尖峰时刻博彩精华续篇如何用欧洲赔率和亚盘让球解读一场冷.docx
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尖峰时刻博彩精华续篇如何用欧洲赔率和亚盘让球解读一场冷
尖峰时刻博彩精华续篇---如何用欧洲赔率和亚盘让球解读一场冷门的足球比赛(欧赔凯利指数篇)标签:
赔率公司凯利博彩投注2007-02-0814:
02
我们很多波友对这个凯利指数充满畏惧,我现在告诉你们一个简单的办法,这个可是我实战经验之谈,就是如果大家看到一个赔率,主队获得低赔,客队获得高赔,在概率上胜平负差不多,或者一段时间来经常打出或爆冷门的比赛赔率下,我们重点观察的博彩公司,如威廉希尔、立博等等,我们先不要去钻牛角尖的去计算这个数据是如何来的,也不要去猜想博彩公司根据什么才得出这个数据。
我们就首先看赔付率,这个赔付率大都就是在0.89到0.91之间,也别去绞尽脑汁的去想庄家为什么要开出这个数据。
一个赔率有三部分组成:
1、投注赔付比例组合2、胜平负凯利指数差异组合3、固定赔付率。
这个三者的关系就是孪生的。
比如威廉1.50-3.40-6.00,这个赔率假设对应的胜平负凯利指数分别是0.92-0.86-0.88(只是假设),赔付率为0.89,一旦这样,主队虽然获得低赔,但是主胜1.50赔率对应的凯利指数0.92相对客胜0.85和平局0.88凯利指数要高,相对赔付率0.89也要高,这样的情况下,欧洲博彩公司的投注比例组合在1.50-3.40-6.00下,主队虽然获得低赔在投注上获得庄家高看一线,但是我相信这样的赔率在实际的投注中庄家对客队至少逼平主队的注码进行风险控制已经可见一斑,一个赔率不可能全部集中在胜或平亦或负的赔付上,所以这个就体现了庄家如何用赔率搭配也就是1.50-3.10-6.00这样的投注赔付比例进行对主队的低赔诱惑,对客队逼平主队以低值凯利指数来进行赔付风险控制,在胜平负赔率下,三者选一的概率用固定形式搭配的形式进行诱惑大众进行概率性投注同时对预测或者已经把握的比赛进行凯利指数和赔付率低值进行风险控制,这个办法和亚盘诱上盘同时将下盘赔付保持在低水位是一个鼻祖。
虽然赔付率只有0.89到0.91之间的普通三个百分点差异,但是就是这个三个差异,庄家开出的实际数据在0.89、0.90、0.91之间选择哪一个,这个数据和胜平负凯利指数如果出现巨大差异,特别是在威廉、立博以及Interwetten这样的博彩公司里出现,上下限一般不会在一家0.91赔付率而另一家却只有0.89甚至更低的赔付率,在风险控制上,凯利指数的出现如果在客胜一家0.95以上而另一家却只有在0.88这样的差异下,别看只有0.07的差别,这个差别在巨大的投注量下进行数学化模式来几何分析计算,这7个百分点对庄家开盘风险最小化利益最大化而且庄家之间的相互联盟关系来说,绝对是个巨大的挑战。
但是这里不是说差异巨大就不会打出这个差异结果,因为受注赔付是体现在投注赔付比例上的,我们俗称的赔率就是1.50-3.40-6.00这样的组合上的,我们不是投注凯利指数,所以一旦出现这样的差距在一般赔率交叉距离上,比如威廉客胜8.00,立博9.00而Interwetten是1.00的话,虽然投注比例有巨大差异,但是显示的凯利指数肯定有一项平局或客胜亦或两者都是极端的低于各自公司的赔付率,在我们对赔率根深蒂固下,也就是亚盘深盘下,欧赔一旦开出客胜7.00以上且打出哪怕平局就是算巨大冷门了,这里的关系之复杂,我只能用言语表达到这里。
总之,赔率组合投注比例(如1.53-3.50-5.50)胜平负差异很大,但是赔率所对应的凯利指数的平局或客胜无论两者其一还是一者偏低,至少一旦在低于赔率所对应的赔付率时(而且这时赔付率基本就是在0.89而不会在0.91),那么这个赔率无搭配无论在什么样的投注比例下,哪怕客胜有8.00--10.00的巨大差距,主队爆冷门哪怕冷平都是概率很高的,我们千万不要直接观察投注赔付比例的大小,因为受注比例很可能因为大赔率而影响到很多人的投注胆量。
这个里面还包括了平时有些朋友所说的赔率离散度问题,赔率差异比较大,但是1.40以下的投注赔付组合下,这种差距感在凯利指数印证下不会打出的概率其实是在减小,如果在1.50-3.50-5.60以及1.53-3.50-5.80下,可能这个客胜基本就不会打出,这个理念基于赔率组合固定搭配下,概率显示了基本问题或者说雏形之后,凯利平局和客胜不受主胜投注赔付比例的约束,这个就是庄家对否定主胜的最最原始观念或者说就是最最真实的意图。
皇马主场0比1不敌莱万特就是这种特殊情况,其他的冷门比赛,就算不在这个特殊情况里但是无一例外的在刚才这样的分析下出现输球爆冷或者冷平结果,这样的玩法对三选一的欧洲赔率投注还有一定的风险和运气关系,但是对亚盘一球/球半以上的深盘,主队打平输盘客队弱旅赢盘的玩法来说,这样的分析应该值得波友们的重视。
所以在用这样的方法以前我还是要重复说明一点,对于我前一篇欧赔分析的文章里所提出的固定赔率组合搭配的问题要进行深入系统的分类统计,冷门赔率的概率是存在的,这一点毋庸置疑,只有做到这一点,观察凯利指数的变化才能做到巨大冷门的预测。
可以告诉大家,不信去查查,威廉开出1.83-3.00-4.00和立博1.73-3.20-4.33这两个实际的投注赔付比例组合主队低赔获胜的概率是多少?
?
赔率盘口知识博大精深,我也只是看到的是其中的一点点,探索最直观的分析方法使我们在和庄家信息不对称的极端劣势下,开辟出一条适合自己的路,虽然坎坷一点,但是还是要走过去,至少,我就是这么走过来的,像今年世界杯56盘赢盘记录就是长期跟踪总结分析的结果。
在今后的文章里,我要重点分析亚盘的看盘方法,这个没有概率性可言,完全是心理,希望能给大家带来一些启发,交叉看盘和概率看盘以及心理看盘是我这些年来在和庄家的“战斗”中保持胜率的重要手段,但愿这个博客能够给大家带来一点好运!
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凯利指数的一些实际用法!
(2009-12-2515:
27:
36)
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标签:
体育
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竞彩足球专区
新浪竞技风暴:
说说我对凯利的一点肤浅理解,请各位批评指正。
说说理论上的结论。
1.凯利指数是一个用来分析主流庄家对比赛倾向分歧的一个工具。
2.凯利指数分别从上盘,走盘,下盘(这里借用了亚盘的概念来描述欧赔,本帖中所有的"盘“均为欧赔)三个方向分别描述了庄家的倾向分歧。
因此,研究凯利首先要分别搞清楚这三个方向代表的涵义。
一般说来,上盘谋利的机会较小,所以,上盘的标准偏差(描述凯利值分歧的数学模型及公式)越小,即上盘分歧越小则上盘越容易出;走盘(基本对应于北单让球后”平“的赛果)和下盘是庄家操纵的资金额度和风险显然要小很多,所以走盘和下盘的规律与上盘刚好相反,即走盘和下盘分歧越大,则对应的赛果走盘或下盘更易打出。
其次,要综合三个方向的动向来确定其对赛果的指导意义。
怎么说呢?
想想看,当上盘落在”重点“区域的时候,我们一高兴就选上盘,比赛结束一看,打出来的是下盘或走盘,这是什么道理?
仔细一看,下盘或走盘原来也在"重点”区域。
所以是否出上盘不仅仅是由上盘的凯利指数分歧来决定的,而要综合下盘和走盘的凯利分歧才能得到上盘“凯利值直接指示赛果的指数”,同理,走盘或下盘也一样要综合三个方向的凯利指数分歧才能得到走盘或下盘“凯利值直接指示赛果的指数”。
(这样的思维**网目前是没有的,他们那么猖狂实在是井底之蛙之见。
)
3.引入时间参数,动态的看凯利指数。
在上一条的基础上,分别将三个方向的“凯利值直接指示赛果的指数”按照时间先后排列甚或做成曲线可以更清晰得辨别出主流庄家的动向。
时间早已跨过二十世纪,进入了二十一世纪这个资讯时代,智能时代,任何简单的,表面的规律必将随着岁月的流逝而推出舞台。
分析比赛的难度必将成几何级数地增长。
作为人这个时间万物的指挥官,想要在博彩界搞出点名堂,必须指挥好电脑(这个本擅长计算死公式,听话,超快),数学(主要指统计学),数学经济学(主要指博弈论)这几个兵。
今天就来给你补补课:
凯利值原理及计算方法
先来看这个例子:
如果有一家公司比如说威廉,开了
2.40 ?
?
3.00 ?
?
2.75
的赔率,我们能得到什么信息?
换算成胜率的话,结果是
37.4129.9332.66
那么我们就知道了主队胜的概率是37.41,平的概率是29.93,负的概率是32.66。
换句话说,100场同样的比赛,主队大概赢37,平30,负33。
这就是赔率能给我们带来的最基本的东西。
现在又有一家公司,比如说立博开了
2.38 ?
?
3.00 ?
?
2.75
换算成胜率就是
37.6129.8432.55
两家公司总体上的判断是一样的,但还是有小小的区别,立博相对看好主胜,所以他把主胜赔率降低了0.02,以便降低风险。
别小看这0.02,很可能就是博彩公司利润的10-30%。
结论是什么呢?
立博相对看好主胜,所以把主胜赔率调低了;反过来说,威廉当然就相对看好主不胜了。
为什么呢?
明明立博发现了主胜概率高,威廉主胜不动,说明威廉还是不看好主胜,赔率开得较高,因为打出来的概率不大,赔付的风险不大。
以上分析了两家公司赔率之间的区别。
从中我们可以得到了一种分析比赛的方法:
不同公司之间的赔率对比。
如果我们更信任威廉,压单时直接亚10;如果更信任立博,直接压3好了。
赔率对比的意义就是看不同公司之间的不同意见。
但是,问题来了。
我们知道每场比赛会有几十家甚至上百家公司同时开盘,两家两家的比较的话,那得花多少时间啊?
而且最后可能会出现这样的情况,A公司与B公司相比看好30,与C公司相比看好31,与D公司相比看好10,简直乱套了。
这时候我们就要找到一种简便的方法来分析不同公司之间的观点和倾向,凯利指数就是解决这个问题的一个有力的工具。
那么,凯利指数是怎么规范和定义的呢?
凯利指数采用取参照物的方式来分析不同公司之间的看法倾向,这个参照物可以按照某种方式取得,通常的方式就是取99家欧赔公司的胜率平均值作为参照物。
以上面那场比赛为例,99家公司的胜率平均值为
37.2029.8033.00
威廉公司的主胜凯利值=威廉公司的“主胜-胜率”除以“主胜-胜率平均值”=37.41/37.2=1.006;和局凯利值=29.93/29.8=1.004,客胜凯利值=32.66/33=0.99。
按照以上公式我们会很容易算出立博的凯利值分别为:
1.011,1.001,0.986。
简单分析一下两个公司的凯利值。
我们发现两个公司的主胜及和局的凯利值均大于1,而客胜凯利值均小于1。
这说明什么呢?
说明这两个公司均认为客胜的概率不高,主胜和平的概率大。
如果我们相信这两个公司的话,该选什么?
当然是31了,不相信的话,选0.
小结一下:
凯利值是用来分析某个公司与全体公司看法之间的分歧。
利用凯利值可以帮助我们清晰地发现我们信任的公司对比赛的倾向。
看到这里,你可能会说,老师,不对啊,没看见这样的凯利值啊。
两点疑问:
1.凯利值旁边一般还有一个赔付率;2.一般情况下应该是凯利值越小才表示公司看好它,好像反了?
如果仔细体会我说的“凯利值是一个帮助我们分析不同公司之间的观点和倾向的工具”,就不会存在太多的疑问了。
我用的是凯利值最基本的原始公式,有疑问是正常的。
现在来看看澳客上的凯利值是怎么得来的。
目前通用的凯利值公式是这样的:
主胜凯利值=“主胜赔率”乘“主胜胜率平均值”
和局凯利值=
客胜凯利值=
利用这个公式不难计算出今天我们举例的凯利值为:
0.89 ?
?
0.90 ?
?
0.91 ?
?
0.90
0.88 ?
?
0.90 ?
?
0.91 ?
?
0.90
由于赔率是胜率的倒数,“通用凯利值”确实应该是越小表示公司越看好该值对应的比赛选项。
所以多了一个赔付率是因为赔率比胜率的倒数要小,小多少?
赔率=(1/胜率)*赔付率。
赔付率在这里起到了界限的作用,小于它表示看好该选项。
(思考:
1.胜率凯利值的界限是多少?
为什么?
)
用刚才我们分析比赛的方法来分析一下。
两个公司的主胜凯利值均小于赔付率,平局均略小于赔付率,选择31.结果不还是一样吗?
对于凯利值的基础来说,基本的也就是这些。
凯利值无非就是“一个思路,一个工具,一个公式”而已,没什么神秘的。
当然,各个公司为了获取最大利益,赚取高额利润,会尽量的隐藏其真实意图,这个时候要想靠简单地看其凯利值的高低来判断比赛显然就不会那么准了。
那么,凯利值因此就没有用了吗?
恰恰相反,这给了凯利指数大显身手的机会!
因为公司人为手法越多露出马脚概率越高,只是普通的方法很难发现而已。
用什么方法来发现公司的意图呢?
两个方法:
第一,凯利值离散度分析方法;第二,动态凯利值离散度变化曲线。
这两个方法最近很热,很有用,以后再给你细讲吧。
希望本贴能对研究凯利方差者有用。
有人可能会说,虽然能命中大部分双选的比赛。
但是也有许多比赛结果出现在离散最大的那项(对于这部分冷门以后讨论,先探讨正路比赛)。
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目前所说的“Kelly-formula”的本源是1956年JohnKelly在美国着名的贝尔实验室提出的,文章原名为《ANewInterpretationOfInformationRate》,属于概率学关于预测(期)方面的一个分支,原数学模型较复杂,因其在对事件的预期和规避风险等理论上的先进性,凯利准则在博彩方面的应用也迅速地传播开来。
通常所说的凯利指数公式为:
指数=赔率X平均胜率。
而我们知道庄家愿意赔低不愿意赔高的道理,那么凯利值低的那个结果最容易出现。
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凯利指数作为庄家对概率把握能力的一种表现,从某种程度上体现了庄家对赛事结果的概率倾向。
而不同的庄家对不同的赛事有自己不同的认知和信息掌握程度,因此我们可以对不同公司的观点进行统一考察,从而可以发现庄家这一特殊的群体内部的群体倾向。
统计学中通常用方差来描述一组数的离散程度,也就是他们的差异程度。
因为我们可以通过计算若干公司的凯利指数方差来考察赔率公司对赛事的概率倾向。
因此凯利指数方差可以理解为∶当某项方差的数值越趋向零的时候,博彩公司在该项目上观点越趋向一致。
[基础教程]《盘赔天下》精简版——赔率篇(六)。
编辑:
admin来源:
爱彩乐
第一部分赔率篇
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五、赔率的数学模型。
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(四)赔率的运营模型。
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在此之前我一直没有提及赔率的分析方法,而是从赔率和博彩公司内部去挖掘、探索赔率的生成方式、作用、意义、盈利方式、算法等基础环节,其目的是希望大家跳出赔率所带来的数字陷阱,从赔率的表面化回归到赔率的盈利方式以及博彩公司的内在盈利,使大家以商品的视角出发来看待赔率,毕竟赔率也是一件商品。
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我认为,从博彩公司赢利的角度去分析赔率,才是赔率分析最正确的方法。
因为无论是我们以后将要提及的赔率对比还是赔率离散度、赔率走势,其原理也是从博彩公司的赢利角度出发的。
从下面开始,我们将深入的接触到赔率,以及赔率的赢利模式。
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1、凯利指数。
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凯利公式是着名的玻尔实验室的一位科学家John
Kelly于1956年提出的,凯利在协助规划电子位元流量设计时,对较小概率发生事件提出了一个复杂的计算公式——凯利公式。
这个公式属于概率学关于预测(期)方面的一个分支,原数学模型极为复杂,同时,由于博彩中的冷门也是较小概率发生事件,于是凯利值的概念也引入到博彩业中。
在此后的时间里,凯利公式因其在对事件的预期和规避风险等理论上的先进性,凯利准则在博彩方面的应用极为迅速地传播起来,比如赌场的扑克游戏21点和欧洲盛行的赛马、赛狗等运动,其地位同“旋转矩阵”在数字乐透领域一样显赫。
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依照这个公式,其计算出来的结果则被我们称为凯利值。
在足球博彩方面,其应用主要以欧洲赔率为基础,可以在给定赔率的情况下计算出最佳的投注额,以实现盈利。
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通过凯利指数的原理,我们可以了解到凯利其实质亦是来自于概率学,而博彩公司的赔率生成同样来自于概率学,这种异曲同工造就了凯利指数对博彩准确度的大幅度提高。
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要说凯利指数,首先要提到的是凯利方程式(Kelly-formula),凯利方程式为:
K=W-(1-W)/R。
其中,K=投资的最佳资本比例;W=投资获利的平均机率;R=成功获利比。
这个方程式带给我们什么呢?
其最重要的作用是“使我们清楚的核算出项目的最佳投资盈利。
”
这个方程式演化到足球赛场,与博彩公司的赔率相互搭配,就形成了我们口中时常提到的凯利指数。
凯利公式的基本公式:
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?
?
p*o-1
b=——————------------------------(基础方程)
?
?
?
?
o-1
?
p=胜率(theprobabilityofcollectingthebet.(0o=含本金的赔率(the
grosspayoff(amultipleofstake)incaseyouwin.
(o>1))
b=最佳投注额比例(givesthefractionofyourcurrentbankrollthatshould
bewageredonthatspecificbet.)
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也可以演变为另一种解释(引用EdSeykota的风险管理文章中的描述)
TheKellyFormula
K=W-(1-W)/R---------------------------------(个人因素方程)
K=下一笔交易占资本比例
W=历史胜率
R=?
报酬(放到足彩上,就是赔率减去1)
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一般人常提到一个精明公式
精明的凯莉方程式:
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?
?
?
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b*(e*o-1)
opt=————————-----------------------------(精明方程)
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?
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3*(o-1)
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上式具体含义如下:
opt=最佳投注额(OptimizedStakeSize)
b=可支配的总投注额(Currentbankroll)
o=小数形式的赔率(Oddsavailableindecimalformat)
e=取胜预期或者说预计胜率(Estimatedprobability)
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精明方程实际是基础方程演变而来,是相对而言最可靠的,如果按照这个方程并且自身平均胜率高于赔率反映胜率就可以稳定的达到平均每次投注有6%的预期利润,不过要注意以下几个方面:
(1)赔率低于等于1.5的情况下,即便胜率很高,最终也是要亏钱的。
(2)赔率在1.5-2.1之间,属于灰色区域,在这个区域间,应当谨慎投注。
(3)赔率高于2.1的情况下,属于凯利方程理想应用区域。
(4)根据个人因素方程,第2、3两种情况中,影响最佳投注比例的是赔率的大小,所以选择的赔率必须至少高于或者等于公平赔率。
(5)同样根据个人因素方程,任何时候最佳投注比例都是小于公平赔率所反映的胜率百分比的,这就奉劝大家任何时候不要考虑半仓或者额外加注。
(6)p的计算不是你个人的胜率,而是公平赔率所反映的胜率百分比,这样最符合凯利方程的原理,在选择的赔率高于公平赔率时,w不动,r增加,凯利方程正好鼓励加大投资。
最后不得不说本文中的公平赔率问题,目前存在有三种换算方法,一种是选择整个市场均衡态的情况下理想的赔率体系,一种是按照独立球队分析模型(涉及埃罗/松泊等方法的运用)做出的赔率体系,一种是简单选择市场平均赔率(最好加以标准偏差分析方法进行调整),这三种方法各有利弊,一般采用的是第一种和第三种。
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然而单就方程式而言,未免过于深奥,因此对上述内容我们大可只作了解。
但我们却必须清楚知道博彩公司的赢利是怎么构成的,其与凯利指数有何联系?
博彩公司的赢利来自两个方面:
一是佣金收入,另一个是赔付顺差收入。
如果发生赔付逆差博彩公司就有可能赔钱。
其实这和一般的商品交易是一回事。
大家比较熟悉商品交易,交易总值的计算有一个公式:
交易价格×交易数量?
交易总值,
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在博彩业中,如果说赔率是交易价格的话,那么玩家对胜、平、负三个结果的投注量就是交易量。
我们如果能知道博彩公司在这个赛果中的交易量,我们也就能计算出它的交易值了,而其交易量(投注量)是绝对保密的,同时由于每个结果的投注量都很大,也不便于比较。
就把交易总量设为1,只要知道各个结果的投注比例(彩金分布比例)就行了。
其实彩金分布比例对庄家而言也是绝对的商业机密,世人不得而知。
这也无关紧要,我们可以借助相关的数据来进行估算。
在这里,凯利值就有交易值的含义了。
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对于足彩而言由于有胜、平、负三个结果,那么凯利值就为:
主胜赔率×主胜彩金%=庄家应付主胜彩金%
平局赔率×平局彩金%=庄家应付平局彩金%
主负赔率×主负彩金%=庄家应付主负彩金%
在这里主胜彩金%+平局彩金%+主负彩金%=1,也就是庄家受注的彩金总量为1。
由庄家应付主胜彩金%、庄家应付平局彩金%、庄家应付主负彩金%,又组成了三个小数,那么这一组小数被称为凯利值。
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计算凯利值的意义是什么呢?
(1)我们知道庄家愿意赔低不愿意赔高的道理,那么凯利值低的那个结果最容易出现。
(2)我们知道庄家受注的彩金总量为1,那么凯利值>1结果不容易出来(庄家赔率开高,强队强行胜出;庄家另有开赔意图……除外),凯利值≦1的结果可能出来。
(3)庄家盈利的基本方法是通过对比赛的预测保持赔付平衡后能收取到法律允许的佣金(俗称水钱)。
现时欧洲的赔付率为0.89—0.92,那么低于或等于此标准的凯利值结果庄家都可以接受。
(4)庄家还有第二个收益来源就是除正常收取水钱后还捎带有赔付顺差,那么凯利值最低的结果就最有可能打出来。
凯利值对足球赛事预测的重要意义就在于此。
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凯利值的计算与赔率密切相关,可以说是和赔率与之俱来的数据信息之一(这里计算出的凯利值实际上就是理论上的赔付包容率,是庄家开赔时预计好了的,是我们进行数据分析判断的参考。
),赔率是一项伟大的发明由此可见一斑。
赔率分析对足彩预测的重要性不言而喻。
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在这里还要提醒彩友门注意凯利值也有广义和狭义两种概念。
狭义的凯利值对足彩分析才有参考意义,而广义的凯利值,如庄家计算后公布的凯利值只是表达庄家对各种比赛结果的期望值,并不构成玩家的实际行为,并不具有多大的参考价值。
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下面我举一个实际例子,足彩04037期阿森纳对西布朗:
周末欧洲平均赔率1.185.8115.39
周末欧洲投注比例0.810.150.04
凯利值计算分别是0.960.870.61
因为本组赔率的水线(S)=1.084,庄家预计的赔付包容率为0.923,周末欧洲投注比例经投注行为分析是可信的,这样主胜的凯利值为0.96大于0.923,而平局、主负的凯利值分别为0.87、0.61均小于0.923,后面两个结果打出来对庄家有利,庄家开赔率时就预计到了这种情况,因此投注1、0。
结果双方1:
1战平。
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2、盈亏指数。
说完凯利指数,我们明白了其意义在于研究博彩公司(庄家)在一场比赛赔付方面的盈亏情况,但凯利指数对于博彩公司盈利情况的反馈还是比较侧面的,为此我们提出另一个公式:
盈亏指数。
?
盈亏指数同凯利指数一样,也是通过对比赛胜、平、负投注比例的分析,实现对博彩公司的赢利分析,从而预判出某场比赛最终的赛果。
而与凯利指数不同的是,盈亏指数对于博彩公司盈利情况的反馈更为直接,换言之,计算盈亏指数的公式,实质上就是博彩公司的帐目计算公式,当然以此来计算博彩公司的盈亏情况,其结果自然更为精准。
当然相比凯利指数,盈亏的后市预判性还是有明显不足的,因此我们一直强调要用盈亏指数与凯利指数相互协调、结合的方法,来判断比赛的赛果。
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在这里我们要强调一点:
通过实际的盈亏运算及分析,我们可以发现很多比赛,庄家往往给出的是两项盈利项,只能排除掉一个结果。
之所以会出现这种情况,是与博彩公司对比赛的判断力相关联的。
正如我们前文所说的那样,即便运用“埃罗预测法”、“进球率法”、“六场积分法”等多种数据模型,依然难以对某些比赛平局的概率得出精准的判断,这就迫使博彩公司调整赔率,以期实现两个赛果同时盈利的目的。
这就是为什么无论通过凯利指数,还是通过盈亏指数,都只能判断出某些比赛存在两个盈利项的原因。
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