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第一部分 赔率篇 _' v. J( l1 ?
五、赔率的搭配体系。
! g9 d( _7 |& Y0 ^" d3 ^
) p; T9 _# g+ v6 @+ y$ u(一)赔率的回报。
# R9 @3 i5 \; F 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。, M" o: K! |1 g/ S5 } V% |" A( a
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)。# D" A0 {2 m; d+ y
在研究赔率体系之前,大家先仔细思考两个问题:
0 {; P: j( |4 P! r8 L' K" i 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗?' z8 I' T2 K# {: B8 a+ v' I
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? X& j$ _& C1 [, g5 t5 e: m
实际答案是:2 E. C/ B: O, M# k+ I8 i1 F
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。8 @+ [: e3 f& O% T% q) O% }. H( c8 K! |
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。. M) z5 L( f$ f o" T
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。
) a! D- `: p$ O1 ]! X; D0 e4 Y1 J5 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。, L2 ?- f$ D6 ` L4 [) J& g
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。
/ B7 G; s, r/ }7 N% c/ c" X 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。
$ L& e! o) T4 \; v! r- g, M/ h% H8 Y- \
(二)赔率分区的形成。
& `+ y$ S+ w2 K' s 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。) Q8 f; I0 S9 M" `5 a8 x
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:
. ]' ]5 [' B6 g+ g 捷克 vs 圣马力诺 7:0( ~, F9 [! n& z" D# C* E
立博 1.00 9.00 81.00
' K# [! \7 T# o& L) B9 z6 h/ T HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00) Y) k% S. q, W6 R
Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.005 t, f5 D- l8 o K
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)。9 R* y& F& W* G( q& O9 X& q/ @
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。$ r; f/ E6 m3 J7 n& a
当强势方赔率为1.05时,弱势方赔率最大值一般为多少呢?* ^+ |! l: K( y
英国 VS 马其顿 0:0
2 y% o7 W7 [) Y 博天堂 1.05 9.00 26.00
% N& j8 ^1 B+ f: `% g 24hPoker 1.05 10.00 33.00; q- M% p% f5 t' 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。4 Y/ ~ y N k1 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?/ {; N6 x/ s2 {3 w- ^
科威特 vs 巴西 0:4
; A. ]& Q' Q5 ]1 [, I* { Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.121 Z9 b" ^% x& D/ S6 l
威廉希尔 15.00 6.00 1.12
' l' w% c" P, {8 W- A3 M 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。- ?9 i- S* _6 t& i2 t5 C
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?3 F1 c$ ^- T0 \% S' R% V
国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
3 J6 C y7 b5 p. {) t6 [' C Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
- l8 [' t0 k( R- R$ L4 l SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.005 \. p3 `+ }# @ l
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
/ L( u9 A9 p0 S" 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。/ i* D( U4 X: q
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。- o' G5 ^! V: S3 |7 o9 W1 A# e$ w
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:1 i6 e3 F4 A4 @2 l# c
赔率的分布是有规律的,是有轨迹可寻的。
8 R* f4 \5 T5 Z9 T( u 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。
# A. _, @+ M, i; q! s" B8 G6 |9 ~8 J+ T% b( {1 ?) g, L8 h1 T
(三)赔率的基础分区。
# N5 I& U1 ^5 e! |/ u 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
$ O; n) |, g: ]+ Z0 K; ?0 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。
$ P" C1 S! f5 `3 ]7 r/ B 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):
2 \; w$ e L; f; _ 主胜(30个区)——平局均值搭配
0 |" H+ F. J- q- o; [ 球半以上区:: i) Y3 @) n0 h
1.00-1.05区 :10.00区4 {: f, f1 C6 {# S$ `" C3 N: w+ G5 U
1.05-1.10区 :7.5-9.0区
% W+ _$ B9 d9 [8 N+ m( m+ }7 ` 1.10-1.15区 :6.0-7.5区3 Q$ r) ]) U( m
1.15-1.20区 :5.5-6.5区& G% `, ?2 v- P6 A6 {1 B
球半区:$ b, a! s' @9 ^) L9 K D
1.20-1.25区 :5.0-6.0区8 Y3 H, ], C5 m5 H
1.25-1.30区 :4.5-5.5区6 `, D0 J6 v$ Y! k( w: u1 M* n
一球/球半区3 I+ f3 g- M" Q: t& s
1.30-1.35区 :3.8-4.5区
/ p5 f7 j5 c. i3 F/ {. |6 \ 1.35-1.40区 :3.8-4.5区
6 z0 R7 g5 `+ ]5 q 1.40-1.45区 :3.5-3.8区9 A) B- G! a5 P$ S' v# s1 m
一球区:
; A7 g7 @% e) |# E8 M ~8 Q4 b3 V 1.45-1.50区 :3.5-3.8区* Y0 i* { }/ v5 w7 Q1 [9 k
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半/一区:8 v+ ], m6 y3 m+ x6 T/ E
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" v/ a o. E/ a' V 1.85-1.90区 :3.2-3.4区
2 C3 Z- _- n) b& g: q 1.90-1.95区 :3.2-3.4区/ k& `, E. \. p$ H
1.95-2.00区 :3.2-3.4区
7 r- i8 p( Q1 E! { 平/半区:0 x1 H+ n8 p2 w
2.00-2.05区 :3.1-3.3区8 I, w/ I( f! J; y3 t, O* u
2.05-2.10区 :3.1-3.3区
" [% G7 a! P3 x6 ~2 ` 2.10-2.15区 :3.1-3.3区6 Q' P5 b! a3 ~" n. Y- w! K( L* S
2.15-2.20区 :3.1-3.3区
8 h! M: U1 ^; E1 b, |$ V 2.20-2.25区 :3.1-3.3区
) [; D" R- o3 D6 { 平手区:) a, K% ^5 r1 C5 _5 z4 W5 W
2.25-2.30区 :3.0-3.2区
+ }/ O$ Y! Y. O$ v- |- {7 A 2.30-2.35区 :3.0-3.2区% J4 T( F6 B C7 q# e' x
2.35-2.40区 :2.9-3.1区% y. B& |3 I/ F. p* ?1 f, M
2.40-2.45区 :2.9-3.1区, a) ]; S( S' k; h& Q0 _- B
2.45-2.50区 :2.8-3.0区" @; p6 Z/ K! g2 b+ y! s! `6 M
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,; D1 t; r3 D& v! T
其意义在于:9 M5 v Z( s% r. N
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。
* N$ j, P- D' s/ H3 y+ C$ ? 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。* i- `8 I5 \- @, d
同时,根据概率计算,即可得出客胜赔率指数和概率数值。
' ~; I5 Z- x% S) s& U& }- g3 h 那么客胜赔率和概率得出有何意义呢?% K7 Z' Z& D7 U+ @
这里举两个例子:: K/ q# |* c' d
例1:5 S y2 ~/ m+ E2 q
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:11 I3 |( m' N- ]# E
基本面:两队历史交锋国米4胜3平3负,近年来没有平局。
( [1 q4 J6 [6 k7 M0 o4 {$ | Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%8 u7 N) z. h. Z- ^4 w. h* F: N
Interwetten(终) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%1 c! D( R# a9 @; H
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
( l& f- f0 `+ T' K) p5 B 立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%: u7 R# J$ L: y6 g
立博(终) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%% U) B8 r/ }" x1 D* R$ v
分析:
1 V6 E9 s" M5 `0 H- ?2 t9 C. a# Q 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。
" R& J w' e- C, m0 y$ ?0 S. K/ \ 比赛赛果——1:1平分秋色。& u3 W) w }- Y) z2 m
例2:
+ F K! [6 @2 s 2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2:16 s- P0 h% J" M3 q* V
欧平赔(初):1.50 3.69 5.93,对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%,
7 H" k+ I# z( l8 T4 ^- J8 O$ } 欧平赔(终):1.52 3.60 5.79,对应的概率为59.5%、25%和15.5%。 l- H+ e B1 G% b9 k5 u$ E
分析:( E9 I2 O) ]3 ~
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。& Y- \* ]3 y+ |" q
比赛赛果——2:1。) t- c2 c7 r! a: \) t) _2 Z- S
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。
. f' O/ s+ W* b6 }+ w" ^9 O 在下一篇中,我们将细化的去分析赔率的各个部分。1 v+ T' @; P# b/ s( K
(下附:欧洲赔率与百分比概率的换算。)
6 Y, m5 t' K; N5 }/ B8 S0 W ——欧洲赔率与百分比概率的换算5 C1 c( j* A1 J& k% m* E; G
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%
7 a& C* w7 L6 T9 ^ 1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
% {! R* Q: N9 X) F0 g9 H5 K 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%1 e$ \2 g2 ?4 @2 _
1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%
" u. r# ]( _" ?' @2 x. @' O 1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
3 S, q3 b) N- y, R6 W8 [/ M- U3 u' N h 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%: J' |" T, ^! U. c/ ?! b* M
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%; Y( m: h0 O! f# k2 D
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%5 w3 I' V2 m( _; }* Q
2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%4 F, x) I$ w$ P% w4 W8 b) x
2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%& T3 Z' K. j$ q( @! J Y
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%/ { T7 O$ \2 Y! ~; Q
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%0 w% }( U& w, Y8 S8 f. Y
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%. J9 Q, o' u( j' z* X
5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15% r! b* ~7 Y2 N# L: z3 u1 @0 a
6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%
9 Y1 ]# {/ r9 S2 i' D6 }4 h 9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
. U" A% P* b; L2 g2 \, k+ f 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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