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[理论] 在我看来是一篇学术严谨的好东东,这人多发这里了

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 楼主| 发表于 2014-2-14 06:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
[亚盘攻略] 《欧洲赔率与亚洲盘口》教程分享(转贴8 ]( f. p9 f6 o2 y" q  Z( a* K  f

  e. W7 f( d! P1 j                                   赔率篇                                         E% T. |+ }  W3 m0 \3 Y7 a: I4 `
赔率始于1790年的欧洲,其发明者是英国人奥格登。由于世界上充斥着很多的竞技或者比赛,人们总喜欢为某些竞技或者比赛进行结果预测。然而在赔率诞生之前,任何的预测都是主观的,都是人们根据自己的思维凭空想象得出的结论。为了增加社会和人们的关注度,同时使对比赛结果的预测更加客观和科学,奥格登推出了赔率这一概念。最初的赔率是以百分比例的形式出现的,用来描述竞技胜负的概率,随着这些数字的不断量化,才出现了如今的赔率形态。2 l) q0 L; Z( S2 O$ Z
所以,赔率的定义是:将某项竞技或比赛进行数字量化后,所得出的科学、客观的结果预测。意即是:赔率是科学、客观反映竞技或比赛结果的数据形式。
7 @2 J3 Q; i% b( P/ D" K; J
在现今生活中,我们发现,赔率所容纳的已经不仅仅是体育竞技,而是更大程度的容入了我们的生活,例如上述的“奥斯卡颁奖”、“总统竞选”等等。赔率已经成为我们对事物预知判断的一个重要衡量标准。' g/ y( Q6 m8 _0 d5 s
我们现在要用赔率来研究足球,有一点重要的前提认识,即:赔率是科学、客观的数据,不能盲目的否定赔率的指导作用。
1 K7 W7 V# N1 s* Z3 O6 P- _  x7 g0 d
二、赔率的指导意义(赔率与商品)。
/ ]/ O' j& N  m! G" y, S不可否认的是在这个利益为主的社会里,体育运动已经从原来的竞技比赛变成了商业工具和某些人的赚钱工具了,随着博彩公司的全面涉足,赔率逐渐由一项数据科学变成一项可以盈利的商品。这一部分,我们主要了解赔率与商品的关系,从而看清赔率对于比赛究竟有什么指导意义。
* i" s! n( b+ k3 K(一)赔率,一种类似股票和期货的商品。+ i# E, x8 {2 s  T
要了解赔率,首先要了解博彩公司开出赔率的目的是什么?从社会形态来看,一个公司要运转,要发展,首先需要的就是资金。要获得资金,其首先要向大众提供服务或者提供产品。博彩公司的产品就是——赔率。因此,研究产品本身的特征、卖点,对于研究赔率而言,至关重要。& H' o+ }8 t, n* b
拿与赔率相似的股票、期货来做比较,应该是比较适合的。其实赔率和股票、期货有相似的地方,消费者低买高卖。然而赔率之所以被认为是一种**,其最重要的原因在于——赔率并不能像期货和股票那样,具有实物价值,同时它还不具有长期性和稳定性,往往一场球结束,赔率的价值就宣告结束。) R, E7 j# B7 j8 p) v* K; V# f
我们这里还是先把赔率看成一个很简单的商品进行研究。拿房地产行业来说,一套房子要销售给大众,首先开发商要拿地,然后要进行市场调研,策划分析,提出开发思路,然后根据产品的优劣势规避风险,开出合理的价格面市。那么如果一套房子环境好、地段好、质量好,那么相应的就要贵一些,如果一套房子环境差些、地段不佳、质量不好,那么相应的就要便宜一点。# l" Z( c; ^% E5 E3 y9 a6 j
同时,开发商还要考虑消费者是否认同这套房子的价值,一旦消费者不认同,或者市场供大于求,则这套房子相应的还要贬值,表现在价格上就是持续的下跌(当然实际中开发商往往不会直接降价,而是通过打折的方式来运作)。在这个时候,即使开发商认为其产品本身是非常优秀的,但是由于消费者的不认同,这套房子也只能按照市场来拟定价格。反之,如果开发商自己认为这套房子比较差,但消费者却对这套房子看好时,这套房子同样可以卖到较高的价格。这种情况,我们称之为心理价位偏差。因此,我们在很多房地产策划中看到“卖点群策划”这个词,其目的就是要为房子制造优点,使房子在消费者心目中具有较高的心理价位。' o% G( D9 J, y. F
从房地产引到博彩公司,我们发现其运营方式是基本一样的。就像开发商要拿地一样,博彩公司也要选择球赛。然后,正如开发商进行市场调研、分析土地价值、进行策划分析、提出开发思路一样,博彩公司也会分析球员状态、战术打法、球队实力等等,得出胜、平、负三种结果的不同概率。那么赢面大的球队,其赔率自然就低,而赢面小的球队,其赔率自然就高。就如房地产中,地段好、环境好、品质好的房子价格自然高,而反之价格则更低一样的道理。  t% j" o, [/ f( m9 o' d; k
但这里要强调的是,房子就算地段差、环境不好、品质不佳,消费者愿意买单,那么其价格肯定还是不菲。同理,一场球就算博彩公司再不看好某个结果,如果消费者统一看好这个结果,赔率肯定也是会被压得很低的,这时就是我们所说的冷门赔率。举个例子,AC米兰打都灵,AC米兰获胜赔率为1.35,尽管我们说博彩公司都不看好缺少攻击力的AC能赢球,但由于大众看好AC主场反弹,因此AC获得的赔率依然比较低。
# b7 p6 f7 w. j) @这种情况,与房地产里的心理价位偏差是一致的。而作为博彩公司,在遇到这种情况的时候,要保证盈利,一方面会根据自己的判断,选定比赛的最终结果,给出对应的赔付较少的赔率,另一方面,要迎合大众的心理需求,相应给出消费者看好的某个结果合适的赔率,这样就能既获得盈利,又使赔率表面达到平衡。
7 z4 \6 }& \9 a0 [6 s(二)赔率的均衡理论。4 E* |0 F/ N, |6 N
从我们对赔率的跟踪发现,博彩公司开出的赔率,大多根据消费者心理投注方向来制定,只是在细微处体现出博彩公司对于比赛结果的判断。因此,仅仅根据赔率的表象来判断一场球的胜负关系,显然是不妥当的。说得更直白一点,也许这只是自己和自己的心理在博弈而已,因为毕竟赔率整体方向是根据消费者心理来制定的。' N1 J. G# U8 B( J
但如果仅仅根据消费者的心理来制定赔率,博彩公司是不能完全规避风险和保证盈利的,这时博彩公司应怎样将自我对比赛的认识和大众对比赛的认识相互融合,相互协调呢?这里我们要引入一个词汇——均衡理论。! Q; M! Z' j' P0 F0 J: K- X6 E
均衡理论在赔率中的意思是:根据大众心理投注方向,以及博彩公司自身对比赛的分析、判断,得出理想化的或是貌似理想化的平衡赔率。在投注群体眼中,这组数据,融合了各方面的咨讯、消息、题材、内幕,出任何结果都是完全正常和有理由的,同时也是保证了赔率公司完全处于中立状态,不参与跟投注群体对赌的局面。但请注意,这是在投注群体眼中,赔率呈现出的表象。
' @; G: g. t2 c在很多的赔率分析文章中,我们看到以下一段文字:
* I% F, K2 @* _& W( z7 I1、“在整个赔率形成中基本上是不会让博彩公司和彩民对赌的,可以说基本上博彩公司不会参与整个**过程,当博彩公司出现数据不平衡的时候博彩公司就是利用他们的资源来把不利于他们的情况变成有利于他们的情况”3 c( e9 a# b9 M6 T. z2 j
2、“博彩公司主要是通过收取手续费(水钱)来盈利的,欧洲的博彩公司主要是通过赔率的调整来计算盈利率的,通常他们的盈利率在10%-15%之间,保持让博彩公司立于不败之地。”4 g% D. m5 {. K. l& W
咋眼一看,似乎于情于理都说得过去,其实咱们生活中不乏这样的“庄家”,例如麻将馆打麻将,麻将馆的老板只需要租借一付麻将,然后收租金和场地费就行了,这就是真正的“中间商”。又例如买押宝押大小,盘面上大吃小,小吃大,庄家收水钱就是了,也是只赚不赔。, }3 O4 H$ {' ~
但请注意了。就拿押宝来说,留心电影的朋友也会发现,押宝的荷官为啥总在电影里扮演着反角?道理浅显易动,因为庄家经手时,会根据盘面的资金数量,进行调控,使庄家吃大注赔小注,拿到最大利润。
7 a$ T% M2 b. E8 v' J博彩公司也是这个道理,根据均衡理论,赔率所呈现出来的,一定是一个理想化的平衡的数据形态,也就是说,表面看,这组赔率打出任何结果都是很正常的,博彩公司只能收取手续费。
1 v% v9 b1 K, Q4 Q+ m7 u实际上,足球是圆的,是个客观的东西,是能够通过分析得出绝大多数结论的东西,博彩公司开出赔率,使得博彩公司必定成为中间商,必须对资金流进行控制,因此,博彩公司实际上必须了解比赛的动态,必须分析出结果,以保证自我的利益。否则,我们又怎么会听到某些著名的博彩公司公布的财务状况里出现“亏损”两个字呢?, ^; Z/ I3 A# y# ~3 S
因此,赔率的均衡只是表面的均衡,是博彩公司综合了自己对比赛的判断,和大众的投注心理后,给出的数据表象。在这一组组数据后,是博彩公司赖以生存的资本。当大众的投注心理和博彩公司的分析结果相违背时,这组赔率就将成为博彩公司赚钱的工具。而当大众的投注心理和博彩公司的分析结果相同时,这组赔率也会为博彩公司带来亏损,但大众的受益却由于赔率过低,而显得相当低薄。6 L; [! k# m4 [; n5 v& J& M* e/ E
(三)赔率的指导意义。* T6 K( k3 ~) F+ f
根据上文所述,我们可以得知赔率对于比赛的指导意义有以下几点:/ j2 s1 M- x! ?/ k, ], ^; s. I
1、赔率是一种商品,是具有自身价值的,简单的买低卖高是我们常见的价值流动。既然是商品,研究其商品的盈亏,将是各种赔率研究中最根本的方法。$ h5 j( s; g/ n# X. M* h' b* j
2、赔率是博彩公司通过对比赛的自我分析,并且综合了大众对比赛结果的心理判断后,得出的一组均衡数据。因此,简单的分析赔率表象,是难以达到赔率分析的目的的。9 h, _2 U$ @& i; E3 [; Z
3、赔率数据,从表象上已经涵盖了比赛所应包容的所有信息、消息、咨讯等等,从而达到均衡状态。因此,在分析赔率时,不要以某一特定的信息(例如伤停、战意、实力、主客场等)作为切入点,这是以偏概全的做法。4 ]2 D- r2 z3 W
4、研究赔率带给博彩公司的盈亏状况,能够了解博彩公司对比赛的分析与大众投注心理的偏差和区别,从而是正确的比赛结果呈现在我们面前。
  L4 `' H$ E8 n. l/ |+ q  c* q  P5、赔率包涵了两方面的概率:一是博彩公司自身对比赛判断的概率,二是大众心理投注的概率(依据酒吧理论,见后文),当这两个概率出现偏差时,博彩公司能够得到较大数额的盈利。) G$ c0 b7 V' [0 F9 v
6、总结一句:比赛的种种一切,请以博彩公司的盈利为前提进行研究。
7 i8 [  \- x/ {; u/ U8 S
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第一部分赔率篇
, k- U1 l: ]4 [7 b三、赔率及博彩公司的构成。
6 b; q& ]1 Q( H) q' V1 m1 h$ I在了解了赔率作为商品的基本运营方式后,我们来研究赔率的构成。赔率一般是通过演算而来,表现出的数据形态。其数据构成是与比赛可能出现的结果相搭配的,例如足球比赛有胜平负三种结果,则其赔率则分别对应胜平负三个结果。而篮球比赛只有胜负两个结果,则其赔率只对应胜负这两个结果。
& @( Q+ n' B! H/ B  V(一)赔率的数字构成及种类。5 Z" s% |; L2 t0 V; f. b" B+ J
在生活中,赔率是多种多样的,涵盖了多项比赛,即使是美国大选也有相应的赔率。我们这里只研究足球比赛中赔率的构成。
" g# |+ \, J9 L在足球博彩中,欧洲赔率可以对比赛的胜负平各自开出不同的赔率,也可以为联赛、杯赛开出夺冠赔率,甚至可以为一场比赛的进球队员和比分开出赔率。通常的赔率有以下几类:) Z  u0 F. A" ]8 m2 u" q
1、标准盘(即比赛的胜、平、负)$ A! s7 ^5 g3 k
2、过关赔率(即多场球组成一个串)6 @5 _% {9 U* d0 f
3、上/下盘(大小球): Z% C; Z/ V6 z
4、波胆赔率(即比赛的完场比分)) C2 I$ J. m5 I0 b. q
5、半全场赛果(半场比赛的胜、平、负)
; h6 v- r0 a; K: g6、全场入球总数6 \  H6 u) g; Q- h; H
7、入球单双数9 Z- g$ C3 _7 _; c0 o2 `% V
8、首名入球球员
; E+ o- w# h. H" Q
9、角球上/下盘(角球数量)/ Z9 b) t) G; Y; M, G8 h& l
10、首先开球方
, \! G' f8 r# O' U  V( _……" d" J8 K4 x' V* B9 G' T5 f2 s2 f
这里我们只看标准盘。举个例子,像在皇家马德里客场挑战马德里竞技的比赛,威廉希尔就开出:主队赢4.33双方打平3.40主队输1.66,那么4.33、3.40和1.66这三个数据,就构成了我们传统意义上的赔率数据。
& z$ S9 u& o1 a0 b" i在这组赔率里,皇家马德里赢的赔率最低,而主队胜的赔率最高,是4.33倍。赔率数值越小,发生这种可能性的概率越大,但这里要强调的一点是概率大,并不表示一定就会取胜,平和负的概率和几率一同样存在,并且是可以发生的,只不过发生次数和几率要少和小罢了。这种赔率的制定也是根据双方的实力和客观条件而得出的,是符合我们第二章节所说的均衡理论的。但是需要指出的是,如果投注出现一边倒的情况,庄家的赔率也会做出相应的调整。同时,如果投注出现一边倒的情况,最低的赔率方很可能难以最终胜出。! [* X! A& {, n, v6 c
再举个例子,在本文第一章节里的奥斯卡颁奖礼上。赔率最低的《断臂山》最终输给了赔率第二的《撞车》,就说明了,大热方反而难以最终胜出的道理。其实这组赔率未能夺冠理由很简单,《断臂山》中的同性恋题材显然与奥斯卡的传统思维有所背离,从而导致其落选最佳影片。
; g/ s  p) P# t但我们依然要看到,赔率越低,打出的希望越大。最佳影片中夺冠的《撞车》赔率仅次于《断臂山》,而最佳女主角菲丽西提·霍夫曼赔率也仅次于瑞茜·威瑟斯朋。
! q5 t; p8 ]) `% i二)赔率的内部资料构成。! n7 B+ N( ]& ]3 q% u1 m. \1 q+ h
  由于地理和传统的关系,欧洲的博彩公司掌握比赛资料的全面和独到性是一般的玩家无法企及的,因此,欧洲赔率往往是我们判断比赛结果的首要参考资料,在绝大多数情况下,赔率能够客观地反映出一场比赛胜负平的可能性。
$ `# p! x& w! R+ m. D: f   那么博彩公司是通过哪些资料分析,得出了最后的赔率的呢?这里我们要谈到赔率的内部资料构成(此部分感谢《足球***》报,以及《欧赔核心思维》作者提供资料信息)。目前国内在欧赔的研究上,处于极其懵懂的时期。而了解博彩公司的内部资料构成,对我们研究赔率有相当重要的作用。通常情况下其内部资料分为以下几类:! s& z7 X5 v' x
    1、球队基本实力。
0 F$ a" N! m- S: ]0 \( l! j% D    对联赛球队基本实力有个准确认识。需要对球队球员的基本能力有准确了解。例如意甲德甲则有较明显的中上集团,也有明显的下游集团,西甲则从头到尾纯粹实力差距最小。球队实力是决定比赛的最核心因素,是庄家研究比赛的基础,相当于武功中的内功。这些反映到赔率上,就是一种数据的量化。

2 v) y4 z6 o8 V7 f  D
    2、即时广义实力差。
7 X) C: x6 F: h* l% U7 d    赔率基础是广实差。广实差包括能够影响受众思维的核心因素。至少包括:A、人气形势。如:罗马实力与拉齐奥相当,但人气不同,反映到赔率上有区别的。B、渊源。如:西甲的马德里、巴塞罗拿、塞维利亚三大城市对抗,赔率上是会间接表达出来的。C、战意。例如:联赛是排位赛,不同阶段盘口思维是不同的。D、主客场战绩。E、近况。特别是上一场战绩很重要。F、往绩。需要提醒:往绩胜负多、交*胜负多、平局多,对于盘口的影响是不同的。G、核心球员伤停。H、联赛特性。像德甲、挪超,主队经常大比分取胜,反映到主客场广实差与其他联赛不同。I、排名。包括主客场排名。J、比赛时段。等等。
& B/ ]" E' d  y- F   
8 e& ~  z/ b7 ]# M9 y; A: h8 i$ I
    以上就是博彩公司为比赛开出赔率的内部数据构成。而要研究这些数据,就必须提到一个词汇——欧赔核心思维。欧赔核心思维是对上述资料的补充和延伸,同样是博彩公司开出赔率的充要条件。& `7 }9 I2 i- ]+ y5 p+ p7 \: ~( M
附:[欧赔核心思维]. D8 S( s" H1 \) Y- H
' o& n  Q0 e) c
   欧赔公司开盘首先研究的是即时对比,对即时对比进行统筹,综合分析各种对比因素对投注分布带来的影响,总结有:4 I5 M0 s  @% w6 F+ h( G* Z: t
    (1)人气指数。7 H" Z, ^) D$ W* x
    强队论绝对实力比中游强不了多少,但是强大的人气指数能力使得,强队对中下游胜赔很少开高于1.40。了解笼统的人气很容易,但是精准判断人气指数的变化需要深厚非凡的功力。巴萨冠军杯大胜影响的人气指数飑升,使得同样赔率下对萨拉平局,就是巴萨大胜后吸收到的胜赔足够多,使得1.33胜赔自然偏高。但是中游球队连胜5轮,也没有巴萨人气指数上升的一半,保级队6连胜也只能使得人气略升。不同对比下人气指数的变化是欧赔研究者需要研究的第一题,能精准判断很多大盘平局、和主队负。
- ^0 M7 S8 ^. t1 ^3 E: D    (2)即时实力指数。
/ M! L) O7 `% N    在欧赔开盘体系中,如上文所述,广义实力无疑是核心因素,原因是:大多数受众还是通过分析实力来判断比赛的。而决定比赛的最主要的因素是实力。但是欧洲专家理解的实力更深刻,更适合于博彩需要。下面要提到的是适合博彩需要的其他数据、资料构成。$ A, y. g+ ~1 r& ?" O" \% y; H$ V
    A、球员实力指数、球员状态指数。
) Y6 X7 y7 l( R    B、球队体系成熟指数。1 P" W3 H# n% E# }# n$ b+ w* v0 U% ^: J
    C、球队心理成熟指数。
/ T2 i  E3 U1 ^# F2 H- Y- u6 d    D、球队凝聚力指数。
3 H, E0 B" ]# z/ u2 n    E、突发事件指数。等等。
2 s; v* C/ R/ k/ E# S: c6 c$ k% w  q# h    以下分别以举例的形式分析:
& ^; ~0 Q; n) z    A、针对球员的静态实力分析。相信国内已经有很多成熟的思维,欧洲在数据分析方面更先进。静态实力分析是基础,但远远不是全部。分析比赛需要分析的是球员动态的即时状态,包括真实的伤病状态。这点是欧洲大公司的核心资源,对他们来讲,获取信息的成本并不高。例如:利物浦1:4切尔西,海皮亚不在最佳状态,则在欧洲专家看来比赛走向已定。例如:媒体经常炒作的“复出”题材,就有很大伸缩空间,如果状态未达最佳强行复出,则球队惨败居多,若精气神十足才复出,球队大胜居多。动态分析对于闲家是绝对盲区,闲家对策是分析赔率弥补之。1 b! ?5 W4 u+ U
    B、球队体系的运转程度。相信张路对国米体系的分析达到相当水准,欧洲专家更善于通过这些分析判断赛果,国米体系的结构性问题使得客场面对中上以上球队胜算极低。大家分析一些有结构性问题的强队,如皇马(中场不平衡)、阿森纳(中场不平衡),客场面对中上能力的球队,连平都困难。9 B  r3 q5 D: A3 E* U, \2 k5 G8 T
    C、心理成熟指数。举例:华伦、拉科在客场总是平局,就是和巴萨的本质区别,马体、毕尔包客场疲软,就是球队心理体系不成熟的体现。像阿森纳失去维埃拉、亨利受伤,实际上心理能力也下降不止一个档次,这就是心理成熟指数的作用。
/ `& O& I5 E& ^* |+ ]    D、球队凝聚力指数。例如国米05年客负尤文,尼维特进第二个任意球,门将塞萨尔指挥排人墙,大家根本不听,此球不进才怪。塞萨尔当然没什么号召力。有个小规律,凡是后防体系对门将俯俯贴贴的球队,后防稳定性都较高。罗马大家习惯于托蒂的大哥大地位,大家把球都传给托蒂,反正进不了球自己也没有责任,其实不是信任托蒂,而是要累死托蒂,从博彩角度这样的球队很容易失分。
* [2 f) K1 I. X    E、突发事件。当球员知道本场后教练下课(次类消息可能经常被封锁),这场比赛取分可能性很小。乌迪内球队核心主力被禁闭,对球队不仅是实力、体系的影响,其他球员心里也是凉凉的,球员都会同情亚昆塔的,乌迪内连败就很正常了。8 p% a1 U- Y4 m
    F、体能。至于体能对于比赛的影响程度到多少,欧洲博彩体系有数量化的研究,对于我们只能感性地判断。- b6 _4 Z+ n+ J; p( F0 t( S3 b
    现在足球,技术战术等基本面接近程度很高,一个联赛,广大球队之间比赛,取胜者必须付出全部的精气神,所以一旦某个方面出现小小问题,赛果就截然不同。* y  X9 E: u2 a$ h4 @
    以上这些广义实力因素大家都有研究,上面的可能不全面,比较深入研究的是:这些因素对赛果的决定程度,使得这方面的研究更适合博彩。欧洲专家无疑对上述因素对比赛结果的影响程度功力最深。反映到欧盘思维上,就是针对受众对上述因素的了解、认识程度,使用赔率组合进行分化诱导。

, T: @' ?; ?; A- L# u
% T: c* ^% K3 ~. f- ~* y& |(三)博彩公司的构成。
/ l2 V( ~3 t# p. h  w    众所周知,任何一个企业要运转,都必须保持内部机构的严密性和完整性,博彩公司也一样。我们在分析赔率之前,一定要了解博彩公司是怎么构成的。其实博彩公司和普通企业相仿,也是由多个部门分工合作完成对赔率、盘口的开发、监控和管理工作的。
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    在这里,我们以澳门彩票有限公司为例。澳门是一座以旅游业和博彩业闻名于世的城市,素有东方的拉斯维加斯之称,每天来自内地和国外的游客络绎不绝,而来这里游玩的人都不忘去葡京或金沙小玩两把,旅游与博彩密不可分,相互促进。世界杯期间澳彩迎来又一次发展良机,赢利高达十几亿。
: J! H6 e  D: |7 ]$ l$ T9 x    澳门本部位于新口岸高美士街,地方很不起眼,如果不是门口“澳门彩票”这四个大字,你还真不敢相信这个亚洲盘的龙头公司居然在这样一个不起眼的角落。公司的办公区就在二楼。澳彩公司由多个部门构成,包括盘房、信息部、客户服务部、电话投注部、现金投注部、业务拓展部、人力资源部、电脑维护部等。每个部门都由密码门隔开,分工明确,井然有序。以下详细介绍部分比较重要的部门。
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    信息部:这个部门就在二楼的拐角处,墙上贴着一张巨大的杰拉德的画报。该部门有8名员工,主要负责搜集每场比赛的资料信息,以及整理澳彩派驻国外的信息人员提供的球队资料,这些资料都将成为澳彩操盘手开盘的重要参考依据之一。
! d% C& M$ a% }& O: y" V( o0 R. S    盘房:位于总部的中间位置,这是澳彩的核心部门,也就是我们平时所说的操盘中心。盘房的主力操盘手大概有二十人左右,每个人负责几个联赛,一般情况下都比较固定。06年世界杯期间60多场赛事澳彩公司需要承受的几十亿投注资金流向都控制在这么有限的二十人手里,开盘和操盘主要体现出一个“稳”字。
, x# F- [; b: m$ J0 Q) x3 [6 [    业务拓展部:主要负责澳彩公司业务的拓展和玩法的推广等。与欧洲较多的玩法相比,澳彩最受青睐的玩法是亚洲盘和走地,大联赛期间澳彩会根据直播的需要继续推出走地盘,包括走地让球盘、走地上下盘以及走地下一个人球等新玩法。新赛季澳彩在保持开盘、操作稳定性的同时将会尽量开发出多种流行玩法供彩民参考。" @0 j/ E' E+ g+ T
    投注站:澳彩的小型投注站大概有10多家,主要受理澳门本地玩家的投注。里面有几位接受现金投注的服务员工,还有一部提款机和自动投注机。在投注机的旁边是澳彩的宣传广告和一叠足球赛程,只需花上10澳元,就可以感受现金投注的乐趣。

5 z& A% P, p7 y# v    澳彩人员介绍说:澳门很少见到博彩媒体,澳门当地博彩气氛十分浓,而很多人都是带着小赌怡情的心情在玩球,所以根本不需要媒体的指导。足球是一项体育运动,澳彩公司的宗旨是提倡博彩娱乐化,小注怡情确实是最恰当的形容。% G' W6 H0 Z; L& L+ F: y
    其中业务拓展部和投注站均为外联性质的部门,也证明了澳彩公司是将市场推广和市场应对放在重心地位的。下图是澳门彩票公司的信息部,以及澳门彩票公司投注站的投注机。(本部分感谢《金手指》报提供相关内容)# d1 \& j9 J$ H+ W8 L4 q$ ~/ Z1 F  R9 _
四)博彩公司的人员分配及构成。, J+ S5 x# v6 Y0 u; a
我们在现实中发现,咱们买房子时,普通的消费者是很难斗得过开发商的,因为房地产开发商就以此为生,自然在专业度和精确度上不是常人能够理解的。博彩同样如此,正如前文所述的一样,博彩公司开出赔率,是经过精密的研究后得出的,普通的投注客很难在专业度和精确度上与之抗衡。那么博彩公司的人员分配及构成是怎样的呢?他们是经过怎样的流程来对一场比赛开出赔率的呢?这里我们要讨论一下博彩公司的人员分配情况。
; l4 {8 v- @+ b6 E: J# T根据了解,通常情况下,博彩公司都由资料收集员(负责收集资料)、分析师(负责分析比赛结果),操盘手(负责控制资金流向)等多个角色人员构成,其针对比赛开出赔率的过程如下:( a2 J: ?# d( x7 p0 @) l3 f
1、资料收集员——即被本部派往各地的信息人员:收集完成比赛资料,发回本部。; u+ f9 k# z7 V& Z) X: r) a
2、赛事分析师:根据资料及相关数据、公式、,对比赛进行预估和分析,得出相关比赛结论。) K$ _" L8 _* q$ ]3 c
3、评估人员:根据酒吧理论(后文阐述)对投注比例进行预估和整理,发往盘房。2 U: O" V7 @( _0 n
4、盘房工作人员——即主力操盘手:根据上述结论及赛果、投注比例得出相关赔率、盘口。' E% m& a/ `8 W; E' l' ?4 r
5、操盘人员:负责在受注过程中控制资金流量,对赔率、盘口进行升降,并协助计算机进行资金量设置。
+ \. B7 n5 |2 h* k: a4 |/ O8 \' y4 a6、财务人员:在赛前得出盈亏平衡点,分析利润;在赛后完成比赛财务报表,得出盈亏状况。
  q; K' Z0 `( |  Y我们在生活中常常听到有人说:“博彩公司只收取手续费(水钱),不参与对赌”。真是这样吗?相信很多资深玩球的人都听过这么两个人的名字——托尼布斯和鲁波特——威廉希尔的首席分析师,这两人本来并不是博彩公司的成员,但由于其对比赛的强大判断力,而被威廉希尔公司高薪聘请为分析师。通过这个事件,我们发现——博彩公司之所以要招纳这类人才,其目的就是预知比赛结果,以便获取更大利润。1 U5 ]! ?; F9 s
再看下则消息:
3 H8 M& ^" {) e# {“英国博彩公司立博公布了截至10月31日2006年的业绩简报,总毛盈利增长了八成,并强调利润达到5%。在网络博彩业务方面,毛盈利增长了17%,从6月30日起至10月31日四个月期间,运营开销增长了10%,主要用于世界杯期间的客外雇佣。立博的投注店毛盈利增长了5%,而其电话投注毛盈利更是增长了47%。”
+ K. t2 x$ R) ^  p& Q上述的利润增长,不仅仅是各部门团结合作的成功,更是与博彩公司分析师客观的预测密切相关的。而在网络上,我们看到的所谓“操盘手预知比赛的结果”这一说法,无疑是一个巨大的谎言。实际上,操盘手只涉及资金流向的控制,并不参与比赛的分析。后文我们还将仔细说明——博彩公司的操盘全经过,为广大彩民全面剖析操盘的真相
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发表于 2014-4-7 09:29 | 显示全部楼层
这个好像是秦俑写的吧?
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 楼主| 发表于 2014-2-14 06:56 | 显示全部楼层
六、赔率的盈利模式。
6 x/ F+ i3 H9 P! i
  D+ H* v2 ?3 U% B8 M3 w(三)数据模型的补充。$ @4 c! }$ T+ h. B
8 X, f5 D" z2 U: W' L% H+ O
1、关于几种数理模型。
+ m) m! l* p/ b+ {1 L3 i5 a( _7 o4 ~3 u0 v
除了前文所述的常见的几种数理模型外,这里再补充介绍两种模型:双八平测和实力累积。本部分只简单叙述方法,不作深入探讨。
" ]; K; P# y/ n4 ^& L5 h& P" \/ e: b! ?( X% l4 A. V
A、双八平测。0 O, Q5 p/ Y- H! W/ k/ N- f# i5 Y
“双八预测平局法”是英国人设计出来的,它必须要在联赛的后期才能使用。在具体工作中,我们需要找到以下3组数字:
; W$ \; `# _3 V4 r, i一、主队在过去8场主场比赛中平局的场数,和客队在过去8场客场比赛中平局的场数;(两者相加,得数A)* b  f  R; O8 _. K
二、主队在过去8场主场比赛中没能进球的场数,和客队在过去8场客场比赛中没能进球折场数;(两者相加得B)
1 b0 s( C# A3 C7 x8 Q三、主队在过去8场主场比赛中分出胜负的比赛场数,和客队在过去8场客场比赛中分出胜负的比赛场数;(两者相加得C)! q5 Z7 ^- ~* V7 w8 `- C9 V& K, a
然后,我们将B+C-A,最后的得数如果超过10,则出现平局的可能性就较小。0 f* p: Z# a! G; I4 |
* Y( m5 F, A$ o( a" t  o
B、实力累积法。
1 j( F" K8 i) m$ E* _0 d" B实力累积预测法就是对各球队从起始分100计算起,将比赛胜平负不同结果带给球队实力分值的消长进行了统计归纳,计算一下对阵双方的实力差,即可较为准确地从实力法统计表中找到相应的比赛结果。5 _! \# A, Q2 n  i  {% m" P
具体计算方法归纳如下:, n+ F1 S4 m8 x. B; M0 A
1)当主队获胜时,主队赛后分值应调整为:原主队实力分值+(原主队实力分值×7%+原客队实力分值×5%)×5/12。客队赛后分值应调整为:原客队实力分值-(原主队实力分值×7%+原客队实力分值×5%)×5/12。
! t5 R& H6 d* o) N2)当客队获胜时,主队赛后分值应调整为:原主队实力分值-(原主队实力分值×7%+原客队实力分值×5%)×7/12。; X, s$ x' l) Y. t# v, k
客队赛后分值应调整为:原客队实力分值+(原主队实力分值×7%+原客队实力分值×5%)×7/12。
  z% n5 M( e% r* P6 P  N5 L$ y1 A* ^1 v3)当两队出现平局时,主队赛后分值应调整为:原主队实力分值-(原主队实力分值×7%+原客队实力分值×5%)/12。客队赛后分值应调整为:原客队实力分值+(原主队实力分值×7%+原客队实力分值×5%)/12。
" J3 {) D) k: b若要获得两球队的实力差值,我们可以通过这样的公式来进行计算:两球队的实力差值=主队实力分值×(1+7%)-客队实力分值×(1+5%)。
/ P- y3 O! k: s$ Z例如,意甲第17轮莱切VS AC米兰,莱切原实力分值为85.09,AC米兰原实力分值为127.18,两队的实力差值=85.09×(1+7%)-127.18(1+5%)≈-42.49。
) B3 Z" Z2 |+ i7 n% G9 ?莱切0:1负于AC米兰后,莱切赛后分值应调整为:85.09-(85.09×7%+127.18×5%)×7/12≈134.36。
! J5 K) t$ x+ j, m$ v, j; R通过长期的实战积累发现,即使在联赛的结束之时,实力累积法所统计的分值仍然能够反映出各球队的实力大小和差距。该方法最显著的缺点是要自始至终毫不间断地去搜集和积累各种数据,需要花费大量的时间和精力,这时候,就需要强大的数据库的支持了。. e3 }, Q% w* W; ^; w7 F+ P

' }8 ^; n! y$ ~& g0 r* K# |* v2 _  b  f2、关于凯利和盈亏结合后的数据模型。& z% a) @( y4 v4 y4 `
+ n  y, `0 ~* L7 E# m2 U7 n
在前文介绍了盈亏之后,可能有朋友会发现,盈亏怎么算出来,大部分都是冷门赛果赚钱啊——那是当然的,如果全是正路,那**还怎么收支平衡,彩民不全都盆满钵满了么?但如果这样,我们还怎么能分析出比赛赛果呢?于是我们通过凯利和盈亏的结合,来做到这一点。# ?" e# L8 C& F4 H( I0 M, E

7 x  m/ H6 J! R- g! I% s! N众所周知,凯利指数里有个赔付率数据。如:英超第24轮朴茨茅vs查尔顿3 X4 p! w: D. I- P) t& o1 Y
威廉希尔(William Hill)
( G; H4 W0 }8 O赔率数据 凯利指数 赔付率
) C3 I8 C8 C/ E, X! `! d0 M1.570 3.300 5.500/0.94 0.84 0.83/0.89# ^! k$ w3 q# E: _1 }: s
这个0.89就是赔付率。
* F9 E! j( o" T/ B2 X5 D9 T% h& i) Z  `) X; _1 V; ], u/ c; F
我们要将盈亏与凯利结合,这个数据就起到决定性的作用。也就是说,这个赔付率就是决定**胜平负各个选项平衡点的数据。
! u0 {; g  V% f. ]; X9 F以这个数据对计算后的盈亏各项数据进行差值计算,就可以认识到**对比赛的基本态度。
2 k6 Q+ s% q# n' X3 Y在这里,我建议用盈亏的基础公式得出的基础数据来计算这个差值平衡点。
' _# ~# H5 Z$ ?  N% E+ v" {& v9 v! L6 a* l- M+ y7 g$ Y
  N" Q7 Q9 N$ b, o' `
(四)bc公司盈利模式的跟进与变化。& x/ O/ W2 U. W

; l( J4 T5 A' K. e) h7 zbc公司传统的模式是:
2 _2 ]: ?* {* S2 X5 L1、经过计算,开出赔率。
5 a- ?8 ?; _! r. x7 K0 \- f; X/ \9 J. K2、闲家tz,**调整赔率,控制tz比例。/ B! R, q. X0 ]2 X8 N! v0 i- R
3、比赛结束后,结帐。
9 M3 r/ s4 ^6 P6 p+ m: w0 Z# Q+ {9 _% N9 Q2 Z+ g2 x# d. x8 H0 C
随着bc界的日益完善,bc闲家技术的进步,bc公司的风险也越来越大,尤其是闲家对比赛的阅读能力逐步增强的情况下,tz比例已越来越集中。
0 P: g; I  ?$ N8 d. F: \
% v+ `! s9 T% L/ |7 E  k3 A2 K在不断开辟新的球赛场次的同时,bc公司也开始提供一些纯粹概率性的玩法,来规避风险,增加盈利。例如很多公司甚至对“谁先开球”这种抛硬币的玩法开出赔率(这可是真实的由裁判抛硬币决定的哦)。这种玩法,**只需要平衡水位,就能稳赢水钱,当然对闲家而言,这种也完全没有主观可分析性。" T6 A) r: o9 @
+ p" R/ S1 |* M2 K
此外,诸如互博等中小公司,已逐渐从传统的**赔率玩法跳出,开始提供一些纯粹收水钱的玩法。例如:/ O# j3 {) @" I6 m; L8 Y
1、由闲家自己做庄,与其他闲家对赌。这种方式被称为“对赌万事盘”,闲家既可以tz其他玩家开出的指数,也可以自己开盘,自定赔率。代表了bc发展的新方向、新潮流。: {2 v4 b4 V6 Y  r# s
2、梦幻对决。对两支相互没有比赛的球队开出指数,闲家进行tz。这种玩法,由于不存在实力和状态的纵向对比,所以**也只需要维持水位平衡就能赢得利润。
: Z% ?! z! C+ z5 k6 A/ H+ u, @2 [: `2 V0 f$ X' l7 m. F+ g6 f0 ]* d$ a
从这几种新的玩法看出,**也意识到了传统模式的风险性,开始淡出传统模式,而转向一些类似中介的模式。就如我们在前文所提到的那样:* ~& a) |! p3 C5 A
一个麻将馆,麻将老板是不提供任何资金的,只租赁桌子、麻将、板凳等等,收取包时费,是真正的中间商。
- k/ ]1 M8 U# s9 G* x7 X6 l如今的bc**,也正在向这方面过渡,并以此盈利,同时控制风险。! A/ S! T$ }+ j6 T

2 F! Q' G# k. R6 X. v' ~% V. \1 J. W6 K( O

: e+ R3 ?( ?: i& F. l
2 O9 F. U" }- j1 t* `《欧洲赔率与亚洲指数》教程(六)  
. T9 Q% d8 D! V0 S第一部分 赔率篇
4 Y1 ]0 l9 y; Q1 Z; i* d2 N* h0 R+ {! E
# x, Z" |: i; W+ i. `
七、赔率的搭配体系。" |  p; P3 a8 u8 s! T2 v: ?; c! H1 f

# M* i4 @% F* H# T1 \(一)赔率——21世纪的DU博之业。1 S# k' U4 }3 J* Z4 l

. z; o2 N1 i4 g: V6 k) p在经过对前面文章中赔率的内部结构、数理模型等方向的探求后,我们下面正式进入赔率的表面分析阶段。对于广大的bc爱好者来说,我们所能接触的赔率数字都是表面化的数字,这些数字的分析方法才是最常见和常用的。因此,分析赔率内部的构成能够让大家深入了解赔率,但却不能带来直观的感受。而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。: ]( \) {" \' J9 H5 O

5 ~* l4 d- L1 z* X& {0 h" ?0 `本章节主要是与大家一道探求赔率表面化分析的基础——搭配体系(简称赔率体系)。在研究赔率体系之前,我想让大家先想两个问题:
# ?' d' F- N+ t& @1、你知道中国人民银行的定期存款利率是多少吗?
! t! p4 B0 r9 m4 l/ M2、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?
7 g! }# @8 q: h4 ^$ b7 J实际答案是:
- y' b& o7 w. {+ u# M1、中国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 b7 y2 G* y' _* Z) V1 N( s5 ~# Y# t2、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。; R& p" T) y; s! H- _
8 S2 l6 T/ \. ~* i' G# m/ g5 V: P
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。9 `7 |, H9 E% X( Y( \) H6 m" 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tz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 `6 b& T0 L' [, v3 t- ]  |0 v" d9 |+ e) d3 q' X% ]2 |
对比上面三个数字,结果是惊人的。bc行业所营造出的利润远远高于存款利率和股票;同时bc行业所带来的风险也远远大于前两者。6 z! ~$ Q* b1 g& y$ p) t7 f: [7 X
9 w) J  T: E$ ]' \; d: v
我们之所以把bc称之为一种DU博,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,就相当于在中国的银行存上八年所得到的回报,这就是bc被称之为DU博的精髓所在。
/ b8 W/ I7 s, ]4 X. r9 A2 y5 O  _. g+ C, j% X) }; u9 ]

% d6 L4 x4 }! {, r(二)倡导“小注怡情”的bc方式。- D' b' ]/ N( P+ E, j% o

  Z) K9 B, L  T* vbc公司之所以能够盈利,其很大程度上是由于玩家的贪婪造成的。对于越是难判断的比赛,bc公司给出的赔付越高,也越容易激发赌徒的兴趣。相信很多职业赌徒都有这样的感觉:越玩得久,越觉得DU球风险大。只有选择低赔比赛进行tz才是bc的上上之境界。. ]2 _+ n4 S/ @5 Y- O" P; ~9 \, {
" z7 K! r  S+ t) N) @( B+ S
而我写这篇教程的目的,不仅仅是告诉大家赔率、指数的操作方法,更重要的是要向大家说明:bc,只是一种娱乐,不能作为长期饭票。我的出发点,是希望大家尽量远离DU博,还bc市场一片蓝天。
7 \* x0 {% E" m, \5 {" l& O  E& t% K* p! X

" D; L, B- u7 O6 s(三)赔率分区的形成。
5 I) d/ A, x0 ]$ A4 ^( |% B$ [' Z- k( `
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。4 ~) V* J' x: b8 x* x0 o

9 R8 R" ?' E+ i% S# |7 V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:: B1 e( g! F9 b' E" A
捷克 vs 圣马力诺 7:02 Z: a0 G5 D& E: D
立博 1.00 9.00 81.00) p" l3 b! ~' @$ C5 E
HK Jockey Club(中国香港) 1.00 17.00 150.00
- E( p2 c: O' d* }' HTradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
( i/ c% R' h" j% g; \7 W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)。* m3 B5 d7 F- ~) z/ y4 v# t
由此可见,体育竞技类的bc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。
) K8 t  R3 R8 C8 W% ~$ m
+ Q$ c( u! E" |) I. Z5 I- W当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?! L; }8 U/ a" f9 r/ X+ }
英国 VS 马其顿 0:0: e' G/ K1 s8 O- X* t. i
博天堂 1.05 9.00 26.00/ q+ a: Q9 m/ m2 Z- D
24hPoker 1.05 10.00 33.005 k1 q! W, J+ F$ H; S0 u+ y
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 T; E% u0 V$ Q1 \" P8 n* O" b2 O9 D! k, l8 A4 g9 `# m" Y0 o
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?% S' z9 `& }/ E  I: n0 z
科威特 vs 巴西 0:4' u* [# _  @! t( Y; r+ k
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
- p; A/ q3 D. F* _' H  b威廉希尔 15.00 6.00 1.128 o4 Y0 W0 R5 u6 ]' S; A
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! w6 Q8 l& Y. o- j

! v/ W; [" D. |& |% D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?
: w* D0 |! {; y, ~/ }国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
8 C# y/ s0 M% E! n8 A  {7 J: ?0 HBet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80- n8 V) Y! l$ X$ T! \1 x# ]: q
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
7 o1 T$ P4 V1 J% y7 B" MBETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
( `% X" q" s) F由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。
  S& B1 s! r; @8 c0 t  p& R
5 _# Y0 T$ s& F1 K4 i……. i) w% L, R' @/ p$ I
当然,以上所举的例子只是通常的一些情况,各bc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bc习惯等进行略微调整,例如1.18的主胜赔率,若某bc公司赔付很高,其客胜赔率就可能达到16.00以上。
  O2 c0 z' K5 P: \7 C6 \# w
) [* y  W# w* u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:# m5 m% e; u! Z4 z  c# Y: s' ~
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。+ Q" N/ T# h7 _/ p8 ^2 k6 K0 Q  G) W

$ E* ?, S2 t# u对于广大的bc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。8 Z- |* ]  i9 ^

( P0 y. k7 `" e) k  ^& j/ m6 f6 ^6 w) T. t
(四)赔率的基础分区。  S7 X) h; G( C4 \
& |4 \1 W7 x. l8 `+ ?1 ^" O. d
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。* d, g$ e, b* b& N

6 `5 r. [- q7 ~6 V4 r……
% D% w6 u( k1 K3 M* C1 I0 o& @* N  `
欧洲赔率与百份比概率的换算
* c! t; a1 S8 j! d, S
, J! n% O0 e! c" x6 A  M1 U  1.10=81%  1.12=80%  1.14=79%  1.15=78%
* Z: \% q: b3 S$ _  1.16=77% 1.17=76%  1.20=74-75% 1.22=73%
( E6 V3 b2 V6 f: S# _4 l$ v# ?- G! ]  **0%  1.30=69%  1.33=67-68%
0 H. f. j0 N3 @9 n; v: o- P5 I  1.36=65-66% 1.40=63-64%   1.45=61-62%   1.5=60%$ ]9 g# Q. @$ ~4 A, `
  1.53=59%  1.55=58%  1.57=57%  1.60=56%
- x. z7 Q! ?" p7 T$ W" ]$ g0 a# p  1.62=55%  1.65=54%  1.70=53%  1.72=52%9 i& D6 E  e, k" U) ~9 r
  1.75=51%  1.80=50%  1.85=48-49%   1.90=46-47%# }$ j! {6 R; @& l) `2 k( K
  2.00=44-45%   2.10=42-43%   2.20=41%  2.25=40%( h  X- j/ H" U
  2.30=39%  2.35=38% 2.40=37%  2.50=36%
3 _8 m0 @* N% O* m  2.60=35%  2.65=34%  2.70=33%  2.80=32%
% T$ s" {7 K9 ]$ i4 {0 I0 ?  2.90=30-31% 3.00=29%  3.20=28%  3.30=27%4 \7 z8 j: ?: {* ?5 C
  3.40=26%  3.60=25%  3.70=24%  3.90=23%
# U, W' o( j: T& b8 E% h( a4 |8 D  4.00=22%  4.20=21%  4.50=22%  4.70=19%: [) T5 _. E8 H: l. k4 \+ [3 S* J  x
  5.00=18%  5.30=17%  5.50=16% 6.00=15%; q2 d1 |5 e3 ^  `  C
  6.50=14%  7.00=13%  7.50=12%  8.00=11%4 k( o  `" |6 H# y) _3 g# v& m$ w9 A! L
  9.00=10%  10.00=9% 11.00=8%  12.00=7%
/ U7 O* E/ s  e8 T* G  15.00=6%  18.00=5%  23.00=4%  30.00=3%
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 楼主| 发表于 2014-2-14 06:56 | 显示全部楼层
五、赔率衍生的几种数理模型。
3 U! l& x+ w4 u! g
2 t( m2 R, f2 P4 ^/ K! n( y
/ H1 r- y7 f$ d- R1 J- f. P- y上文说到了赔率的基本运算,以及对bc公司的概率模型进行了探究。本部分则主要提供赔率所衍生的几种数理模型,供大家参考。7 }& j$ o  ~' j5 R' g
. |9 \/ H0 ]3 |
(一)比赛数据模型的构成。
$ T) E' |3 U1 e. A+ h- I- W1 r7 M/ p( Q- M" P5 D
由于赔率的产生,以及与bc公司营业性质、赢利性质的挂钩,因此更多的专业人士期望通过客观、理性的方法去分析比赛的进程和结果,抛开主观的思维影响,以数理模型的方式得到答案,以期达到通过赔率最终盈利的目的。经过专业分析人士的不懈努力,各类比赛逐渐形成多种数据模型,在此我们主要介绍三种最主流的数据分析模型。# ?1 Q& ~2 u/ q& x2 ]8 D1 c; J2 I- @
3 `3 U* ]" v; l$ p$ s
在西方,成规模的bc业已经有了200多年的历史,涌现出了许多建立在严格的数学统计基础上竞技比赛结果的预测方法,根据我们掌握的资料,有三种权威的预测方法目前被广泛地应用于预测足球比赛的胜负平结果,有一些专家甚至声称,欧洲几乎所有的bc公司都在这三种预测方法的基础上建立起数学模型,从而决定本公司在一场足球比赛以前开出怎样的初始赔率。
6 \% ~) R" C+ ^, i
; P8 a; u- W6 R$ [3 O这三种被广泛应用的权威预测方法是:一、埃罗(ELO)预测法;二、进球率比较预测法;三、最近六场战绩比较预测法。7 {/ f# F. w  o6 k; Y" D

; B- r. b  \0 Y: P3 z7 [) aA、埃罗预测法:- f* t7 o9 c4 y; `
8 c8 o" D2 t- g- ?; K
埃罗预测法是美国物理学家Aroad Elo博士创立的,Elo博士最早将这套方法用于预测国际象棋的比赛结果。他在自己的《棋分高下:过去和现在》一书中对该方法作了详细说明,通过对1500场英超比赛的研究,杰奎斯·布莱克对Elo预测法进行了不懈地改进,现已经被广泛应用足球赛事中。Elo预测法的改进模型是通过研究主客场球队在比赛前的积分情况来预测胜负的,Elo预测法的预测回归方程式为:6 z- m; o& a' e, x) u! K& n% j2 V. x
主场球队取胜的可能性 =44.8%+(0.53%乘以两队积分差)' O# _% d2 N4 f) \9 d
客场球队的获胜可能性=24.5%+(两队积分差乘以0.39%)6 ^2 H& \5 O# O9 s1 A: z

$ e+ Q$ [& c+ T3 I/ K+ D, x5 I这两个回归方式的得出过程如下:+ h" f" h  X$ y! I" l: K
首先,根据数学专家的研究表明,足球比赛中主客场双方实力的发挥似乎有一个“限度”,如果用埃罗预测法中的双方的分之来表示其实力的话,那么当将主场球队的优势设定为其实力的7%,而将客场球队的优势设定为其实力的5%时,应用埃罗预测法所预测的结果与实际比赛结果最为接近;而“限度”即为7%+5%=12%。' M# e4 @7 x" S
( M' W$ Q( Q4 P6 R% t, m
1、比赛限度。+ [5 [& V4 K3 |5 D' k
" A( ^! d9 [. ^- [3 o
根据德拉普金和弗西斯的研究结果,如果比赛双方的赛前得分均为100分的话,主场球队的优势为7分,而客场球队的优势为5分,而“限度”为7+5=12分;该12分谁赢“赢家通吃”;而如果两队的比赛出现平局,则两队就各得6分。
+ i0 r& Z' O* U0 c该方法的具体应用如下(假定两队赛前分值均为100分):5 G  a. B/ J8 r- |3 p
如果主场球队胜,则主场球队在赛后分值调整为105(+100-7+2),而客场球队分值调整为95(=100-5);  @, G  [) n# P& Z  ?
如果客场球队获胜,则客场球队的赛后分值调整为107(=100-5+12),而主场球队分值调整为93(=100-7);  g+ v- f9 K  `+ ?! t3 h
如果比赛以平局告终,则主场球队的赛后分之调整为99(=100-7+6),而客场球队赛后分之调整为101(=100-5+6),而客场球队赛后分值调整为101(=100-5+6)。4 ^' E9 [# O' O& ]3 d  D5 T/ {; I6 L
也就是说,主场球队在赛前的积分超出客场球队越多,主场球队在比赛中取胜的可能性就越大。
# U* R9 j; o( S$ P6 a) C1 D: M- N5 E. I- ?- v3 l& C( [, J
2、积分差与主队获胜的关系。
; a4 ]# X% _% t! `! J7 x- v  ?, `' E2 P4 T* h0 d3 n5 b. k3 v
我们根据线型回归的方式,可得知相关系数(R)显示“积分差”与“主队获胜”二者之间的相关性非常显著,相关系数经运算得出为0.42。也就是说,主场球队取胜的原因,有42%可以用主场球队和客场球队在赛前的积分差来解释。当然,主场球队取胜的原因仍然有58%需要用积分差之外的其他因素来解释。尽管如此,对1,500多场比赛(用统计学的术语来说,就是1500多个样本)进行分析,得出的0.42相关系数无论如何都表明相关性是极其显著的。# K. ?+ x  S; \! G
通过回归方程,还可以找出二者之间具体的数量关系,即y=0.0053x+0.448,其中,x为主客场队之间的积分差,y主场球队取胜的可能性。" h, R" S# k6 q( P! d* A5 d5 W5 \
) N6 m  }3 ~9 O  q( E
3、积分差与客队获胜的关系。
3 a* |+ P( Y  A% e4 B5 Z" O
) B, }! V) @$ r1 E1 s* t  @+ P# e8 z和上面所说相同,赛前的积分差与客场球队获胜的可能性之间的相关系数(R)为0.45,表明两者之间显著相关。也就是说,客场球队取胜的原因有45%可以用比赛双方的赛前积分差来解释,其回归方程为(y=-0.0039x+0.2452)% t) v, J: N( k# |' E' V4 n$ o) X
* ?1 M3 u4 }- a, Z1 ~
上述分析表明,如果参赛双方的积分相同,客场球队取胜的可能性为24.5%;如果参赛双方积分不同,那么客场球队的积分比主场球队的积分每高一分,客场球队获胜的可能性就增加0.39%;而主场球队的赛前积分比客场球队的积分每高一分,客场球队获胜的可能性即下降0.39%,由此,我们得出了开篇时的两个预测回归方程式。
( i# ^: t: p3 C" L. C( x* J) @" x3 x" q% t9 r4 f
4、积分差与平局之间的关系。8 ]! M+ G. m! [7 c. A& `6 p2 A. Q

0 k7 F  h" ?6 T8 R9 G8 o埃罗积分能够得出主客胜的关系,那是否能得出平局的关系呢?经过研究,引人注目的是参赛双方的积分差与出现平局的可能性之间没有显著的相关关系。不论采用线性回归的方式,还是采用非线性回归的方式,都无法得出二者的显著相关的结论。线性回归的相关系数(R)为0.048,而采用非线性回归方式相关系数(R)也仅为0.079,从统计学上来说,这样的相关系数是没有意义的。因此,无法判断出积分差与平局出现的可能性之间的关系。虽然这里无法找出出现平局的可能性与参赛球队赛前积分差之间的关系,但这至少告诉我们,平局是随机分布并且和很难预测的。) i8 {# U& o6 D0 k3 t% C

3 ?8 {$ D; e3 o+ `4 Z, p! }. F1 ?那么bc公司是怎么控制平局赔率所产生的赔付的呢?这个问题我们将在后文“盈亏指数”部分做专题研究。' A: f1 {7 d$ A, m. K

2 t1 ^& b, J1 {1 h5、埃罗概率与赔率模型概率的区别。0 b8 S4 {: o% s/ }" H

( j. b; [3 p/ z看了上文后,可能有朋友会说,埃罗数据得出的百分比概率是否就等同于赔率模型概率呢?这里我们要澄清一点:埃罗概率是一种静态的概率,与赔率模型概率是有显著的不同的。正如前文所说,“主场球队取胜的原因,有42%可以用主场球队和客场球队在赛前的积分差来解释。当然,主场球队取胜的原因仍然有58%需要用积分差之外的其他因素来解释。”埃罗概率显然不包含这58%的因素,而bc公司的赔率模型概率则完全包含了这58%的因素,两者有着本质的区别。) O+ o' }; D0 L: y; K/ R+ F
4 J2 C* F  ~  H* W( R
但是,我们可以通过将埃罗概率与赔率模型概率相互对比引证,来发现bc公司对某场比赛的看法。这种对比方法,笔者(秦俑)曾专门著有相关文章,有兴趣的朋友可以学习阅读,来提升自己对足球比赛的判断能力。; |- g* Y" L) e/ P9 I: T7 T

( A) G% h" N' Y$ v$ Y- w
8 Z  D7 F7 J$ f7 lB、进球率预测法:" g: {% G/ O$ E; N; M; s

5 m, S3 M6 ?6 `1 L# u在1990年的伦敦国际bc会议上,大卫·杰克逊和K.R.莫舍斯基提交了一篇名为《比赛中的指数bc》的论文。在该论文中,他们认为某场赛事的结果是与参赛球队在以往的进球率有关系的,因此可以通过考察参赛球队以往的进球率来预测比赛结果。具体方法如下:
! E2 k: f3 f& B% E+ ]- q7 `1 V以Ra表示参赛的A队以往的进球率,以Rb表示参赛的B队以往的进球率;则本场赛事的总进球数即可以用Ra+Rb来预测,而两队的胜负则可以用Ra-Rb来预测。
3 w# l, C  N* [
( Y( D8 H) x1 m. r杰克逊和莫舍斯基在论文中还以1990年7月在意大利举行的世界杯比赛中英格兰队对爱尔兰队的比赛为例,对他们的理论的应用进行了检验。& j1 \% Y3 p$ h1 a" r  M8 Q

" _, j' C0 \- @9 {7 |5 e# n英格兰队在主要国际赛事中平均进球率为1.29,而爱尔兰队的平均进球率是0.73。应用他们的方法,英格兰队胜爱尔兰队的可能性为0.56(=1.29-0.73),而预测的“总进球数”为2.02(=1.29+0.73)。赛前指数bc公司开出的英格兰胜的指数为0.85-1.1,总进球数指数为2.1-2.4。因为总进球数指数与应用这一方法所得出的预测结果很相近,所以在这方面下注赢彩机会几乎没有。不过,英格兰胜的指数最低为0.85,比起运用杰克逊-莫舍斯基方法得出的预测数字0.56要高出很多,这就意味着卖出这一指数是有利可图的。& P: P6 Q1 T+ }& ]8 A3 J2 N0 E; J

3 J# j" |8 j$ _这场比赛以1-1的平局告终,给卖出英格兰胜指数的下注者带来的利润是0.85X单位赌注。对该场比赛而言,杰克逊和莫舍斯基的预测方法是很准确的,但遗憾的是他们没有进一步给出将该方法运用于其他比赛的例子。+ R! [% D0 u6 k# |* J! l+ m+ T

* E4 }( q* h2 s: J  {+ {# X该方法的特点是看来很有道理,而且应用也简便。但该方法主要适用于指数bc,对于我国目前只竞猜“胜、平、负”的方式来说,并不适用。但其用进球率来预测比赛结果的方法,值得我们借鉴。
8 U8 }& a% I. r7 B* E. Z1 a3 O2 l6 j( s; o
1、平均进球率和球队实力之间的关系& u' p: n0 b% F9 ?- U* H) [
! Z# h1 z% \( C  R( q+ f6 t; ~! V
采用平均进球率来对比赛结果进行预测,首先必须回答的一个问题是平均进球率和球队实力之间是否存在一定的关系。1 {5 s- g0 w( c
如果二者之间并不存在相关关系的话,则根本无法用平均进球率来进行预测。
* V* _% _0 f, R( O2 g
' D0 u" H6 B( p9 j1 N- e& j2 B* x我们认为,积分榜排名在相当程度上代表了球队的实力。表2-1是2000~2001赛季英超和意甲最后的排名和各队的平均进球率。按照杰克逊和莫舍斯基的定义,平均进球率的计算方法是:平均进球率=某队总进球数/该队比赛场次数。表2-1中各队的平均进球率是该队在2000-2001赛季的总进球数除以比赛场次数的结果。例如,曼联在2000-2001赛季总进球数为79个,比赛场次数为38场,故其平均进球率为79/38=2.08。" H. k; W2 I$ g) Y1 X. K" \

3 s( R+ w1 F* [表2-1球队积分榜排名与平均进球率名次 英超联赛 意甲联赛
2 P0 f+ [0 }7 k& d球队 平均进球率 球队 平均进球率  R; i2 T- _" M. X( F# P% M
1 曼联 2.08 罗马 2.00
  m, ~1 h4 N$ n# E/ s$ C# ?2 阿森纳 1.63 尤文图斯 1.794 X8 x+ g: `: t0 \! Z1 A( {& V/ f
3 利物浦 1.84 拉齐奥 1.91- m0 @$ |- N7 X. P$ U
4 利兹 1.68 帕尔玛 1.50
3 r4 |- _" o( h7 b5 伊普斯维奇 1.50 国际米兰 1.38
2 E' a! i8 Z- Y7 ?6 切尔西 1.79 AC米兰 1.656 v: ^( m& h) b4 ~& v
7 桑德兰 1.21 亚特兰大 1.12
& e; F3 ?3 J' T/ Y1 K6 ?8 阿斯顿维拉 1.21 布雷西亚 1.291 k  m( U7 [/ O4 f3 S* A
9 查尔顿 1.32 佛罗伦萨 1.56% q7 v3 |/ C  q3 g! _  V- Q
10 南安普顿 1.05 博洛尼亚 1.44
. K& r2 ?2 f4 o11 纽卡斯尔 1.16 佩鲁贾 1.56, z) C0 P" E' ^
12 托特纳姆热刺 1.24 乌迪内斯 1.44: a% J5 M# E$ J6 X4 Y/ q8 o
13 莱切斯特 1.03 莱切 1.18
+ K' _# A3 f* E14 米德尔斯堡 1.03 雷吉纳 1.00( k, I3 U  x9 ?/ y' A! t3 n
15 西汉姆 1.18 维罗纳 1.18
% G' M: s0 }  }. z16 埃弗顿 1.18 维琴查 1.096 z$ i4 U6 |) i# Q7 c. g0 v
17 德比 0.97 那不勒斯 1.03
+ y4 u; d) A0 l3 ]# ~6 k- z18 曼城 1.11 巴里 0.91
$ b7 `) @+ Q) V% y19 考文垂 0.95  
* A5 V- E$ L' |1 K+ B- r, f" d9 C20 布拉德福德 0.79  1 L3 [- H1 Y2 s  O4 Q
* O) Z$ ?3 v$ g, Q5 F  ^
我们对各球队在积分榜上的名次与平均进球率之间的关系进行了相关分析,结果如图2-1和图2-2所示。从相关分析可以看出,积分榜名次与平均进球率呈负相关关系。且对英超而言,二者的相关系数为0.8743;对意甲而言,二者的相关系数为0.8410,均为显著相关关系。
; h& L4 C9 K3 P" f0 }2 ]2 w2 I! G2 I8 o2 p3 g, Q& ?& ^( [
因此,我们可以得出结论,平均进球率在一定程度上代表了球队的实力,可以用平均进球率对比赛结果进行预测。
8 r& `$ K1 `5 f, m9 Y/ K
9 v& y8 H4 t# i6 z2、预测准则
  ?) U- t) P( }" |4 F5 {/ Q- V, L* o, T( v5 u* n9 o. ~* W% p
足球比赛结果的预测像对其他任何事情的预测一样,不可能做到完全准确,我们所能做的是努力提高准确率。对于利用平均进球率来预测比赛结果而言,具体应该考虑三个因素。
& R/ A: o; A$ n( J+ z# v( n1 T: w% w  ]+ ^" h
(1)球队的实力4 j' ^4 L0 J- J' ?4 w
球队的实力在此是用平均进球率来表示的,因此,平均进球率越高,则表明球队实力越强。但对任何一场赛事而言,实力强大的球队并不总能取得比赛的胜利。这也就是我们经常说的“足球是圆的”的道理。
- n" O& W) w7 w3 z: `例如2000年12月9日,英超2000~2001赛季中曼联客场与查尔顿主场的比赛。曼联的实力显然要超出查尔顿,从实力而论应该是曼联赢,可结果却是双方3:3战平;又如该赛季2001年5月5日曼联主场对考文垂的一场比赛,无论从实力上讲,还是从地利上讲,都应该是曼联取胜,可结果却是曼联以0:1败北。# v" Z5 r) O- O4 n& R; M
同样的例子屡见不鲜。2001的1月14日,2000~2001赛季意大利甲级联赛罗马主场对巴里,罗马队即有主场之利,实力又远胜于巴里,从道理上讲应该是罗马队赢,实际比赛结果却是双方以1:1战平。
" Q1 P8 ]4 O- g5 B* A因此,球队实力是决定比赛结果的重要因素,但不是唯一因素。
# h/ V( U  T1 V8 |! k4 M
: M5 y" Z0 i! G9 C; _(2)主客场的影响- n0 j4 a' ~: @; r) j
主场球队由于得地利之便,取胜的可能性要大于客场球队。- p0 b& m+ X$ Z! d2 v
我们对2000~2001赛季英格兰超级联赛和意大利甲级联赛的统计结果的分析充分说明了这个问题。如表2-2和表2-3所示。
& ?( S" W. \1 J  g, d9 \7 a# D表2-2英格兰超级联赛2000/01赛季结果6 O& N+ }+ T, ?
总场数 主场胜 客场胜 平局
7 {! L/ q( m# L/ [场数 比例 场数 比例 场数 比例2 c' [* d8 g+ R7 K2 s. n0 k  K, t9 M
380 184 48.4% 95 25.0% 101 26.6%8 `" W( @1 p0 ^- y9 c: y- j
表2-3意大利甲级联赛2000/01赛季结果总场数 主场胜 客场胜平局3 Z" O2 u- p/ k
场数 比例 场数 比例 场数 比例
, T* J" m3 I% l1 q306 143 46.7% 75 24.5% 88 28.8%
: ~/ F# C, _3 d" `. ]2 U6 F从表中可以看出,英格兰超级联赛,主场胜的比例为48.4%,而客场胜的比例仅为25.0%;意大利甲级联赛主场胜的比例为46.7%;客场胜的比例为24.5%。, |2 i5 s( d3 A5 C
) `$ x% ]. P. }6 r% }
主场取胜的比例高于客场取胜的比例是一个规律,与球队的实力似乎没有关系,本书有第X页~第X页提供了2000/01赛季英格兰超级联赛各球队的主场胜率和客场胜率,第X页~第X页提供了2000/01赛季意大利甲级联赛各球队的主场胜率和客场胜率,从中可以看出,任何一个球队的主场胜率都高于其客场取胜率。! e8 F- Y4 F( @) h3 N
5 r; L6 J- h1 E7 C0 k8 Z
(3)其他因素3 {: F, K) ?. j* [, ?+ m
除了球队实力和主客场因素外,还有许多因素会对比赛结果产生影响,例如球员的竞技状态、伤病情况等等,在此不再赘述。本着上述原则,经过反复检验和调整,对于平均进球率预测法而言,我们发现用下面的规则对英格兰超级联赛和意大利甲级联赛进行预测的结果是准确率最高的。' Z+ `+ f- P1 L+ N+ ~5 {  k5 A
0 K3 V4 v( `2 j# G8 M+ D# p
准则1、当参赛双方的平均进球率之差为0.30(不含0.30)以上时平均进球率高的球队胜;# m$ y6 ~8 ?! M% i( i
准则2、当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队的平均进球率高,则主场球队胜;5 Z2 X3 }- U9 l9 C
准则3、当参赛双方平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队平均进球率低于客场球队的平均进球率,则主场球队胜或平。
7 W/ @# S" {) G+ D准则4、当参赛双方平均进球率之差为0.10(含0.10)以下时,主场球队胜或平。7 O0 L2 B1 \* \/ R/ N

/ H9 \7 \" u& Z8 Z/ t; g$ V$ Q5 r这四个预测准则既考虑了球队实力,又考虑了主客场因素。, M/ Z3 O8 o; |( A

' _! L) @& B( I9 y) j(4)预测准则的应用
3 X+ \& i" h2 \& C6 I# y我们应用2000/01赛季英格兰超级联赛和意大利甲级联赛的数据,以前10轮(个别球队为前9轮)比赛各队的平均进球率数据为基础,从第11轮开始对比赛结果进行预测,结果如表2-4和表2-5所示。值得着重指出的是,用平均进球率对比赛结果进行预测时,必须要根据球队上一场比赛中的进球情况对其平均进球率进行调整;调整后的进球率才能作为预测的依据。例如某球队在前10场比赛@@@进球15个,则在预测其第11场比赛结果时,所应用的平均进球率是15/10=1.5;若第11场比赛,该队又攻进对手1个球,则在预测其第12场比赛时,其平均进球率就应调整为(15+1)/11=1.45。- o& m3 I, I* [- o. ~# B

% _, @: ~' b1 {1 q) S3 n3 l( A6 D9 m另外,之所以从第11轮开始进行预测,是因为我们认为各队经过10场比赛之后的平均进球率才能够反映球队的实力,单纯几场比赛的进球情况,不能真实地反映球队实力。当然也有出于资料收集方面的原因。但是,各队的平均进球率是比较稳定的,因此,在2001-2002赛季的预测中,完全可以在经过调整后应用。另外需要说明的是,由于每场比赛后,各队的平均进球率会发生变化,因此该指标能够动态地反映球队实力。《欧洲赔率与亚洲指数》教程(四A)
/ p+ E8 `" v5 E7 ~6 @9 G8 L2 g( v+ ^' p" |) Q
第一部分 赔率篇
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9 `6 H- s" b- l0 S9 R3 j6 N9 x五、赔率衍生的几种数理模型。
' d- ^. f5 l8 `  m, ~3 X5 }) J. z8 |) @& d
5 U. N: x. x) Z2 H4 X; ~  `5 Z
上文说到了赔率的基本运算,以及对bc公司的概率模型进行了探究。本部分则主要提供赔率所衍生的几种数理模型,供大家参考。
$ m% D$ b# O# S  ~( L2 j. _0 p3 m2 P1 s2 ?; z! q( x
(一)比赛数据模型的构成。4 k  ^' t5 F+ S5 j4 Q( ?& Q1 S

$ \- W/ p0 t# h* X, b' C由于赔率的产生,以及与bc公司营业性质、赢利性质的挂钩,因此更多的专业人士期望通过客观、理性的方法去分析比赛的进程和结果,抛开主观的思维影响,以数理模型的方式得到答案,以期达到通过赔率最终盈利的目的。经过专业分析人士的不懈努力,各类比赛逐渐形成多种数据模型,在此我们主要介绍三种最主流的数据分析模型。
$ R7 v: U0 ?2 m. |7 v6 H. S& s. l: i- f
在西方,成规模的bc业已经有了200多年的历史,涌现出了许多建立在严格的数学统计基础上竞技比赛结果的预测方法,根据我们掌握的资料,有三种权威的预测方法目前被广泛地应用于预测足球比赛的胜负平结果,有一些专家甚至声称,欧洲几乎所有的bc公司都在这三种预测方法的基础上建立起数学模型,从而决定本公司在一场足球比赛以前开出怎样的初始赔率。
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5 h+ p& Z+ M5 P. F这三种被广泛应用的权威预测方法是:一、埃罗(ELO)预测法;二、进球率比较预测法;三、最近六场战绩比较预测法。
9 Q/ E6 j- o& E7 k& o. U
( h, u8 q  W; J3 A7 r$ i5 wA、埃罗预测法:0 A  n( B# t! t( E

$ o, K$ V; y: f# q埃罗预测法是美国物理学家Aroad Elo博士创立的,Elo博士最早将这套方法用于预测国际象棋的比赛结果。他在自己的《棋分高下:过去和现在》一书中对该方法作了详细说明,通过对1500场英超比赛的研究,杰奎斯·布莱克对Elo预测法进行了不懈地改进,现已经被广泛应用足球赛事中。Elo预测法的改进模型是通过研究主客场球队在比赛前的积分情况来预测胜负的,Elo预测法的预测回归方程式为:
! v( a% R% A9 U0 B5 J主场球队取胜的可能性 =44.8%+(0.53%乘以两队积分差)
0 f0 A5 Z4 h0 j# h3 I2 i客场球队的获胜可能性=24.5%+(两队积分差乘以0.39%)
# y, x6 j& K+ k# U: \/ r" W3 T0 d: M! m% g
这两个回归方式的得出过程如下:8 A$ J9 N! ~, ?8 h, c5 F; o: y: D
首先,根据数学专家的研究表明,足球比赛中主客场双方实力的发挥似乎有一个“限度”,如果用埃罗预测法中的双方的分之来表示其实力的话,那么当将主场球队的优势设定为其实力的7%,而将客场球队的优势设定为其实力的5%时,应用埃罗预测法所预测的结果与实际比赛结果最为接近;而“限度”即为7%+5%=12%。" I' x) s  L& [! h2 t
* }  L8 X5 j9 q# m0 ~4 g( F- u
1、比赛限度。
2 X; r7 r" w+ M  j. `: L8 |1 T! T
根据德拉普金和弗西斯的研究结果,如果比赛双方的赛前得分均为100分的话,主场球队的优势为7分,而客场球队的优势为5分,而“限度”为7+5=12分;该12分谁赢“赢家通吃”;而如果两队的比赛出现平局,则两队就各得6分。
  Q- G( e, V0 I7 T该方法的具体应用如下(假定两队赛前分值均为100分):
6 A) V4 i3 T% M" O如果主场球队胜,则主场球队在赛后分值调整为105(+100-7+2),而客场球队分值调整为95(=100-5);, ]) W, _' c5 W! @3 a2 p; d# ]
如果客场球队获胜,则客场球队的赛后分值调整为107(=100-5+12),而主场球队分值调整为93(=100-7);
" R8 e1 ~0 u# P如果比赛以平局告终,则主场球队的赛后分之调整为99(=100-7+6),而客场球队赛后分之调整为101(=100-5+6),而客场球队赛后分值调整为101(=100-5+6)。6 K$ F6 V' m; M: }; V9 D, T, g
也就是说,主场球队在赛前的积分超出客场球队越多,主场球队在比赛中取胜的可能性就越大。
2 I8 o: k& `: h2 a( I! s2 t" v; ~. E. g. c  u1 V- u4 K) D
2、积分差与主队获胜的关系。
) N4 d$ R0 ]3 @; A3 c$ j0 P, E! Q7 M* l% b: c- V% m3 ~: R- w
我们根据线型回归的方式,可得知相关系数(R)显示“积分差”与“主队获胜”二者之间的相关性非常显著,相关系数经运算得出为0.42。也就是说,主场球队取胜的原因,有42%可以用主场球队和客场球队在赛前的积分差来解释。当然,主场球队取胜的原因仍然有58%需要用积分差之外的其他因素来解释。尽管如此,对1,500多场比赛(用统计学的术语来说,就是1500多个样本)进行分析,得出的0.42相关系数无论如何都表明相关性是极其显著的。
1 k/ }! Q( |& f5 A3 w' Q通过回归方程,还可以找出二者之间具体的数量关系,即y=0.0053x+0.448,其中,x为主客场队之间的积分差,y主场球队取胜的可能性。
( d4 K( ~. S' H4 y/ Z
) J, m2 n% p; O/ D3、积分差与客队获胜的关系。' o; U$ V) y6 U% s
% j' x9 W" ]" g1 {
和上面所说相同,赛前的积分差与客场球队获胜的可能性之间的相关系数(R)为0.45,表明两者之间显著相关。也就是说,客场球队取胜的原因有45%可以用比赛双方的赛前积分差来解释,其回归方程为(y=-0.0039x+0.2452). I, x( f1 Q9 h8 Q. W2 D% f+ h+ {

0 Y$ z, C7 c! R) f上述分析表明,如果参赛双方的积分相同,客场球队取胜的可能性为24.5%;如果参赛双方积分不同,那么客场球队的积分比主场球队的积分每高一分,客场球队获胜的可能性就增加0.39%;而主场球队的赛前积分比客场球队的积分每高一分,客场球队获胜的可能性即下降0.39%,由此,我们得出了开篇时的两个预测回归方程式。; j; p$ Q" g3 b4 {8 W8 W
7 e0 v7 Q( I! n0 D
4、积分差与平局之间的关系。" L( M4 |8 K& t: V3 X, B
' I' E2 J7 g( G) m. d1 @: F3 M8 |7 D
埃罗积分能够得出主客胜的关系,那是否能得出平局的关系呢?经过研究,引人注目的是参赛双方的积分差与出现平局的可能性之间没有显著的相关关系。不论采用线性回归的方式,还是采用非线性回归的方式,都无法得出二者的显著相关的结论。线性回归的相关系数(R)为0.048,而采用非线性回归方式相关系数(R)也仅为0.079,从统计学上来说,这样的相关系数是没有意义的。因此,无法判断出积分差与平局出现的可能性之间的关系。虽然这里无法找出出现平局的可能性与参赛球队赛前积分差之间的关系,但这至少告诉我们,平局是随机分布并且和很难预测的。
. t# J* t, }9 Z! P1 q& x+ N3 ^, M# u* O5 s: d2 y8 A
那么bc公司是怎么控制平局赔率所产生的赔付的呢?这个问题我们将在后文“盈亏指数”部分做专题研究。
5 b" H+ @% R' {2 I/ P8 ]
) m, [2 P4 X3 f) P- b8 {( G% l- w5、埃罗概率与赔率模型概率的区别。
: c% z7 ?; e" {  b6 u" S; o) ^6 t  d0 ?% g
看了上文后,可能有朋友会说,埃罗数据得出的百分比概率是否就等同于赔率模型概率呢?这里我们要澄清一点:埃罗概率是一种静态的概率,与赔率模型概率是有显著的不同的。正如前文所说,“主场球队取胜的原因,有42%可以用主场球队和客场球队在赛前的积分差来解释。当然,主场球队取胜的原因仍然有58%需要用积分差之外的其他因素来解释。”埃罗概率显然不包含这58%的因素,而bc公司的赔率模型概率则完全包含了这58%的因素,两者有着本质的区别。
8 R, h/ l2 y4 x/ l# \  g  }- n! ]; [- a9 h
但是,我们可以通过将埃罗概率与赔率模型概率相互对比引证,来发现bc公司对某场比赛的看法。这种对比方法,笔者(秦俑)曾专门著有相关文章,有兴趣的朋友可以学习阅读,来提升自己对足球比赛的判断能力。
* @0 D( c5 i" G+ d( |# E3 @- D( Y
6 y6 p) r0 a' a! y3 D' f( [5 |, Y% Z8 B5 {. O
B、进球率预测法:
+ b0 y* h9 c& p$ \; r$ j* G! G& g# C& R1 V, L
在1990年的伦敦国际bc会议上,大卫·杰克逊和K.R.莫舍斯基提交了一篇名为《比赛中的指数bc》的论文。在该论文中,他们认为某场赛事的结果是与参赛球队在以往的进球率有关系的,因此可以通过考察参赛球队以往的进球率来预测比赛结果。具体方法如下:% Y: }' ]& h) Y* _9 ]: f
以Ra表示参赛的A队以往的进球率,以Rb表示参赛的B队以往的进球率;则本场赛事的总进球数即可以用Ra+Rb来预测,而两队的胜负则可以用Ra-Rb来预测。9 y+ j) Q+ S+ C3 c0 K9 Q# N
% @2 h; \% u" |7 V% l* t8 x0 w
杰克逊和莫舍斯基在论文中还以1990年7月在意大利举行的世界杯比赛中英格兰队对爱尔兰队的比赛为例,对他们的理论的应用进行了检验。
' \' x/ L1 y  D6 }8 x
, K( P! i$ |/ h' Q英格兰队在主要国际赛事中平均进球率为1.29,而爱尔兰队的平均进球率是0.73。应用他们的方法,英格兰队胜爱尔兰队的可能性为0.56(=1.29-0.73),而预测的“总进球数”为2.02(=1.29+0.73)。赛前指数bc公司开出的英格兰胜的指数为0.85-1.1,总进球数指数为2.1-2.4。因为总进球数指数与应用这一方法所得出的预测结果很相近,所以在这方面下注赢彩机会几乎没有。不过,英格兰胜的指数最低为0.85,比起运用杰克逊-莫舍斯基方法得出的预测数字0.56要高出很多,这就意味着卖出这一指数是有利可图的。, C2 N- q0 v; A2 C5 E# C
) q; e8 M7 @& x9 |  n' d- O& w+ z
这场比赛以1-1的平局告终,给卖出英格兰胜指数的下注者带来的利润是0.85X单位赌注。对该场比赛而言,杰克逊和莫舍斯基的预测方法是很准确的,但遗憾的是他们没有进一步给出将该方法运用于其他比赛的例子。  M# k5 {, g2 Z2 ~1 P& l$ Z- d* R

( |+ T0 o, p' l6 d该方法的特点是看来很有道理,而且应用也简便。但该方法主要适用于指数bc,对于我国目前只竞猜“胜、平、负”的方式来说,并不适用。但其用进球率来预测比赛结果的方法,值得我们借鉴。
  Z) b4 K; Z5 I! O9 ?- x1 \) u; M7 c& x7 M
1、平均进球率和球队实力之间的关系" n4 f8 H( _. g9 k
. @8 M4 x& i5 m  r/ o( v
采用平均进球率来对比赛结果进行预测,首先必须回答的一个问题是平均进球率和球队实力之间是否存在一定的关系。$ @( W0 ^9 B  L: y- \4 l6 B; ?) S. i
如果二者之间并不存在相关关系的话,则根本无法用平均进球率来进行预测。
( G8 H- a3 U; ]8 D6 i
+ W5 e, ^* ]/ |+ J我们认为,积分榜排名在相当程度上代表了球队的实力。表2-1是2000~2001赛季英超和意甲最后的排名和各队的平均进球率。按照杰克逊和莫舍斯基的定义,平均进球率的计算方法是:平均进球率=某队总进球数/该队比赛场次数。表2-1中各队的平均进球率是该队在2000-2001赛季的总进球数除以比赛场次数的结果。例如,曼联在2000-2001赛季总进球数为79个,比赛场次数为38场,故其平均进球率为79/38=2.08。- p6 J6 d. y; r! h8 p
" h3 l/ m; Q, ?1 X( X9 R. S2 H0 W
表2-1球队积分榜排名与平均进球率名次 英超联赛 意甲联赛7 }, Q$ H6 |6 J& z
球队 平均进球率 球队 平均进球率1 }0 e: x4 a# v! J' T( _7 q- ~# c4 r+ ?
1 曼联 2.08 罗马 2.00
4 L1 B1 K/ o  X# M9 o# h2 阿森纳 1.63 尤文图斯 1.79
- i! S4 k* [; I; q4 ~3 利物浦 1.84 拉齐奥 1.91
1 X; p1 w, E, U( U* ?4 利兹 1.68 帕尔玛 1.50
: X, X. P) ~' e! W$ D5 伊普斯维奇 1.50 国际米兰 1.38) \" e! t) ]. Y, {2 J+ r4 H& t
6 切尔西 1.79 AC米兰 1.65
2 E/ [( t8 g" c' z  h3 P3 f3 w7 桑德兰 1.21 亚特兰大 1.12
: Z+ s* I3 Y( ?3 z/ i8 ~+ S/ J8 阿斯顿维拉 1.21 布雷西亚 1.29
' N) l9 `& J9 |, h8 J. l9 查尔顿 1.32 佛罗伦萨 1.56
$ Z( Q3 b+ _  i10 南安普顿 1.05 博洛尼亚 1.44
8 g2 Z6 \5 u" S) B& q1 d11 纽卡斯尔 1.16 佩鲁贾 1.568 V$ d8 g. ~0 B6 N) j. b
12 托特纳姆热刺 1.24 乌迪内斯 1.44: z$ `- ^. c* Y& ?; F
13 莱切斯特 1.03 莱切 1.18" H2 z" [, w: m0 O9 l! p
14 米德尔斯堡 1.03 雷吉纳 1.00/ O- J. b3 I% i. n$ W
15 西汉姆 1.18 维罗纳 1.18
) R* L, e0 L$ S$ z6 I$ `16 埃弗顿 1.18 维琴查 1.09
+ r2 W' K( |5 a1 W$ q" v17 德比 0.97 那不勒斯 1.03/ @  F/ e8 P8 Y
18 曼城 1.11 巴里 0.91
% _( l; e: Q/ d9 s+ _/ L19 考文垂 0.95  
6 G" U+ |0 r: n  }  i# u3 m20 布拉德福德 0.79  
/ `* C4 ?) z: ~" g4 L* J! g  o, p4 f- |- g8 L6 w
我们对各球队在积分榜上的名次与平均进球率之间的关系进行了相关分析,结果如图2-1和图2-2所示。从相关分析可以看出,积分榜名次与平均进球率呈负相关关系。且对英超而言,二者的相关系数为0.8743;对意甲而言,二者的相关系数为0.8410,均为显著相关关系。, X/ m' @$ C, [8 _

4 L: P2 Z: {8 I- V! @3 H因此,我们可以得出结论,平均进球率在一定程度上代表了球队的实力,可以用平均进球率对比赛结果进行预测。' Y0 ~& I: g8 F) {, X+ Q* e$ Y
0 a& I/ I( ]2 b" S, ^  X4 p
2、预测准则) R% Y0 I& l7 q( K$ z' D: m
0 P) X+ v' K# g! `& J/ L% v
足球比赛结果的预测像对其他任何事情的预测一样,不可能做到完全准确,我们所能做的是努力提高准确率。对于利用平均进球率来预测比赛结果而言,具体应该考虑三个因素。
, n9 M0 H3 y7 w& O9 Z3 e6 S8 _1 `- m  e: ~/ c3 A
(1)球队的实力$ s( ^* b# }. d) X( B9 D6 }
球队的实力在此是用平均进球率来表示的,因此,平均进球率越高,则表明球队实力越强。但对任何一场赛事而言,实力强大的球队并不总能取得比赛的胜利。这也就是我们经常说的“足球是圆的”的道理。5 P% A5 i$ P. i# n) _) G" @
例如2000年12月9日,英超2000~2001赛季中曼联客场与查尔顿主场的比赛。曼联的实力显然要超出查尔顿,从实力而论应该是曼联赢,可结果却是双方3:3战平;又如该赛季2001年5月5日曼联主场对考文垂的一场比赛,无论从实力上讲,还是从地利上讲,都应该是曼联取胜,可结果却是曼联以0:1败北。# a8 w4 {( O& R' O) f
同样的例子屡见不鲜。2001的1月14日,2000~2001赛季意大利甲级联赛罗马主场对巴里,罗马队即有主场之利,实力又远胜于巴里,从道理上讲应该是罗马队赢,实际比赛结果却是双方以1:1战平。
; p) `( A/ q& T7 a2 \6 n因此,球队实力是决定比赛结果的重要因素,但不是唯一因素。/ Q6 E" F7 V- D1 B5 Q2 [" A
0 j) m& o' j: l; A! ~7 `! W6 {0 g# y
(2)主客场的影响
: W5 B: S2 ^( g( Z" q1 a7 a3 [主场球队由于得地利之便,取胜的可能性要大于客场球队。4 U( _5 i0 }* n3 u) t0 Q; n  |
我们对2000~2001赛季英格兰超级联赛和意大利甲级联赛的统计结果的分析充分说明了这个问题。如表2-2和表2-3所示。
: M8 [0 b8 P9 @表2-2英格兰超级联赛2000/01赛季结果
) q( S0 H7 |2 o5 L& u" l总场数 主场胜 客场胜 平局
, {; Z' {- z6 h$ k# }( h% S' }场数 比例 场数 比例 场数 比例
' j; A/ c5 s# @380 184 48.4% 95 25.0% 101 26.6%/ T! Z! M( G  a7 c) o$ |3 e
表2-3意大利甲级联赛2000/01赛季结果总场数 主场胜 客场胜平局
' m. k3 ~# j8 Q( ?场数 比例 场数 比例 场数 比例
8 y% J$ Q. L! l4 r4 W/ G; |306 143 46.7% 75 24.5% 88 28.8%. y. B3 h1 A) Y( z" |  q
从表中可以看出,英格兰超级联赛,主场胜的比例为48.4%,而客场胜的比例仅为25.0%;意大利甲级联赛主场胜的比例为46.7%;客场胜的比例为24.5%。
' f+ x& O( q9 f/ P
, y# |! N; A- v$ m( `9 Y) v主场取胜的比例高于客场取胜的比例是一个规律,与球队的实力似乎没有关系,本书有第X页~第X页提供了2000/01赛季英格兰超级联赛各球队的主场胜率和客场胜率,第X页~第X页提供了2000/01赛季意大利甲级联赛各球队的主场胜率和客场胜率,从中可以看出,任何一个球队的主场胜率都高于其客场取胜率。
& \' M6 |  A; k/ q# O
& l& q8 B% D) i. `5 J# x(3)其他因素
8 D) r' [8 K: ?# V( ^3 I$ F7 z除了球队实力和主客场因素外,还有许多因素会对比赛结果产生影响,例如球员的竞技状态、伤病情况等等,在此不再赘述。本着上述原则,经过反复检验和调整,对于平均进球率预测法而言,我们发现用下面的规则对英格兰超级联赛和意大利甲级联赛进行预测的结果是准确率最高的。3 v6 B% T! @$ u, e
+ d; J" K/ x+ o8 n7 ]  p. {
准则1、当参赛双方的平均进球率之差为0.30(不含0.30)以上时平均进球率高的球队胜;
: g- U& C& n" f3 W+ N准则2、当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队的平均进球率高,则主场球队胜;
# K1 {; N4 T  J/ B准则3、当参赛双方平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队平均进球率低于客场球队的平均进球率,则主场球队胜或平。
: I$ p/ i. y) z# a- C准则4、当参赛双方平均进球率之差为0.10(含0.10)以下时,主场球队胜或平。
% s9 A' _. V- k1 }( E- K+ L, l6 k. X/ ~% k* i, m5 y
这四个预测准则既考虑了球队实力,又考虑了主客场因素。
( [+ Z: \/ h3 _- p+ `# d# f" m% B% I2 F2 ~# H8 K
(4)预测准则的应用
6 w4 x" ]$ y7 O6 f6 m; g+ p2 ^我们应用2000/01赛季英格兰超级联赛和意大利甲级联赛的数据,以前10轮(个别球队为前9轮)比赛各队的平均进球率数据为基础,从第11轮开始对比赛结果进行预测,结果如表2-4和表2-5所示。值得着重指出的是,用平均进球率对比赛结果进行预测时,必须要根据球队上一场比赛中的进球情况对其平均进球率进行调整;调整后的进球率才能作为预测的依据。例如某球队在前10场比赛@@@进球15个,则在预测其第11场比赛结果时,所应用的平均进球率是15/10=1.5;若第11场比赛,该队又攻进对手1个球,则在预测其第12场比赛时,其平均进球率就应调整为(15+1)/11=1.45。% e# `* {& L3 H4 t. i
' ]1 t/ k  [1 |. `
另外,之所以从第11轮开始进行预测,是因为我们认为各队经过10场比赛之后的平均进球率才能够反映球队的实力,单纯几场比赛的进球情况,不能真实地反映球队实力。当然也有出于资料收集方面的原因。但是,各队的平均进球率是比较稳定的,因此,在2001-2002赛季的预测中,完全可以在经过调整后应用。另外需要说明的是,由于每场比赛后,各队的平均进球率会发生变化,因此该指标能够动态地反映球队实力。
4 G0 Q: e  \# ~欧洲赔率与亚洲指数》教程(四B) ! ]5 k) G% B! p& k: B  a; V6 Y, |
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第一部分 赔率篇4 \/ n0 y# l9 u) J/ u% A0 @- _

) v) n1 i# f0 P4 B' b6 [8 l" C3 H$ H9 D
五、赔率衍生的几种数理模型。; N. c: b4 y0 N; T4 }, ?5 Z
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! ~7 b1 ]2 g. z
C、六场预测法:
/ P) v8 ]8 J! W2 G, M- G7 v% g: J0 {0 q4 B
六场预测法是英国的报纸传媒提供给广大彩民的简单的预测方法。英国的报纸每周都会刊登下周足球赛事,并将每个参赛队最近六场的比赛结果以表格的形式刊登出来。按照时间顺序,胜一场以一个“W”表示,输一场以一个“L”表示,平一场以一个“X”表示。( J% i# [) U( N9 {$ l

9 y' A5 d' y: ?% ]- W该方法进行预测的假设前提是认为在足球比赛中一个球队的某种近期趋势会延续下去。例如,如果主场作战的球队已经连续赢了六场球,即其近期六场比赛的结果为WWWWWW;而客场作战的球队已经连续输了六场球,即其近期六场比赛结果为LLLLLL;则预测结果就是主场球队赢。同样,如果参赛的两个球队在最近的六场比赛中平了四场,例如,最近六场比赛结果为XWXXLX,则极有可能这两个队在即将开始的比赛中也会以平局告终。
( n# J% v' m' ], }
: z2 n) j  q( Z+ G1、六场预测法的问题及改进。0 }! m0 K$ W$ q% ?) d

8 m0 Y! I) m% n& J& r. D" w$ ?上述六场预测法的理论基础虽然有一定的道理,但在实际应用中却存在以下几个问题:
5 P, u- u1 \# T  @- a  s( Y首先,在实际赛事当中,很难出现两个比赛球队之间恰好是WWWWWW对LLLLLL的情况,在2000/01赛季当中,英超和意甲从第七轮开始的560场比赛中,这种情况一次也未出现过。; O- l. `2 ~# _& O( p2 R4 l: s
其次,在应用六场预测法进行预测时,很难找出预测的规则,因此,使得其应用受到极大地限制。3 Q. D7 g0 n% D& W2 J4 l. V, t. H* f

. }( }6 t: X5 ^- ]例如,2000年12月16日,切尔西对米德尔斯堡的一场比赛。按照六场预测法,赛前切尔西队的前六场比赛结果是LXLLWW,而米德尔斯堡的前六场比赛结果是LLLXLL,按照六场预测法的理论,这种趋势会持续下去的话,则该场比赛的预测结果是切尔西胜,但实际结果却是米德尔斯堡胜。) [, u/ Q  F0 `2 q

; t% C& w# o* Y+ m  I0 q另外,像2001年2月3日利物浦对西汉姆的比赛,赛前六场两队的比赛戒分别是利物浦为WLWWXX,西汉姆为LWLLXX,即两队在该场比赛之前,均有两场平局,应该预测该场比赛为平局吗?实际结果是利物浦胜。
9 n7 z# e! v$ p3 J- X0 W1 B, G- T3 f; D+ w( M2 n
六场预测法的合理之处在于将一个球队的近期表现考虑在内,而其不足之处如上所述,因此有专家对六场预测法进行改进,使得它更便于应用。
7 ]0 z/ v7 ~/ R' c( A" W, b: o' v改进的理论基础是,球队近期的状况和实力。因此,可以根据其近期的表现来推测下一场的比赛结果,但是,足球比赛是两个队之间的竞争,所以,判断比赛结果应该将两支球队近期的状况进行综合考虑。" ?9 N4 M& @! C* w, c# p
5 s- _1 T% Y) K1 N2 d) d8 V6 w
据此,改进的具体方法为,将某场赛事之前两支参赛球队的近期六场表现转化为一定的数值,两支球队自的数值代表了其近期状况和实力,而两队之间该数值的“差”即表示了近期表现和实力的差距,进而可以根据该差值来判断比赛的胜负。
. {. ^. @4 u9 B4 u3 O7 h& L8 g0 {  |  A5 L
具体的计算方法为:借用英格兰超级联赛和意大利甲级联赛的积分计算方法,某场赛事之前某球队六场的比赛结果中,每胜一场(即一个W)计为3分,每平一场(即一个X)计为1分,每负一场(即一个L)计为0分。如若某队某场比赛之前的六场全赢,即按照六场预测法为WWWWWW,则该队得分为18分;若为LLLLLL,则计为0分:若是WLXXWW则计为11分。
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' d0 g2 D1 }4 i, ~  m2、预测准则" P- u% K" D: s$ ?/ X

; K0 g5 e) a2 ?9 k- V六场预测法同样要考虑球队的实力和主客场等因素制,在此不再详述。我们用上述经过改进的六场预测法,对英格兰超级联赛和意大利甲级联赛2000/01赛季从第七轮开始的560多场比赛进行了预测,得出如下预测准则:! ]9 Z' }! @4 R4 T
9 H. t- V1 l9 a) u; ]
准则1当对赛的两队六场积分差为6或6以上时,六场积分高的球队胜;
' ^9 I& h. U/ i6 R准则2当对赛的两队六场积分差为5时,若主场球队六场积分高,则主场球队胜;若主场球队六场积分低,则主场球队胜或平;3 R* z5 y1 r; }
准则3当对赛的两队六场积分差为2~4时,则六场积分高的球队胜。
# [  P# E: Y) W/ h# n! g% ~. @准则4当对赛的两队六场积分差为1或0时,则主场球队胜或平。
2 c1 j1 T0 n4 Q/ u" P* I' @2 \5 @3 j- G6 b
3、六场预测法的准确率0 S% e% d# H$ Z
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(1)总体准确率; x) i" f9 Q/ o2 L5 A
英格兰超级联赛从第七轮开始共预测321场,其中有182场预测正确,准确率为56.7%。
5 W; d- I/ f! k! q意大利甲级联赛从第七轮开始共预测252场,其中有136场预测正确,准确率为54.0%。
* t; ]0 J! }' q. E) k2 o! K+ Z. k9 t' {; g, E- m( h
(2)各段准确率
  m1 }: G  r7 U* ^英格兰超级联赛六场积分差为6或6以上时,准确率为42.7%;六场积分差为5时,准确率为70.6%;六场积分差为2~4时,准确率为51.2%;六场积分差为1或0,准确率为77.5%。
2 H+ l" h' V" S" g2 t1 S6 R8 p意大利甲级联赛六场积分差为6或6以上时,准确率为48.1%;六场积分差为5时,准确率为57.1%;六场积分差为2~4时,准确率为41.9%;六场积分差为0或1时,准确率为78.0%。
2 K5 w: s2 p! O对于英超而言,明显低于总体准确率的是六场积分差为2、7、8及10以上时;对于意甲而言,明显低于总体准确率的是六场积分差为2、3、8时。
1 a# f5 r, @/ M4 c. h/ e$ R5 X3 `$ K4 s
而英超六场积分为2、7、8及10以上的场数占总场数的比例为27.7%;意甲六场积分为2、3、8的场数占总场数的比例为30.9%。也就是馊主意,对于英超而言,可以较准确地预测72.3%的比赛;对于意甲而言,可以较准确地预测69.1%的比赛。因此,六场预测法应用于英超比赛,每一轮的10场赛事中,可以较准确地预测7场;而应用于意甲比赛,每轮9场赛事中,可以较准确地预测6场。( r* k+ B$ ^" B$ ~* K
# G4 ]7 D0 V7 {6 e

# ?% v1 W1 n  ?6 }8 A: \# W7 B: E  u(二)比赛数据模型的局限性。8 N  `* h2 \% C; [; L% z

' R( t5 E7 h7 y" d9 O3 Z综合运用上述三种权威的方法,加上读者的个人心得,辅之对赔率变动的关注和比较,以及球队心理(比如保级球队往往急于摆脱困境,中游球队容易不思进取等等),加上及时掌握比赛当天的天气情况,tz足彩,你是否已胸有成竹?! x. d# k* P! K" a4 W* s0 v/ E1 [
  
+ t$ R* O3 Q/ ]2 K# o. n/ ~% ?从统计学的观点来看,运用这些数学模型来预测足彩并做出响应的tz决定,虽然不能保证你每次都可以中奖,但你可以做出成本最新(用最少的资金购买彩票)、中奖概率最大的tz组合。
6 B' ]% ~$ @! }: ]6 t
3 c/ L5 Q- z' j: |前文所阐述的这三种模型,都是从比赛本身的角度来探讨赛果,也可以说是一种模仿bc公司通过模型得出赔率的过程,与bc公司所开出的赔率自身并无直接联系。但我们可以发现,bc公司的赔率模型,从理论上而言,也是基于这三个客观数据模型而建立的,发现其共通之处,自然对我们了解比赛的进程,得出比赛赛果大有裨益。
1 M) r  q; z9 `! b- {) S8 f; Q- ?; H( U
但是我们也应该看到,上述三种数据模型,其局限性也是相当明显的。例如上文中的第三种方法——六场预测法,由于主要依赖积分这一原始数据,未免过于简单。
2 v( B, Y* P5 h% _  G7 |第一种方法ELO采用回归方程的手段力求精确,但依然使用了积分——这种不够精确的原始数据,况且实际检验一下就知道,这个方法得出的结果,和bc公司赔率反映的赛果概率,偏差比较大。' I, ?, X2 m0 W  W0 m3 B
第二种方法同样显得粗糙,一种类似于统计规律的结论,很难想象能够应对复杂的、有着众多因素影响的足球比赛。$ z' b. l: P: P( m- r
三种方法的最大共同点,是试图用简洁的公式直接找到胜负的答案,因而不可避免地简单规定球队实力,并在这种实力和赛果之间建立了固定联系,本质上讲,是一种实力决定论。也就是说,三种数据模型,在很大程度上受限于足球比赛的随机性和不确定性。
! O- Z% P& {9 N* z/ z0 ]7 J0 `6 }- z* u' x
可以武断地说,试图在实力和赛果之间建立简单的对应关系,对预测模型建立者来说,是一种方向性错误。足球并不总是靠实力说话。即使在实力完全决定赛果的理想情况下,赛果也服从某种概率分布,这是足球比赛固有的随机性决定的。当然任何时候,实力都是赛果分析过程中用到的核心因素,在解决如何运用实力因素之前,更重要的是建立可以度量的精确的实力值模型。而这正是bc公司建立的赔率概率模型的目标。( w* g1 D% `* O6 i1 |

& {4 v3 x% \: i* o3 A7 d那么bc公司对上述三类模型的改进在哪些方面呢?简单说,最重要的主要有两大方面。3 c. M: X4 K+ |% p  I; t
1、我们知道bc公司有“滚球——即走地盘”这一项tz。而初级的操盘手,往往是通过操作滚球开始积累操作指数的经验的。这一点无疑告诉了我们,比赛过程才是最重要的。具体到类别,则包括有:- `: U+ Z6 }$ L+ [' v
足球:(1)控球时间;(2)传球次数;(3)射门次数,含射正次数——即有效射门次数;(4)攻过对方半场次数;(4)进球数;(5)失球数;(6)进球成功率——即多少次射门有一个进球,代表攻击质量;(7)失球率——即多少次射门丢一个球,代表防守质量;(8)对方半场控球时间;(9)本方半场控球时间;(10)更多其他类别。
" w4 t2 D8 M* y" ^  m! _篮球:(1)投篮命中率;(2)三分命中率;(3)篮板数;(4)助攻数;(5)抢断数;(6)失误次数;(7)总得分;(8)总失分;(9)核心球员表现(得分、篮板、命中率等);(10)更多其他类别。
; n0 A9 K9 j& E( n4 U
4 R$ B0 F- t; a5 P# A一旦了解了上述资料后,相信即使不是操盘手的你,也会对比赛有很深刻的判断力。这就是bc公司建模的重要改进部分。% x: a' V! o  j1 h
" z. ?( _5 H5 \* J8 {# Q1 D4 s
2、忽略比赛的胜负和积分的作用,将重心放在攻防能力上。众所周知,虽然球队实力强并不代表球队一定赢球,但球队实力是衡量一场比赛胜负的核心部分。而球队实力的体现,并不是某一场或者某一段时间内的表现所决定的。8 r9 L" `6 `6 {
例如切尔西联赛三连平,我们不能说他的实力变差了。而曼城客场三连胜,我们也不能说他的实力变强了。对于bc公司而言,比赛的胜负并不重要,重要的是比赛的过程,那么一个赛季的比赛,实际上可以看成一场由无数个90分钟组成的超长时间的比赛,那么这场“比赛”中的总进球数(进球率)和总失球数(失球率),才是衡量一个球队实力的根本因素。单纯看积分,国际足联将2分制改为3分制无疑就将对数据模型起到根本性影响,而实质上这并没有影响到球队的实力和比赛的胜负关系。
2 _. x3 ~. p8 v
4 P; ]3 i  S/ H6 s**对数据模型的改进之处,就在于将比赛的胜负和积分的作用进行弱化,而将球队的攻防能力进行了强化。
, g8 }. c" _0 }6 h: m3 a( _
) J1 j! [0 {: z7 n( ]/ z0 L: s
- J/ T+ m+ ]7 {/ l$ l综上所述,我们可以得出,**对于概率模型的研究深度,是普通闲家无法企及的,我们通常看到的赔率,只是**表面化的一面,而真正藏匿在bc公司内心深处的东西,就需要我们不断的挖掘了。请读者扪心自问一下,当大型卖场全场搞特价,买300送300大促销时,大家是否都有去抢购的冲动,而一旦购买之后,才发现其实着了卖场的道?!其实bc公司的赔率,也是这个道理。* k' r+ |8 X3 z* {8 B

0 I3 b5 |' ^2 y1 m! `教程写到这里,我们已基本阐述了bc公司的赔率的本质、意义及数据模型,从下一章节起,我们将正式接触到赔率,并将深入研究赔率的分析方法。
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 楼主| 发表于 2014-2-14 06:54 | 显示全部楼层
本帖最后由 大侠乔疯 于 2014-2-18 22:39 编辑
6 X2 k( @3 o( j. z7 T
3 }% \( l# j$ C* i5 m+ r第一部分 赔率篇5 p1 J3 r" N& z

& K; X$ P8 m' X四、赔率的基本运算。/ O* H7 c. H4 O' j: l

/ u% ]1 L! i4 X( h6 d( E  ?1 }! B; G

. T- n4 x& j( q* q2 w1 w: B& t6 c(一)赔率的运算公式及概率问题研究。) |5 D% E4 D; J# |8 ]$ D- R" s
9 V$ @3 l# Y: x6 Q5 X( ~
& F, K. L: C' i. A3 D, i* n6 O

! s0 S- ?& ]: }5 ]( ]! @, _在研究了赔率的构成之后,我们要研究赔率的基本运算,意即:赔率是怎样开出的。从表象来看,赔率本身的得出公式实质是比较简单的,具体为:bc公司估算出某场赛事胜、平、负三种结果的概率,然后再通过公式来计算出各自应开的赔率。这个公式是:a÷b=c c-c×10%=d。
. y& O. v7 |; d" _( O
5 M( Y+ i% a5 O* p+ \其中:a是计算百份比概率的基数100;b是bc公司通过分析师得出的百份比概率;c是a÷b得出的结果;d就是最后计算出来的赔率。其中10%是**的手续费(即正常盈利——水钱部分,后文将提及)。
7 Y, s& o! f( e! v1 N% t* i' n0 |1 P0 e" A1 B/ S2 X+ L8 X
/ Y# @4 u9 x' @% G% @8 F

! \2 G2 T( R7 u  P8 G比如意甲联赛中尤文图斯主场与AC米兰的比赛,bc公司通过分析得出尤文图斯胜出的概率为40%左右,那么就用这个公式来计算如下:
2 W0 b3 T; j9 h( z5 c
4 k6 y% K% ~# G$ u第一步100÷40=2.5
( H1 }. H. @2 x/ L2 H3 c2 T  E; J( G* V( c
第二步2.5-2.5×10%=2.25$ K2 w" K' _& a4 b( R/ g6 U9 L! r4 [
$ Z) @4 m  W% N
那么,bc公司开出尤文图斯胜的赔率会在2.25左右。
4 G& M7 @' m; q. f" c+ o( {7 ]; a# [# T7 v0 Q
如bc公司通过分析得出打平的概率为31%左右,那么就用这个公式来计算如下:
2 Z4 Q: \* _5 G! m+ h8 s2 S8 l
! g+ ~5 o' ]7 t. g" G3 ~* o第一步100÷31=3.22  S0 h/ z% q% v4 ?9 G

; L3 U" `/ }8 y$ V第二步3.22-3.22×10%=3! g# {4 c& K$ w
0 _7 }8 e( ?+ U+ P
同样,AC米兰获胜的赔率也可以按照相同的方法计算出,为3.1,那么这场比赛的赔率则为:2.25 3 3.1。
6 {) _+ i( v% P* y5 V
# O) K" Y  Z8 s4 q( n在此之后,bc公司会在受注过程中,依据球队动态和tz倾向做出调整。有些比赛的赔率因此会出现比较大的变化,而有些受球队动态和tz倾向影响不大的比赛则不会出现太大变动。7 b* F( ~9 I( m0 r

4 }! |7 f3 m# ^( g- z通过这个公式,我们可以得出所有比赛的赔率。如某一场比赛,bc公司给出以下一组数据:
; {9 M2 s: a6 Q2 I' l7 B) `1 N$ _* f; ]$ a+ J  s# f- u
1.70 3.20 4.80 53.04% 28.18% 18.78% 90.17%
6 j& ?# z/ B% J. ?' l# L0 I9 _) k( i
其代表意义依次分别是:主胜赔率、平局赔率、客胜赔率,主胜概率、平局概率、客胜概率,赔付返还率。
: @( T5 |  h7 w2 C; K0 o1 ^  V" F' m9 c( B
8 {" B3 F1 p2 ^' [; k% Y
9 m; p; I% f4 |9 J/ a2 w
到这里很多朋友可能会产生一个疑问,bc公司的概率是怎么得出的呢?# X' M' {4 P' L, D$ j+ B
5 X" N+ T% T, ~  M1 z
所以,我在这里要强调的是:概率才是赔率运算公式的关键。概率的大小直接影响到赔率的高低。下面我们将专门研究赔率的概率问题。7 G  t1 S& M6 H0 J
9 R. d* ]8 G  d& W6 \
2 f1 w0 O9 u! {8 g  q( @9 G
. n9 _; w! R% B! w
正如我们在前文所提的,影响赔率的概率有两类:
. T3 M9 N& E: }+ S* p0 N
  Y& K# Z5 N: N! R/ r' K一是bc公司自身对比赛判断的概率,二是大众心理tz的概率。2 |: c/ a3 q, h

  D  W. M( K5 @9 n4 O1 U因此上述赔率的计算公式同时也可依据大众心理tz的概率来开出。例如:
6 N3 x- F/ [" Q# K
* y7 `3 R& u: h  G3 y某场比赛,看好A队胜的有40人,看好A队平的有25人,看好A队负的有35人。这样,根据赔率的计算公式:a÷b=c c-c×10%=d4 c4 ?' B5 G- Y- R* S) g

% H2 `$ \; Y; E以40人看好A队胜为例,这个公式就是
0 z; C& [9 a1 w2 ?3 d4 X
7 N) t+ F2 S1 @+ K9 M2 k& }; M第一步100÷40=2.5
, W8 y% `" H/ p5 B) v6 }
- I! T7 ?& t; C! i2 L1 [第二步2.5-2.5×10%=2.25& P$ l4 I. H# Q: O" \% r# A2 p$ ]1 G
" o; y" B3 E% x) Z
这个2.25就是大众心理看好A队获胜的赔率。
- h! J) V. `0 f5 w, T) r4 Z* I. F/ H' n
因此依据大众心理tz的概率,上面这个例子出现的赔率是:2.25 3.6 2.57。1 F* K/ p8 c; ]  q% x- h2 e; j

+ f4 C+ R" `' E) ?. v2 ?% o0 g- y; B$ R% q4 Y! }
& e7 w# r* o$ M- [& U8 A
那么bc公司究竟是按照自己的分析来得出概率,还是按照大众心理来得出概率呢?当我们研究这个问题的时候,我们可以发现一个很有趣的事例:
0 F7 |' b& \" P% ^9 i# X% |$ K
% V# I3 B# C# j, `7 x* f* c; W( s- a1、当bc公司以自己的分析来得出概率时,尽管利润可能加大,但由于缺乏大众心理tz的支撑,赔率所带来的赔付风险加大。
6 e" Z" [. A% s' k
; N( H( `/ j. X5 R1 C% _3 Q, {2、当bc公司以大众心理tz来得出概率时,尽管风险控制力增强,但公司运营成本增加,同时利润变薄。) Q5 f3 U# M* n) m$ @' s$ Y( K+ e  c
8 p! U9 e5 m: C- V' ^! j: I3 ^
$ \  I8 \, m( b( k4 K
, \3 X4 G/ N$ G, J" i, \. s
因此,无论是上述的哪种方法,其得出的概率都是很片面的。bc公司的赔率制定类似保险公司的保费和赔付方案一样,需要依赖严谨的概率计算。那么其严谨性体现在什么方面呢?我们结合前文介绍的bc中多次提到的“均衡理论”这一思路,可以得出:bc公司对开出概率的严谨性,体现在将自己的分析和大众的倾向,二者融为一体过程中。而这个过程所产生的结果,就是某场比赛的概率。, c2 U7 R+ P8 \' L1 ?/ B. r
3 v6 `1 g- m4 n; O) r- T0 f* r
! k$ Z! J) l  e) {9 o1 |7 y

$ p' j4 A" J5 o2 h(二)赔率的概率特征。
/ d# w, G( d2 B: i4 }4 v7 n6 w4 h( H8 B9 I' s( `8 y
# g( k+ i) Q. B/ f
) z7 Z( U1 i9 q' G1 ~
让我们从一个简单的游戏说起——抛硬币。
' y6 w8 J9 O" k& H# l2 B' @" S  Z8 r, k
硬币有两面,抛起后正面朝上的概率P1和反面朝上的概率P2,经验告诉我们是五十五十,如果**为这个游戏设置赔率,理想情况下应该是正面赔率L1=2,反面赔率L2=2,概率与赔率的乘积:
  ?. g" ~/ n( R8 G
. q: e& F4 b8 B& E. G9 \% TP1 * L1 = P2 * L2 = 50% * 2 = 100%$ E4 Z& ^9 R7 ~$ m* T5 W
- K% Q2 J# t  V/ a. [7 ]7 D
这样如果有人tz的话,赢和输的机会和**是相等的,这个赔率在bc理论上称为“公平赔率”(Fair Odds),它并不保证**的赢利,其中不包含必然的**利润。然而这只是理想情况。实际情况是,**会开出正面L1'=1.9,反面L2'=1.9的赔率,概率与赔率的乘积:
/ P+ C+ X  ]3 a  J
  d: ^# I0 ^9 HP1 * L1' = P2 * L2' = 50% * 1.9 = 95% < 100%
3 x& ?- ^& c3 V6 l6 Q5 K# l
# i! C, M) ~5 J. ~- V3 G0 U, F在这个情况下,tz者和**已经不处于平等的位置,这时的赔率可以保证**的赢利,其中包含了**的必然利润,也就是俗称的“佣金”或“水钱”。这种情况实际上是任何bc游戏**赢利的基本模式,即对于一个tz事件,开出的受注赔率L必须满足:$ Y* ]2 ^3 z# a+ c& D5 b% {
/ n4 w+ ?9 n/ _1 I+ `' m( \9 V
P * L < 100% (P是该事件出现的概率)
1 V2 R) T0 V; s, N" k1 O* D
2 W) [9 {1 _4 t) r  ~& P% _这个公式,理论上使**立于不败之地。( W, P0 Z) T# o1 S8 B1 A* A0 g6 v3 {
3 u- p/ o3 ?3 K( R, P. Z. j' A

) O1 b. Z/ T* _" X. x/ }3 _; O, a0 ~+ Y) u0 u! [
其实,**在此存在着极大的风险。赔率L是**定的,但公式中另一个重要元素P,即事件发生的概率,是不能主观臆定的,对于抛硬币游戏来说,这个P是很容易从经验确定,但扩展到其他更复杂的事件,如果对于P的计算出现偏差,**就要冒 P*L>100% 赔本的风险!/ }% P4 G7 m& `# m( V1 B* ^

4 C+ ~$ X  d; I3 s; x4 q8 j" J! l/ ~7 f* m8 c) v2 C, _/ a  v

# F0 b- m0 h( y: _! Zbc公司的赔率制定类似保险公司的保费和赔付方案一样,需要依赖严谨的概率计算,他们在这方面做的很专业。具体到足球比赛,对于赛果,他们有一套成熟的数学模型,可以在综合了各种主客观因素的情况下精确地计算出交手两队的临场实力差,并进而演算出比赛各个结果的发生概率,这个概率是前文所提的公平概率,令人叹服的是,通常情况下,这个概率相当接近tz者对赛果的tz比例!
5 I& w8 R/ u6 Q3 B- m1 L' [1 U3 z: S' t
5 O0 M3 K3 g( `4 ~. m: j& O
" J* D0 a8 b/ r6 c2 {
也就是说:在这个时候,bc公司将我们前文所述的“一是bc公司自身对比赛判断的概率,二是大众心理tz的概率”,二者有效的融合在了一起。
3 |# E; K+ o! x* f2 z# Y1 w7 d' r) Z

2 l5 @- C9 G4 L* w1 V
2 _0 Y5 x  ^1 a8 w# c# |7 l6 p( P当然,一个随即引伸出来的问题是,足球比赛具有相当的不确定性,另一方面tz者对于某个赛果的期望可能超出正常的理论计算值,这两个因素的存在,使bc公司面临另一种潜在风险,而且远甚于前述的概率评估错误的风险。因此bc公司通常会在公平赔率的基础上,为每个可能结果预留足够多的利润,以平衡这种风险。4 A( p' s5 \: h6 N
$ a$ M( P& A! Q3 y4 `; p9 ~
, _% W- l( U$ Z- A5 P

! a0 h5 u9 `1 w- b9 u; |( V! g- Y' w" |! q/ M9 L! p1 ?
1 O! g, G# m1 G+ H2 K3 a
: j' r5 F/ B; ~0 j2 B- d& F

/ @0 q# w, a+ {; R8 f" \事物总有它的两面性。**在承担着上述种种风险的同时,也存在着利用这几个风险点攫取暴利的可能。拿抛硬币的例子来说,如果假设由于某种影响因素,使正反面出现的概率不再相等,比如说正面60%,反面40%,而这一概率变化tz者并不知道,最后的tz比例通常还会维持五十五十。而此时站在暗处的**在设置接受tz的赔率时可以有两种选择,一是客观地按照游戏结果的概率变化,调整赔率,将正面赔率调低,反面赔率调高,这样仍然可以维持正常佣金收入;另一个冒险的选择是,**并不改变原来的赔率,以反面开出时赔本的风险来换取正面开出时的远远超出佣金的暴利。$ m! P( M4 Q7 c5 X% r

5 S- B: t* m! V3 a+ Q, Z6 M2 ?; {% w" |) \0 }& N

  l$ Q2 S; a% E后一种情况并非天方夜谭,正相反,它出现的频率使人对**之于比赛的把握不得不由衷赞叹!
- o  s/ q- `# p# w. C
$ p& T0 H8 T) p- K- D6 K# i要运用这种冒险求暴利的方式,取决于两个先决条件,一是**对于预定赛果的高度把握,二是该赛果的概率高于tz者普遍公认的概率。6 e+ t7 B, p- N  w( m& J% O0 Y

: F1 R! H0 A3 ^$ [  i: I因此,我们常说——bc公司的赔率很精确,研究赔率能够很有效的解读比赛——就是这个原因。% M6 g) R0 k1 O
, b9 I! N2 Z1 g6 L' X5 i

3 i6 M+ a9 h" u3 Y& r8 h& ~; {: p4 C* j. H% S7 ~1 J: H* B
3 ^/ |& i6 T: s

) `, K  _& h5 L. M6 m6 e) C. @  u! C# G$ e- V2 I# Y8 l
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