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《盤賠天下》精簡版——賠率篇(八)

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第一部分 賠率篇
五、賠率的搭配體系。

(一)賠率的回報。
對於廣大的博彩愛好者來說,通過模型來研究賠率難度比較大,我們所接觸的賠率都是表面化的數字。因此,分析賠率的表面數字,則是直觀展現賠率與比賽內容相聯繫的紐帶。
本章節主要探討賠率表面化分析的基礎——搭配體系(簡稱賠率體系)。
在研究賠率體系之前,大家先仔細思考兩個問題:
1、你知道中國人民銀行的定期存款利率是多少嗎?
2、你知道股票市場每日最大漲幅的某支股票漲幅一般是多少嗎?
實際答案是:
1、中國人民銀行的定期存款利率最高為「八年期存款年利率17.10%」,也就是說你拿100元錢,存八年時間,能夠收到17.1元錢的利潤。
2、股票市場上某日最大漲幅的股票漲幅一般是在10%左右漲停,也就是說你買某一支股票,運氣好時,能夠在一天內得到10%(按100元計,也就10元利潤)的利益回報。
在知道這兩個問題的答案後,我們回頭再看一場球賽,來自2007年2月的一場比賽——國際米蘭VS卡利亞里,歐洲平均賠率1.19 5.38 12.82。
對於這場比賽,大家都知道是公認的強弱懸殊的一場比賽,國米今年是個巨無霸,而卡利亞里是典型的客場蟲。這個情況下,如果你投注一百元國米標勝,那麼結果打出後,你將獲得19元錢盈利,而這個盈利過程,只需要一個半小時。
對比上面三個數字,結果是驚人的。博彩行業所營造出的利潤遠遠高於存款利率和股票;同時博彩行業所帶來的風險也遠遠大於前兩者。
我們之所以把博彩稱之為一種賭博,就是因為其在極短的時間裡,可以迅速累積大量的資金利潤,也可以迅速消耗大量的資金利潤。盈虧的速度極快且數額巨大。短短90分鐘,一場強弱懸殊的比賽的贏利,就相當於在中國的銀行存上八年所得到的回報,這就是博彩被稱之為賭博的精髓所在。

(二)賠率分區的形成。
現在生活中充斥著形形色色的賠率,例如2007年奧斯卡,賠率超低的《無間道風雲》就以大熱姿態勝出。那麼對於這些紛繁的表面化數據,我們應該怎麼處理呢?我們又應該怎麼才能使這些數字成為我們閱讀比賽,分析事物的工具呢?這就要提到賠率的基礎分區問題。
眾所周知,賠率的數字可以很大,也可以很小,對於體育競技類的賠率而言,我們通常所接觸的賠率是在1—300以內的數字,例如一場強弱非常懸殊的比賽:
捷克 vs 聖馬力諾 7:0
立博 1.00 9.00 81.00
HK Jockey Club(中國香港) 1.00 17.00 150.00
Tradesports(愛爾蘭) 1.02 83.33 200.00
請注意,這場比賽中,主隊獲勝的賠付已經基本等於0,這個情況下,立博客勝給出了81的賠率(在88%的賠付下),而香港馬會給出了150的客勝賠率(在93%的賠付下),而TRADESPORTS公司則給出了200的客勝賠率(在100%的賠付下)。
由此可見,體育競技類的博彩賠率,尤其是足球比賽的賠率,其最大值通常不會超過300,多數公司的最高賠率在100左右。
當強勢方賠率為1.05時,弱勢方賠率最大值一般為多少呢?
英國 VS 馬其頓 0:0
博天堂 1.05 9.00 26.00
24hPoker 1.05 10.00 33.00
由此可見,1.05賠率對應的客勝賠率一般不高過50,多數在30左右。
當強勢方賠率為1.12時,弱勢方賠率最大值一般為多少呢?
科威特 vs 巴西 0:4
Bet24(丹麥) 15.50 6.50 1.12
威廉希爾 15.00 6.00 1.12
由此可見,1.12賠率對應的客勝賠率一般不高於20,多數在15左右。
當強勢方賠率為1.18時,弱勢方賠率最大值一般又為多少呢?
國際米蘭 vs 卡利亞里 1:0
Bet24(丹麥) 1.18 5.20 13.80
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
BETCOM(哥斯達黎加) 1.18 5.40 13.30
由此可見,1.18對應的客勝一般不高於18,多數在13.5左右。
當然,以上所舉的例子只是通常的一些情況,各博彩公司會根據兩個隊的具體情況、公司自身賠付的多少、公司閒家受眾的博彩習慣等進行略微調整,例如1.18的主勝賠率,若某博彩公司賠付很高,其客勝賠率就可能達到16.00以上。
從上面的賠率來看,在主勝賠率不斷升高的情況下,平局賠率和客勝賠率在不斷降低。因此,我們舉這幾場比賽的例子,能夠證明一個問題:
賠率的分佈是有規律的,是有軌跡可尋的。
對於廣大的博彩愛好者而言,我們通常提及的賠率的數字區間,一般在1.00—20.00之間。下面我們將重點研究這個數字區間內的諸多賠率區間。

(三)賠率的基礎分區。
在這裡,我們把1-20之間按0.05為一個小區間進行劃分。我們發現,劃分之後,1-20之間共存在
20*20=400個區間。這400個區間,就是我們所要探討的賠率的基礎分區。
按90%的賠付率計,選擇立博、INTER、SSP做主要研究對像(註:威廉平賠偏低,在此不做參考):
主勝(30個區)——平局均值搭配
球半以上區:
1.00-1.05區 :10.00區
1.05-1.10區 :7.5-9.0區
1.10-1.15區 :6.0-7.5區
1.15-1.20區 :5.5-6.5區
球半區:
1.20-1.25區 :5.0-6.0區
1.25-1.30區 :4.5-5.5區
一球/球半區
1.30-1.35區 :3.8-4.5區
1.35-1.40區 :3.8-4.5區
1.40-1.45區 :3.5-3.8區
一球區:
1.45-1.50區 :3.5-3.8區
1.50-1.55區 :3.4-3.6區
半/一區:
1.55-1.60區 :3.4-3.6區
1.60-1.65區 :3.4-3.6區
1.65-1.70區 :3.3-3.5區
半球區:
1.70-1.75區 :3.3-3.5區
1.75-1.80區 :3.3-3.5區
1.80-1.85區 :3.2-3.4區
1.85-1.90區 :3.2-3.4區
1.90-1.95區 :3.2-3.4區
1.95-2.00區 :3.2-3.4區
平/半區:
2.00-2.05區 :3.1-3.3區
2.05-2.10區 :3.1-3.3區
2.10-2.15區 :3.1-3.3區
2.15-2.20區 :3.1-3.3區
2.20-2.25區 :3.1-3.3區
平手區:
2.25-2.30區 :3.0-3.2區
2.30-2.35區 :3.0-3.2區
2.35-2.40區 :2.9-3.1區
2.40-2.45區 :2.9-3.1區
2.45-2.50區 :2.8-3.0區
以上歸納的是各主勝(或客勝)賠率區間的平賠均值搭配,這個平賠的搭配,是個模糊概念,也就是說,這個平賠是個中庸平賠,
其意義在於:
A、往上走則平賠偏高,若兩隊歷史交鋒存在較多平局,或者兩隊近況較傾向於平局,或者兩隊賽季成績中平局較多,此時平局無法打出。
B、往下走則平賠偏低,若兩隊歷史交鋒平局較少,或者兩隊近況傾向於分勝負,或者兩隊實力接近且無明顯造平局的概念時,此時平局機會大增。
同時,根據概率計算,即可得出客勝賠率指數和概率數值。
那麼客勝賠率和概率得出有何意義呢?
這裡舉兩個例子:
例1:
2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1:1
基本面:兩隊歷史交鋒國米4勝3平3負,近年來沒有平局。
Interwetten(初) 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
Interwetten(終) 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
SSP(英國) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
立博(初) 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
立博(終) 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
分析:
從上面的概率可以看出,莊家對平局位的期待值高於了正常值,或者更具體的說,2.1的主勝賠率,應該對應3.1的標準平賠,而1.9的主勝賠率更該對應3.2的標準平賠,在這兩個隊近年來交手平局很少的情況下,這樣明顯偏低的平賠,顯然更容易打出。結合主勝概率、平局概率和客勝概率的偏差,由此可見本場比賽首選項是平局。
比賽賽果——1:1平分秋色。
例2:
2004年4月10日  拜仁慕尼黑 VS 沙爾克04 2:1
歐平賠(初):1.50 3.69 5.93,對應的概率為60.2%、24.5%和15.3%,
歐平賠(終):1.52 3.60 5.79,對應的概率為59.5%、25%和15.5%。
分析:
初始歐洲數據對主隊取勝予以肯定,特別是平局賠率明顯高於標準賠率區間,而客勝賠率同樣根據換算偏高,沙爾克獲勝機會應該可以基本排除。臨場歐平賠上漲的平局概率,但客勝概率沒有根本性改變,平局的可能性看似增高,但可以看出賠率基數本身就過高,因此相對而言,主隊賠率和概率的組合最為合理。
比賽賽果——2:1。
以上兩例,則是對概率和賠率區間的較基本化的闡述,一旦賠率區間和概率可以通過確認,那麼我們分析賠率的可能性將大幅提高。
在下一篇中,我們將細化的去分析賠率的各個部分。
(下附:歐洲賠率與百分比概率的換算。)
——歐洲賠率與百分比概率的換算
1.10=81%  1.12=80%  1.14=79%  1.15=78%
1.16=77% 1.17=76%  1.20=74-75% 1.22=73%
1.25=71-72% 1.28=70%  1.30=69%  1.33=67-68%
1.36=65-66% 1.40=63-64%   1.45=61-62%   1.5=60%
1.53=59%  1.55=58%  1.57=57%  1.60=56%
1.62=55%  1.65=54%  1.70=53%  1.72=52%
1.75=51%  1.80=50%  1.85=48-49%   1.90=46-47%
2.00=44-45%   2.10=42-43%   2.20=41%  2.25=40%
2.30=39%  2.35=38% 2.40=37%  2.50=36%
2.60=35%  2.65=34%  2.70=33%  2.80=32%
2.90=30-31% 3.00=29%  3.20=28%  3.30=27%
3.40=26%  3.60=25%  3.70=24%  3.90=23%
4.00=22%  4.20=21%  4.50=22%  4.70=19%
5.00=18%  5.30=17%  5.50=16% 6.00=15%
6.50=14%  7.00=13%  7.50=12%  8.00=11%
9.00=10%  10.00=9% 11.00=8%  12.00=7%
15.00=6%  18.00=5%  23.00=4%  30.00=3%

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