5 G* e' I6 W
对比上面三个数字,结果是惊人的。博彩行业所营造出的利润远远高于存款利率和股票;同时博彩行业所带来的风险也远远大于前两者。6 |$ }% N# z. w( d
我们之所以把博彩称之为一种Dubo,就是因为其在极短的时间里,可以迅速累积大量的资金利润,也可以迅速消耗大量的资金利润。盈亏的速度极快且数额巨大。短短90分钟,一场强弱悬殊的比赛的赢利,就相当于在天朝的银行存上八年所得到的回报,这就是博彩被称之为Dubo的精髓所在。
# ~" j2 { c8 c" Y7 `( j! L2 d% d6 c. l
(二)赔率分区的形成。" }, y7 b* X) s4 Q( } E5 k0 h0 o
现在生活中充斥着形形色色的赔率,例如2007年奥斯卡,赔率超低的《无间道风云》就以大热姿态胜出。那么对于这些纷繁的表面化数据,我们应该怎么处理呢?我们又应该怎么才能使这些数字成为我们阅读比赛,分析事物的工具呢?这就要提到赔率的基础分区问题。
0 c0 Y/ z: F/ ~ 众所周知,赔率的数字可以很大,也可以很小,对于体育竞技类的赔率而言,我们通常所接触的赔率是在1—300以内的数字,例如一场强弱非常悬殊的比赛:
5 ]! D4 W! }" r: q 捷克 vs 圣马力诺 7:0* v5 X7 q% a. @1 Y% t
立博 1.00 9.00 81.00
7 u9 ^5 ^9 C) k" N8 g) a7 _; i HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.001 [! ?1 p, M" G4 n9 u1 n
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00; W" ^) g4 y9 B9 \. u/ {( S4 K
请注意,这场比赛中,主队获胜的赔付已经基本等于0,这个情况下,立博客胜给出了81的赔率(在88%的赔付下),而香港马会给出了150的客胜赔率(在93%的赔付下),而TRADESPORTS公司则给出了200的客胜赔率(在100%的赔付下)。- y8 C8 M" }4 c$ b. ~5 }
由此可见,体育竞技类的博彩赔率,尤其是足球比赛的赔率,其最大值通常不会超过300,多数公司的最高赔率在100左右。. S4 N) V2 q* ]; D0 n
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?6 S* T* c' U* M; y8 b
英国 VS 马其顿 0:0/ ?1 Z) p& j ?, h
博天堂 1.05 9.00 26.006 l P+ c( ?# j
24hPoker 1.05 10.00 33.00
4 t0 w' t P0 F8 |' M8 u 由此可见,1.05赔率对应的客胜赔率一般不高过50,多数在30左右。7 {: i& h! C$ D2 i( D8 H' Y
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
2 ]; A! ~) T/ _+ y 科威特 vs 巴西 0:4
* E% v7 t6 @7 h4 p5 }- K Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
$ {; F; @9 f2 O( D: j( m7 i( }, E 威廉希尔 15.00 6.00 1.12
# I' [# O8 V3 y a* L+ \ 由此可见,1.12赔率对应的客胜赔率一般不高于20,多数在15左右。
: G6 [: z9 B8 ?6 B2 D 当强势方赔率为1.18时,弱势方赔率最大值一般又为多少呢?; @4 W. K; _8 M
国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
$ W: B( N1 \2 Z" r3 Z# E+ ^5 W4 H Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80, T# V6 V, Z M L7 B) p9 y$ c
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00" V9 T* H' { R! B/ `/ d5 w
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
0 \0 {* @5 |# v 由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。: ]% l; r% o& T$ o8 m
当然,以上所举的例子只是通常的一些情况,各博彩公司会根据两个队的具体情况、公司自身赔付的多少、公司闲家受众的博彩习惯等进行略微调整,例如1.18的主胜赔率,若某博彩公司赔付很高,其客胜赔率就可能达到16.00以上。
4 D4 t7 O3 O2 ]+ m2 r 从上面的赔率来看,在主胜赔率不断升高的情况下,平局赔率和客胜赔率在不断降低。因此,我们举这几场比赛的例子,能够证明一个问题:
- X# r9 O% O2 Y8 g6 l 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。- c2 |7 R1 }+ \; v# ^) y: i
对于广大的博彩爱好者而言,我们通常提及的赔率的数字区间,一般在1.00—20.00之间。下面我们将重点研究这个数字区间内的诸多赔率区间。
* B' Y" q/ _3 y" o
' @" ~7 D% Y2 R2 g8 o' V- n5 v* W(三)赔率的基础分区。+ q$ G8 E! c Q+ E1 J
在这里,我们把1-20之间按0.05为一个小区间进行划分。我们发现,划分之后,1-20之间共存在
- y3 E; A7 D& w, O4 B B. _ 20*20=400个区间。这400个区间,就是我们所要探讨的赔率的基础分区。/ D) V2 i: n4 e1 |7 @- |1 B
按90%的赔付率计,选择立博、INTER、SSP做主要研究对象(注:威廉平赔偏低,在此不做参考):1 J1 f: ? T/ a( L4 {! h
主胜(30个区)——平局均值搭配" @. `* A3 T: z6 h5 \4 {9 A- T/ E
球半以上区:
* o& [/ L, n% h& B 1.00-1.05区 :10.00区
( q, \. ?4 g* I v" b$ O H 1.05-1.10区 :7.5-9.0区
, ?' y+ \# j2 k& v 1.10-1.15区 :6.0-7.5区+ X- E5 g) a( Y- y. `6 q
1.15-1.20区 :5.5-6.5区6 V7 G$ N1 F- ?: m% N
球半区:
& M& W+ f( e. w, N1 ^' b 1.20-1.25区 :5.0-6.0区0 \( D1 f& @1 o2 N% Z
1.25-1.30区 :4.5-5.5区4 z, Z2 R( F# z- z3 A( u
一球/球半区
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' U7 V, \- ~# n$ S* x1 Y 1.35-1.40区 :3.8-4.5区
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一球区:
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+ U( j- C4 J# C, ` 1.50-1.55区 :3.4-3.6区
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+ l$ u" c- t: B6 \ 1.90-1.95区 :3.2-3.4区1 d; U2 n: d/ r
1.95-2.00区 :3.2-3.4区
6 `6 w3 A* R- K5 f' l 平/半区:: t" {# i% \$ ^% t
2.00-2.05区 :3.1-3.3区2 T# Z3 l" ~' M4 Z4 m
2.05-2.10区 :3.1-3.3区" V v3 w* ~* ]. s" ?
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
( s- t7 p5 Z, _7 }- ^ 2.15-2.20区 :3.1-3.3区
, c4 w' e7 G1 R( p& d 2.20-2.25区 :3.1-3.3区2 Z. ?% j! P6 a5 a8 U0 z/ [
平手区:
% c! \& R. y3 K; O 2.25-2.30区 :3.0-3.2区
& u9 M! Z6 J5 B( ^$ H 2.30-2.35区 :3.0-3.2区
$ r6 T, s6 s3 \) Q: d 2.35-2.40区 :2.9-3.1区
% k, K- i* H! `1 V4 [4 r. D 2.40-2.45区 :2.9-3.1区
, }3 w( a J6 D' N, P 2.45-2.50区 :2.8-3.0区& Z0 w. i) `' ?+ ~( D
以上归纳的是各主胜(或客胜)赔率区间的平赔均值搭配,这个平赔的搭配,是个模糊概念,也就是说,这个平赔是个中庸平赔,8 f( n# h- z7 C. P l4 x L
其意义在于:
5 n* @7 V5 M# q1 x/ W9 ?9 W" {/ s A、往上走则平赔偏高,若两队历史交锋存在较多平局,或者两队近况较倾向于平局,或者两队赛季成绩中平局较多,此时平局无法打出。/ B, U e- k( w1 s7 k, M+ A: i
B、往下走则平赔偏低,若两队历史交锋平局较少,或者两队近况倾向于分胜负,或者两队实力接近且无明显造平局的概念时,此时平局机会大增。
. i% H- m, X% Q8 L, e' V, d 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。5 m1 D) Z5 X2 A- T
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
; B$ z, G! [5 C. S 这里举两个例子:4 h7 {6 C! U# K# p. I, |
例1:; ~2 d. G" K- ~& N
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:12 f5 r- D' M! p- D' V3 }5 F
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。' }. B H- J, m/ X' G h7 j
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%3 F m2 [& G% P# U$ l1 B( d
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
1 f; z% q1 l- r) I4 E& e SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
& @$ l. R& }$ _9 f 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
0 [5 E2 H5 y# z a1 u) N7 B 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%6 x3 B' f" S7 E
分析:. [9 g. T" E3 Z2 @* L3 G3 T
从上面的概率可以看出,庄家对平局位的期待值高于了正常值,或者更具体的说,2.1的主胜赔率,应该对应3.1的标准平赔,而1.9的主胜赔率更该对应3.2的标准平赔,在这两个队近年来交手平局很少的情况下,这样明显偏低的平赔,显然更容易打出。结合主胜概率、平局概率和客胜概率的偏差,由此可见本场比赛首选项是平局。; i/ G, T3 ` b( J1 z9 {9 |% |
比赛赛果——1:1平分秋色。: l$ Z( |1 o( y- P; K/ {
例2:1 A: K/ x) d) Q4 H2 ?
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1
1 N7 o9 J y7 Q2 u2 X2 J 欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,: k" s. M6 t/ k& Y$ Z% v# U8 z
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。/ W4 J. M: J; k/ g1 |
分析:
) c3 T9 K" M# Y8 C v 初始欧洲数据对主队取胜予以肯定,特别是平局赔率明显高于标准赔率区间,而客胜赔率同样根据换算偏高,沙尔克获胜机会应该可以基本排除。临场欧平赔上涨的平局概率,但客胜概率没有根本性改变,平局的可能性看似增高,但可以看出赔率基数本身就过高,因此相对而言,主队赔率和概率的组合最为合理。1 p& ~& Y4 {5 l; N: z D, a# `9 ~. j5 u/ p
比赛赛果——2:1。
& F5 C: m/ c7 X. y. u 以上两例,则是对概率和赔率区间的较基本化的阐述,一旦赔率区间和概率可以通过确认,那么我们分析赔率的可能性将大幅提高。
( @" l3 Z. L) j. T# N, k+ Y" k9 ` 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。& D: R8 x( B( _. s4 T% K3 F
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
/ C, \! H+ @+ J; h4 b( e ——欧洲赔率与百分比概率的换算
. E' w$ |; \3 F) y6 j$ ]- { 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
; n' y* f* N( W/ d 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
% J5 s( @! U' X) U 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%$ S f! _7 ]+ z3 N" _
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
2 X) E8 v! C* o$ Y7 W5 l) r 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%+ v v3 o2 v$ z# m: b
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%5 k9 `5 \: M% Z7 D0 g: G2 L& K
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%0 Z1 |6 G+ a3 W# b1 K
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%% a: u. ~- ~4 E+ N: |# {& f
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36% w/ U' I$ @" T) Y% t! ~. W3 p
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%% N# R9 l* C6 Q' L
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
& {, k$ Z. p" N% E4 d/ P7 A 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
0 B0 q9 R! Z& f 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%& a" v& F" J$ l& }' ^+ [
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%3 }+ m2 \( L; ]- I/ |( s# G
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
8 V- v9 J$ S7 x 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
* J, K" x* R6 K( |8 I* J. N1 W 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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