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第一部分 赔率篇$ f7 |; P1 W. X" W/ O/ l9 g5 z
五、赔率的搭配体系。0 \8 g; d; n4 o! ~+ O0 A/ |
8 H7 R, }; G$ a/ X
(一)赔率的回报。
8 T, p& v: p$ Q; s7 o) K 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。( N1 @" {* A/ P9 E* o2 P
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)。
! \: b R, o" \3 d# D/ E. I3 `% Q 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
% J9 K2 b! _4 x' d7 d 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?* c/ v: n8 i$ \ I. Z
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?
. j6 r2 I; _- `( r" }, { 实际答案是:
1 ]7 ?9 s. p0 t. n; | 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。, S4 L6 x( w: [6 i1 c& \7 |
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。
# j. ^( k2 n! f5 {# B6 ?! Y 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。* h. J/ g6 t6 y+ @ `9 a4 R( y
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。( ~+ O! F9 @+ H% P
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。
2 B w) c% a9 g! V) A# e 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。& d, e' R( S5 ^0 `7 `
! e* ^5 H, p/ K1 p(二)赔率分区的形成。6 V! G5 G4 A/ a0 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。" b8 _* t' r4 m3 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:3 [+ Q# B. Y6 z8 s7 L2 ?
捷克 vs 圣马力诺 7:0/ C( m: t/ l! R
立博 1.00 9.00 81.00
3 B, F) z2 j+ _0 f( s- Q/ x D, h HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00: s% k6 U( H* y7 b' U
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00; {$ y* n! a! T
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)。
: X+ T1 _# H' `- v- | 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。' W& A# |7 M! b6 u
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
8 s$ I. j9 Q. y 英国 VS 马其顿 0:0, V8 ]6 v- `$ g
博天堂 1.05 9.00 26.00
9 ]; G4 s3 f( U6 T& i7 X1 p 24hPoker 1.05 10.00 33.00
9 t& H+ y! x: R; c3 g5 _; f1 a% P 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。
/ R7 {: ~9 ^9 e! A 当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
' b+ p' ?# T; u: u3 K 科威特 vs 巴西 0:43 s& E1 _! d% C+ x0 T0 O, r6 G
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12; ~/ x% O* `5 e. o# P0 E: G+ l( P
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
, O& D* b, [! Q1 M$ i 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。5 Y# D3 V3 R* n/ O( B* w! n
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?
; B; h8 d2 [& G5 j: m' Y% w 国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
) }% d7 Q9 F, n s% E# Y# F Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.809 [. R( a" X! W1 x; v
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00: X1 a4 S, ?- Y, W. O' Q
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
0 j: i9 _. n* V+ s8 A 由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。. i( ]. K1 }! t" B1 q& Q* r
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。, n* l, c& b; l) J# g
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:0 B0 J0 Q) j+ o* e- ?5 t( s
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
- f5 l# v" r* X* ~2 ? 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。# v$ W( [8 \! B
. C4 \/ i3 l4 J. m" c(三)赔率的基础分区。
2 |- q% O! b2 w 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3 @4 K# \! q& 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。5 A% K$ f- ~2 ~7 ~
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):- i4 [7 v/ q6 _6 ~ S `. y: @
主胜(30个区)——平局均值搭配
0 \. W# s. }7 E! @8 N$ r7 P3 ? 球半以上区:4 ~. i6 j, x4 r/ t9 H2 R) Z
1.00-1.05区 :10.00区; A! z3 S. E; c+ O
1.05-1.10区 :7.5-9.0区$ |2 P1 ` g+ Y4 j# @5 Z2 U
1.10-1.15区 :6.0-7.5区% {" t! p" V; w$ G6 W" G4 M
1.15-1.20区 :5.5-6.5区5 S1 [; H4 X5 `8 w( |1 a
球半区:% k b9 e8 h, N; Q2 x7 j6 k
1.20-1.25区 :5.0-6.0区
! V- L; o; V% { T* t) j) S, {5 I4 y 1.25-1.30区 :4.5-5.5区
H0 z/ f) w, j. V& Y J- D1 R 一球/球半区
' `1 K) T# Q3 [1 | 1.30-1.35区 :3.8-4.5区& A4 Q S- |; O9 Y0 M1 a+ \
1.35-1.40区 :3.8-4.5区' U X( Y! Z# b) I" f
1.40-1.45区 :3.5-3.8区
" y) X1 o2 z# R8 e/ j 一球区:
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1.85-1.90区 :3.2-3.4区& ?& I4 L1 }% M4 r
1.90-1.95区 :3.2-3.4区
7 S2 H3 j w! M% `1 [" l8 ^9 G 1.95-2.00区 :3.2-3.4区7 E- p4 p3 [ _# u, U! F
平/半区:. ?1 C: H. P6 U M, ~
2.00-2.05区 :3.1-3.3区
" d6 ]) ~+ ` o6 o# Z% e) j 2.05-2.10区 :3.1-3.3区
2 r; J: }& R1 C# \0 U 2.10-2.15区 :3.1-3.3区' F) w: _/ K+ O4 I0 p4 y0 G
2.15-2.20区 :3.1-3.3区
/ d: `( E! S' t! V7 D9 s 2.20-2.25区 :3.1-3.3区
3 O! C% W( Q2 F& C 平手区:* F) a5 e H3 k
2.25-2.30区 :3.0-3.2区; }8 f! K2 v( P+ g$ A. d
2.30-2.35区 :3.0-3.2区
# i9 X: p' v- L: s' X3 L 2.35-2.40区 :2.9-3.1区/ F7 X9 J3 b. l4 w
2.40-2.45区 :2.9-3.1区
! n6 K4 N9 L: D( u9 z0 c 2.45-2.50区 :2.8-3.0区
& }& ^& A- r( D, H 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,
" ]! Z( \* z1 x( Q8 R) U 其意义在于:5 [7 ] J0 y0 c) f. y$ ]
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。0 X3 N, K& y- H3 ~- |# A
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。
7 l: k0 c/ b) D: z 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
. _) P9 o) K% O" Y% D- ?; d 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?( c" ~! f/ V. y4 ^' V# J
这里举两个例子:
{6 w' ]3 P3 ?0 d) H0 @0 t' |- r 例1:) ~. ]- S) O% ?. x
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
" }" r9 V5 k/ g9 ~$ H4 A# o( b0 N 基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。
" ?6 N# J% \2 t( A$ x Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%. X: Y1 y6 k6 U8 V! q
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%! l y i5 r* U) e. \# x5 h2 ]
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%% p/ B. T4 ]& L4 M
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%/ b. h( M2 ], K) \
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
5 m" _1 O6 f) O1 c! N1 R2 i 分析:
; T! y4 ?' V7 l* |- e 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。
$ P- C, ?7 m8 i# ]. D$ J$ c 比赛赛果——1:1平分秋色。3 f5 Q% B* L5 P. m9 C, o; t
例2:+ H% Z. @" {% \' B- w" S! e
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1# n$ B2 R) N& R! [. U5 j
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,& s8 Z; @9 a1 n! X
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。; q0 S& O0 A( k% n
分析:% F, c: ?6 X5 U4 h
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。% v, Y/ n: I# x2 I3 a# G
比赛赛果——2:1。
3 G. T% M( N+ b6 `9 ?; t 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。1 P" [5 H$ Q. @$ ~: _4 {9 ?' N
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。' ]. _1 X7 {% A* n4 r) l+ a" h
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
7 Y5 S M# U6 m# v3 M ——欧洲赔率与百分比概率的换算
6 S/ \. S( N6 k4 x/ u' w1 B) N. M 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%; D; x! `' L3 v5 r; j% [0 t8 x
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%* W9 h+ x/ z* `# m: a) _ e2 e5 V
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%# K- m$ D. p5 K& L* l% P: G! f
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
% G# W" B; l U 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
$ }, {) Z! _, A3 J 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%! p0 ]# F5 a& f+ C
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
, N3 ]+ q6 ]4 { 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%; a+ Q& F. W5 l- ]
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%. Q+ M; \ I6 }8 X
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%+ H1 R3 G0 G: J- k# B
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%
4 E5 r" r$ K9 J M0 B' ~ C0 [ 3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%7 Y) Y/ V5 b/ I% c1 W/ {0 O& v
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%0 ~, N6 q) s. U1 }8 M. G- w
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%. u/ ~$ y5 [1 ~3 X/ G% Y; [8 i
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
% k; q& c3 J n7 ^ 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%9 v2 l: y0 ^! M0 J8 l
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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