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第一部分 赔率篇$ r3 d; M5 }* q5 V5 d8 o
五、赔率的搭配体系。8 E, I7 R) v* x5 i
3 f! j# O; f4 k! S5 ^/ x z(一)赔率的回报。
# T. \) q' p1 v5 ?, z 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。7 a3 G+ \) z9 f5 L$ S T/ t
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)。' I2 \! j# \! Y- C2 M. z6 R
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
$ [5 K! s& |) w# `# z 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?& s, r) H5 q4 n* S5 w" i
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?
( y$ A# v( N* H% i0 y" a 实际答案是:
) M! g& P! }5 K/ i6 L7 E 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。, U: r6 t' |# Q" I0 i, x
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。
' b% T# C% C& H, s9 u& L 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。4 j7 s$ d: ^9 z9 P: M/ R
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。
. H, F2 k; \# {+ \( t8 b# N2 a j* W7 [ 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。7 i! g) w1 f! `- J. T
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。3 s1 O$ Q3 a0 Z
/ q- p: }2 l9 I
(二)赔率分区的形成。
# k. B6 A# _4 K b: @! ?/ l5 X 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。7 w( u9 L6 \- 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:
* a1 g& J2 [* l, F 捷克 vs 圣马力诺 7:02 x7 ?, h6 p9 k6 M8 n. q
立博 1.00 9.00 81.007 ^9 h% P/ ^! Q, s
HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
* E# c$ w7 o6 O3 j* F Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
& U: z2 Z! Q+ ~. \4 F 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)。
5 ?1 {, T. g9 {. }9 @ 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。) Q3 c' H. D2 h& ?
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?. C' h4 A7 ]9 i* A- \: I0 X
英国 VS 马其顿 0:0% W( f0 E& Y1 V# q/ i
博天堂 1.05 9.00 26.000 H; K/ {) ~3 Y& n) m
24hPoker 1.05 10.00 33.00
+ [+ I3 b* t$ }; t* \+ |# v5 _8 k 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。
1 z- G8 ?& u4 m 当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
( q: M8 K. a* u! p. L. j. S 科威特 vs 巴西 0:4
- g: x3 u* _; X* p& A2 i Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12$ E$ K" O: Q9 _# x. [' q
威廉希尔 15.00 6.00 1.12- f1 Q/ r6 L8 w6 H
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。/ O* J* G0 R- C6 r" N) `
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?
; X* ^: q& S$ v# d$ ?7 ~! _* x* V# ` 国际米兰 vs 卡利亚里 1:07 e% b% z! x, m8 t
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
. z8 @; t/ @4 _( N; s SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00) |2 e0 l0 i" Y& J4 y
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 6 p: G% P7 F. p2 w# ~+ u7 [6 b
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。6 M0 K" I J5 l9 x1 R- Y2 a1 i8 Y6 h
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。
( e# ^7 v. ?+ C5 d 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: Y* D! p8 z7 k7 x6 _4 I- D `
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
/ q: \0 e; n# ^: F4 J$ W% ? 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。
% S d! z( k1 H8 a# E8 O, @' [) B7 j k3 k6 P
(三)赔率的基础分区。3 k: d# g4 c! F7 ]/ S5 h9 V8 p5 Z
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
5 ~- Z. R" {& j 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。9 @1 c) G+ r5 D
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):: n# M; W; K7 Q( D
主胜(30个区)——平局均值搭配
1 b; Y) P) O: \' q% q3 m0 @ 球半以上区:+ N! W: P' s3 c- ~0 ^- s
1.00-1.05区 :10.00区( c3 U T! j$ x K( a
1.05-1.10区 :7.5-9.0区
' ~( }( {! h$ T4 U5 Q& {$ A- e 1.10-1.15区 :6.0-7.5区, T) @; H1 t* g
1.15-1.20区 :5.5-6.5区, u1 z- n! k; j( q/ s- b g4 a
球半区:
& R. p& H8 C i2 m( Q5 G3 P 1.20-1.25区 :5.0-6.0区3 X- z K$ z) i. l* R. R/ A, ?
1.25-1.30区 :4.5-5.5区
' w. V+ ?; x! ]4 _ 一球/球半区
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. O* A8 ~- r. B; k2 o- P5 c+ s 1.80-1.85区 :3.2-3.4区
- [$ N9 L' r* H+ \* Y! f, } 1.85-1.90区 :3.2-3.4区
4 }. k N$ Q5 B& d5 @9 t w0 b3 O% W 1.90-1.95区 :3.2-3.4区: f" _( u( l( X0 N# r3 [8 G4 x$ M7 F
1.95-2.00区 :3.2-3.4区( u+ @* ]1 k' L N* h) a
平/半区:
& H. A9 G, z2 U; m8 c 2.00-2.05区 :3.1-3.3区4 b, @; T1 z6 [3 D2 t. `9 |
2.05-2.10区 :3.1-3.3区& P C4 r; }0 A. W
2.10-2.15区 :3.1-3.3区# ~: h$ w l# w- I
2.15-2.20区 :3.1-3.3区$ [" A3 c1 ]9 r d
2.20-2.25区 :3.1-3.3区
4 s2 o! c% s$ P$ ?( R 平手区:
6 Q& \9 L6 h' F- L% S 2.25-2.30区 :3.0-3.2区
, F, P) J* z) } 2.30-2.35区 :3.0-3.2区
9 |/ f) @& h' Y0 U 2.35-2.40区 :2.9-3.1区
$ O2 ~" [! e e* c 2.40-2.45区 :2.9-3.1区- q2 t0 Y. v7 k! ?5 [, g% W
2.45-2.50区 :2.8-3.0区
' g4 B# ~% H7 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,
4 f3 X9 H3 A" v, W2 ?% ]: J8 A M 其意义在于:1 E: |5 g: X2 {: 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。
! r$ C, v' Z+ s4 h 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。
# \, P7 h2 ~7 v- ` 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。) R4 J8 C o( N% i! e
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?! O }6 {( q) W5 x4 ^5 ?) S
这里举两个例子:
* m# | u, K. T( B4 Z( x# `) p 例1:2 c! O: N# m& b: G
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1# y7 Y4 S0 p' }. x6 M# v9 x
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。0 C- C3 {! C* }0 F) ]6 k
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%5 a: v* s! B6 J) i8 l+ Z, H
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
* j- p* q+ C2 I SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
% D: c: T! d) Q5 @7 X 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
. d: K( }( O7 g9 L1 a 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
X# ^2 c# z& i 分析: b; @% K2 U5 g8 N0 z4 j
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。# A3 c4 @/ L6 _- x, T! K
比赛赛果——1:1平分秋色。
. [9 F! C/ U2 |/ S6 U8 z 例2:2 j k0 P% x& W; a/ z" l
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1, A; f& [* l3 L, g: G& R7 ?
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
2 U& v( ~0 o* x3 t4 I$ T 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
" ~6 u; t" ?* y2 r 分析:- H6 S6 \( @ d4 u( c e* q
初始欧洲数据对主队取胜予以肯定,特别是平局赔率明显高于标准赔率区间,而客胜赔率同样根据换算偏高,沙尔克获胜机会应该可以基本排除。临场欧平赔上涨的平局概率,但客胜概率没有根本性改变,平局的可能性看似增高,但可以看出赔率基数本身就过高,因此相对而言,主队赔率和概率的组合最为合理。( {! i% e& Z2 l* j3 ?
比赛赛果——2:1。- P- z! s, G3 j" P; A4 s* t9 u
以上两例,则是对概率和赔率区间的较基本化的阐述,一旦赔率区间和概率可以通过确认,那么我们分析赔率的可能性将大幅提高。/ v Q* Z0 f# q) \6 x5 A
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。% i3 K& y! d) y% y
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
* G5 p$ D2 K/ H. L1 d& z b ——欧洲赔率与百分比概率的换算
9 w" h. r% ^( B 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%6 E4 }2 p* [( v
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%, p: |0 Y x1 ]8 Y5 r9 p1 a4 }7 w
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68% j2 o: t4 @4 W3 L4 F
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
: L% D m4 P) W! A, f 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
% N; ?: o+ f/ ? 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%8 [% q" r# p: E9 M2 I1 s, [( W
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%2 X% Z- p% d" e+ Q/ ]( N
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%, d: \) I2 ]: B$ p4 t2 V% ~* E
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
* I: `% g3 C0 l 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%
# d) Z- ^ t7 M 2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
* [# ^+ M9 x7 l 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%" f" E/ V2 [2 f# {0 e0 U% {' j* z/ o
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%7 v2 l% M6 F9 d# p7 N: t
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%; H- ~9 Y( L$ t4 S
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
8 h3 X7 l' `3 m0 ^* Q 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
% r+ E: N# s6 E" G# [ x 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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