《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。

- h$ }) N8 `1 p' z, M5 p$ z（一）赔率的回报。
* R' y9 x' x+ ?5 @% [        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。
' c) |2 T6 a2 B. J* Q# y: A        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）。
, G( b( ^* S9 T+ I* `        在研究赔率体系之前，大家先仔细思考两个问题：
2 k$ n+ A, c$ X  N& y1 e" @  x" k        1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗？
        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？
, O6 u% j! {! s4 `        实际答案是：
        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。
5 }4 x. i. r, s& J& i        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。
- _3 m; o8 p# q4 D% J  P        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。
$ E5 Q! O) u* 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。
, L) v/ u0 A+ c1 r" g4 `* L        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 w! U4 n& n  y' n- Q
（二）赔率分区的形成。
3 L9 [/ Z0 v6 Z, L1 S" [' S/ H) l3 }        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。
        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：
        捷克 vs 圣马力诺 7:0
3 D+ i- e  m4 h7 K! R; u# W6 G        立博 1.00 9.00 81.00
! b, K9 `/ t" t! @3 V! n        HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
        Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
        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）。
4 m0 S/ y; w* W+ B6 ]        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。
        当强势方赔率为1.05时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？
        英国 VS 马其顿 0：0
        博天堂 1.05 9.00 26.00
. T; p! ?' P4 o        24hPoker 1.05 10.00 33.00
6 M2 I8 V) J! Z, Z1 b* B        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 N: K* Q2 [: W5 a! |; f$ [        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
2 @, X4 _3 E6 {        Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
        威廉希尔 15.00 6.00 1.12
        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。
3 l/ u" u% f3 o) j6 {  B        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？
7 A: x$ y: r  I2 v/ U' a" E9 `        国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
        Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
0 g6 d1 X7 F0 S3 e' ~        SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
. m" i/ ^6 w) ]        BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
6 P: Z1 u' `( S7 ^7 U        由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。
2 p/ g6 _' w( {( X. i, M% n        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。
        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：
* ~- |2 x% ]5 }" c' J        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。
3 ]) F" F9 `! ?& e' c9 F
（三）赔率的基础分区。
- h& N. h6 g  ?; U$ 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
+ z4 }  d  l! U4 d' Q        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）：
7 R) Z- d4 E5 [/ u: O3 j        主胜（30个区）——平局均值搭配
        球半以上区：
        1.00-1.05区 ：10.00区
; E! J8 s: O. _/ a        1.05-1.10区 ：7.5-9.0区
. I3 ]8 V8 Z& V+ b+ L$ b/ \$ h        1.10-1.15区 ：6.0-7.5区
" j) b0 k  y- [4 N/ ?: j1 O        1.15-1.20区 ：5.5-6.5区
        球半区：
3 N) D. k9 q$ d: @, h) |5 }! U# V$ C5 C        1.20-1.25区 ：5.0-6.0区
        1.25-1.30区 ：4.5-5.5区
        一球/球半区
7 Z0 F: T' S1 ^. Y* ]3 w# [        1.30-1.35区 ：3.8-4.5区
3 X. H. G% E. h# \; G: `        1.35-1.40区 ：3.8-4.5区
+ [: C/ p4 r* {% M1 e9 b        1.40-1.45区 ：3.5-3.8区
        一球区：
, x/ ]- D2 Y# g        1.45-1.50区 ：3.5-3.8区
8 M& d$ X4 V+ j+ w. k8 A        1.50-1.55区 ：3.4-3.6区
        半/一区：
        1.55-1.60区 ：3.4-3.6区
        1.60-1.65区 ：3.4-3.6区
        1.65-1.70区 ：3.3-3.5区
        半球区：
        1.70-1.75区 ：3.3-3.5区
( R* P! f* ?6 }        1.75-1.80区 ：3.3-3.5区
2 X5 x0 t+ M  \: B( U        1.80-1.85区 ：3.2-3.4区
: P* M" ]. p$ K* r, \) k9 I6 F        1.85-1.90区 ：3.2-3.4区
        1.90-1.95区 ：3.2-3.4区
5 f' `8 x9 [  F1 w        1.95-2.00区 ：3.2-3.4区
; Q1 b/ g: \8 A2 \8 U        平/半区：
& y0 `7 o/ r6 I        2.00-2.05区 ：3.1-3.3区
        2.05-2.10区 ：3.1-3.3区
        2.10-2.15区 ：3.1-3.3区
# x/ ?5 h: y% {" r1 E: M% n        2.15-2.20区 ：3.1-3.3区
        2.20-2.25区 ：3.1-3.3区
& \% k+ L/ X3 [" j+ L5 y        平手区：
+ v$ V& }0 `3 g9 q; D' k        2.25-2.30区 ：3.0-3.2区
% U* R) I" N' _; w6 O* `1 A) `        2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
        2.35-2.40区 ：2.9-3.1区
        2.40-2.45区 ：2.9-3.1区
        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，
        其意义在于：
+ h- Q' `+ T" @% C' R        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、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: W, Z2 O1 H1 Q        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？
        这里举两个例子：
        例1：
        2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：1
3 v! f6 L/ q, s9 Q" w        基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。
        Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
8 k% `; Y/ k: x6 `( |9 c" V# B        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%
  E5 I, Y/ ?* m1 x- `+ M        立博（初） 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
        立博（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
        分析：
8 ^; p7 z6 p+ I: d3 o& d# M/ ^        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。
. P9 c# k) }4 x/ l        比赛赛果——1：1平分秋色。
        例2：
" z' ^8 p& h3 y" o( |5 h/ E' {# ?) P. q  J        2004年4月10日  拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2：1
" D$ P) n4 ~- d        欧平赔（初）：1.50 3.69 5.93，对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%，
- p4 k& Z# ~/ I# o$ J" j        欧平赔（终）：1.52 3.60 5.79，对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
/ u) g: R* x* p4 y/ d        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。
/ r. M. _, V8 d9 z3 ?        比赛赛果——2：1。
( {* a  @/ Q4 I1 }& v        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。）
        ——欧洲赔率与百分比概率的换算
+ Y0 ?# c4 ]5 a        1.10=81% 　1.12=80% 　1.14=79% 　1.15=78%
9 `+ D! p# x2 q        1.16=77% 1.17=76% 　1.20=74-75% 1.22=73%
        1.25=71-72% 1.28=70% 　1.30=69% 　1.33=67-68%
, S! [1 u. u: c1 c; S        1.36=65-66% 1.40=63-64% 　 1.45=61-62% 　 1.5=60%
% j  J' e- C6 A0 r" y8 z8 I        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%
/ s5 s' T6 m5 {" s- O. ^% d        2.00=44-45% 　 2.10=42-43% 　 2.20=41% 　2.25=40%
        2.30=39% 　2.35=38% 2.40=37% 　2.50=36%
# M4 K: P- ?0 ~9 e8 |) D5 W) H6 ?        2.60=35% 　2.65=34% 　2.70=33% 　2.80=32%
, X/ \, [: N/ C' k% n3 Q, z        2.90=30-31% 3.00=29% 　3.20=28% 　3.30=27%
5 L- l, |# G9 U0 e' ?8 P$ v( ~        3.40=26% 　3.60=25% 　3.70=24% 　3.90=23%
  S5 G5 @! O, C2 i6 }6 l& e        4.00=22% 　4.20=21% 　4.50=22% 　4.70=19%
6 B$ y7 N$ ~+ s. J1 V2 d- |        5.00=18% 　5.30=17% 　5.50=16% 6.00=15%
        6.50=14% 　7.00=13% 　7.50=12% 　8.00=11%
4 d# y2 I- E7 t        9.00=10% 　10.00=9% 11.00=8% 　12.00=7%
        15.00=6% 　18.00=5% 　23.00=4% 　30.00=3%

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