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第一部分 赔率篇$ d8 M0 w* x$ Q6 f: t
五、赔率的搭配体系。
' U2 k; Z2 w, w7 I
+ m* k* g$ \7 i(一)赔率的回报。" `- N$ O6 Y4 k, A1 f% j" 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。
6 i0 h3 T: D$ i( }% t 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)。
" L' g7 n3 B$ _. U- I5 X3 q 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
5 U! r( [$ Z. T" J$ ^ 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?
# O9 t* x# D# M, e/ T0 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?, c; w% r# a" W2 u
实际答案是:- U L" S9 b) L9 U4 ?& L" P
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。
5 j+ I% i" x) N6 w 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。& x: H3 O* d9 k3 M" 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。
N: [2 w+ j0 l2 R& t 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。9 w1 g+ j0 h0 d( l) V7 |; s
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。/ q- t' o- C9 W" v6 B1 E, k$ G' R
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。9 n3 I3 L \+ V& |$ z, d \; d
. M8 J+ T: ~6 U2 e; t' A9 u3 w; s9 B q) _
(二)赔率分区的形成。
" }$ p% e; F( l) z, P, p- R 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$ e$ a3 @2 b7 s% P6 N6 L( c/ B( 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:5 q: W) \) d x8 p& J2 A( d
捷克 vs 圣马力诺 7:0- o/ o# Q$ y8 |, J
立博 1.00 9.00 81.00
8 L1 @: R2 b+ ?( d HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.002 s$ R% B9 F' O
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
; N, P! F% Z D+ K 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)。
/ M" Q2 W4 S0 g8 @6 f 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。
9 ~. L$ g' X- v9 W! m9 l) p 当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
* R' V& a. O5 k 英国 VS 马其顿 0:0
% v: t1 K) ?9 B6 S& B 博天堂 1.05 9.00 26.00
, T% `4 ^: ]" L1 ^3 ` 24hPoker 1.05 10.00 33.00
* E' \* I8 V/ W1 k8 X 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。
m$ u+ G! m! z: E" T. 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?
$ `# ?; v" P- b& m; t 科威特 vs 巴西 0:4
- R1 y+ _8 U9 Q/ U5 W f Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
% C4 r2 a2 I' h 威廉希尔 15.00 6.00 1.12
1 E3 y% A+ d* A; X6 K1 p 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。
8 D0 j8 w- j- u3 d6 Q 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?
% g. }4 u% n) ?5 l7 q! V- v 国际米兰 vs 卡利亚里 1:02 b0 o* ]/ S. v- q
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
! u0 c$ h' e' }7 @; j" n SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
- V2 E- J9 D& I5 V- F F BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 / _, V) v0 _; m1 Q
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。
# N9 l* l, s8 w# @ 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。
$ H$ e) q' M- H* W- v3 Z7 Y 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:" s( L) Y' C$ c3 b
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。" i) s% v' B3 Y* j* B. I1 Q
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。# y9 i" U# e- n ` C/ [
: C: L) E ~3 R* d1 Q- x# V
(三)赔率的基础分区。
9 r+ t: S( v8 M0 Z- f a: t* 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: X$ J+ `4 {; `8 H* y- n
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。
; b7 N0 p* x: M( I5 _/ p1 q) T 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):! v; o& U4 \# B$ N* f
主胜(30个区)——平局均值搭配
3 ^4 J+ D6 K4 c- u+ p 球半以上区:
/ o0 ]8 }; c" r4 x% ]) o 1.00-1.05区 :10.00区: d3 |- b ^3 `7 v" L
1.05-1.10区 :7.5-9.0区" w( }; y9 l3 W8 W
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8 O8 q1 ^# y" B& c" S0 z8 r& q 1.15-1.20区 :5.5-6.5区
2 _% {" O; }: l5 S S9 C8 n$ m 球半区:
3 B( ~9 o- ], [7 d6 j" x 1.20-1.25区 :5.0-6.0区7 ?7 e6 L2 n5 u1 ]' Q7 B
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1.75-1.80区 :3.3-3.5区- h0 R* m. f! G& H [
1.80-1.85区 :3.2-3.4区
$ z" J. k# [* L% c0 ] m9 S" z0 j 1.85-1.90区 :3.2-3.4区
4 k% H! u$ e: h9 h$ L 1.90-1.95区 :3.2-3.4区% F [/ L$ B. |5 J8 }2 c/ h t
1.95-2.00区 :3.2-3.4区
+ x2 m" u W4 {# ]# [ 平/半区:6 q0 d) B1 x. V
2.00-2.05区 :3.1-3.3区
, a0 D2 ]9 |6 f 2.05-2.10区 :3.1-3.3区+ n4 t/ X& ]5 ^0 `' ~% i
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
% B' ?, J( o& D& n3 L 2.15-2.20区 :3.1-3.3区
. m6 `" m0 \7 B 2.20-2.25区 :3.1-3.3区; ]+ T& H4 J; Y: E
平手区:' R; w; B% R) s& J; \4 d5 J
2.25-2.30区 :3.0-3.2区2 T7 q. H- C8 z: g
2.30-2.35区 :3.0-3.2区
' V- n4 X- O$ U5 J 2.35-2.40区 :2.9-3.1区
$ E: }5 e) {7 C' k! P 2.40-2.45区 :2.9-3.1区
% F2 A* P8 V5 w/ K- y& m' J4 t 2.45-2.50区 :2.8-3.0区0 d0 s# S9 w0 T+ X, G
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, ~" o" j7 l" w. w( y' l7 [
其意义在于:
D% a" }6 i5 u' j6 P 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。
& b* m3 m- K# J 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 E& }' y1 Z: K" E% ]
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
4 p2 x3 x B+ B1 ^+ @1 q y 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?: p8 w. M1 Z; l% |
这里举两个例子:
) `2 q. D1 T7 f$ k* F( V* E0 v# w$ N; q$ z 例1:
; q6 |% }8 p3 g& I) Y' S) U9 P 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
+ @: i+ k6 ^; B; g3 p8 ^1 B# u. { 基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。5 D* P! T, m' U& {' `8 c* N) `
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%, m: Z' X6 e6 k7 ~% l9 a
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
. l/ o, D/ U; E- Y& E SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
1 \* N: b, u; z$ Q1 \7 ]5 c! _ 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%8 ^ {: H* M, w* F: t5 ~
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
& l/ c" h# Y" @ 分析:
9 R/ t( K4 |: J, C9 Z6 X" @9 ^ 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。( U0 ?$ B) a0 k" J9 ]$ m8 j1 ^
比赛赛果——1:1平分秋色。
0 V1 @% b% p* m5 \ 例2:) k. X H; s4 c2 U# P- b/ z
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:11 [5 I; g& ]/ F
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,1 v6 e: @+ B* s5 }' X8 u; }
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
/ B( h a9 J2 U& [; @" t. W& q4 D 分析:
1 ?7 m @: C4 p7 d X9 j+ 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。! w& Q/ P$ z& y9 B: ~1 k
比赛赛果——2:1。
- Z6 i5 c1 \0 ]3 k" A/ P1 B8 J0 P 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。
# N# Z& e( H. s7 A9 N7 ^# M 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。
1 H! h+ U0 c! S( _8 n; i (下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
- O/ w+ E% ]: a& y: o$ S1 I& k ——欧洲赔率与百分比概率的换算
- ?3 C- U4 h* n" @ 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
: u! u- v5 W% u) p 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%5 A( w: K2 \- u, `; C" i, f* J3 c
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
6 I+ N7 {9 x1 u/ \4 `, i9 G 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%. z) O7 O4 u7 ^+ v
1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%( Y; r4 Y" P2 Q! b, J
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
6 F+ x, L7 y- U& M p 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
8 ~( q$ C/ h" N7 A5 F, } 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
0 W- n" o; o, m" x 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%. V, B. o1 X* p0 N6 i8 R
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%
9 T3 e, G3 i" d$ D4 l 2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%9 [# a4 t$ ~) `1 ?/ ?1 y$ N B+ x# o
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
% T' |% w L" ^ 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
# K, k4 T* _& p$ E( A+ T. e 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
+ H# z: H' S( @9 J$ s/ s' o 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%# F* \- H- k, Q
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
8 w5 a2 x2 ]# z; \' u 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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