《盘赔天下》精简版——赔率篇（八）

第一部分 赔率篇
五、赔率的搭配体系。

! U6 f9 w2 N1 f, d% |（一）赔率的回报。
4 B' @7 o$ b! ?: \9 g) b/ `        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。
        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）。
, A5 p+ K! Z  |* R8 r" F# t        在研究赔率体系之前，大家先仔细思考两个问题：
        1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗？
; U& g* f4 q& x3 {/ N        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？
% l; e6 s$ F2 r( ?5 }( e        实际答案是：
$ ~2 ]4 a7 Z+ f( l# o# i2 `( c7 o: `        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。
        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。
        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。
        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。
        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。
        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。
5 X6 G% h9 H2 a; M
* ~6 J: `( ]- H9 j2 h  {/ O; ?（二）赔率分区的形成。
' G% f/ Z; A9 W- {9 b        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。
( {" N8 j* O+ S- {9 U% d# W8 m, B        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：
" \, R6 g- A$ a4 {        捷克 vs 圣马力诺 7:0
        立博 1.00 9.00 81.00
- c/ _9 u6 `2 y* w: q0 ^4 v4 o        HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
2 y* a% p6 G' T' `" O0 i7 ~8 s        Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
# o: _" ^  e9 O        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）。
        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。
9 A1 v* X7 ~) F, `0 n' @. g        当强势方赔率为1.05时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？
( W" c2 [0 \9 c; h) |# Z        英国 VS 马其顿 0：0
        博天堂 1.05 9.00 26.00
5 \3 Y' f/ E5 [2 n! T: P        24hPoker 1.05 10.00 33.00
" J1 C( Q8 }: Q; \: Z8 C9 t2 V        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。
# h' P$ j) T, ]3 J% [        当强势方赔率为1.12时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？
        科威特 vs 巴西 0：4
        Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
        威廉希尔 15.00 6.00 1.12
9 o/ W8 j2 N" ?; ]$ p) ?  u: A        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。
        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？
        国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
/ i8 E2 C+ U" @9 E& P5 o        Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
# v8 T( K% M2 T: L3 T) Z2 `/ w9 a7 d        SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
        BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
* Y" `" y0 O; t/ W& P        由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。
        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。
  G' g& Z8 U) M4 _1 m# q        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：
        赔率的分布是有规律的，是有轨迹可寻的。
        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。

（三）赔率的基础分区。
# D0 i4 C8 A- K5 E4 ^4 Y        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
* F" t8 q  x& _3 W4 o/ k$ e        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。
        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）：
        主胜（30个区）——平局均值搭配
        球半以上区：
        1.00-1.05区 ：10.00区
  O" U% v7 l9 @# _- x$ w7 M9 k        1.05-1.10区 ：7.5-9.0区
8 w$ \, z3 Y- n8 F% f        1.10-1.15区 ：6.0-7.5区
        1.15-1.20区 ：5.5-6.5区
        球半区：
        1.20-1.25区 ：5.0-6.0区
6 R+ S' O. b9 ]* R        1.25-1.30区 ：4.5-5.5区
# _! c8 ]6 [* W9 f        一球/球半区
        1.30-1.35区 ：3.8-4.5区
4 U3 ?" o9 [! s5 q9 I' s: l        1.35-1.40区 ：3.8-4.5区
# X. f+ \+ E5 M' C        1.40-1.45区 ：3.5-3.8区
8 Z1 E1 E8 I, q. q& u( r        一球区：
' J" w! H5 S1 f5 I# M/ c" v; Z6 y        1.45-1.50区 ：3.5-3.8区
        1.50-1.55区 ：3.4-3.6区
4 V+ ~! A/ j, `6 x, x; f" O        半/一区：
        1.55-1.60区 ：3.4-3.6区
        1.60-1.65区 ：3.4-3.6区
% L) I& B7 w) v        1.65-1.70区 ：3.3-3.5区
5 k4 V3 j8 j( `2 A0 ^        半球区：
        1.70-1.75区 ：3.3-3.5区
        1.75-1.80区 ：3.3-3.5区
& a8 E& U# a, n& l' _        1.80-1.85区 ：3.2-3.4区
        1.85-1.90区 ：3.2-3.4区
        1.90-1.95区 ：3.2-3.4区
  ^7 P8 e( [  g4 U        1.95-2.00区 ：3.2-3.4区
' w" [! ?. i; g- U. _  H        平/半区：
, f0 p9 S: b1 S        2.00-2.05区 ：3.1-3.3区
" L' S& w! g3 B        2.05-2.10区 ：3.1-3.3区
        2.10-2.15区 ：3.1-3.3区
% a/ T6 q3 I  I/ Q2 x9 Z* O+ x        2.15-2.20区 ：3.1-3.3区
        2.20-2.25区 ：3.1-3.3区
) S/ P& g7 f$ t' Z: G        平手区：
7 @. A0 W- ^( t4 u        2.25-2.30区 ：3.0-3.2区
1 X) |" t6 Z$ Y8 J( ]: q        2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
" i! f- l. e+ v* }) g4 B; R0 e' R        2.35-2.40区 ：2.9-3.1区
        2.40-2.45区 ：2.9-3.1区
0 }, x" W0 Q1 d' a; d        2.45-2.50区 ：2.8-3.0区
        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，
7 ?2 j2 F. p- B; J        其意义在于：
/ d! M" R. \' Z) j! t$ j7 Z        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。
' C# u8 P9 u+ a7 r* [        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。
. |& T- L/ v$ @) e        同时，根据概率计算，即可得出客胜赔率指数和概率数值。
        那么客胜赔率和概率得出有何意义呢？
0 x& g. ?- }$ k) C        这里举两个例子：
        例1：
. ?* l  B+ b" d: N        2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：1
        基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。
3 z) e# ~. J) Z; o) Y        Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
. r; \8 C7 J4 J. I1 s        Interwetten（终） 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
        SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
1 o, v4 H5 p/ c: q) ~/ Y        立博（初） 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
* I% i% p& S- E& k. V3 k) O2 j8 r        立博（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
( t, I$ P! }5 P3 w+ u        分析：
        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。
        比赛赛果——1：1平分秋色。
) Z- L) e" T$ y% I9 s( ]        例2：
        2004年4月10日  拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2：1
! [' B  w! B. z; e2 M        欧平赔（初）：1.50 3.69 5.93，对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%，
* w6 U9 s- }5 V, `: z7 R        欧平赔（终）：1.52 3.60 5.79，对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
2 S$ M9 H0 Z4 b6 f' E/ B, `        分析：
        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。
        比赛赛果——2：1。
0 P; N/ S9 B8 q        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。
        在下一篇中，我们将细化的去分析赔率的各个部分。
        （下附：欧洲赔率与百分比概率的换算。）
3 ]: Q- q: B: e- D        ——欧洲赔率与百分比概率的换算
! n9 ~' j& T, K6 L) p# m        1.10=81% 　1.12=80% 　1.14=79% 　1.15=78%
        1.16=77% 1.17=76% 　1.20=74-75% 1.22=73%
# z8 t( q, \" E) U. q        1.25=71-72% 1.28=70% 　1.30=69% 　1.33=67-68%
        1.36=65-66% 1.40=63-64% 　 1.45=61-62% 　 1.5=60%
' G) m1 e( Q; N        1.53=59% 　1.55=58% 　1.57=57% 　1.60=56%
        1.62=55% 　1.65=54% 　1.70=53% 　1.72=52%
        1.75=51% 　1.80=50% 　1.85=48-49% 　 1.90=46-47%
        2.00=44-45% 　 2.10=42-43% 　 2.20=41% 　2.25=40%
, _. T2 j; |  Q/ O) f        2.30=39% 　2.35=38% 2.40=37% 　2.50=36%
' h! H0 v) s3 `# o: _( i        2.60=35% 　2.65=34% 　2.70=33% 　2.80=32%
        2.90=30-31% 3.00=29% 　3.20=28% 　3.30=27%
        3.40=26% 　3.60=25% 　3.70=24% 　3.90=23%
- D4 d% ^* z3 P# O. Q8 a        4.00=22% 　4.20=21% 　4.50=22% 　4.70=19%
        5.00=18% 　5.30=17% 　5.50=16% 6.00=15%
5 M! l6 s7 ^8 t' P        6.50=14% 　7.00=13% 　7.50=12% 　8.00=11%
9 }* x: z" Q5 U4 ^" @% g        9.00=10% 　10.00=9% 11.00=8% 　12.00=7%
; t2 |, G! G' b" l# _        15.00=6% 　18.00=5% 　23.00=4% 　30.00=3%

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