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第一部分 赔率篇! D' v/ t$ U, s T" ^( q" y
五、赔率的搭配体系。0 }0 u6 ~+ U! O' ?( ^6 y7 k
+ d1 o- P+ s9 R1 \8 S5 Y
(一)赔率的回报。
7 P/ o0 W7 O2 @0 X* C 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 x$ g# F: m, ~2 t! |3 ^
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 w- v! j) z0 s) a
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
# c, b# V1 m' ^/ h$ V 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?) X+ ~2 A4 ?6 x' b
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?
: J h X1 T: V" g' P 实际答案是:; ^' |& t1 z0 m3 H x
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。 A6 Y* U& N5 T9 ~+ B
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, F' a0 P6 x8 p' A# 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。& B7 x3 A& X/ q% Y3 E
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。1 E- ?. {7 |6 ]4 w) K
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 q( s. z* }" e 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。
' N& t2 \$ {# e) H( P3 }1 }7 S9 q# W: m8 Q" y: Q
(二)赔率分区的形成。
' d' g0 e/ C' H 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。& S$ p* ?) r9 B$ Z7 o; i5 z* j
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: E; n6 w( x. b3 M9 i; `9 K
捷克 vs 圣马力诺 7:0
f, l- Q( d3 v7 ~3 R) t 立博 1.00 9.00 81.00
/ P I: a$ s8 b! N9 E# e6 w HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
( b! \3 _+ ]" m Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
6 |. ~, _0 L; A, n, G% 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)。, t* W' c5 p- O, [! B" g
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。
/ F4 _: j0 J% T; d 当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
+ t c: l' t; n) [& C4 T' U* ^ 英国 VS 马其顿 0:09 w. Y$ @+ f6 D) s: z
博天堂 1.05 9.00 26.00" s6 E$ N g9 R( _# C# \
24hPoker 1.05 10.00 33.001 G# v& o3 z5 P3 C& ~, m' p1 |
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。4 H% V' v% X: 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?, k$ t! ?6 q4 A6 L
科威特 vs 巴西 0:4
& b2 t2 R: O3 @: P( ~5 `, k2 ^ Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
7 q- I* e& {4 R 威廉希尔 15.00 6.00 1.12
5 X, H% R" p9 w, N 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。+ T8 P5 s7 g1 y8 D9 _( W- I4 f
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 h7 l5 ]5 w7 e9 `$ }; N
国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
7 |. y! V' j0 \( p Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.801 y: o( n# h# F8 C
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
, t" k, [" E' K y8 f/ d BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 4 P5 F; m6 O$ a4 V8 N3 Q9 `
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。' ~/ d4 ~# Q6 \( Y' 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。& X- A# m6 ~- ^! Q4 |% n
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:
* K1 j5 {4 ?0 x; w0 z" | 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
) ~4 T5 f# W7 F+ K+ b; W( {) \& T 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。6 x, P/ ]9 l/ f* S+ r
2 r6 R" ^! `! V: a
(三)赔率的基础分区。
, Y2 G( m$ g2 c" B# S+ v% D( W 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
" B- X4 W& Q1 R4 k1 y 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。
8 f+ g* c. [+ J4 q& M 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):
* ~" R8 W6 T2 R8 M$ o6 E 主胜(30个区)——平局均值搭配
/ u- s0 X& v/ H, d 球半以上区:
9 M. p2 e4 H: E 1.00-1.05区 :10.00区
" ^" b2 t, v5 \; ^0 y9 o 1.05-1.10区 :7.5-9.0区$ J4 T: l% I7 J& P( k5 i
1.10-1.15区 :6.0-7.5区5 g% g0 h2 |6 W6 n
1.15-1.20区 :5.5-6.5区- D* k0 O- Y- h6 ?/ r% v
球半区:2 D& F- b) U& A/ N9 x, u a
1.20-1.25区 :5.0-6.0区
( M- e, u. Q7 K$ H2 g! B 1.25-1.30区 :4.5-5.5区: m! E! s9 c7 w$ t9 s
一球/球半区4 f) U: \; t6 o4 j) \4 N% u4 Z0 Z5 F
1.30-1.35区 :3.8-4.5区: I$ ~0 W. [+ x: g. ~: g) W7 k; }
1.35-1.40区 :3.8-4.5区
+ r; z' S, p5 [- K 1.40-1.45区 :3.5-3.8区
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半/一区:
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1.85-1.90区 :3.2-3.4区7 s+ X) k( ~9 M* i- Z, j0 a
1.90-1.95区 :3.2-3.4区
' b+ I. f7 Z7 |0 A1 U* l4 b+ i 1.95-2.00区 :3.2-3.4区
" w9 \, t* J) S2 K 平/半区:4 C. _ r0 A9 J/ p) S7 ~/ I
2.00-2.05区 :3.1-3.3区
! g3 b n1 ?2 G. } 2.05-2.10区 :3.1-3.3区2 X$ A3 J9 G6 u9 o. g1 |0 K/ l
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
: h$ C( V# r8 [% z& e 2.15-2.20区 :3.1-3.3区
+ n- m7 U# x0 O, ]: c 2.20-2.25区 :3.1-3.3区
3 _% s6 F5 B# v* z- t7 B2 n2 i 平手区:! d* t: m" g2 J# W( |
2.25-2.30区 :3.0-3.2区% L8 ~& j5 j6 B& D# \0 j0 g
2.30-2.35区 :3.0-3.2区) A7 l! |. ?$ m
2.35-2.40区 :2.9-3.1区6 _% S' d f7 b7 t( Y; j/ x6 g3 W
2.40-2.45区 :2.9-3.1区3 j1 @0 D) ]3 Q( y$ l
2.45-2.50区 :2.8-3.0区; j* \. X4 M/ Y, r0 F
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,: ?8 F$ t& ?$ V" r- x/ c0 \ x
其意义在于:
% F1 j2 F7 S- o 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。8 O0 j1 b$ J0 ~/ E9 _" W
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。! o7 i1 Y3 G) ^/ F2 @/ m. F/ o
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。$ v6 O! S0 V% S6 i
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
- l4 \$ ?1 [$ [, N 这里举两个例子:
- R8 l3 x' X d: T 例1:
& D: R/ C! o8 [ 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
: W6 W; k9 Q' ?8 C0 K 基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。
$ {) Z: F+ b4 J! y, l/ M2 g' q; B Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
. G# E9 t1 `$ M2 p% D Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
0 Y8 D& d5 D7 ^: V8 S! J( ^0 g SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%4 H( W o' l& H) H8 I3 }7 J# p- C
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
2 N; s1 Q A8 m Q" b: {: J 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
) p, D p* }/ x4 |# L 分析:
# Q, ^" r6 F `0 ^7 C 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。
: m# W2 Z7 J \8 a3 N- D 比赛赛果——1:1平分秋色。
$ }; n6 P5 E* T: g2 t 例2:0 R+ t4 v- B- Y
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:14 j$ K, c' i1 n) y
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
# ^ y- v, k, J6 i$ L3 q$ ?# z 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
9 @" }; d% P* n9 y, Y3 w; g 分析:9 W- ]6 @% S8 I R( R* q* e
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。
, }. V8 j$ C# ~; S0 H) Q3 b' n 比赛赛果——2:1。
% {4 E( g! q4 i7 X" u 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。
- Z: p' Z2 X; A" L# Z& W# u 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。% \, N, _. ^. o E' M
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
; u2 j3 {0 I% y ——欧洲赔率与百分比概率的换算
( t8 C9 k7 _ Y3 |8 N 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
/ q8 r& A! e. j" \ 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%, @$ [& O# o: H) z0 \( z
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%7 K, s3 H0 m9 E$ D' }1 u
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
( x3 d& e! O3 M 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
8 G6 [- Z% S. T 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
3 |6 B; y- d: W, M" `' ] 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
# z, o4 Q& ]/ h 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%1 @1 ?, U& K! m( x1 e8 X% M
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%' r# s- U) r% J P
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%& r1 D- ^' K9 K% _% l5 ?. e x
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%& C% j5 T* T9 i0 h7 H8 r5 Q! ^2 X& I" w
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
& y5 K s! a& b6 p1 b3 L) T4 J6 H 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
h! s7 l) L4 @; S 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
# O7 e0 g5 r/ w 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
9 f; I: K$ k t0 s7 u 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
+ ]) b# R* O* F6 N: Y 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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