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第一部分 赔率篇
+ y8 s2 n% ~2 Q% T/ j) O' x0 e) S* P五、赔率的搭配体系。- z$ B0 s$ N9 ^: }- M# T, c
5 T& T/ t6 L4 b" K
(一)赔率的回报。: q n5 d# ^& R7 H' g
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。
1 ~7 I$ C5 @: o6 { 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)。
- R& C- i, {; Y' U1 | 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
* c" A& S7 P6 ] 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?
6 U# i2 O y1 I' M/ E" h7 P: b! j) M 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?
$ H- w! ?( v8 W3 `( H 实际答案是:
0 M3 t+ r" Q2 A$ O1 F. `* e* a 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 i: C, u5 O3 u0 E' V 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。/ y6 X9 ~) z9 l; s* b
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。
, n+ [! G, g1 d S 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。
8 ]) \; v& u4 ?% ? 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。
3 W8 [6 r( t1 c 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。! X* R; [9 Y& `
# t' q7 Z5 k: G' t/ l/ G
(二)赔率分区的形成。7 A- h, y' S, Y) q4 d
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。- C3 S# X: w s' ]# m2 Z, M* {
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:4 c6 @& E4 r7 R p9 M% O
捷克 vs 圣马力诺 7:0$ @- W! E( D$ ^
立博 1.00 9.00 81.009 v- E1 v' n1 ^0 b# E4 x' e
HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.004 |9 N8 H7 k V, \- m
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
) f. J' G1 z8 @ 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)。
$ F% z0 U+ ]( Q 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。' g- n( r! k/ O) Y% P+ \
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
. B; x& S: C& G) }) V& t 英国 VS 马其顿 0:0
+ W8 Z n0 i, i: K; q6 x0 I) @ 博天堂 1.05 9.00 26.00* J3 @ ]4 }' W1 L
24hPoker 1.05 10.00 33.00
1 n4 S& ?* _, ^& h: x& l" } 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。
' o+ F t* e8 t$ d& N! E 当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?7 c9 n8 n9 E8 B8 @6 v0 j
科威特 vs 巴西 0:4
S+ I: Z8 B9 M' w Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12% {6 R# l; c" ]4 u9 a/ d" D& \
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
" O% I4 W8 V1 u8 g! l) ^1 x 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。
* `4 t/ L2 G; S3 p4 v, u4 y7 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 c) Y/ e7 B* v* e 国际米兰 vs 卡利亚里 1:06 ~, C. [. _+ f0 M: Q7 U) e/ s! q
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
5 D {' [' z \& Z SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
% Y! u7 x* J) S$ Z# Q- x. G1 F9 ^ BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
. V7 G1 J; \7 C4 }3 Z/ W 由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。! Y( E7 @6 b7 g
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。
2 \$ A% X& ^% S/ v! t* \8 a 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:
( p. I, q. k) F& ]# H& ` 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
' I( g L; h9 G 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。
- x) t: i3 t6 o- u' h: x% D+ B: ~, ^ ~5 I2 |. v9 ]
(三)赔率的基础分区。* K2 c* t; c/ w: M
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
% K3 y) { d" 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。
, K+ s! A; O( w' N) f 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): V2 O8 g2 e2 \5 w6 V
主胜(30个区)——平局均值搭配
: c7 }+ m5 b) ?% n 球半以上区:) l5 B8 [& q* P+ c6 A7 [3 r
1.00-1.05区 :10.00区' [$ }1 p: Y+ g3 c
1.05-1.10区 :7.5-9.0区: v9 v; R- X* q2 O3 h; A; }
1.10-1.15区 :6.0-7.5区
( z# ^9 W: L. V# F 1.15-1.20区 :5.5-6.5区* b1 T: k# p# b% ?" _) W
球半区:
7 Y% B ]- A+ a! }7 x9 H 1.20-1.25区 :5.0-6.0区
+ k' U3 i7 ?/ R& C2 N 1.25-1.30区 :4.5-5.5区# z4 h- U$ `# m5 o! ~8 O& ]4 B
一球/球半区8 r7 k* P+ ]+ a' `& c
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1.80-1.85区 :3.2-3.4区
9 B3 }1 I" w& o' b 1.85-1.90区 :3.2-3.4区- C9 Y" K- N0 t. e* _. n; A" j
1.90-1.95区 :3.2-3.4区0 u4 I- Y! y/ P' F% V( w$ ?; E6 o
1.95-2.00区 :3.2-3.4区' T4 u" [/ W! o+ v
平/半区:' |8 |7 a, I! y4 y- ?
2.00-2.05区 :3.1-3.3区
* u4 _8 O/ \0 J7 U 2.05-2.10区 :3.1-3.3区1 I, G* T- I' `7 F) L
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
* u9 O$ y: y; l% g( F 2.15-2.20区 :3.1-3.3区9 w8 }4 p2 k, U4 U
2.20-2.25区 :3.1-3.3区* u# R( G" M' U T# d
平手区:4 F. x2 f3 ?6 [/ [8 p' |% w" S
2.25-2.30区 :3.0-3.2区
4 J; w e! }3 k2 Q: E/ Z 2.30-2.35区 :3.0-3.2区% j. }5 h6 x: D) e$ F4 N
2.35-2.40区 :2.9-3.1区, t. ]& k: H1 X9 k! U% Q
2.40-2.45区 :2.9-3.1区2 Z9 i/ W% g/ J0 P- v( x+ f( U& x
2.45-2.50区 :2.8-3.0区, L7 W9 r+ z# W- v
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,/ E( {/ W0 ~) t
其意义在于:$ L! K% h( v0 l6 r4 E; ^
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。8 C7 m% R+ U1 I# n/ 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。
' C- p( u" L* V 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
. {! e# T# d: e; }8 u 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
6 \3 X5 ]5 j3 ?- x# O( i% _ 这里举两个例子:
6 N; W1 |) T& D# z 例1:* P/ c: `2 a% u: U
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:13 {3 ~4 w1 x- O6 h
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。
# M. G) Z) ?$ J3 t- o! D Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%% _! e# ~/ G* b7 E$ p3 k P! c
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%% R3 {: W. S) q1 I8 I8 {
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%" y: \9 `# }. P6 l
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%$ I% i7 F$ F* p' \$ ~2 U: C/ I
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
" N# N1 H* H3 v! P) A9 i 分析:
4 h# X+ Y% y+ f: w/ c: v* \ 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。' Q @ I& p% c1 H/ b' j
比赛赛果——1:1平分秋色。
4 _, a3 R7 E$ x9 N( @ 例2:3 k, L9 |3 N- l1 W' I8 p# P" P
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1( u2 H3 L- _" v
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,- J$ ^( B! W, U3 e5 q
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
* G; p k8 s; k 分析:9 K- E7 C5 c" q' _
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。+ z" E& g5 j7 D0 K; `) A
比赛赛果——2:1。) P( A9 ^! {' o& K: g8 c! h0 M7 G
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。9 K7 S/ u" F- R3 s( A& h
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。
8 f: x* [. _& r9 m2 P& } (下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。), m% g9 h! E4 t# l9 @9 x; i
——欧洲赔率与百分比概率的换算' w; D3 S) U/ ?; u
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
+ j. @8 n/ X- t: g0 q 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%$ S4 W# [2 l1 P( W2 T# {
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%- F& [/ A- F# ?% e
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
0 V4 @- Y& j0 H8 s$ F0 E4 v* o- i 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%4 U5 r e) a; O% \" F8 O! z
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
5 x5 U8 J/ U2 t 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
. X+ D, _8 P$ O1 c 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
- W* e( b, Q" }) N; y 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36% M6 f. g) K4 t; k) q; {
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%
- E3 M$ ]2 {5 C e1 s, }; f8 M 2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
3 h0 x- z5 K( I, g: c n6 S 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
6 p, A0 s4 |7 B7 T2 F 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
e4 O$ r+ E$ j2 w( g% h 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
8 q( o, V+ E# M% } e; j 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
5 j. u3 z. x. L0 O \/ z 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%# ~' \8 u6 \/ ]/ r: U( w
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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