《盘赔天下》精简版——赔率篇（八）

第一部分 赔率篇
/ Q. ^6 T5 s2 _$ ]- u! K五、赔率的搭配体系。

3 a$ e  J  f! e1 ^（一）赔率的回报。
. H# ~- {3 d- }2 I& g' i3 p' |        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。
        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）。
        在研究赔率体系之前，大家先仔细思考两个问题：
8 C+ h/ J- W+ Y' X+ K* {        1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗？
        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？
        实际答案是：
$ n  n: r8 l8 @' ~, p& ?! X$ L        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。
        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。
4 J. f3 X. V. r2 {( H2 B        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。
% h8 i6 F0 _% ?: R  m        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。
        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。
  r# [2 e% g: Y2 R9 D+ \3 k        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。
. J: K& P9 m7 O$ Y! e) b! f# n: p
2 T2 {1 @1 {: u" v3 p5 F（二）赔率分区的形成。
9 v( D, }% {- b  f% t        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。
+ z, K+ Z2 X, Z" O5 X0 L        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：
) [$ x+ y$ j: \: Y7 R        捷克 vs 圣马力诺 7:0
, }4 ]3 j+ m% y7 s0 x& _1 X        立博 1.00 9.00 81.00
        HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
        Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00
. a: i: E# Z9 p+ `9 I: I        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）。
8 I/ t% \" I- ?& H        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。
        当强势方赔率为1.05时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？
6 }& [9 Q* b: v8 ^; q- B3 D0 F1 }6 `- T        英国 VS 马其顿 0：0
        博天堂 1.05 9.00 26.00
; K1 r- a6 [5 j8 J3 f# ?7 X0 b        24hPoker 1.05 10.00 33.00
) A3 Z' x! o: O        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。
# a) G# `& [, Y& x        当强势方赔率为1.12时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？
' o/ g0 p3 n( i0 ]- q" W        科威特 vs 巴西 0：4
        Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12
        威廉希尔 15.00 6.00 1.12
        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。
        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？
        国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
        Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
3 C0 ?; i  \2 Q1 D4 \8 j; R/ @; z0 B        SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00
        BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30
2 |+ f& z2 [7 {$ k6 p2 l- P0 |5 _        由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。
1 k* E; v7 i; C2 D* h# N        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。
. K: A5 i1 j! I3 b1 i        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：
: r8 {$ N% X0 K9 u        赔率的分布是有规律的，是有轨迹可寻的。
        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。

* o* c4 v& h$ w$ S9 k5 s（三）赔率的基础分区。
        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
# |6 a- W3 s2 S        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。
7 U- p) A' B$ M1 N        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）：
        主胜（30个区）——平局均值搭配
        球半以上区：
: I( v  D8 L8 ?7 r6 q        1.00-1.05区 ：10.00区
4 j' A; K: ?' @4 p& \8 T, ?/ d6 \        1.05-1.10区 ：7.5-9.0区
/ j- c% j! X* n* z+ `5 K        1.10-1.15区 ：6.0-7.5区
1 @; ]  i; ?3 f* K) B. l+ f        1.15-1.20区 ：5.5-6.5区
        球半区：
        1.20-1.25区 ：5.0-6.0区
        1.25-1.30区 ：4.5-5.5区
        一球/球半区
        1.30-1.35区 ：3.8-4.5区
        1.35-1.40区 ：3.8-4.5区
        1.40-1.45区 ：3.5-3.8区
1 k) D0 \. o) O7 d, f! v3 ~        一球区：
" `: d$ P  o  `; z3 ?. y        1.45-1.50区 ：3.5-3.8区
3 U2 {, [2 x# l        1.50-1.55区 ：3.4-3.6区
8 ?- W1 i" ]/ k" C4 P        半/一区：
        1.55-1.60区 ：3.4-3.6区
        1.60-1.65区 ：3.4-3.6区
        1.65-1.70区 ：3.3-3.5区
        半球区：
        1.70-1.75区 ：3.3-3.5区
- K1 V+ r$ j) J3 z; U        1.75-1.80区 ：3.3-3.5区
        1.80-1.85区 ：3.2-3.4区
) T* U, h$ q- I4 Y; {6 f        1.85-1.90区 ：3.2-3.4区
        1.90-1.95区 ：3.2-3.4区
        1.95-2.00区 ：3.2-3.4区
% F/ X' Z7 v9 T6 W$ X; G        平/半区：
+ _- ?  T$ J% ?' h( b- n0 s' H        2.00-2.05区 ：3.1-3.3区
) L( \1 s) ~7 n+ ~* `  x        2.05-2.10区 ：3.1-3.3区
* o6 }0 B/ _% L        2.10-2.15区 ：3.1-3.3区
( D  n$ i4 [8 Z        2.15-2.20区 ：3.1-3.3区
; ?' q! a) ^8 t, E" k4 H        2.20-2.25区 ：3.1-3.3区
        平手区：
        2.25-2.30区 ：3.0-3.2区
% d$ M; @5 H4 W& w* ]7 H        2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
6 ~: h6 u+ C( ~  k: B        2.35-2.40区 ：2.9-3.1区
        2.40-2.45区 ：2.9-3.1区
/ {8 {0 g3 O% y7 B1 }) j& n+ H& v        2.45-2.50区 ：2.8-3.0区
" k9 S2 s! C+ h6 Q  X& s7 O" S        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，
        其意义在于：
. H4 T" w, t) c" |; m: m        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。
% G8 Y% O9 }' X' T8 i$ M( P        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。
        同时，根据概率计算，即可得出客胜赔率指数和概率数值。
        那么客胜赔率和概率得出有何意义呢？
* _+ J: P, e9 e2 ~' D3 [        这里举两个例子：
        例1：
        2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：1
5 ?2 E9 {3 @& e* L8 L  r        基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。
0 `' x3 r+ w/ O4 t        Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
' K0 n2 y; |: [7 Z; l! b        Interwetten（终） 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
) x0 A7 I$ V& q9 [7 F' {* l        SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%
9 w3 Y0 p/ m& ~        立博（初） 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
        立博（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
4 I3 G9 u2 h& K# I        分析：
( Y# D# Z9 z7 B9 H, J; V. F        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。
$ y4 m' s+ i$ @, @' Y9 |        比赛赛果——1：1平分秋色。
* W/ i' J4 s* i8 @& o0 K+ Q0 E        例2：
+ Q- O9 N7 d7 }+ `$ |; x        2004年4月10日  拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2：1
        欧平赔（初）：1.50 3.69 5.93，对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%，
        欧平赔（终）：1.52 3.60 5.79，对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
        分析：
8 k( X+ T: n' k: v- I        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。
* G6 T0 Q' I$ B, I+ |1 y        比赛赛果——2：1。
4 V6 i, ?  m& Q        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。
( M0 A0 C* a  ~; P- X+ |5 I2 k5 M        在下一篇中，我们将细化的去分析赔率的各个部分。
        （下附：欧洲赔率与百分比概率的换算。）
        ——欧洲赔率与百分比概率的换算
; M6 I4 E2 h9 w7 K* U        1.10=81% 　1.12=80% 　1.14=79% 　1.15=78%
/ `4 _# J+ W( @        1.16=77% 1.17=76% 　1.20=74-75% 1.22=73%
/ f# g4 U1 Z/ \) f* _# S( P9 i        1.25=71-72% 1.28=70% 　1.30=69% 　1.33=67-68%
: S2 o0 O2 {' m) U        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%
/ `9 F  D. }$ D7 }9 l5 s, p) J" s        2.30=39% 　2.35=38% 2.40=37% 　2.50=36%
1 b+ ~% q- }9 \        2.60=35% 　2.65=34% 　2.70=33% 　2.80=32%
' m1 h; V5 Q" e6 K' [2 N! n- T5 Z        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%
! c# D0 [; B5 b- s; I/ K        4.00=22% 　4.20=21% 　4.50=22% 　4.70=19%
3 ]8 v9 E6 r1 s$ W, w. L. ^6 O        5.00=18% 　5.30=17% 　5.50=16% 6.00=15%
        6.50=14% 　7.00=13% 　7.50=12% 　8.00=11%
6 e$ R6 z/ J8 g! q1 O% B0 N        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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