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第一部分 赔率篇% ]/ c6 t6 s* K
五、赔率的搭配体系。
* I5 S1 ?# Z& v5 a( A4 ~8 b6 z; x/ c* {. `/ ]% B6 S, |
(一)赔率的回报。
' a* N6 Z0 g2 @' 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。' U& g; B5 r4 @# I( V
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)。
% m% `( P$ l5 |2 J% ~ v$ c! c+ U 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:- i. @- C$ T- T O
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?
5 B4 V7 ]3 T9 c% J+ K7 I, U$ G& t 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?( j( N2 G+ l# `3 U# Q- P8 P! @/ u$ C8 H
实际答案是:
+ b- i2 y$ n5 [/ w 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。
/ g9 X# m0 W3 A5 z4 g; U 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 {/ T% N, A* i) l$ C. \
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。
1 v, Y ~3 z0 H( k' d 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。) d/ a- t8 }$ r) p# j
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。
I' ?: k6 r- \% D! }" J 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。
' i* ?1 q8 p6 y% |8 x9 f& N# z2 f( V( V) i# w" v1 Z$ b! k3 t
(二)赔率分区的形成。$ O, F) O# P. S# O
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。
0 T7 ]1 ]* W, { L 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:
% s8 n* I2 ^9 g) z 捷克 vs 圣马力诺 7:0
5 r( m5 ], ~! A. H) N+ U 立博 1.00 9.00 81.00
9 R) s2 W+ F, D1 C7 S7 ~% G HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00, O! {5 @0 p+ q( j" V* J" e
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.009 R8 Z8 T3 J$ j; q1 [! w0 Z# G
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)。
( y+ H- d- s" v; H9 n3 t 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。) ~$ s/ U+ J4 c* r; {
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
/ W: |) ^) U S! A, N 英国 VS 马其顿 0:0
- b7 `& K" j/ z/ { 博天堂 1.05 9.00 26.00
2 S7 f- L' X% ^2 K 24hPoker 1.05 10.00 33.00
, ?; m! Z4 s& x# G' |& 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。8 N: }" A. m+ 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?) N1 Y3 b4 e, l7 X5 }/ L, c+ j
科威特 vs 巴西 0:4
3 l3 ~6 A/ p1 _2 [ Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.128 _# ?0 V& P2 w! E: i$ f) e- }
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
- j J; A% p& B c! A X3 g0 @ 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。! G0 T& O' h7 H2 Z
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 |* E3 h1 p2 a
国际米兰 vs 卡利亚里 1:03 k8 v/ T; T$ C5 Q
Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
; M5 [" t) [$ [2 C$ @( s: |# {4 c) \ SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.008 _4 [( q0 U& u" [1 n
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 9 S* w5 R7 @, Z3 O i7 ^+ d: e
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。
x; ~4 c% [0 r! k; 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。& c' Z' c2 U7 y; X) k
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:4 F3 R0 Q: S4 @$ G9 Y
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
' i3 [; k; r5 @2 r9 K Q, F4 I 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。
3 w2 W( n0 D/ S. b N' D1 i
2 ~% D5 P& z& c; u1 P7 V) h(三)赔率的基础分区。
: ]# U6 y: f) ?- A4 } 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
% m* m. T5 O) `% m& I5 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。
& e8 l1 f" @# @ 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):0 M# G% H D7 H# B) w, {
主胜(30个区)——平局均值搭配" S3 Z. O, x5 y
球半以上区:" z0 P" t: H* {5 X; X
1.00-1.05区 :10.00区0 g8 P* p/ K7 f* T# B. V
1.05-1.10区 :7.5-9.0区
! c4 a) y3 i. n 1.10-1.15区 :6.0-7.5区# V! c: @% P4 m; b) N
1.15-1.20区 :5.5-6.5区$ t X+ X8 w/ k; l) G! D
球半区:
9 [& Q! x; [8 s 1.20-1.25区 :5.0-6.0区
: n2 G6 V, e* }6 w( u* `0 N 1.25-1.30区 :4.5-5.5区
3 C- v+ z r5 G b3 z4 ?( E, r 一球/球半区" O1 w( X7 L% z' Z6 J; w; f( o( X9 B
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1.35-1.40区 :3.8-4.5区
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8 P6 V [, a0 h4 @ 一球区:/ b1 c8 i) ~& t, y/ G$ u2 L7 u
1.45-1.50区 :3.5-3.8区
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半/一区:0 p, r0 ^0 D; ?! e* w1 B, E
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, H' {9 P/ g2 E1 |2 l! k8 ~ 1.80-1.85区 :3.2-3.4区# Q7 S! ]$ R# C0 H# u+ O' Y
1.85-1.90区 :3.2-3.4区$ B% G4 n+ d. V8 v
1.90-1.95区 :3.2-3.4区
5 P7 Q" B, _2 d# S 1.95-2.00区 :3.2-3.4区1 b: z. a6 o! |) ?( m" }7 I
平/半区:
7 V1 V" _+ X m 2.00-2.05区 :3.1-3.3区5 x- X' t6 k( ^6 G2 G" g5 Z
2.05-2.10区 :3.1-3.3区
4 {* K6 U; S/ M% M; t 2.10-2.15区 :3.1-3.3区+ Y, C* w1 g5 M- w( @) X
2.15-2.20区 :3.1-3.3区
/ V8 M9 R" c6 P1 [" K 2.20-2.25区 :3.1-3.3区
+ n d8 ]9 v) Z. v$ z 平手区:' m4 l3 P: M8 I7 F3 c
2.25-2.30区 :3.0-3.2区9 v' h0 F- t3 F: c# C
2.30-2.35区 :3.0-3.2区
! j$ `9 a; c; B6 P3 N. N+ z5 A 2.35-2.40区 :2.9-3.1区0 K4 k4 H$ f# o: D
2.40-2.45区 :2.9-3.1区
: M2 P: I# S/ | 2.45-2.50区 :2.8-3.0区0 R: [" _0 W7 m1 g) 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,
8 N0 `" O$ G- f- z4 m* A6 H- [ 其意义在于:" n5 t6 w1 W+ C/ m5 k7 @
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 z* D5 x2 V4 m+ [* 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。
5 X& |+ z0 Z3 M2 P- H, x P# L% C 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
6 x% j6 w2 ^% O/ z9 I5 ` 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
* I7 G2 `# B4 l7 s i8 I 这里举两个例子:
2 u! L: E) @) L M- H5 e( K 例1:
3 b( E; X2 L5 w 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:10 }) M2 E9 ~, ~( p
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 q3 }# k4 \+ {2 I! s Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
' M* y0 Y" {! I* R+ I Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
* h" r5 ]/ S1 |" w SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%! l: |3 X1 z8 V. V1 |1 i1 X$ G5 b
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
- B/ G/ w+ T/ W8 k* U' q- t 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
% t9 C& }8 ?# v4 l3 R v$ D 分析:& k6 S1 G: Y- T; _
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 \7 `1 e0 I2 c 比赛赛果——1:1平分秋色。 T9 j* V! [1 }: m/ {
例2:. k- S& u' |" o0 n
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1
1 L" k/ \ V( T5 e* s" Q* z 欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
9 E+ P: s3 ]" i/ z 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
8 V# H" J: J5 B; {% M 分析:- |, t+ \8 q$ D4 m
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。% E) c, A: o& e
比赛赛果——2:1。# l! K& b- M! F9 T { x6 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。
" K0 s6 P# A' l 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。 w/ L/ b8 E, t: a# {, X
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
4 a3 _* t6 M! e. p, _7 k ——欧洲赔率与百分比概率的换算
0 O/ p4 \' z- T 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%; b; ], k- m5 ?3 c, E* I$ U+ V
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
) V' K ~$ F: x" f+ K5 S8 p( B. E 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
) y4 I2 R! J; ^7 E. W 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
, z8 l- n8 d& C3 T+ m! e5 P 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%. n# `$ P% G* S: H; a3 r
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%" I, r; g" L; b, x
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%3 }. _) k2 R, c" V
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%7 }% t2 R8 }7 k, {2 A
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
: q8 f* X8 r/ g, {- p$ T- k8 x I, U 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%! Y( c a; v8 {3 }) H4 A
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
5 ^- @; W/ H; Z2 I+ e8 r& p 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
, M+ Z. k+ A; q 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
0 ~2 A9 \, [0 E# Y( P) K2 Z, m 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
* h& L I/ O' r' i+ ]( o6 a 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
8 g. V0 k" q: ~) W 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%8 [# v2 ?+ K: L# M3 J( v6 m, U
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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