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第一部分 赔率篇2 r: x- n5 \. K' t
五、赔率的搭配体系。
% Y2 r' C8 y1 S: h$ o/ u6 X7 x) c( x
(一)赔率的回报。- d1 [* L1 y% _3 X' U
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。. ]+ V; `9 N" T; W+ v; c8 K4 x
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)。9 r A/ x- | Q- v A% _1 v
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题: R4 O7 T1 ~7 w0 z7 N+ E: R6 i
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?
& t U. k/ ~4 T5 K9 M% U& ? 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?8 ]: r' ~8 ^5 [1 R9 V! K
实际答案是:
- t2 p, t0 I! x! ]$ _- B. J: h 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。3 F& {8 F j$ J/ w* O0 _
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 q& p# o; T% \5 K/ ^% D 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。
8 J! }+ g: L7 R5 O0 k 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。- [* H ?! |; I) a1 Z( C; n
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。 c* `7 J# ]& `& ^! u) e; y( E% 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。
, s: u: |1 R/ N! M. q5 ?+ }9 s" m; ` T" E0 I
(二)赔率分区的形成。
$ T: b1 K* q4 q( B; V3 G 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。" W3 E- [! o. @, ]
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:! H5 z8 N! O. E/ q$ `
捷克 vs 圣马力诺 7:01 R7 ~1 q9 S3 @- P
立博 1.00 9.00 81.00
: m4 {7 o' b6 } HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
$ I" ^" u5 o% C2 Q Q% h/ ^$ ~ Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.008 J, a2 Q* g( Y. t; E2 n* M
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)。. X3 h' y3 t `$ 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。
( z f$ S) z& [" 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?" o1 z9 J7 m/ d0 P$ p5 P- m+ w8 @
英国 VS 马其顿 0:03 A$ R0 N0 E( C! w2 h+ x! ^
博天堂 1.05 9.00 26.00
% m2 F0 {) ?" P, _9 B7 a 24hPoker 1.05 10.00 33.00
1 ?' E$ L- @. C% s; l$ u; a7 c 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。0 }6 q6 J( s# {1 i6 Z
当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?3 t2 @5 @# S2 p
科威特 vs 巴西 0:4/ i2 w/ X8 D1 h% G, q G( f1 A- z
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
% A3 t f. u' y; N1 M 威廉希尔 15.00 6.00 1.12/ U6 u' G( ? F6 ^
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。/ R' J) j7 e7 [/ O# j
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?4 l+ f6 ^ e* _- M
国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
4 K- {: Z) i4 K Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
8 C3 D4 P& s. Q3 ? SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
" m8 e; p1 |; h+ B8 z0 ? BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
& I( } b9 p5 z. N, k 由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。& b* k, R. z( d. a4 ?' Z
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。
+ I4 w) l1 ]* s) E; Y$ z 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( g& B1 g ^, R( t: W) y 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。! }% ~# \: q( b" z% ?2 K w1 W
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。& p Z& o+ V/ }9 Z/ A8 W" N
) U- o% V8 i2 G/ u5 w
(三)赔率的基础分区。
$ z1 @$ n2 t' t 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7 P% e) T5 i' W: `8 ?: k
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。
" q; w* u* K) W- N 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):& c' l E) ~0 @8 p- R0 c. d
主胜(30个区)——平局均值搭配0 ]8 N: S! W* s A' J) J9 y9 K
球半以上区:4 m3 a; g9 x' C. c, A) \; c( X8 L
1.00-1.05区 :10.00区) Q5 I% y. `' w
1.05-1.10区 :7.5-9.0区
: C, N4 n- u" w6 R 1.10-1.15区 :6.0-7.5区
, f2 d6 A% |3 E3 @ 1.15-1.20区 :5.5-6.5区
: k: [- S) J# u% n& [+ ^' r 球半区:- k$ ]% Y4 J- O! z+ M
1.20-1.25区 :5.0-6.0区7 l: G0 ]* y! T) v' M
1.25-1.30区 :4.5-5.5区0 c: ^" k6 X1 m
一球/球半区
( }) X/ E* a% [1 H, }; y, \ 1.30-1.35区 :3.8-4.5区
8 U6 N+ a% D3 x 1.35-1.40区 :3.8-4.5区 C' i- Z" I8 j' W1 O
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一球区:$ K! F8 b; {* T+ s9 s9 ^/ ?
1.45-1.50区 :3.5-3.8区: ]3 j! I4 Q- K/ m
1.50-1.55区 :3.4-3.6区+ e' L8 ?6 p+ |/ v9 r. \
半/一区:
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* Q) Z) w# p. T8 W3 ?2 @/ k( y 1.85-1.90区 :3.2-3.4区. j" Z5 m$ A: ?6 N8 w0 g
1.90-1.95区 :3.2-3.4区
: |6 g( y& d3 s& v; p( H( a 1.95-2.00区 :3.2-3.4区 v2 |- i0 c5 k' w' N; p% @. f/ L1 R
平/半区:7 A/ ~1 o. N# ]
2.00-2.05区 :3.1-3.3区, [. q- Z& _" H& c9 W$ X" R
2.05-2.10区 :3.1-3.3区" r" q( `* s* ?0 v
2.10-2.15区 :3.1-3.3区
/ U5 u% _+ `" }5 M% s, R 2.15-2.20区 :3.1-3.3区
5 Y: m! |: u! S9 X 2.20-2.25区 :3.1-3.3区
0 x- I9 J5 b( L* ^ S 平手区:* v- W" ~! ~" T/ }* |
2.25-2.30区 :3.0-3.2区; A4 J0 S+ w; [, s
2.30-2.35区 :3.0-3.2区* M8 s' k* n" u' \& M }9 s
2.35-2.40区 :2.9-3.1区
% n3 S( Z# g- ^+ X' K! k2 K: q 2.40-2.45区 :2.9-3.1区( o$ p& y( |9 p/ X: i4 D
2.45-2.50区 :2.8-3.0区
. i5 N# {6 r8 ^, T5 O' V 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,, q' X6 }& f1 i
其意义在于:
9 V/ [4 {! F9 G. ` 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。
% v d6 Q1 d* h5 `0 c7 F) b 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。
1 `0 d% M; E% t# H% r( ~ 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。 b0 ~1 l. S+ o) x8 \2 V
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?- }9 N }& a3 J6 p, r% [
这里举两个例子:
8 Q' |* ~$ G: N( r4 ?! d 例1:
v [& H6 ]) C) E 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
- ]# y$ Y4 }* z 基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。8 Q2 x7 s4 z0 r! F, K- Y3 w6 U/ e& e
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
" E2 O% V! }) A7 |3 m5 H$ K Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%. G1 F3 O% I6 G& b
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
, D5 U. N/ c) B' S' x) n 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
: K1 Y A# o3 z5 j; n: p 立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%9 l8 V; E( K8 n7 r# _) ^+ z& Q, v
分析:
( ]- O7 D* O/ [+ O! W 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! M, c+ G' j; t3 _4 a3 H- {& R, L 比赛赛果——1:1平分秋色。
+ S# y" P& R; ]( D$ p2 b 例2:
" k- l( X4 H+ I& _+ e/ t 2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:10 `0 T& j# D7 r& j, `# F- a, Q
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
. M5 p8 h% r: {) x3 V 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
3 \# m6 z' k2 Y! h 分析:1 { P# L* n' Z: T0 L
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。0 g3 A! }0 }2 F9 Q6 g
比赛赛果——2:1。) r, O, {( y0 v: n) y R1 y8 x% w; v
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。, o$ _$ p% T+ M. H& n
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。
8 x$ l Z6 f( U6 V i( @+ r# s (下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。): ]# `7 D1 L9 u5 p: F) {" o
——欧洲赔率与百分比概率的换算/ f4 E- P. O7 ~; z0 h8 x! R" s
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%+ O6 H9 V, K, R9 n5 b% v5 Q
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%6 e* E& _' p! K& L. O, W
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68% A$ Y. n# i2 e7 u1 ?+ f5 `
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%5 r4 @ p% v) ? Y* T9 ^
1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%: b9 T! _( I D g
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%2 y4 |! ]/ M0 I
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
6 @. v$ ^, I+ d 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%$ M) \2 R T. q7 q- \
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
; Z% `( Y: X4 {8 a# K 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%! Z) v/ Y1 ^1 p, }
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%) S4 p! d9 ~0 \' i1 e
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%# [5 w9 I- v$ I; M9 F( ?
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%6 D/ E$ _: Y& B' P( L" Y
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%* Q6 ]; q) }- V X5 ~9 L! y% y5 X
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%9 R0 |/ s% P# E- W
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%# b3 k0 e D' b5 a' @
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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