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第一部分 赔率篇7 |/ e6 G; Q. @+ q% Q" _6 q# p' p
五、赔率的搭配体系。. c% a: o) @/ E- b B4 j% K
5 W, L; o$ g! U, b
(一)赔率的回报。6 P+ @; I* H* R& f& {$ n
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。9 y* @. ?6 A, _* M* g: V1 u; e1 K
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)。( C* R+ P4 t8 ?' \& ~- y. p
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:. @, r& C Q$ E3 e
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?9 `& j; H; @- K* w
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?
' H# K: ~, B& v' `( H+ ? 实际答案是:
; U$ o5 N% o" `% a- ]! T" M0 H- M9 u. A 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。# f9 ]) p/ K% p; i6 z
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。
8 s: [$ N7 P: n5 ?' A 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。! @( O! d9 g/ R3 B5 c/ j
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。2 ~4 v: a2 V# d# b: S; F
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。
! K$ H7 r5 V6 r% Q# I8 @- a5 k2 ] 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。) H/ u/ F4 ~: P3 v8 e
; P% ?1 ^! B. X(二)赔率分区的形成。
$ _' B. {- w9 n- d% c6 x 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& M4 c R1 I+ v4 g
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:, P) j2 }) c7 ? K
捷克 vs 圣马力诺 7:0) @" f. v$ d6 u" R$ u0 g, U7 G
立博 1.00 9.00 81.00
0 e& o; g3 y' Y8 h. m6 S# l HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00' b4 N% {1 U& @" V, E
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00% t% w% b9 U: W, r
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)。4 d. d* f3 ~. K& c {4 N8 U
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。* k! E" j. O" A' |! g6 i$ D5 ^
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?( r7 j. P& F7 K9 u: Q: d( c5 {
英国 VS 马其顿 0:08 u3 w! L8 u6 m' T' R2 D) m# {
博天堂 1.05 9.00 26.00
+ T* L+ Z0 C8 M 24hPoker 1.05 10.00 33.00
: o% s, ?, @; ^4 q 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。
1 m/ O9 _6 r n9 l- I9 D& Y 当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
" Q! r( A$ G2 q. \" F2 H 科威特 vs 巴西 0:4
7 c6 X$ [! B% j& t, l Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
" y. o1 Y' s" E: `. W2 b 威廉希尔 15.00 6.00 1.12
7 M( M2 s% G2 d! _ a1 o' O2 G3 ` 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。0 `6 s/ ~3 e; y' g2 c( t
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?9 @' \4 _8 f" Q+ ~: F
国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
& K7 w1 y" b0 P0 P/ u9 |3 A; N5 F, { Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.806 s4 a% r* |* R: P: @' N4 a
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
3 j, N) Y/ p9 o/ x, H- X: i; S8 S BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
$ @9 { @# H! Z6 S, T1 s 由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。
5 r( p% n- K- G! E! p/ Y7 y" g 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。
9 T& T3 ?- \, R 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:
1 i/ i- e p! ~+ p1 M, i2 S: q 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
3 e: ~% {2 ^0 Y$ d5 T* ^& o 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 c \2 u, q) C8 b) [6 `: s1 Y5 b9 L. M9 S {( T, F
(三)赔率的基础分区。1 j0 \! v7 o. @; s6 _, q3 d% N
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
- X5 O8 b, ?: p+ |; T+ b- I) 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。: s4 W5 q6 k! _
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):
! ]9 D. k$ J; h* i! `- d 主胜(30个区)——平局均值搭配, V6 `0 Y% {( @. ~# s
球半以上区:
6 p& i* Y2 s" ]' ]3 ]# i& k 1.00-1.05区 :10.00区
% {, q+ b- `* a: {2 s7 { 1.05-1.10区 :7.5-9.0区
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1.15-1.20区 :5.5-6.5区
1 b6 |: t7 A& D! Y 球半区:
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1.35-1.40区 :3.8-4.5区7 Q/ {" h7 t# A6 r
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1.70-1.75区 :3.3-3.5区. [9 a: E/ ^! e7 L
1.75-1.80区 :3.3-3.5区
- n9 O; k0 T x) Y; E6 U) c 1.80-1.85区 :3.2-3.4区; g: Q* s4 j; ~; |7 z. l5 _7 L" k
1.85-1.90区 :3.2-3.4区
' p* t K# U1 L3 f& H. }0 K( M 1.90-1.95区 :3.2-3.4区& u N( x) k4 c- f
1.95-2.00区 :3.2-3.4区
$ X$ M# H+ S: ?: c+ p- s2 A1 O 平/半区:
/ |+ Q& }5 c _+ M8 D 2.00-2.05区 :3.1-3.3区
/ l# G, a' D, v5 P w) `" d8 X 2.05-2.10区 :3.1-3.3区) s4 N4 g0 z/ x- T- E3 r% ~" l
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
$ d$ X7 z+ M; E. H6 ~7 d 2.15-2.20区 :3.1-3.3区1 h+ o5 j6 `% ]- }# {
2.20-2.25区 :3.1-3.3区. u% L) f9 h) h! q7 Q2 F
平手区:) a+ I+ q1 u# F# d" n$ f
2.25-2.30区 :3.0-3.2区
1 U9 C, H* J* d9 E# C, p3 l6 W- v 2.30-2.35区 :3.0-3.2区
5 b; a7 Y: h2 A; W; h# P) ` 2.35-2.40区 :2.9-3.1区
2 ]- K% @$ ^7 f5 `- ]- P6 C3 p 2.40-2.45区 :2.9-3.1区
5 Q/ K7 }4 R; g0 v 2.45-2.50区 :2.8-3.0区
% j# O& V2 I j5 E# o8 m 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,
# ?. }* a# A# F 其意义在于:
4 X5 z, [7 K( t 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。
% d9 p. A& ]" j3 U3 l3 A4 J4 o( Y 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。. J4 ?* e1 a+ y" u) x
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
, J5 r4 Z0 F0 @1 | e4 z, h 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?8 O# x/ Q! a! S% }1 w& `" b
这里举两个例子:. k) ^* i# R% W7 L t' J
例1:, `+ k; w& s2 S
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:13 C, Y! Q5 g$ A: u, w) |
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。( m1 n# n. ?; E9 X$ x
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%+ l5 C4 L9 q" K5 _- O
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
( V: j9 Z& K+ f, |9 { SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%" X/ H4 i# S K9 t$ ]( D9 M
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
7 K: v u' c6 b 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%" |. m, G* Y/ t+ d- I
分析:
; O2 _; p5 g3 p8 U" S! b/ a 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。
8 e2 |; I" Q J 比赛赛果——1:1平分秋色。
* Q C, t& f2 o- M9 | s, Z# b" z$ A7 ~ 例2:& ~9 f: E9 G2 t7 E
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1
. p4 @' ^+ h. v; t 欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,4 { g5 p, t$ L6 s _) [
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
( Y9 Z) L* o( Q 分析:0 d. Q! \8 \9 }2 X7 l6 `) y
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 u5 C6 D# r" D4 t' s! s/ |4 N
比赛赛果——2:1。0 w+ T1 X5 o( x. `& F
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。- z6 A& c4 `+ {
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。
8 _" A" n' e3 } (下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)& A: \, u6 {' [# }5 B$ I f
——欧洲赔率与百分比概率的换算/ [1 E, L, [; P3 ?$ P
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
) P, Y k4 Z8 E* X- k" _0 j3 P 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
% n/ u! Y; H! G8 `1 H) x 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%' D! [$ j& r& |2 L, h5 g: v% ?2 U
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
p/ D: O# r# }6 ^2 E! Q: i$ H7 B 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%' X& D. z$ L, ~$ F/ g; F1 r
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
" f% y# ?$ b( h" a7 B. V 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
5 A4 Q7 W: J7 ~( D2 E. [1 P 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%$ o# }2 T: E7 h& e9 Q5 x1 t2 M
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
+ [! Y* L: e q& e; R3 T6 | 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%& D d" P. K5 D* p: G
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
7 T- T, y' q; A! K& R$ h: k% @ 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
8 G t# ?/ a; u0 _( f; R2 W 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
3 [8 {7 l- \2 G6 ` 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
) U: m9 R( [# z0 Y6 w 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%6 I" |* i( M" e9 R) {( u
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
A# E0 G5 X$ G 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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