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第一部分 赔率篇
( p) F0 i3 j/ p) o( U五、赔率的搭配体系。4 S% m/ y3 Q# s. ], g+ s
; Q( O, A- Q8 ~: j
（一）赔率的回报。
# r) C9 B+ \" T, Y& L/ U0 V$ Z 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。& c$ @/ w. y3 H' Q# h* q0 {' p
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）。, y# H" f( }$ \* U( j
在研究赔率体系之前，大家先仔细思考两个问题：
9 \% J" q1 o1 \ 1、你知道天朝人民银行的定期存款利率是多少吗？
0 Z) I( j% i! X, k: }9 s 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？' {1 I/ [" z7 g) Q; a
实际答案是：4 i* p" C$ ~" z* c0 S' z- R* x
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。7 V, b X" N' j1 ?9 a" b
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。
3 L' Z7 D: z/ E+ C$ s n C$ L" G 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。
) B9 w6 V5 v b1 a- e) [5 T& R7 X 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。
# T1 R* m) |# c& k 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。$ A; `( ^6 ]5 K) ?% O
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。/ V9 y" }% F- I/ F$ z2 S* I1 Z
3 ` R+ r" t2 S) c
（二）赔率分区的形成。, N8 h5 a9 U/ A4 X
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。
9 F4 R% [7 T6 _+ A$ D7 W: R 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：
2 I4 ]- T: T/ q/ s+ I! Y1 x- q 捷克 vs 圣马力诺 7:06 c# K4 n) F p( H5 e
立博 1.00 9.00 81.00
- g( ]# Q# i& \' h* O2 B HK Jockey Club(天朝香港) 1.00 17.00 150.00
) I* @6 l: s4 Y5 _5 ^. Q: u Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00 z5 B, e7 l- f4 u& I. X) ^7 t
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）。
: l5 g( ~- C* |: l8 G 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。/ x( g' ^; D+ a" F
当强势方赔率为1.05时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？- o& {. S: o0 n; {& }" B, B
英国 VS 马其顿 0：07 \; l6 ]4 ], X. ^& K
博天堂 1.05 9.00 26.00
. z+ a1 x0 \7 \ 24hPoker 1.05 10.00 33.009 V9 m3 C$ n+ ~( n- o1 r( |" x
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。
, d4 ~( Y0 H6 @/ H* D 当强势方赔率为1.12时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？
/ S) Z: J: g. k6 s# {7 C$ L 科威特 vs 巴西 0：4
' P2 Q/ R" f9 W Bet24(丹麦) 15.50 6.50 1.12! W" W) d8 s: f& F1 H
威廉希尔 15.00 6.00 1.126 x; J" R/ v3 t/ x
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。
7 K# {, s" s3 W: z; M3 B: A* J 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？7 C) ~0 x3 J* t+ C2 v4 l. k
国际米兰 vs 卡利亚里 1:0
@; p9 f- o$ _1 B& p Bet24(丹麦) 1.18 5.20 13.80
9 M7 S a6 b( R/ y SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.005 U6 c" |6 B* ]6 v/ v' z u
BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 4 D3 b& g& D2 W# m2 S
由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。
% p* M ?2 x! u+ a/ e& k! [: V 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。
# C' G8 I7 N; |, f: y' q. T& R9 v 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：
, t' C5 l u5 ?) `& j; n! ` 赔率的分布是有规律的，是有轨迹可寻的。7 f0 J. v# ^+ u) S& p' |' c
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。
- e q8 J# i5 l5 m
: n: K& ]# k& U! c5 i9 p（三）赔率的基础分区。
2 U1 S8 n2 @, v- B" t6 ], v+ z 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
V: r4 B0 l+ Z. b4 H+ ~! G+ ` 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。
5 X) P! t$ r4 i# c0 V9 Z" r$ r' h 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）：
5 n5 ~' z6 U" R4 G 主胜（30个区）——平局均值搭配
7 i& r! b, l, J: x: d 球半以上区：
; f Z; S8 O" F% N) y 1.00-1.05区 ：10.00区4 a U5 q) ^. S) V5 H* v, ]6 |
1.05-1.10区 ：7.5-9.0区3 `: m4 V$ S$ _, [+ d( y5 X9 S
1.10-1.15区 ：6.0-7.5区
' v# P3 l9 x; B 1.15-1.20区 ：5.5-6.5区5 A; e+ W5 Y c& I% Y9 ^1 E
球半区：. V$ G2 l# |0 L4 s
1.20-1.25区 ：5.0-6.0区
$ @3 b. l$ u9 C3 s, M 1.25-1.30区 ：4.5-5.5区. J! R) J o+ M6 H5 }
一球/球半区
& i6 S1 a1 S* ?& Y0 |" s L3 M 1.30-1.35区 ：3.8-4.5区* K4 q6 c. m. D3 A
1.35-1.40区 ：3.8-4.5区
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半球区： [3 }( I8 ~" e! ~
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1.75-1.80区 ：3.3-3.5区
, u* x4 `7 ^$ ~! E$ ^' G 1.80-1.85区 ：3.2-3.4区* ]& S: t1 M# D2 Y1 x% P o
1.85-1.90区 ：3.2-3.4区2 i- s4 C9 D3 Q1 B
1.90-1.95区 ：3.2-3.4区
5 T' k# O1 z1 D% h* W1 H' @2 O* X 1.95-2.00区 ：3.2-3.4区/ Y8 u% k3 h. H, E9 @
平/半区：6 U7 s+ {$ T! _
2.00-2.05区 ：3.1-3.3区5 P" F' \4 {# [$ {. {
2.05-2.10区 ：3.1-3.3区) l5 Q* `& c" F! D9 ?& [6 K% _
2.10-2.15区 ：3.1-3.3区
, v0 {1 Y* b5 Z0 b. q% C0 @ 2.15-2.20区 ：3.1-3.3区9 Z, ^( D# S# M& a+ e, q: e
2.20-2.25区 ：3.1-3.3区
$ d6 ^! O( S. W& t4 B, w: k# u7 } 平手区： l; k5 r }( o S& h) ]
2.25-2.30区 ：3.0-3.2区$ u2 r6 x: l. y
2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
9 y4 `! b2 U" E; c 2.35-2.40区 ：2.9-3.1区% d2 D) j! u% Z5 z0 B& ]
2.40-2.45区 ：2.9-3.1区
, z9 K. t3 S4 J9 y 2.45-2.50区 ：2.8-3.0区 c P& i9 m# O; ]+ L
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，; H( F, g. V* F
其意义在于：
% M4 ?( W1 X# j7 N" F 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。
& |9 i4 H$ T( h( w 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。' c' c ~+ o9 q/ a9 R: Y2 q: r: k! H. y
同时，根据概率计算，即可得出客胜赔率指数和概率数值。; [! K. q7 q* S! f6 u6 r. K
那么客胜赔率和概率得出有何意义呢？
8 Y0 r8 \) g2 g+ O) W 这里举两个例子：
* ^# k4 P" T+ ?* L7 _, v 例1：
: w& {/ k3 D; V" \ 2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：1
/ C8 {$ t1 [+ N+ C" w! {& Z. V 基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。$ J3 P Z+ E; @6 t' a0 J
Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%- B; U; F* U4 V6 N
Interwetten（终） 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%5 l3 B a3 g( _4 _
SSP(英国) 1.90 2.95 4.20 47.70% 30.72% 21.58% 90.63%# f- o( X% ]# k( L, g3 X
立博（初） 1.72 3.10 4.50 51.63% 28.64% 19.73% 88.79%
5 Z1 Z; W0 v* c5 G0 s 立博（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%
/ {" ]# o7 X9 T0 k 分析：5 b1 K* L* }; n: }+ N, R
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。
, H9 J: ^8 Y( | J! n( P# p, m 比赛赛果——1：1平分秋色。
, k% E% W8 V o5 y+ }, A$ C& b# J 例2：- k% e4 Y) u L6 y- {0 D
2004年4月10日 拜仁慕尼黑 VS 沙尔克04 2：15 E0 b4 I9 X3 I
欧平赔（初）：1.50 3.69 5.93，对应的概率为60.2%、24.5%和15.3%，2 A: N7 W- I L% S j
欧平赔（终）：1.52 3.60 5.79，对应的概率为59.5%、25%和15.5%。
( P% U& l: n) Q' w7 d/ A 分析：8 I) r+ B; j* l- c) D/ X/ C u" D
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。
& q/ r6 L4 `4 R7 |- S ^; s 比赛赛果——2：1。% N" W4 f, |( F, |6 X" r* g
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。
# m1 h2 `" e" t U! |+ A 在下一篇中，我们将细化的去分析赔率的各个部分。$ {, S$ [/ o, i3 K3 g6 D
（下附：欧洲赔率与百分比概率的换算。）
2 ]6 o7 ?( R2 M+ t ——欧洲赔率与百分比概率的换算 B% c& k, a5 q$ L$ p6 w( Q
1.10=81% 1.12=80% 1.14=79% 1.15=78%+ J ~, u$ r8 ^- i2 q2 _
1.16=77% 1.17=76% 1.20=74-75% 1.22=73%
" O% ^6 t" F5 l 1.25=71-72% 1.28=70% 1.30=69% 1.33=67-68%
) a) l8 ~! M0 v; o0 J 1.36=65-66% 1.40=63-64% 1.45=61-62% 1.5=60%% F8 q1 w4 A- h; _9 _
1.53=59% 1.55=58% 1.57=57% 1.60=56%
* e6 z7 _% n/ a! M! m 1.62=55% 1.65=54% 1.70=53% 1.72=52%2 a- t3 |) S( Y' g! l* c
1.75=51% 1.80=50% 1.85=48-49% 1.90=46-47%- g: a7 T1 |: A" k5 V
2.00=44-45% 2.10=42-43% 2.20=41% 2.25=40%
: r! O2 V0 ~2 w0 K3 R 2.30=39% 2.35=38% 2.40=37% 2.50=36%
6 M, o9 @5 X; f. s 2.60=35% 2.65=34% 2.70=33% 2.80=32%) s2 X+ m7 r0 u! L6 W$ [2 ?
2.90=30-31% 3.00=29% 3.20=28% 3.30=27%/ f5 v6 b. f8 P( o1 a) y T% r. ^. {5 G
3.40=26% 3.60=25% 3.70=24% 3.90=23%" h2 v: c$ D3 [' K& h$ s/ L6 ~
4.00=22% 4.20=21% 4.50=22% 4.70=19%
% w# b* ]: E: [9 ~ 5.00=18% 5.30=17% 5.50=16% 6.00=15%
3 ^4 Y& y9 V3 y$ D( f0 }1 y 6.50=14% 7.00=13% 7.50=12% 8.00=11%5 u# [2 C; Q5 X+ p8 p. m5 s
9.00=10% 10.00=9% 11.00=8% 12.00=7%
0 s9 ?2 m9 [: S4 H/ I$ S+ k5 Y 15.00=6% 18.00=5% 23.00=4% 30.00=3% |
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