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第一部分 赔率篇
, U' U+ f; F# F1 s( ]五、赔率的搭配体系。( N5 r+ e4 R% R; U4 d
/ z( m3 R- B6 d(一)赔率的回报。
+ J' R- v0 I) ` 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。
: r) \" u/ r# G0 u: {2 t. L 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)。
0 f5 j+ ] @# O" g2 V& s- i1 S, T 在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:% A P* K) v2 H* j3 N+ C* [
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗? D$ H8 A, I" F; D( v
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?! w$ w" E# c( a. s. Y
实际答案是:" O5 Y/ {5 P' v$ e, r- {$ ^
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。
) i" W9 K# X8 L# _/ j1 n 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。9 @3 e; l* w6 z% \, w
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。& d$ u' M, t1 I2 w$ P
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。8 k- {' M) h1 t- @4 R$ W
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。
. P9 I) R" h3 S 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。1 P8 @! j8 d- w3 s; C
5 b0 Q& _5 n0 z1 D& u' _(二)赔率分区的形成。! Q$ n0 D2 n! @" p; R. H X; ~
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。7 [: b3 @% \, d8 z
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:
. R7 `0 R9 D/ I3 m; F 捷克 vs 圣马力诺 7:0% s& O& k- J$ n6 z$ W! u
立博 1.00 9.00 81.00$ M* z8 U1 V( Z4 `
HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00# P( _, ?. x6 u1 B9 W; ]
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00: ?+ k! b6 S3 b
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)。
7 d6 H; a: B& [3 n8 v0 h8 v* n9 e 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。* r4 J% b( l% z/ P- ?( A1 g6 }
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
. _# y4 M- c! E( C" |6 j: p9 ^% p 英国 VS 马其顿 0:02 E, l9 u9 ~# H5 Q4 ~) i+ j G
博天堂 1.05 9.00 26.00
G" |4 k" o/ d u 24hPoker 1.05 10.00 33.00
2 j! Y4 s4 ~0 ~' 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。
|+ w% B3 a2 B- G! }' m2 i 当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
/ t4 o# J( {4 }; H0 G' v% i 科威特 vs 巴西 0:4* E: C% h( ^6 p: x
Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
# Q r- Y; L; t! p# j 威廉希尔 15.00 6.00 1.12
, c3 {1 s! \9 P+ j% J2 Q 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。
- o7 |, ?0 Q5 @& A! l8 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?
1 T+ A6 {$ l5 Y% F; B; N 国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
* K+ t! Q6 L! b, i# n! X7 I Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
& K3 \/ Q: _2 V SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
, S* x& X) Y! u* t# L% R! A BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 2 d; k3 S* F9 h4 l
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。* {& c9 F6 S3 Z8 R' @ j
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。" P+ M* s$ n2 [
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:
! P( |' o' a& v; G# c3 Z( l 赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。0 O4 \* D9 i% Y# N$ s
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。8 G! o% e e; b* b8 ^
. n+ h+ L1 y0 u& @. l, }- e% V(三)赔率的基础分区。1 m: F* h4 F# |. m3 \
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/ \5 I/ Y0 {2 F& P* ^' [
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。
' l; V% g+ x. a# `( e. f Y 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):
9 _; R- S: r' t* O0 I" Y5 A 主胜(30个区)——平局均值搭配& ]0 \* X/ z# o+ s6 p3 A8 w; _
球半以上区:
5 A/ I3 f/ p& [0 X _ 1.00-1.05区 :10.00区) H6 F$ a* P; N! ^
1.05-1.10区 :7.5-9.0区8 X( b" l% j/ E, Q9 _- S- b# t+ B
1.10-1.15区 :6.0-7.5区5 v+ ~2 T# w* A
1.15-1.20区 :5.5-6.5区
1 m! H c \- D0 L0 C O# c 球半区:
8 R% q3 Z& J6 ~3 D; y2 p 1.20-1.25区 :5.0-6.0区
# Q* p# Q4 K5 Y- c, y5 n o 1.25-1.30区 :4.5-5.5区( B: Q* e/ i/ v" |/ X7 O
一球/球半区- Y t B" J8 E# ~8 |
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1.80-1.85区 :3.2-3.4区/ ?, O) P% I3 n" Q4 p; P
1.85-1.90区 :3.2-3.4区/ A) i% d4 l) O; D0 r: J, G
1.90-1.95区 :3.2-3.4区3 w! N9 P+ W7 M
1.95-2.00区 :3.2-3.4区! V/ K4 _+ M# X& B- S
平/半区:
5 i- D+ D( H0 v& }" o* Z* ^0 g 2.00-2.05区 :3.1-3.3区 ]7 D. w4 }7 c; l5 v5 @3 n8 _6 {/ y
2.05-2.10区 :3.1-3.3区& S# W! E7 a7 W2 E
2.10-2.15区 :3.1-3.3区/ y4 P* o9 Z9 j% |3 X& d) N8 [# N
2.15-2.20区 :3.1-3.3区% V1 D' {; @; x9 R# p( f
2.20-2.25区 :3.1-3.3区) ~& f( b- b. S6 |" N+ m
平手区:4 e8 O B8 y! r5 [+ {: l! Z9 O8 L( }' G8 P
2.25-2.30区 :3.0-3.2区- J; t# o# Y/ Y) Y, z
2.30-2.35区 :3.0-3.2区
, }0 a" H. C# a8 D 2.35-2.40区 :2.9-3.1区
/ Z0 m: v' q) s: Y$ o- E' y 2.40-2.45区 :2.9-3.1区+ ^7 D2 ]9 Z8 Q( k/ X u
2.45-2.50区 :2.8-3.0区
- ^3 U$ v" A: W* \& o$ F 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,1 \# X3 l' a, C7 N, O& v) Y G
其意义在于:5 R6 L* X4 D& L% @
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。
4 U4 P D/ M4 \% U+ q 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。
$ F: p, b) e+ Y% k) r6 a/ O 同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。# l" L( S7 ?# m' j0 Q1 k/ c
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
- T3 E9 l" p- f. L/ q 这里举两个例子:
6 w9 ]3 f1 b0 o4 ]0 f4 T+ t 例1:% \# g9 B( A/ {/ B6 Q* [- S$ ^& Z3 v
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
( m" Q" e5 r3 }* ?, g 基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。+ }+ b2 a$ w" r, e
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%3 _ ~; n$ v0 K& s; w K
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
5 A1 ]/ t0 {; Z: \% u: C" V SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
) @+ `" l6 O) Y. @ 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%- e' T" u) J$ ], h+ r! {
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
" b4 q; d) v% s c7 u 分析:
1 i' M |8 F" \2 i. `! m 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。) @+ u' _. k: g. {1 H2 x5 g% b
比赛赛果——1:1平分秋色。
2 @; u3 l$ L+ ^& o4 O: E+ {' A, | 例2:# E1 \& h( D& R
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:19 h4 b- b. J% Q9 S
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,$ h- S+ f9 i9 g( i4 c% U; P
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
) d/ X9 I! L. `+ `4 T 分析:3 K* N3 s5 U. G. y
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。. r% } R; W& R! j
比赛赛果——2:1。
0 Z2 s, f! s4 Q7 C 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。
8 q- |. H" ^8 A6 w 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。
" b* m# b' \' G+ u (下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)* Y8 B0 ~& n3 ]. [ C# @) C
——欧洲赔率与百分比概率的换算
. Y# k! w# q% H/ a1 {0 l8 l 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
+ Z* |/ G; L* K! P 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%) P8 Y8 X/ t/ ~5 V$ }
1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
) z# [1 K- w- O& h( b0 }3 n! { 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
& V$ ~7 Y; v+ F' i- d 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%3 @ m) o8 Y9 F: Z
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
8 D& B5 j% t$ M3 J5 ]0 r 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%
1 g3 E y5 P, P3 x8 l' G 2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%! l( h3 y4 u, R4 B; H* P/ ^" N
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
& F. V) j' Q/ l8 R 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%/ V/ e6 Z1 Z$ F* p' H {" f2 U' i/ N; K
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%; y* V/ z7 V! Q/ B1 O6 e
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%5 ^% V3 |4 U/ d. o
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
+ ^5 w, R. R# R# G 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%: Q3 Y( M; {/ Q
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
% H8 ]5 u* i. E9 \0 ` 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
' y$ V2 G7 |+ I/ i, m 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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