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第一部分 赔率篇, w2 O2 p0 M( J; Y9 D k4 w% ]7 A
五、赔率的搭配体系。
8 h' i$ O& w. U, B# {/ {
7 x0 D1 z+ v) j! z; P# l9 F2 V(一)赔率的回报。, F. P* R/ b7 l# {7 f2 x3 v
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。
$ x4 |1 d; V: o0 w3 |2 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)。0 i4 A8 a6 X% z
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:3 g* R, @4 i" x! V1 z4 a) n9 R
1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?' G8 [/ ^+ r. b/ x( n
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?
1 A" X5 ?4 J# g% P6 w 实际答案是:: p \; g0 x7 \2 I: ~
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。( N5 a9 |* h/ }9 r' `( q
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。7 U4 ?" K' \1 U
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。
4 S, l7 m, W0 V( h9 }( ]$ W+ J8 a% [5 ] 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。
' G* p8 A. a$ p0 G" A; s2 q 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。
. n$ k% D: B; R4 h) t; j* Z" 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。
: C5 A( @6 `4 H F, F i- |$ L" d: r1 L7 y, w
(二)赔率分区的形成。0 J9 A- a7 l) |
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。/ X8 [$ O! j$ s% 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:. o: V) ~# G1 K7 {
捷克 vs 圣马力诺 7:0
3 r, Y4 m F( E4 c0 ^6 } 立博 1.00 9.00 81.00$ o- B* G0 f* k3 U
HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
% i* ~" G& P1 e6 v Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
1 W; f' T0 S& Y- d6 S 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)。+ A# _! a+ B# z4 g, I
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。
- I, ^! n" F; C- S0 k 当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
# K) s$ j5 e/ c( e 英国 VS 马其顿 0:0' s6 A4 R5 }$ j
博天堂 1.05 9.00 26.008 N/ A5 i2 p2 W! ?: a
24hPoker 1.05 10.00 33.003 ^" Q4 o* m& P9 F! c2 P) e, E- 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。
3 V* I$ P3 y" `7 [: i( p 当强势方赔率为1.12时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?
1 C1 w, ]: s0 Y 科威特 vs 巴西 0:4
3 `4 {# }2 U0 \1 z7 y( u) I Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
! U2 e( O# P/ M 威廉希尔 15.00 6.00 1.12& k- q+ d& O- z! [$ t3 f
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。
! X. s& r0 f- \; f8 r 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?
6 T% H4 ^7 k+ q/ s7 y 国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
0 v) o* b6 F/ S* q Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.803 N, \( _3 {8 w. U# }! B
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
& O C0 z: b1 L9 r: ~ BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 5 y$ R. l/ x, a4 p. K5 c
由此可见,1.18对应的客胜一般不高于18,多数在13.5左右。: M- t9 S0 U& E" [
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。
8 P9 n& t3 E5 Z* w. y3 x: T7 j 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 S1 A/ ]0 i7 d* q' q. f. s
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。( W. {# a% ~8 L8 O0 c
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 b; N N" O( {
& T7 y5 }* m2 e(三)赔率的基础分区。
9 U6 A$ @/ a$ A 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 q# {1 o* Y- F" u* 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。# ?9 x: i" W% h. e
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):/ M2 c9 R: ]8 X1 c5 r
主胜(30个区)——平局均值搭配$ b9 ~& m/ I) \ \. M
球半以上区:; T5 e3 H5 J3 p8 r
1.00-1.05区 :10.00区
4 ]5 x7 i* b# z2 ^; v 1.05-1.10区 :7.5-9.0区" f8 e7 k2 |, _& A
1.10-1.15区 :6.0-7.5区 x [( [* V) J, ?
1.15-1.20区 :5.5-6.5区) @& H" G+ w+ q9 v6 Y. B
球半区:
) b: f) i- X8 ^" C! c 1.20-1.25区 :5.0-6.0区! I/ x* E- G2 ~
1.25-1.30区 :4.5-5.5区
3 ~, [* ^) f6 t$ n# e, d4 R8 N7 ]' x 一球/球半区
8 s2 ]0 N: H+ |( c# K; Z 1.30-1.35区 :3.8-4.5区
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; o8 `0 O1 D' d' z0 A 1.40-1.45区 :3.5-3.8区3 p: }) G1 X! n* ]* G( o
一球区:
( I* t3 J( A' k+ d) ^) B( [5 n, s. h 1.45-1.50区 :3.5-3.8区
1 c, G% d: O, b1 [) ^" t6 F4 ` 1.50-1.55区 :3.4-3.6区
' D7 v# Q5 m& {, x3 Y2 d+ {" q2 N 半/一区:' j/ l2 F" i- a
1.55-1.60区 :3.4-3.6区- L% `, v' {& R$ m. t. q _
1.60-1.65区 :3.4-3.6区
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1.85-1.90区 :3.2-3.4区5 D/ s. \5 j6 {2 u
1.90-1.95区 :3.2-3.4区
' A- m1 e5 H N6 H 1.95-2.00区 :3.2-3.4区5 Y8 F: b& o, m ^
平/半区:
6 q" U& m7 c; y/ x+ y, _ 2.00-2.05区 :3.1-3.3区
7 @. Q2 J; ^8 {1 W0 y) M' l& s; f 2.05-2.10区 :3.1-3.3区
2 I; }9 x: e. j9 Y7 b: {1 n 2.10-2.15区 :3.1-3.3区" n3 s0 _- |* r: \1 [
2.15-2.20区 :3.1-3.3区9 @% n* B( L6 i
2.20-2.25区 :3.1-3.3区
4 E6 i2 S* r, Z, M* H/ C+ g2 L6 K 平手区:; w: z: U" o& E _! g% d8 Z4 g
2.25-2.30区 :3.0-3.2区
1 Q; k( K2 I* [8 _ 2.30-2.35区 :3.0-3.2区7 i! U: N& F, {- K+ o: C- J5 a
2.35-2.40区 :2.9-3.1区* k+ t1 i& [1 w1 y7 h# f0 e ]
2.40-2.45区 :2.9-3.1区
- ]$ J' l0 X7 x) \' C$ _ 2.45-2.50区 :2.8-3.0区/ {* t* O- A+ l( p6 V' 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,% W2 |0 b4 A' Q
其意义在于:* y$ Z) U y' N7 n* |. 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。
8 q8 q( b1 D0 n, } 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。9 ]9 ]9 Q- `, k j2 W7 A6 V
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。" F2 H" j$ I% ?* n. u" x
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?
. M, H" [" ]' U9 t% d4 E% n 这里举两个例子:0 w% ]% ^/ j( ^$ ?* L
例1:
; p ^# A+ D/ ?' f- ?6 K+ A O/ b 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:12 d w9 l* s" T( Z+ k
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。7 m7 u6 {6 A5 [# y
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
f4 ~6 X' y( {9 l Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%4 h1 d2 c2 q% B! Z
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
2 v% ]# F1 }: ~2 S& \* a: t 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79% R) E e( ~% e; _ \% D
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
5 U6 s: T9 i# Y/ |8 @' V( Y4 q ` 分析:
5 d) P- H- C6 c. i( g 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。
/ y" K! U' L! Q4 J* q 比赛赛果——1:1平分秋色。: u1 |9 `8 w' f2 C5 u
例2:$ i7 c* M' t. z5 y4 q0 }" y
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:1, F5 v2 {( ^/ F- [; n
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,+ R6 h* W5 t0 V* c
欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
3 l; z/ [' D( O8 H" a ^. q C 分析:
1 X) [8 ~$ m' \! C/ T2 u 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。. T! a* Y$ c3 o3 ^3 c* F
比赛赛果——2:1。
) r! n4 O( C. t+ `# m @ 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。: r9 A5 O' ^$ p& X0 r- y
在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。% K6 @' r( P& m' T
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
0 x" I8 a* e( a7 e" U! r" u ——欧洲赔率与百分比概率的换算
: B# w9 V8 s0 Z) @ 1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%) p) n3 Z# U* D% M) E9 L/ A' e
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
9 E3 N; z9 Y) p 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
$ `% ~& u1 n1 O 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60% q5 c# l, q* e) A; d" u, o, ]
1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%1 V4 u- o) k7 j. l6 [% q
1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%
5 {' f: P @ I1 _ 1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%$ d% Y7 i' a$ M/ d5 s
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
6 h9 b1 `, G# ]$ o& b- c6 d 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%: ^. t; e7 z* H& K+ V1 a
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%0 R- p2 l. l% T
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%5 `' [2 u& n: _9 w" M7 x, X
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%
" j$ H1 b# G/ d, c# y8 s8 w4 H& V 4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
1 W" a9 ]; M; _& t 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
$ \& Z# j8 X5 I/ \( y 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%$ ] p' x$ J. L4 M/ m& e5 z, W+ H
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%1 A1 n9 U5 [" O- X; L' m9 y
15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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