赔率、概率、凯利的关系 （转）

1，赔率和概率的关系，假设一场比赛的赔率为A B C,那么转换成概率应该是多少呢？。假设为p1 p2 p3,从最简单的关系着手，应该有p1 p2 p3==1。当然一个等式是不够的，那别的等式呢？因为开赔率的是大的公司所有有一定的稳定性，所以胜负平的赔付期望应该一致，即A×p1=B*p2=C*p3。根据2上面两个式子就可以计算概率了，得：
+ q: N3 U$ l/ V, L' X# ~1 op1=B×C/(A×B B×C A×C )    p2=A×C/(A×B B×C A×C)     p3=A×B/(A×B B×C A×C)
, \) ~4 U; B- z3 h9 s
2,概率计算完了，来说说凯利指数是怎么计算的，A,B,C赔率对应的凯利指数为A×平均胜概率，B×平均平概率，C×平均负概率，从公式来看，因为A、B、C的概率，所以计算出来的东西可以看作是期望赔付率。如果计算得出>1，那么就要引起我们的注意，因为如果开了这个结果意味着堵博公司承担了很大的风险。

6 H. O7 [5 I1 u( i6 J: C# j9 n3，赔付率的计算，什么叫赔付率？其实从从一般意义上来说就是，博彩公司赔出的钱/总的收入的钱。赔付率是靠赔率来控制的。博彩公司开的赔率是很有讲究的，他能使受注比较平均，如果不平均可以通过升降赔率来调节，那怎么理解受注平均呢？这里可以计算一个稳定赔钱的数据，如果我能下注，我买B×C的A，A×B的C，A×C的B，这样的话无论开哪个结果我得到的钱都是A×B×C,而我付出的钱为A×B B×C A×C，其实到这里可以看出两者相除就是赔付率，它不可能>1，大于1意味着堵博公司赔钱。
3 _. A: _( J; N) n
4，既然如此，能不能找到赔付率>1而我们稳定赚钱的方法呢？很多人说不可能，其实这样的场次我见过很多，原因在那里呢？就是因为堵博公司对一场比赛的看法偏差过大，导致开出的赔率差异很大，那么，如果我们都挑最大的下注，按B×C的A，A×B的C，A×C的B的比例，这样可能赔付>1,而我们就有稳定的收益了。举个例子：
* y- P  A" t" ^  V. c) d公司\对阵               3               1               0                            门兴 1-1 美因兹                 
3 s2 J: o) e: e2 {; o9 W威廉.希尔               1.7            3.4           4.2
! Y6 q5 `2 F" ~! ^9 KSSP                        1.84          3.41        3.78
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4 `' I" Y$ T0 ?6 H平均值                       1.69       3.41         4.55
  q8 e1 P, K& m- X2 f. J  Jmax                            1.84       3.7           6
0 w0 o+ _' @6 i3 g这时依据最大值算得的赔付率为1.02也就是说我们有了2%的稳定收益，别小看这2%，只要每个周末能找到一场，一年后1.02的42次方应该也是个不小的数字了。
- A0 K6 T3 q* U" t# g: u2 n
8 N3 x5 u5 m  P/ b. k4 V& h5，谈谈凯利指数的应用，本人觉得没有数据统计就没有发言。凯利是研究堵博公司收益差别的指标。一般有横向和纵向的比较。横向就是看胜负平凯利和赔付率的关系。如果差别不大在0.05以内基本也没有什么规律可寻，这说明堵博公司有5%以上的稳定收益。纵向看就是指max-min,我觉得这时一般应该将赔率分类，不然也看不出规律，将233，232，332的赔率分为一类，赔率5的分一类，从第一类来看实力接近，如果双选要补1还是走两头，这时凯利就发挥作用了，一般来说选择凯利最小的2个，正确应该能对80%左右。当然我还没有做好全部研究，暂时没有什么发言权。但是从上期05028期的2场平，凯利发挥了很大的作用！
- ~$ r9 i, d: Y& j' ]5.米德尔 0-0 利物浦   
; p- `0 c' ?4 E6 Y% ~3      1         0              
# D; f5 t) J/ x8 ?/ G' Y2.75        3.1        2.3
9 h, V6 g$ z6 {2.52        3.2        2.52
2.75        3.1        2.3
3             3.25        2.29
2.5          3             2.5
2.7          3.2        2.3
# `$ f' i1 x" }+ t/ y2.9         3.35        2.2
2.9        3.25        2.35
3.1        3.25        2.25
2.75      3.2        2.3
3            3.15        2.3
2.8         3.2        2.35
3.2        3.15        2
3           3.3        2.3
3.1        3.2        2.15
" ]9 L3 l* c: X2 p! P! y# E* O2.86      3.19        2.29
( o- r; c5 F$ h) X凯利差0.222542965        0.09976064        0.206466561
所以首选1
# |6 |% p+ {( k+ K3.富勒姆 0-0 伯明翰
3 ^  @" M% L; V5 V" _6 B3     1        0                 
# Z( r: ^" N( w' `2.3        3.2           2.62
/ {# b, z3 T8 L- u& e1 p6 r! g. I2.1        3.36        3.05
& n) P. [5 [( w2.25      3             2.88
, E6 \5 l' }7 @+ \5 D2.37      3.25       2.87
$ H0 s0 V+ E) a% y2.2        3            2.9
" i: M) m  k% e% l; D9 l' C: x2.25      3.25      2.75
2.3        3.2        2.8
) n# A; B) {# G( [2 k- E  Y; p2.35     3.25      2.9
7 d- ~9 k, Y1 b' A1 k# h2.35      3.25     2.8
2.3        3.2        2.75
2.45      3.15     2.75
$ i! }/ }8 S0 M, K2.3        3.2        2.85
2.3        3.3        2.75
2.6        3.05      2.8
2.3        3.2        2.8
9 i8 l. s) V' j% J# Q& H8 x6 `2.31      3.19     2.82
3 h& \/ J  {% c( b/ c7 a凯利差0.19659599        0.102501082        0.138495601
/ Z: @/ \, _- J3 k; p" F9 n) [所以首选1
/ e' y5 V" C, `# }每个人计算凯利值的想法不一样，算得的数值也不一样。但不会差很多。

什么样的关系是了解的了

反正都是需要有这个关系

这个关系可以去了解下看看了啊。

那是有一定的关系的了

这些关系大家都能够理清楚吗

最后一个术语我是第一次听说啊

是可以在看这些是有什么关系了

这么看的话是有怎么样的关系

真的也都是有关系起来了的