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第一部分 赔率篇
6 L" h [; P& d/ n( E& L% E9 Z五、赔率的搭配体系。/ Z* ?+ c. j0 ]1 l
) k" j. I5 A, ^/ B3 D. t6 k$ ^
(一)赔率的回报。- g: ]5 `; q! F7 z$ G; j
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。
+ T1 e' U4 w+ \) L! @ 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)。
9 r6 `! P2 k1 [. D 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
; ^* _; A" h+ {( L4 J 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?+ L1 f2 D8 R1 y
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?
0 r. y" X6 ~2 x& J+ s, X 实际答案是:% M& }; m! M4 p
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。
# T" p' i. S6 F4 s, E4 u6 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。
3 a* v+ L" S8 d8 S 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。8 }3 h) w9 R& h. N- [
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。
% ^7 a# a5 _; n1 @/ s5 ~ N 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。- A$ q7 z) g4 R+ u, P9 n2 c6 N
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。
' J1 K1 W8 ]7 u. W& f0 g
! J$ A( L6 O. Z* m+ K(二)赔率分区的形成。
# r. O# {: F& i6 e, G: J 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 C P% D. @2 S
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:
9 U5 K4 E# A8 i$ ?# K% H2 |" c 捷克 vs 圣马力诺 7:0( J9 ]& O' u/ H0 |
立博 1.00 9.00 81.00
( ^ g3 ]2 |# V8 Y. @$ ` HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
6 T) N k; ?" C& L' @0 L- ^' k Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.002 j0 J% U2 H$ F4 o( S9 F) y- {
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)。
& U7 }$ E# Z! ]" h 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 C+ c& O |3 i0 F 当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?0 Z" M2 P2 } c. ~! B; p
英国 VS 马其顿 0:0
# o5 x# F+ n* w' C, O 博天堂 1.05 9.00 26.00
* p& y1 Y' r$ B# q$ l 24hPoker 1.05 10.00 33.00
$ H4 |8 G& X0 F 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。; C9 G* R$ I w+ {
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?# K$ F2 w) R6 Z i7 Y9 ^5 a8 J- w% S" r0 q
科威特 vs 巴西 0:4. t! ~2 R3 ^2 K! r! O4 J* s0 p$ s
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
' R/ X6 P+ D6 w% I 威廉希尔 15.00 6.00 1.12. B4 V) C9 q% t: G3 E9 t2 y/ S2 H2 V
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 E+ b( q6 m4 R* `- h9 _
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?
1 D: ]9 {7 n \0 K# F' n 国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
# B6 ~( @9 D% O, X( }, g) A Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
% [* }- ^% @" a SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.004 o3 U0 U5 B) `
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 ! [; {) p. o$ J3 ]4 a- I3 `
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。9 C2 }+ Y4 Z6 P; y+ K& [* ?* c% 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。 A5 A* j% m) Q5 T/ { V
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:
7 ]( ~* v- v& g6 l" F% A 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
2 k1 D( H0 X* ]) w J 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。+ r; V+ G* O, i; U5 I" u
; }' I3 S$ v$ [
(三)赔率的基础分区。
0 Z% E# ~: I8 p; L/ ?' _ 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 K( }/ J0 [5 J* 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。
; e& [, A& ]6 }* i8 B2 g% H9 a7 H 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):: K8 w0 J+ n" K- h
主胜(30个区)——平局均值搭配
8 ]8 v. x3 ?9 f7 u5 v0 H: Z 球半以上区:" m3 h% _" L0 I$ @6 J) z8 i( q
1.00-1.05区 :10.00区+ \/ e3 K( N( o
1.05-1.10区 :7.5-9.0区
3 C+ j9 {& R2 Z3 m e+ k# b6 M/ R8 | 1.10-1.15区 :6.0-7.5区3 v, K9 F O: a
1.15-1.20区 :5.5-6.5区
' ?% o1 f4 a: U. {$ D7 q 球半区:+ h* X% v! x- @2 y! }; t. E
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) L Z( `; K; i1 ]) d/ z# H; i 一球/球半区
% q9 h$ t! {2 y8 O V 1.30-1.35区 :3.8-4.5区4 T5 ^2 A0 G2 h! E0 ^
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一球区:
- R, o7 W- N) G 1.45-1.50区 :3.5-3.8区
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半/一区:) R" [) v+ r# P# J
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1.85-1.90区 :3.2-3.4区
1 k- L/ I+ l" d" u( l: t9 g 1.90-1.95区 :3.2-3.4区
: n" I! P. s1 E9 \5 \ 1.95-2.00区 :3.2-3.4区
/ j+ Y. w d. Z! b 平/半区:" {. Z2 I" Y0 n5 Z0 m
2.00-2.05区 :3.1-3.3区/ P( S1 }& R W4 h0 d/ H2 t
2.05-2.10区 :3.1-3.3区: J6 k4 S1 b6 a3 p. Y
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
% X1 w: M+ r2 z$ }4 v) M+ }9 ? 2.15-2.20区 :3.1-3.3区
' s5 H+ Z- P+ s 2.20-2.25区 :3.1-3.3区, D; f. w5 [: P% m# w% X2 `% r
平手区:
?% w! @2 J1 z: {$ Q5 W' R 2.25-2.30区 :3.0-3.2区3 h+ t2 u* }: y" H; w
2.30-2.35区 :3.0-3.2区
4 }1 C& [' r; _' P1 Q 2.35-2.40区 :2.9-3.1区3 x$ }. @, x; Q; V& W
2.40-2.45区 :2.9-3.1区
: `* l' I G9 W4 ^# U 2.45-2.50区 :2.8-3.0区7 I$ L5 c/ ]* ~, z3 v% S0 L
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,
: F* q) f( J0 o& x 其意义在于:
: u% g6 r+ o! t& T1 K$ b+ M 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。
9 P7 K9 j! Y( 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。( F- U5 _& X+ ~7 u9 w9 j) f
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。3 f/ c. i* l8 N2 C ]* S) U
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
) E; } x K2 p 这里举两个例子:
4 W0 x- M! ~$ E/ S4 g* o 例1:6 P; b) L K5 N( t, q
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1, L, G1 Q {: 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。
5 U5 Y, s( u" W* j+ K9 W: [, Z Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%( j4 s1 {2 a7 }; n( p1 p
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%. \7 J7 T* h6 f& C1 V0 f/ P2 m) Y
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%, T* u3 T! i; G; g" S o, o+ y
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
: H$ V8 i$ ?8 Q+ x" w 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
: b: | i3 U% y Z& W 分析:
- W$ o: l ?8 x n8 ` 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。# P8 z& M" C: `& `6 F; |
比赛赛果——1:1平分秋色。
0 g0 ]6 u1 r1 _ 例2:
! f! q: g( i8 J 2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1% w: |% g% D- [3 N
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
# e# y% p2 W- y& ^' h2 j 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。3 Q( v* m+ T3 Y3 @6 Z: R
分析:# E9 b7 A F5 h9 v: F
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。
* Y8 X% t# E1 g9 ~: i- W 比赛赛果——2:1。8 ]. Q9 I* C2 X/ v1 w9 E$ H
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。. M6 [& S- U, i w& S
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。
- k: }. B- @5 O6 `4 q+ s (下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
( `6 B: h% J! H* d# O ——欧洲赔率与百分比概率的换算0 K3 l4 B. @) W- Q! {, q5 Z
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
, L6 |! v$ t% F$ o 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
. Y6 H2 H7 k4 e- m v 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%, U# H0 c1 F! {" H
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
* I, X6 Z) _$ C' M" E# A3 n! A l( a 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
- q% T! o% D ?# X4 C2 B: c 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
* j* C. A( A' y# @% W, { 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
2 c+ _. @5 d* W' S: p4 I 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
7 J4 X2 D3 r3 l8 p$ g: |/ c 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%3 v8 F; a& a3 K* D
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%
3 \" p7 H* v1 _4 B4 _- E 2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
- C/ M/ j! O* v. ] 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
4 G3 U' K. S8 q 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%! u! M7 |& z" H
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
) I8 X" J2 ~, n8 {0 Z% |+ V4 q: H 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
* s. [) ?/ O* @" s- y8 u 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%& n$ ]2 u/ e% |) P: h( i* n
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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