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%
