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第一部分 赔率篇
7 ~8 i1 v# L$ Y6 s- ~2 E/ n五、赔率的搭配体系。
- h1 p/ v0 u: W# C" N- Y
) G8 l }& u& ?3 K(一)赔率的回报。7 z. V. F' `( [# `9 T8 g6 i- W( g) ]
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。
/ c( S. I- S/ N' d% L2 w 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)。 H7 j9 N5 c* z2 w% }/ x1 X2 i9 h
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
4 Z' S0 l4 G; M/ ^8 B" F 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?4 c# x* ]0 {8 f9 o3 e1 z9 c9 O
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?4 E2 {) v, y4 H4 m9 }1 C
实际答案是:+ a5 q. ~. d6 B; q/ n8 q. D
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。0 s+ J { L% r7 ^" l
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。3 o; p. n' @; V% H) i/ 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。; \6 h$ g$ J& C# f8 u0 x3 C: h1 Z
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。
& A/ f- r3 A+ W- 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。
0 f/ z* S/ c' {$ 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。8 ]% G v p4 Q- K/ D1 a7 L" G
2 u+ }1 d; ]1 L3 C(二)赔率分区的形成。4 B" t& ~( c: c: l0 v+ T
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。( ^8 Z j. x6 X- ^) m5 K3 t; K
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:/ Z [1 ~0 q0 j- L* z4 {
捷克 vs 圣马力诺 7:03 R- g5 i( Y" Z8 r. u) ]
立博 1.00 9.00 81.00, j1 A; Q& I _- ~2 s: t* M
HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.001 [5 _2 ]/ ]5 |. M
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00* _/ U! y% i! C4 {6 \; i
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)。; B3 ]7 U0 X6 e
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。& Q" X( E2 _( n0 v: o( o4 b c6 A 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?
' A: _+ b3 ~" n' c2 k$ X3 o 英国 VS 马其顿 0:0
8 I1 G- |6 l* u9 ` h3 Q6 G. D6 W 博天堂 1.05 9.00 26.00( `, X, n3 n1 B$ }2 @* h( [' T
24hPoker 1.05 10.00 33.00
# j7 I3 J" @; G 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。 R2 `) B# ^ K6 v0 v' b4 m4 d4 _
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
1 K' u. J5 N, B) {' C 科威特 vs 巴西 0:4: e. }( x4 l* S
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12* O- r" ^7 I% Y5 f. h: c. M
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
% G4 E: Y3 n) Q 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。1 u6 W* }" S0 l) B" p' i: V/ X
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?
0 X* }! F! [4 ~ 国际米兰 vs 卡利亚里 1:0) d# Z2 Z$ a! N8 L2 |, o4 z
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
9 ]; c/ M5 b K" G; t! g SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
6 x1 j" n. {( O* A BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 2 T4 u4 ?' R$ }% }: U! U B
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。! r- ]( ?' B& l' h' W f- w" y
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。
& s' |+ K; m L: W7 D/ u5 ~ 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:# D9 e4 b; N# |" d0 F; m+ e
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。0 d/ u9 x/ u. X
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。
* K* E3 ]4 @" d& K/ Y0 @' J- H- X& O5 t
(三)赔率的基础分区。
# V* g2 p( P6 V: v& m 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
2 w } _0 e( z7 u% B7 E 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。
& n* X% Y3 X: S2 X! m' s2 ~- y# P6 B 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): S( H0 c6 p) x& H
主胜(30个区)——平局均值搭配
# } _! U8 [# {$ P 球半以上区:/ }) K; _( B' N8 Q. T
1.00-1.05区 :10.00区
7 E% q+ | s' V8 L 1.05-1.10区 :7.5-9.0区
4 p: ~, f. H! X 1.10-1.15区 :6.0-7.5区
0 \8 X1 A, Q* P9 C; \( [ 1.15-1.20区 :5.5-6.5区# [$ H$ S$ T) Z5 x- e+ C; s% ?
球半区:# x- K2 M a) r+ p
1.20-1.25区 :5.0-6.0区, _, y- m+ q) w
1.25-1.30区 :4.5-5.5区* Q! J+ X7 p, w+ G. e: T
一球/球半区
( G- c4 f/ R7 g- b- L 1.30-1.35区 :3.8-4.5区% h* H6 K( C% A0 p
1.35-1.40区 :3.8-4.5区
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! F5 C1 r9 W* R 一球区:, ]3 N' e( X) M7 ]% U- P
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半/一区:; |% l- q1 p% i
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$ {3 l. j6 s9 h 1.60-1.65区 :3.4-3.6区! d4 B* y q9 G
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半球区:( |' d# A8 y0 F. \
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1.75-1.80区 :3.3-3.5区0 j, Y, v3 w" V: y
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1.85-1.90区 :3.2-3.4区" F- ?8 T+ j U& q/ a3 q0 x8 `
1.90-1.95区 :3.2-3.4区7 ^4 N# v2 u1 _' ]: M% r
1.95-2.00区 :3.2-3.4区; F4 h5 C" A9 z. D
平/半区:
5 X2 J, N7 J" u# @* c" J: @ 2.00-2.05区 :3.1-3.3区' T4 ]- w( X" t& v. A3 v+ p* y
2.05-2.10区 :3.1-3.3区
% g) p4 P& A0 ~$ D 2.10-2.15区 :3.1-3.3区! ?( T6 [2 p, }! W& w; M
2.15-2.20区 :3.1-3.3区
8 ?" C1 I$ {0 \4 `5 w 2.20-2.25区 :3.1-3.3区
! h7 ~. ^% t; G, }6 F9 ] 平手区:, Y) M- J" r% s2 ~1 q0 e# ]: [
2.25-2.30区 :3.0-3.2区; c7 B, T) W/ P! y2 X
2.30-2.35区 :3.0-3.2区3 \% K) t, ]! S/ k
2.35-2.40区 :2.9-3.1区0 S9 j; T. i# O& F6 A9 e2 J! T# Z
2.40-2.45区 :2.9-3.1区
* Z7 N5 h" D) \# k+ e- r3 f 2.45-2.50区 :2.8-3.0区
5 ]/ q+ ^4 c6 R: I( ~ 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,2 \$ t$ ]! \, M. y3 `- K" L1 m
其意义在于:" s* T% }7 X7 Z, q) k
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 p& V' M# }: C. z 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。
5 W( P, s% F) U9 x8 _9 B 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
! l, b Q* a8 m6 `+ L4 ]5 ^ 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
3 G4 F+ }( \+ J- D, b! t% E2 g) s 这里举两个例子:5 F+ W; g! l# a) }6 \; a
例1:* `" y/ G8 p1 G
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
& X: j% W5 q' s+ Q 基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。$ r) G: t3 e# ^% n, i' L$ n
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
( I2 ], ]* I. \3 s5 L Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%1 e+ \# X1 D& y/ A4 I: ^
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%* Y4 O- b5 D, H! `" r- r
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
0 T9 ~* D7 H) t4 g" U! j 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%5 m/ Y# M \0 e0 |
分析:$ b- E7 {$ g( x" i% g
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。
; ?/ J- x5 R# ?8 Y" L 比赛赛果——1:1平分秋色。" n Q% j% O& v& n- K$ u
例2: ?: M0 c* A- Y+ i V0 I- s
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1
- v' B# A$ r3 @* z 欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
8 t' y" p- ?" X) \+ N 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。+ n K3 @* O, o8 B5 Z
分析:* Y P8 U# W3 K$ l2 Q N
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。
( U$ j3 U/ m. V 比赛赛果——2:1。
1 O* z' F9 P1 B. w 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. g5 N0 |5 j* I5 Q
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。! e/ E* ~9 w \, t+ i
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。) a/ X/ p& d+ K5 p" z& p0 g8 Q+ C
——欧洲赔率与百分比概率的换算
0 b$ f* Q4 H# o2 M6 p 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
: C& Q: K5 Z! R9 b/ k' Y" ?7 | 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%3 ^1 c& S+ c* ?8 X$ ?
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%4 U' V$ k# b$ o5 M
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%8 l4 X' F# g I6 l
1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
/ X: x5 O# F# j5 a3 B9 y# {- \$ c 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%0 ~2 k, |! V; a) a3 M5 ^2 B! m
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
t' ?2 M( F) q, u$ A 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
/ N9 x5 H# T0 r- }% ~" r6 g 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
& Q+ T3 W, R' N8 m- o 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%
: h/ h7 k" d7 q+ @- N3 g: P 2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
. S9 M* ^% y0 ^; V 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
/ c) u& ?+ W1 H7 j I4 [% Y' h' E 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
0 p! O% |- v# v. ?1 y0 c 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
0 u; ~8 }, b6 T 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%( m, c; P4 U; P9 J* j- z
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
$ a% R) x& A t' U/ Y3 K, }! S 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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