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第一部分 赔率篇& h! D0 `+ g. H) @9 X) i) h
五、赔率的搭配体系。- Z {0 N0 e5 W
" G; P1 V- U* J8 h- H: K5 ?（一）赔率的回报。
3 [% C% A9 p. k) ?" ^; V 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 Q. Q" V+ B( c& N# M+ h. y; g
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）。
7 h4 O( J; n( x( Z. m! u$ j 在研究赔率体系之前，大家先仔细思考两个问题： Y6 j% x- a F, f% A+ ^% C$ |- X
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗？" {% z5 u$ Q7 |& W' z9 V# j3 B; G
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？* d. Z. g. g, {( D
实际答案是：2 a/ E% \+ h: W" j
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。
( _7 w: t' v. {, A H 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 q( b- h9 Q2 I9 ^( @$ _ 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。
2 z. i6 h; A' O 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。 l J& _0 M/ L, @1 ?( O
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。
9 z3 y1 E- X/ c; L" g" R 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 V6 l' F( N/ x2 @5 [, i7 I0 R' {$ x- I% N3 e
（二）赔率分区的形成。. ?; ^, Z$ W+ W. f
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。
! T; O# U, y4 U3 U9 C, r 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：) T4 ?5 x; O, t* v5 t5 _- H
捷克 vs 圣马力诺 7:0
* \5 X/ |! i) G# f& a) \ 立博 1.00 9.00 81.00& L' E' f- _6 w$ v
HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00) r# S, r8 g& E# x
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.000 }& J( \" W6 k: v/ }3 x
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）。
& H f) m6 a! N0 }3 M& z6 O 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。
: V4 q# P5 q3 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？/ ^, Y- |- z3 y7 ~
英国 VS 马其顿 0：0" z+ k0 x8 c7 e8 E' }
博天堂 1.05 9.00 26.00
4 M+ r* J$ [* U8 z 24hPoker 1.05 10.00 33.00
5 Y, h. {# F6 K9 n( Q: U0 C 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。+ {$ W7 Q5 \% c* \+ q2 U
当强势方赔率为1.12时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？0 {* j* e' h6 C4 ^
科威特 vs 巴西 0：4
3 d' ^3 X5 s# Z& T, n3 [6 k1 @ Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12+ r; R+ }3 l2 h4 j6 d
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
+ {3 E9 k$ e' d3 V; f 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。
6 p4 M9 C3 _! g" H; w- J& [8 o 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？
: B! q, K) a- F o) X 国际米兰 vs 卡利亚里 1:03 `( Z3 ?- z0 o9 j( F: v
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
% k3 R# i6 {/ Y. Y7 | SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00& s9 {( Y/ Z% O8 c1 g$ ] m
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 & R0 x1 s$ a- ~9 ?
由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。
) A% [$ k( Q& } L5 Z0 ~ 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。3 c( b, i: q) ]3 P) h& ~
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：
+ A2 _+ s8 B( O) l9 u# Q) i 赔率的分布是有规律的，是有轨迹可寻的。$ @' [# {" L% j) M
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。
4 t# A' k# r1 l* G
/ B! m: X2 [# S（三）赔率的基础分区。
8 X$ O8 W& J* v+ W: z" 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
+ q8 x) d. e1 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 i# k" ~7 H1 x 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）：) s+ J4 T4 W+ L3 l: l0 H, a e t
主胜（30个区）——平局均值搭配+ w7 W( c) H- W4 O$ J( w
球半以上区：
# h; I: X9 h# ^4 c. C) Z 1.00-1.05区 ：10.00区
0 Q* a; |. v l3 I: G8 Y( o H" [# g 1.05-1.10区 ：7.5-9.0区
0 S6 ?, Q0 u* C 1.10-1.15区 ：6.0-7.5区$ V- \; w- G# k
1.15-1.20区 ：5.5-6.5区
" v& M# B4 P* p9 [/ j 球半区：2 _" h; t1 m. Q" D
1.20-1.25区 ：5.0-6.0区
$ H" z8 r7 t. Y0 ?3 U 1.25-1.30区 ：4.5-5.5区( L7 a% Y% E2 s' ~6 I# c
一球/球半区
# X) V) a7 a, f3 A 1.30-1.35区 ：3.8-4.5区
3 {" A3 S& b* e* w( f' ]5 s 1.35-1.40区 ：3.8-4.5区
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- {! }8 K( d4 d 一球区：
* O) L: N& h8 \% [& q: P I 1.45-1.50区 ：3.5-3.8区
) D# ~8 X ~6 _* I4 s 1.50-1.55区 ：3.4-3.6区
4 m! c! B& }" h8 g* ~ 半/一区：# _4 H' L, [! V- V
1.55-1.60区 ：3.4-3.6区
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; D! x& u7 y) q: Q 1.65-1.70区 ：3.3-3.5区
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" o' X6 c' m# d 1.75-1.80区 ：3.3-3.5区
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( H6 o) R1 C, b7 H6 { 1.90-1.95区 ：3.2-3.4区
& I. q2 s* K1 t. E# K" t: K 1.95-2.00区 ：3.2-3.4区
8 M' c! c+ i+ \+ S* v 平/半区：2 b4 s R; l8 n ]3 \; {
2.00-2.05区 ：3.1-3.3区
% t9 E- Q& i; A! n. V1 c: M M 2.05-2.10区 ：3.1-3.3区" `) o0 ]/ j4 K1 W& T* f
2.10-2.15区 ：3.1-3.3区
; n. v0 |$ W* j5 Z1 ~1 J8 e) Y2 Z 2.15-2.20区 ：3.1-3.3区
: G! u# d9 \8 b4 O5 H/ X 2.20-2.25区 ：3.1-3.3区0 V! h. @+ c b0 I8 H$ w1 ~
平手区：, f3 q5 @1 |' M u
2.25-2.30区 ：3.0-3.2区) |: m4 p8 U- c5 R
2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
0 T; r+ ~3 {6 h+ a9 o( _ 2.35-2.40区 ：2.9-3.1区; ^ f6 M3 C. r( s
2.40-2.45区 ：2.9-3.1区* x3 ^1 U7 ^" X2 V5 h9 t" K
2.45-2.50区 ：2.8-3.0区# j1 n! d. o( s5 f! D
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 l2 d1 e5 U! g3 { q9 ?/ @, E1 d2 N
其意义在于：% N4 X8 q4 T6 `' k# U+ w1 }
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。; ^, T0 C, F+ k+ g
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。$ }1 t2 g5 U# z$ J+ l4 J
同时，根据概率计算，即可得出客胜赔率指数和概率数值。
/ K2 L4 |0 d! W" j" l( m h 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢？" V$ Q$ B, P# E
这里举两个例子：, P6 ?& I3 Y; ^) K0 i3 f. [
例1：- I( m* a- p% x# ~
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：11 ?# O0 G$ V7 v6 b% B
基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。2 m3 E1 @3 d8 P5 f
Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
$ v5 D' \: l$ U Interwetten（终） 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%; x* ?; c& i. x' C% _& L8 ]) {
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%" u _. w/ ?0 h. p
立博（初） 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%! c' ?) J: |8 s8 p
立博（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
: j& W I; S5 r1 d" w* W8 X 分析：
; a/ z3 R7 z6 z7 b$ 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。
* Q2 x+ Q$ G! B& A" V _ 比赛赛果——1：1平分秋色。0 u, o! f8 E8 k+ R) v( m6 T1 ?) F6 E# r
例2：1 ^# j; [8 t; L+ \
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2：1' ]. b0 \, R" }7 c$ v B1 e
欧平赔（初）：1.50 3.69 5.93，对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%，' \7 y! l7 ]- X; e/ V1 {
欧平赔（终）：1.52 3.60 5.79，对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
8 q; I! N. r" V6 \8 h- A4 g 分析：
! l; I; q3 j# J" o 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。
6 p w! g6 m3 l 比赛赛果——2：1。
/ {; ^) ]% V m+ p2 o3 w- w 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。6 U, {; Y6 V) [0 b: ~
在下一篇中，我们将细化的去分析赔率的各个部分。+ ?! U2 P7 V$ Z& w) R$ b* ~
（下附：欧洲赔率与百分比概率的换算。）
/ `) \* _% V! G ——欧洲赔率与百分比概率的换算# [1 f( d+ U' V* y% V; \2 \
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
! [% v( B, Y* O/ N9 H 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
0 O) q3 I: f, Q8 ` 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
& f P" n- L8 T5 `1 ?4 @0 a 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
0 e% Z' j8 i5 }8 q) h" H 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%' M0 I4 b5 f) ~/ R: ?8 v7 c
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
1 P: Z- b4 n' w+ R5 [; u1 ~ 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%; i" s( h" [ ^
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
/ o# Y" H; G$ y u; z- C 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
& g( b3 f1 R5 m/ L/ ?% n 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%8 c6 T- \7 r$ ]2 A( b
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%' s# Q! x& T& X5 [) U) D
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
$ }5 [; L& [6 b% U8 j 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
% N5 U0 _' T8 o( t3 ~# [( P- e 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
" [4 X3 E0 }, P+ C W+ f: H 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%, G( P7 z1 J; K4 X3 k
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%" P ]) k! k$ m6 K
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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