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第一部分 赔率篇+ ~/ X d* T3 C6 ?
五、赔率的搭配体系。
( U% e T5 n/ u, c l3 N8 y7 C, g, B( |2 P. K6 O( O
(一)赔率的回报。9 P$ n) j5 [" z" S
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。' b. ?* J9 e- w) a
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)。
" N% R9 A1 U# z- r 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
" N3 i! Q+ [7 B" O 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?
: A# r9 D! U3 {% ~0 I. m 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?
8 l% v$ k) N8 I1 E 实际答案是:- E+ i: O0 \0 } M* s
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。
/ H5 T, C P# O9 @. N7 r* F$ \' T 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。% y* T, y b3 o/ v( a6 U; O' 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。' i0 c; i3 Y& m: M
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。" U; k% Y' j9 B- ^
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。
: Z" y1 p) Y0 f5 G. L 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。" S$ M4 t: P8 u' p, X
) ^" |6 r& D3 m3 a- l2 f' F
(二)赔率分区的形成。2 S3 O5 J! s( m
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。( M' H5 R z& ]- e' h% ^1 I
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:1 B8 \/ o& S2 g2 z5 f8 B: z4 k/ y
捷克 vs 圣马力诺 7:0
- U- N; s, |5 j7 S. D 立博 1.00 9.00 81.00
' D7 V4 a$ p9 Q+ H7 S' T HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
: P/ u/ u- |: x3 l( F Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00; K y* u! `, [! P8 [* c
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)。; L0 K% g: A' q5 k
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。
4 g+ M' L- G4 O6 \: m 当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?) K- u8 b( l+ D8 D+ ?) B
英国 VS 马其顿 0:0
[% F8 I( F! L0 J3 ?7 A 博天堂 1.05 9.00 26.00
6 N% C+ ]1 l- p- ?+ i" R3 j 24hPoker 1.05 10.00 33.007 @. X$ k; H# Q' v3 K; s
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。% ?& P& z A9 F \2 f, x
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?8 @6 O- P( o3 S3 A; B* l
科威特 vs 巴西 0:4
3 c9 h$ P& e, |6 a Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
6 K6 w; W3 f% c: N1 D' m 威廉希尔 15.00 6.00 1.12: r0 |' u4 T/ b1 u0 C( w% s
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。
7 ^( _) N. [0 K" C 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 I" T4 ]3 z
国际米兰 vs 卡利亚里 1:07 t+ h* u- c" X( D: @
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
! Y Y1 D5 |9 l9 U, I' ~$ v2 y5 y SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00) M: G5 l( A" P7 W4 O) k
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 / `" H& R5 p1 f& |! e" t
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 _! o4 ]1 H- ?/ b4 C/ X 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。
- _" I1 S& s6 m 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:" ~! i4 c& c# G
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。7 H$ n: g, r Q, D1 o0 r
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。
_" h! [; n$ `3 G8 y( i
4 W; H; t4 v$ X& T0 c(三)赔率的基础分区。2 _$ {( c% H$ R# 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
7 K5 u9 k8 _$ O 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。
/ H9 v0 c' r2 ^8 @0 F8 a 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):
. Y1 B1 G- q: p6 Q8 d2 s. ? 主胜(30个区)——平局均值搭配3 T0 w7 } x5 [5 `# b4 E1 Q
球半以上区:
2 A8 x; |2 Y6 |+ `9 m0 T% c 1.00-1.05区 :10.00区
, w6 a5 k2 ?3 o1 p" Z9 f. a1 X 1.05-1.10区 :7.5-9.0区( {5 @& P+ f9 t
1.10-1.15区 :6.0-7.5区, \5 N8 V. j# ?
1.15-1.20区 :5.5-6.5区: D$ ?3 Y. I& G) Z2 F& w9 i
球半区:+ s" }" B6 z' Y! q" n5 h
1.20-1.25区 :5.0-6.0区9 F( A( L! P8 A/ E
1.25-1.30区 :4.5-5.5区* d8 F7 f/ e k; N2 Q
一球/球半区
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1.50-1.55区 :3.4-3.6区
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) y H8 K' k% e' y; t/ o: G 1.85-1.90区 :3.2-3.4区1 |# b, m8 R/ T- F1 A' f$ Y0 r! B
1.90-1.95区 :3.2-3.4区: s, m! Y% O) p% z9 Y( [2 Y) U4 w3 `
1.95-2.00区 :3.2-3.4区, F& u* w3 j9 E& R6 {2 u! D3 z5 s
平/半区:
7 S2 \0 k5 }) ^& @! l3 j- I 2.00-2.05区 :3.1-3.3区 l; a' R- p1 p. a' t# }+ \8 c/ D
2.05-2.10区 :3.1-3.3区
7 ?6 b" N" d4 |, P# S" T, H 2.10-2.15区 :3.1-3.3区
( w( N- N8 d- r* j 2.15-2.20区 :3.1-3.3区+ ]4 ~3 A9 P, q0 q" k; e
2.20-2.25区 :3.1-3.3区
; v+ l, ]2 R8 v/ U 平手区:
- g! A# r1 X+ \- t5 ~2 Q8 { 2.25-2.30区 :3.0-3.2区
, q8 v/ C% V) X5 l 2.30-2.35区 :3.0-3.2区
) M1 p) W' @8 I 2.35-2.40区 :2.9-3.1区
( Z( F) B4 I3 \# k) ? 2.40-2.45区 :2.9-3.1区8 S! K) X5 p( _+ e6 R4 n" e2 ]# v
2.45-2.50区 :2.8-3.0区2 y- O3 a8 T7 ^6 B# |6 y
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 ~$ }8 x$ i1 V" [ 其意义在于:4 @3 Q+ T: ~9 N% v% D: L# g
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。
& {% L" J4 B# _; a* ` 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。) ~) z% a. N% x6 x2 m& j( @3 q; {: [
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
% Z9 a6 ^* C% y; U 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
3 ^0 q* ^# B- ~; k! P 这里举两个例子:
/ f# Y T, q# m( U5 J# i1 g) o9 D, w H 例1:8 l% [3 i" t' J# Q' a1 H- C/ }
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
! w4 z6 @* r+ P" v, Z' 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。
3 Z) v: M7 J$ i9 m6 I2 ~7 \4 ~7 ^5 \ Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
' y% S9 B2 f5 S5 Z Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%6 z+ V& }9 m7 z4 B7 I3 B
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%5 N! F5 ]/ `1 i7 e2 ` ^
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%- d5 W) `# e3 c3 B7 x
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
! R( ]/ P4 ]& J8 a/ J6 g6 a 分析:
, u$ u' Q- ^: h5 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。
5 `' b3 E& E, L; [0 o3 T 比赛赛果——1:1平分秋色。9 r/ P& ~# G4 w% m( u
例2:
1 F4 ^# [- O6 [ 2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1
4 ^' `1 e, e: h+ y6 o0 ^ 欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,3 q- w/ H6 W& G
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。: Q( T; R8 L0 r
分析:
s m, R( j( u6 d! @ 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。
& ^# n0 h- H3 V 比赛赛果——2:1。- v/ @1 W3 A, a+ ~) H: g2 s- k$ \6 ]
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。
: E% Q% F$ m* ]1 c 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。) X. T J' ?4 w( d8 Y( K# Q3 ?
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)- Z$ n9 b9 C, L% N, Z- o6 t9 d
——欧洲赔率与百分比概率的换算: R& H7 }2 f7 L
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%1 {' P% n6 f+ ^+ i _ ~4 x0 x
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
; }$ f/ G& \5 ^( H 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
: O3 `2 k) I$ M9 b3 l1 G+ _+ `2 c. K! C) p 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
3 ~* q" E2 t2 L, p4 V9 d+ C 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
$ e6 Z+ M# e( Z 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%" R# v' d, k* `3 Z7 m- x
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
) L& g- H ^/ J8 a) x& P1 J 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
6 M7 ~' T' l1 e' n 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
. X; f- I( P; ?) f( h 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%- c$ J! h7 ^. M5 L
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
% @0 a3 z% \/ Q$ T0 r. e 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
3 F: }: E% u& [$ ^ 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
& J# ^) g1 x& V4 D/ j 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%* R: f4 x3 c" d8 H
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
" H; E% S3 d$ c8 z 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
8 h- ?5 [6 b. ?" j { 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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