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第一部分 赔率篇
/ b) `; f" U8 q/ P五、赔率的搭配体系。7 G; l& F* A J
( d! n: S( h' D7 o. t( w/ i" B6 L(一)赔率的回报。
3 \) H, E5 ~/ p! P% Q 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。
# R$ ^2 {' ^4 v0 w# i1 ^ 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)。* j; ~8 S: |6 X4 J# O! Q
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:( c% N5 Y8 T8 @1 L7 O
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?
: k1 K1 d1 h' @( ?8 u ?8 N0 {6 C. V; C 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?
" Z6 k1 l1 l0 p: `3 v! I 实际答案是:& J6 L# u" `8 F8 G, g u6 }
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。( P0 G9 M4 D7 M: G
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。
4 ?' V" e" I& G$ w! n/ _1 z 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。* S& e, g6 W+ K& T5 D$ e6 c
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。
% ~5 s/ \- ]9 @8 p$ |1 } 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% m0 [/ D2 V 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。
4 j3 G0 u8 v+ }4 x! k5 V4 m( Z* t7 i6 B7 i
(二)赔率分区的形成。" U% y) K$ F8 U* ~
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。
: \) z; |3 f9 D" @3 q7 [6 a 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 U# n; ?3 D' F* t7 A" R5 M6 T 捷克 vs 圣马力诺 7:06 Q3 u* ~) h' _% c( c4 M3 c' P
立博 1.00 9.00 81.00
+ f( R: a8 U" _4 j. G$ H4 S. y* Z HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
& }% W# j( ]6 e# u" g( s4 v Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
! Z* q8 s( I5 x N 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)。
3 u! ~# {+ j# L. w0 a3 M 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。* T8 ~8 x% x n
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 ^! P9 I3 s8 { 英国 VS 马其顿 0:09 |8 w& b2 e! x6 |0 I% R9 m+ w+ `
博天堂 1.05 9.00 26.00
/ H* R0 r) k% O# c! { 24hPoker 1.05 10.00 33.00
1 z# J7 A4 l) q# O' s9 [ ?6 ` 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。* ~/ t% m; L: c) R7 G- J
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?% t; q* X. z1 }! G1 e' }$ S
科威特 vs 巴西 0:4% H1 {* R* E& Y/ ?
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12( K H' n& n' O$ @
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
; T0 e* q7 u+ w) |! O% Z: J 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。
$ z# j- O9 A) g E- l 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?: c+ N2 a1 M( z
国际米兰 vs 卡利亚里 1:02 W% U/ L4 b ?: M
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80. L7 Q# F3 ?# y$ f @& [& x
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.001 `* l) K" J- H
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
7 m; n: q' C( G4 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。# h0 _# a; i* |9 l6 F9 p Q& M
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。# t1 v1 Q# e G7 l. \( `, m6 L7 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:+ R6 d3 C1 x3 A8 K2 q
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。4 v! V% V9 U" V3 Q" r/ H3 S# V2 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。
! R( ]. |6 u( ~& b7 g
g3 F* h# Z7 M( u d(三)赔率的基础分区。
6 R) Q- ~* n: E 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, }; |- z) x1 s' n
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。6 c) S v& \& t! E* B. 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): l h% z) J7 m. R/ d
主胜(30个区)——平局均值搭配
) G: P; S* O: D 球半以上区:
# G2 h& S3 k# P( Y5 S 1.00-1.05区 :10.00区$ X) S# @" F+ \' p' o9 C
1.05-1.10区 :7.5-9.0区
$ D, t/ l. n: [5 x( u3 c" | 1.10-1.15区 :6.0-7.5区$ ]2 ~. e- I, }
1.15-1.20区 :5.5-6.5区4 F% o7 u* X$ p: W6 C
球半区:
! z7 S3 d' c! G0 |& n 1.20-1.25区 :5.0-6.0区
4 M, N7 A% K1 f5 ~ 1.25-1.30区 :4.5-5.5区* X6 z6 F% a% ^) Y) G! O3 y8 ~
一球/球半区& {# [. q4 a6 H1 v; R
1.30-1.35区 :3.8-4.5区
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1.40-1.45区 :3.5-3.8区
# h( }$ F o, y. I: t 一球区:8 S, x# E, P0 @! L( i) V
1.45-1.50区 :3.5-3.8区
. }# {3 K) ~) O0 x9 f) W3 `# ] 1.50-1.55区 :3.4-3.6区
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1.55-1.60区 :3.4-3.6区6 {# A' t3 r" @+ K
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半球区:0 M3 ~( b0 K# m8 G& Y+ q$ T/ l
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% r( v6 {$ A! C 1.85-1.90区 :3.2-3.4区8 h0 @5 {; q$ A* B' ?( E% N
1.90-1.95区 :3.2-3.4区0 ]. l( u6 ^$ [" T, M) y* U
1.95-2.00区 :3.2-3.4区4 ~1 g1 z* P6 ]$ i
平/半区:. |$ @2 H4 U. _0 b/ \
2.00-2.05区 :3.1-3.3区; P* u0 w/ q+ s3 L* E5 s( Z
2.05-2.10区 :3.1-3.3区* g5 t( C7 k1 u! ^7 V
2.10-2.15区 :3.1-3.3区1 l5 _/ E7 {+ [3 z; X& Y
2.15-2.20区 :3.1-3.3区
% p3 ?" g3 f% \" O) J 2.20-2.25区 :3.1-3.3区" w& D( ?2 ?% h7 Y" |5 O% n
平手区:
! G$ Z$ m# E" J& z: t |3 Z 2.25-2.30区 :3.0-3.2区7 T$ n2 E" Z. C
2.30-2.35区 :3.0-3.2区* C# b2 ]/ o1 z2 X; e* m. N
2.35-2.40区 :2.9-3.1区$ i7 W8 v& ^9 J1 H
2.40-2.45区 :2.9-3.1区" q' C* g- \9 X9 j: v0 f+ Z/ S/ a
2.45-2.50区 :2.8-3.0区" s! C. `+ w& q
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,1 |! ^8 }% b% @( R& }
其意义在于:& R3 K1 m3 s% |8 R+ r3 b$ g9 W; Y
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。
6 O) M9 H J7 D8 V' D+ \ 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。
* [6 G0 _$ d% z 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。 P) m+ ?0 W4 _
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?0 z* l6 ?8 x8 K# J& a8 J
这里举两个例子:( q- w C" R! o
例1:
+ G; s! r0 b3 U5 Y- F9 _ 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1" p/ `( z; h# }4 B$ U8 D' O; Z! R
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。
3 {! E) H- r* t: m2 ^. i; ]! t& n Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
5 \" Y7 q6 d( |3 I Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%# w' g: i5 r" T0 {9 O: U) F' k
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%: `1 H- o0 ^1 u: n
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
! r$ F' Z+ E4 v1 X 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%3 F* a2 h: v7 x8 u7 C; x7 U" S2 \
分析:
! S: L; S+ l+ N3 a; U1 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。4 K4 {/ E/ P* b/ v
比赛赛果——1:1平分秋色。
4 z, L' [+ U$ a' O5 ], x, C 例2:1 R' B2 A* D6 `, P1 C0 R4 t# N
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1
! K% q8 V( y \ 欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
$ t F0 Y. @# k 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
. H, ]: o& {, _1 u 分析:7 l0 o0 g6 F! {" X0 ^
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。! v( p2 x k! P' A# G m
比赛赛果——2:1。
% N: l) j5 E) b. K% k+ ~ 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。
b: S' l7 [3 T7 m$ }# K 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。9 M% t4 L5 i" O& x5 m+ } f
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)6 @0 W% l: I! q3 |
——欧洲赔率与百分比概率的换算/ x1 M! Z0 J8 t6 c7 v0 r+ i4 r
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
* {; p3 z* F7 a2 Q 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
4 b" q0 Z' A2 q. X 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%% {' g0 w+ |" F g; S, g- ^
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
5 A* {+ P$ u# `' s1 a5 ? 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%3 n$ E1 Q: _2 l) E9 D+ x7 \' {
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%2 I, ?1 B5 J6 B, l
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%; h2 z5 [& I" K7 j% f) ]) p: V
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
/ j3 i# G0 i: m; @. T 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
# O; R1 V) R d) c. w! O 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%4 X. v2 z* g* E) S
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
& _0 s2 E/ W( A/ ~3 M" U 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%3 T7 t& g% n" v/ m* o# Y2 d$ w' [
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%' u* u1 c1 ^2 M
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%. d# r9 P6 w) P* O
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
' b6 ]. r9 O7 V" Y! z! u: h 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%6 F* m' F6 U" e% j9 \: Q" A+ V
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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