九乡新闻网魔兽世界7.0前夕成就:赔率分区的形成
来源：百度文库 编辑：九乡新闻网 时间：2024/04/29 09:07:19
（三）赔率分区的形成。 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。 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：捷克 vs 圣马力诺 7:0立博 1.00 9.00 81.00HK Jockey Club(中国香港) 1.00 17.00 150.00Tradesports(爱尔兰) 1.02 83.33 200.00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）。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？英国 VS 马其顿 0：0博天堂 1.05 9.00 26.0024hPoker 1.05 10.00 33.00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。 当强势方赔率为1.12时，弱势方赔率最大值一般为多少呢？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
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。……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。 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：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。 （四）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。
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：
1.00-1.05区 ：10.00区
1.05-1.10区 ：7.5-9.0区
1.10-1.15区 ：6.0-7.5区
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
一球区：
1.45-1.50区 ：3.5-3.8区
1.50-1.55区 ：3.4-3.6区
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
1.75-1.80区 ：3.3-3.5区
1.80-1.85区 ：3.2-3.4区
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
平/半区：
2.00-2.05区 ：3.1-3.3区
2.05-2.10区 ：3.1-3.3区
2.10-2.15区 ：3.1-3.3区
2.15-2.20区 ：3.1-3.3区
2.20-2.25区 ：3.1-3.3区
平手区：
2.25-2.30区 ：3.0-3.2区
2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
2.35-2.40区 ：2.9-3.1区
2.40-2.45区 ：2.9-3.1区
2.45-2.50区 ：2.8-3.0区
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：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。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？ 这里举两个例子：例1：2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：1
基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
Interwetten（终） 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
SSP(英国) 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（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%分析：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。比赛赛果——1：1平分秋色。 例2：2004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：
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。比赛赛果——2：1。
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。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
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%分享到搜狐微博
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
SNAI(意大利) 1.18 5.50 14.00BETCOM(哥斯达黎加) 1.18 5.40 13.30 由此可见，1.18对应的客胜一般不高于18，多数在13.5左右。……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。 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：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。 （四）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。
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：
1.00-1.05区 ：10.00区
1.05-1.10区 ：7.5-9.0区
1.10-1.15区 ：6.0-7.5区
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
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半/一区：
1.55-1.60区 ：3.4-3.6区
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平手区：
2.25-2.30区 ：3.0-3.2区
2.30-2.35区 ：3.0-3.2区
2.35-2.40区 ：2.9-3.1区
2.40-2.45区 ：2.9-3.1区
2.45-2.50区 ：2.8-3.0区
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：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。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？ 这里举两个例子：例1：2008年2月28日 國際米蘭 vs 羅馬 1：1
基本面：两队历史交锋国米4胜3平3负，近年来没有平局。Interwetten（初） 1.90 3.00 4.00 47.43% 30.04% 22.53% 90.12%
Interwetten（终） 2.10 3.00 3.30 42.80% 29.96% 27.24% 89.88%
SSP(英国) 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（终） 1.90 2.87 4.00 46.79% 30.98% 22.23% 88.91%分析：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。比赛赛果——1：1平分秋色。 例2：2004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：
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。比赛赛果——2：1。
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。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
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%
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