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欧锦赛决赛对阵赔率揭晓 德国恭候三大宿敌
日10:25 　
腾讯体育讯 2008年欧锦赛即将拉开战幕，《都灵体育报》特别列出了威廉希尔公司开出的各种技术项目的相关赔率，其中包括决赛对阵赔率、射手赔率、进攻和防守赔率等等，或许从中可以看出本届欧锦赛16支参赛球队的具体状况。
以下是威廉希尔的本届欧锦赛各类赔率：
决赛对阵赔率：
德国-意大利 1赔8.00、德国-西班牙 1赔8.50、德国-法国 1赔10、葡萄牙-意大利 1赔12、德国-荷兰 1赔15、葡萄牙-西班牙 1赔15、克罗地亚-意大利 1赔20、葡萄牙-法国 1赔20、捷克-意大利 1赔25、克罗地亚-西班牙 1赔25、克罗地亚-法国 1赔30、葡萄牙-荷兰 1赔30、捷克-西班牙 1赔30、德国-俄罗斯 1赔35、德国-瑞典 1赔35、德国-希腊 1赔40、瑞士-意大利 1赔40、捷克-法国 1赔40、克罗地亚-荷兰 1赔40、瑞士-西班牙 1赔45、捷克-荷兰 1赔55、葡萄牙-瑞典 1赔60、德国-罗马尼亚 1赔60、葡萄牙-俄罗斯 1赔65、葡萄牙-希腊 1赔65、波兰-意大利 1赔75、土耳其-意大利 1赔75、克罗地亚-希腊 1赔100、奥地利-意大利 1赔175、其他决赛对阵 1赔475
小组最佳进攻赔率：
德国 1赔3.5、西班牙 1赔6.00、葡萄牙 1赔7.50、克罗地亚 1赔9.00、意大利 1赔10、法国 1赔12、荷兰 1赔15、捷克 1赔15、瑞典 1赔15、俄罗斯 1赔20、瑞士 1赔25、波兰 1赔30、希腊 1赔35、土耳其 1赔40、罗马尼亚 1赔50、奥地利 1赔75
小组最佳防守赔率：
德国 1赔5.50、意大利 1赔6.00、西班牙 1赔6.00、葡萄牙 1赔7.50、法国 1赔8.00、克罗地亚 1赔12、荷兰 1赔12、捷克 1赔15、俄罗斯 1赔20、瑞典 1赔20、瑞士 1赔20、希腊 1赔30、土耳其 1赔30、罗马尼亚 1赔35、波兰 1赔40、奥地利 1赔75
最佳射手赔率：
1赔8.00、托雷斯 1赔8.50、克洛泽 1赔9.00、C·罗纳尔多 1赔9.00、皮耶罗 1赔15、戈麦斯 1赔15、 1赔15、亨利 1赔15、比利亚 1赔15、本泽马 1赔18、拉西莫维奇 1赔18、波多尔斯基 1赔20、亨特拉尔 1赔25、巴拉克 1赔25、佩特里奇 1赔30、迪纳塔莱 1赔30、穆图 1赔30、阿内尔卡 1赔40、巴罗什 1赔40、波格列布尼亚克 1赔40、尼哈特 1赔40、范佩西 1赔50、范德法特 1赔50、耶卡斯 1赔50、里贝里 1赔50、科勒 1赔50、斯莫拉雷克 1赔50、弗雷 1赔50、 1赔100、其他球员 1赔5.50
最佳射手进球数赔率：
少于5球 1赔2.50、5球 1赔2.35、6球 1赔3.85、7球 1赔10、8球 1赔15、9球 1赔30、多于9球 1赔45
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有时候我就觉得我是时间的玩偶，被它玩弄于红尘中，该怎么走怎么跳都不是自己能够说得算，只是很无奈，我有意识想逃离，却又无能为力。一如，那些走过的岁月，依旧不曾褪去，还在苦苦等着拾起的今天。一如，思念的那人，任然可以填满心中空荡的位置，只是彼此站成了岸，遥遥对望却已此生不见。
叹气是最浪费时间的事情，哭泣是最浪费力气的行径。
徐志摩说：“一生至少该有一次，为了某个人而忘了自己，不求有结果，不求同行，不求曾经拥有，甚至不求你爱我，只求在我最美的年华里，遇到你。”他就是如此，今生遇见你，他觉得是他的幸福，尽管这幸福里交杂着万千痛苦。
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人生就像一杯茶，不会苦一辈子，但总会苦一阵子。
窗外的蝉鸣一波接一波传递着夏的热浪，有些人却在这样的炎夏心凉彻骨。生活像布满砂砾的河床，我们深一脚浅一脚的摸索前行，割破的脚掌淌着血，总是无药可医；细想来，世间大多的愁怨都是在不值得的事情上浪费着时间，争吵和愤怒侵蚀着光洁的额头和眼角，终成为一道道沟壑，到最后终于醒悟，那剂良药原来是我们自己的心。
如今，那书香不再是淡淡的，而是以浓烈的香味缠绕着我的视觉，仿佛看见阔别多年的朋友在河的对岸向我招手，盈盈的泪光，深深的情谊，默默的想念与祝福！
可惜这些回忆并不属于我。是吗？可是我曾经亲身经历过，感受过，为何又变得如此虚无缥缈？直到一个人，坐在公园里哭泣，为自己的“悲惨”遭遇伤心难过的时候，突然的，我的情感寄情于春天蝌蚪游动的水塘里，鸟儿多情的鸣叫中，夕阳下大树的伟岸，小雨滴滋润着绿色的生命，就这样突然在脑海里编织成一篇声情并茂的文章。
太阳，渐渐隐没在山的后面。日光，像是见到牧羊人手中的长鞭，挥舞着，驱赶着，就这样快速的躲了起来。
我们的身心每天都在红尘中兜兜转转，怎样去面对迎面而来的喧嚣，怎样让自己的身心日益平静，犹如旷野无风澄净空明呢？人生就是一场修行，当我们呱呱坠地时，就开始了新的一程风雨兼程。
轻掂脚尖，移步莲池。那又是谁，酣梦微醒中清香“呓语”：轻点，再轻点，不要惊了我的情，搅了我的梦。
学习要加，骄傲要减，机会要乘，懒惰要除。
“柔情似水，佳期如梦，忍顾鹊桥归路？两情若是长久时，又岂在朝朝暮暮。”红尘里，阡陌纵横。谁在晨曦初升时满怀希望，谁又在云烟深处独守一怀凄凉？我静静的行走在轮回的渡口，看两岸青草依依，在时光流逝后渐渐变成蒹葭萋萋。看青山苍苍绿水悠悠，又怕载不动相思几缕。
自爱上你的那天起，思念便成了他戒不掉的瘾。你的一言一笑，一颦一蹙，无不牵动他的心，百千尘思，他唯念一缕；万千红颜，他唯恋一人。他愿意一生漂泊浪迹在你的故事里，甘愿为你鞍前马后，马首是瞻，即使你从未给他一句承诺，即使你从未给他半分爱情，他依然无悔无怨。
人生有期，但这份守候永不落幕，繁华红尘，谁染指了谁的幸福？于他而言，江山如画，怎敌你眉间的一点朱砂？你，永远是他描不完的画、读不厌的景。无论何时，你若回首，你会发现，他永远只离你一转身的距离，人在那里，从未稍离！
绚丽的红尘迷惑了我们的心，大家身在其中不停的追逐着，在追逐着，结果越来越多的欲望就像饮鸩止渴，越喝越渴，即毒死了自己，也伤害了别人。我们希求别人的理解，也盼望得到忠贞不渝的爱情，最后才发现这些只能是想像。
美丽让男人停下，智慧让男人留下。
一个人越在意的地方，就是最令他自卑的地方。
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可我此时，却只好说，有缘的人，殊途必识！
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3．亚洲盘口：有了欧洲赔率，各个博彩公司就可以开出亚洲盘口了。亚洲盘口也有不同的利润率，所以有些是1.90水，有些是1.85水。走地盘kou可以方便控制，甚至是1.95水。还是澳门博彩为例子，他的亚洲盘kou利润率是3.75%，开出的1.85水已经包含这个利润了。以刚才的比赛为例子，胜平负为48%，30%，22%。主队让半球，胜的倒数为：2.08,平和负概率共为52%，倒数是：1.92。2.08和1.92各自扣除3.75%的利润率，即把2.08和1.92乘以96.25%，就是(1-3.75%)。得到2.00和1.85，各自扣除本金，就变成1.00和0.85，两边共为1.85水。胜平负为38%，30%，32%做例子。主队让平手。这时候平的30%就由主客分配，即38%跟32%的比例分配，主队为16%，客队为14%。38%+16%和32%+14%得到54%和46%。各自的倒数为1.85和2.17。乘以96.25%就是1.78和2.08，扣除本金和调节取整后为0.80和1.05。（主队让平手，一球处理方法一样。一球时要统计出净胜一球和一球以上的概率。）胜平负是45%，27.5%，27.5%为例子，主队让平半。先算让半球的上下盘概率，得到：45%和55%，再算平手盘的概率，上下盘为：61.5%和38.5%；接下来瓜分半球上盘45%和平手上盘61.5%之间的16.5%的比率，得到平半盘口的上下盘概率为：52%和48%，各自倒数乘以96.25%得到1.85和2.00。盘kou就是0.85跟1.00共1.85水。（让平半，半一，一球/球半处理方法一样，但一球时还要统计净胜一球和一球以上概率）。”－－－－－引用完毕作者的方法中隐含了一个前提条件：任何情况下，澳门185水亚盘的利润都是3.75%，返还率都是1－3.75%＝96.25%。其实这很可能是错误的。下面是本人在一篇旧贴中公布的数字——澳门亚洲盘水位对应投zhu比例及盈利率表上盘水位 下盘水位 上盘投zhu比例 下盘投zhu比例 投zhu合计 上盘胜盈利率 下盘胜盈利率0.750 1.100 54.55% 45.45% 100.00% 4.55% 4.55%0.775 1.075 53.90% 46.10% 100.00% 4.33% 4.33%0.800 1.050 53.25% 46.75% 100.00% 4.16% 4.16%0.825 1.025 52.60% 47.40% 100.00% 4.01% 4.01%0.850 1.000 51.95% 48.05% 100.00% 3.90% 3.90%0.875 0.975 51.30% 48.70% 100.00% 3.81% 3.81%0.900 0.950 50.65% 49.35% 100.00% 3.77% 3.77%0.925 0.925 50.00% 50.00% 100.00% 3.75% 3.75%0.950 0.900 49.35% 50.65% 100.00% 3.77% 3.77%0.975 0.875 48.70% 51.30% 100.00% 3.81% 3.81%1.000 0.850 48.05% 51.95% 100.00% 3.90% 3.90%1.025 0.825 47.40% 52.60% 100.00% 4.01% 4.01%1.050 0.800 46.75% 53.25% 100.00% 4.16% 4.16%1.075 0.775 46.10% 53.90% 100.00% 4.33% 4.33%1.100 0.750 45.45% 54.55% 100.00% 4.55% 4.55%【注】 1. 盈利率指庄家盈利率，是对上下盘投zhu总额而言，表中数据是在上下盘利润相等的理想情况下所得。2. 盈利率是在整盘输赢情况下计算，如平手、半球、一球等；如果是半个盘输赢，则盈利率减半，如平半、半一盘。 --------------------------------------------------------------从表中可以看出，80－105附近极限水位的盈利率最高，可以解释庄家为什么经常采用极限水位受注和收盘。可见，亚盘利润随着水位变化而变化，因此本文开头引用的方法前提有可能是站不住脚的。按原作者的方法，半球中水盘对应标盘胜率是50％，而这个结论有误，可以从大量的博彩公司开盘案例中凭经验得知，半球中水应该对应48％左右的胜率——这一点也可以经由数学从理论上证明。英超联赛立博赔率体系的探讨发表时间： 　　　 作者： 单调一索男　 来源： MSO论坛 现在随着足球彩票的不断升温,彩民们对于球队的分析已经不仅仅局限于实力、过往战绩、球队状态、亚洲盘口等这些表面的东西。近年来，从彩民和媒体中经常听到的一个词汇就是欧赔（欧赔一般是指欧洲博彩公司的平均赔率），欧赔的广泛应用为彩民们对足彩的研究提供了一个新的方向。由于欧赔是平均赔率，因此不同公司开出的赔率经过算术平均之后差异性就会变小，所以现在一般彩民都会专门以两三家公司的赔率为基础去研究。笔者选择了在大陆知名度比较高的博彩公司——立博（Ladbrokes）赔率作为研究对象，以英超联赛为例提出一些观点，希望能为彩民在新的赛季提供新思路。 立博公司的总部在英国，由于地域和历史原因，对于英格兰联赛有一套严谨的赔率体系。现就本人收集到的过往英超联赛赔率特点作一些简单的分析，以下提到的立博赔率均为开盘赔率。 1.英超联赛几个最常见的赔率 第一位： 2.10 3.20 3.00 T73 W32 D19 L22 （T为总开盘场数，W为主队胜，D为主队平，L为主队负，下同） 实际胜率 43.9％ 实际平率 26％ 实际负率 30.1％ 理论胜率 42.4％ 理论平率 27.9％ 理论负率 29.7％ 评点：该赔率不仅在英超最常见，而且在整个立博赔率体系中也是开盘次数最多的，它所表现的含义是主队和客队实力相当，三种比赛结果都有可能，但平局的几率稍低。该赔率没有显示出强烈的特点，但根据历史赔率显示英超球队查尔顿（W3 L3）、热刺（W4 L1）和修咸顿（W3 L1）出现该赔率的时候没有平局。上述三队均为英超中游球队，而且整季中的状态起伏较大，是著名的“风流波”球队。对阵同为中游的球队（如米杜士堡、富咸或者三队之间对碰）和客场较差的球队（如纽卡素、爱华顿等）容易出现该赔率。因此在新赛季上述三队再出现该赔率的时候要小心，足彩可以考虑选3、0。另外从亚盘角度，根据笔者的观察澳门初盘为半球容易出平局，平手/半球容易分胜负。 第二位： 2.20 3.25 2.75 T63 W24 D22 L17 实际胜率 38.1％ 实际平率 34.9％ 实际负率 27％ 理论胜率 40.4％ 理论平率 27.3％ 理论负率 32.3％ 评点：该赔率平局赔率稍为偏高误差达7.6％，值得我们注意。从亚盘角度，澳门初盘为平手盘较多出现平局或主负，平手/半球则主胜或平局。足彩中1是不可以缺少的。 第三位： 1.50 3.40 6.00 T55 W33 D11 L11 实际胜率 60％ 实际平率 20％ 实际负率 20％ 理论胜率 59.1％ 理论平率 26.1％ 理论负率 14.8％ 评点：该赔率在近20场中W14 D5 L1，足彩中几乎可以排除0的可能性。而且该赔率主要集中在几个“主场龙”的球队身上：车路士（W5 L3），利物浦（W7 D2 L1），纽卡素（W4 D3 L3）和热刺（W5 D1）。亚盘方面，初盘为半球/一球首选3，若为一球盘三种可能性都有。 第四位：2.37 3.20 2.60 T51 W23 D9 L19 实际胜率 45.1％ 实际平率 17.6％ 实际负率 37.3％ 理论胜率 37.7％ 理论平率 27.9％ 理论负率 34.4％ 评点：该赔率的实际情况呈现两头高中间低的情况，平率误差较大。其中9场平局，李斯特城就占了5次，是比较有趣的，但来季李斯特城已经在英冠联赛（即以前的英甲）比赛，因此出现该赔率的情况下平局可以考虑忽略。另外除了平局，在分出胜负的比赛中，出现大球（&2.5）的场次占了71％，这点是值得注意的。这里不得不提到另外一组赔率，就是2.60 3.20 2.37。这组赔率与2.37 3.20 2.60刚好是主胜和主负的赔率换位置，而且实际情况也是刚好相反，总体出小球场次的概率达70％。但上赛季2.60 3.20 2.37出现大球的比例大幅增加，新赛季小心回归到“小球当道”。 第五位：2.25 3.20 2.75 T45 W11 D22 L12 实际胜率 24.4％ 实际平率 48.9％ 实际负率 26.7％ 理论胜率 39.7％ 理论平率 27.9％ 理论负率 32.5％ 评点：这组赔率的分布情况刚好与2.37 3.20 2.60的赔率组合相反，呈现中间高两边低。由于历史数据量的不足不能立即断定这是个标准的平局赔率，但该赔率出现平局的几率非常高。从亚盘的角度，这组赔率相对应的亚洲盘口是平手或者平手/半球，因此投注下盘是个明知的选择。而与此相关的赔率2.75 3.20 2.25中，主队在受让平手或者受让平手/半球的场次基本上是坐和望赢的，这时投注下盘（主队）比较有利。由于新赛季的比赛较多，没什么时间一一把每个赔率的特点都说出来，而且很多赔率看上去都没有规律的。现在我把我能观察到的一些赔率特点公布一下，让大家共同研究。说明：括号里面的数字是概率或者是偏差值2.60 3.20 2.37 小球（70％） 2.10 3.20 3.00 小球（63.6％）2.75 3.20 2.25 小球（62.2％） 主队（0.31）2.20 3.25 2.75 小球（60.3％）2.40 3.25 2.50 客队（-0.38）2.37 3.20 2.60 大球（57.7％）2.25 3.20 2.75 客队（-0.48） 足球联赛的理论保级分数发表时间： 　　　 作者： 周栋　谭思睿　 来源： 互联网 所谓理论保级分数，就是指一般来讲，一个参赛球队只要达到了这个分数，无论别的球队的成绩如何，都能保证自己不会降级。这个分数无疑能给那些成绩不佳的球队的一个有效的参考，帮助他们调整策略。 当然，不仅是我国的足球联赛，其它各个国家的足球联赛，都会有保级分数的问题。那么这个理论保级分数应该如何计算呢？怎样找到一种普遍适用于各国足球联赛的计算理论保级分数的方法呢？下面，我们建立一个数学模型解决这个问题。模型建立与分析要想研究理论保级分数，就必须研究每支球队在每场比赛中的成绩。通过观察各大联赛的比赛情况，我们可以知道，球队的实力对比赛结果有很大的影响。比如，实力差距比较大的两支球队比赛，实力强的一方获胜的希望比较大。所以，如果讨论联赛的积分情况，就不能回避球队实力的差异问题。但是球队的实力是一个很抽象的事物，不易计算和比较，为了能用数学语言描述它，可以为每个球队引入一个参数，能够较好的描述球队的实力称它为这个球队的实力数，我们可以定义随机变量X为一支球队在某一场比赛中的结果。它可能有三种情况，即胜（积3分）、平（积1分）、负（积0分〕。我们可以统计出每场比赛中两队的胜、平、负的频率（可近似地看成每种情况出现的概率）P，通过公式E(X)=x1p1+x2p2+x3p3+...+xnpn求出一支球队在每场比赛中的数学期望。将所有比赛的数学期望值相加，就可以求出理论上这支球队的最后积分。另外，应该注意到主客场的差异对比赛结果的影响。所以，如果主客场情况不同，相应的胜、负、平频率也不同，数学期望值也就不同。一、模型假设1．假设参加某一联赛的所有球队的实力数由小（实力强）到大（实大弱）可构成一个等差数列。并且认为等差数列的首项为1，公差为1。由此，一个联赛中的各个球队可以分别用一个数字代替，即，将所有n支参赛球队按实力由强到弱排列,则依次1,2,3,4，...,n。这样每场比赛就有一个对应的实力数之差。如实力数为3和7的两支球队之间的比赛，实力差是4。2．假设任何不可预知的因素与比赛结果无关。即比赛结果只与两支球队的实力差和主客场因素有关。如认为球队3主场与球队8的比赛，和球队1主场与球队6的比赛没有任何区别。3．假设统得出的每个实力差值对应的比胜、负、平的频率等于在理论上这些情况出现的频率。二、定义变量E(X)：一支球队在一场比赛中的数学期望值。Ti：一支球队i在所有比赛中的数学期望值之和。n: 参加联赛的球队总数。m： 联赛结束后将要降级的球队数目。s: 一场比赛中实力较强的球队获胜的概率。P： 一场比赛中实力较强的球队战平的概率。f： 一场比赛中实力较强的球队失败的概率。解决问题一、统计随机变量X的分布我们选取了英格兰足球超级联赛、德国足球甲级联赛、意大利足球甲级联赛、中国的甲级联赛中赛季的详细情况，并根据这些数据统计了当实力数差分别为1,2,3,...，19时，较强的一方获胜、战平、战败的频率。如下表：（单位：％）实力差 主场 客场 胜 平 负 胜 平 负 1 53.03 21.21 25.76 24.63 36.92 38.46 2 47.54 21.31 31.15 26.23 39.34 34.43 3 42.63 19.30 28.07 22.22 39.34 34.43 4 60.38 16.98 22.64 37.25 31.37 31.37 5 38.00 22.00 10.00 38.00 26.00 36.00 6 38.00 12.00 20.00 34.00 28.00 38.00 7 60.95 14.63 24.39 36.59 36.59 26.83 8 71.05 10.53 18.42 34.29 34.29 31.43 9 72.73 15.15
26.47 32.35 10 73.33 3.37 20.00 40.00 30.00 30.00 11 88.00 0.00 12.00 12.31 30.77 26.92 12 86.36 1.55 9.09 40.91 13.64 45.45 13 88.24 0.00 11.76 31.11 11.11 27.78 14 85.71 0.00 14.29 71.13 21.43 7.14 15 90.91 0.00 9.09 54.55 36.36 9.09 16 75.00 12.50 12.50 70.00 10.00 20.00 17 60.00 40.00 0.00 60.00 0.00 40.00 18 100.00 0.00 0.00 100.00 0.00 0.00 19 100.00 0.00 0.00 100.00 0.00 0.00 二、计算各队的理论积分有了这些数据之后，我们可以根据求随机变量的数学期望的公式：E(X)=x1p1+x2p2+x3p3+...+xnpn 求出一支球队在同比自己实力弱的球队的比赛里的教学期望。即E(X1)=3s+1p+0f=3s+p 当一支球队和比自己实力强的球队比赛时，实力较强球队的战败概率就是实力较弱的球队的获胜概率。即E(X2)=3f+1p+0s=3f+p 这样一来，所有比赛的数学期望都能求出。也就是说，对于每一支球队，其所有比赛数学期望值的和也能求出，我们用表示实力数i的球队的所有数学期望值的和（理论积分）。然后，将1～n这支球队对应的指从大到小依次排列成数列{}，因为在世界各国的足球联赛中对降级球队数目的规定不同，有的是2支球以，有的是3支球队。根据不同的情况，只要求出数列中相应的项（保级球队中的最低分数）就是待求的理论保级分数值了。根据这种思路，我们使用Visual Basic6.0编制一个程序来计算理论保级分数。算法简要说明1.输入数据：将计算所需的变量n、m通过文本框Textl、Text2输入程序中。2.定义数组：将统计得出的s、p、f各概率值定义为三个数组s( )、p( ) 、以便赋值。再定义数列{}为一个一维数组T(20)。3．对概率赋值：将统计得的概率数据赋至各个数组中。4．通过循环嵌套，计算最后每支球队的理论积分，即各个数学期望之和。5．将恰好保级的一支球队的分数输出之文本框Text3中。具体源代码及说明（略）运行源程序，得出下表数据：参赛球队数 12 14 18 20 4 降级球队数 3 2 3 2 2 理论保级分数 26.257 58.5 35.8 这样，一般的足球联赛都能通过这个程序求出理论保级分数。验证模型以上，给出了足球联赛中的理论保级分数的一种计算方法，这种方法是否理想？得出的结论能否令人满意？下面，我们通过计算值与实际值的对比，来验证这个模型。首先，我们看2000年的甲A联赛。下表是该赛季最终的排名情况。排名 1 2 3 4 5 6 7 积分 56 50 44 41 40 35 34 排名 8 9 10 11 12 13 14 积分 32 32 31 29 29 23 17 去掉两个降级球队的分数，保级分数是29分。经过上述算法，将n=14，m=2代入，计算得来的理论保级分数是 28.5259分，可见，与实际保级分数相差不大。再看看上赛季意大利足球甲级联赛,去掉3个降级的球队,实际保级分数是36分。将n=18,m=3代入，计算的理论保级分数是34.5975分，与实际情况也相差不大。虽然用这个程序计算的保级分数有时会与实际分数有一点差距，但在大多数情况下，这个程序能够较好地估计保级分数。误差分析这个模型中可能产生误差的地方有如下几处：一、在模型假设中，假设各球队的实力数构成等差数列。这种假设与实际情况有一定差距。二、在统计概率过程中，随着n值不断增大，能找到的比赛数量越来越少。所以在n较大时，统计出的频率与理论上的频率的偏差也就比较大。三、在实际比赛中，很多其它因索，如天气等都有可能影响比赛的结果。这个模型并没有考虑这些因素，所以无法避免由此产生的误差。由于以上几种可能产生误差的原因，这个模型计算的结果与实际保级分数有大约6分以下的差距。由于一般情况下这个模型计算的结果比较合适，所以认为这样的误差在可以接受的范围内。浅谈赔率知识与应用发表时间： 　　　 作者： 快乐天使　 来源： MSO论坛 小数赔率实际上是由胜率转换而来。它最初是把交战双方各种影响比赛胜、平和负的因素统计出来，通过一定的数学模型，即数学公式计算出主队的胜率、平率和负率，再转化成我们现在看到的赔率。比如，第20期尤文图斯对帕尔马胜的赔率数是1.45、平的赔率数是3.73、负的赔率数是7.02。它在博彩中的含义是，当你用1元钱买尤文图斯胜时，你如果猜对了比赛的正确结果，你就可以从博彩公司中得到0.45元，而当你买尤文图斯平时，而尤文图斯比赛的正确结果是平时，你就可以从博彩公司中得到2.73元，而如果当你买尤文图斯负时，尤文图斯比赛的正确结果就是负时，你就可以从博彩公司中得到6.02元。　　以上是从赔率博彩意义说的赔率作用，从中我们可以知道，赔率数值越小，主队发生这种可能性的概率越大。还说上面的例子，尤文图斯胜的赔率数是1.45，比平和负的赔率数都小，说明尤文图斯胜比平和负的概率和几率都要大，但这里要强调的一点是概率和几率大，并不表示他一定就会取胜，平和负的概率和几率一样存在，并且是可以发生的，只不过发生次数和几率要少和小罢了。下面问题又出来了，既然赔率带有博彩公司的利润，转换后的理论胜、平、负率参考性如何？这里可以肯定地说，分析一个博彩公司的赔率肯定有一定的片面性，因为每一个博彩公司赔率的调节系数都是根据这个博彩公司所覆盖的投注者的偏好进行设定的，所以不同地域的博彩公司开出的赔率数值是不同的，再通俗地讲，博彩公司开出的赔率符合大多数人的愿望和观点，这样投注结果就可以达到平衡，所以博彩公司的赔率并不代表他们的真实想法和观点，他们要遵循市场规律去运作。知道了以上这些，你应该明确这样一个问题，如果用某一个博彩公司开出的赔率去进行分析，那么得出的结论肯定是有偏差的，而且是不准确的。那么博彩公司的赔率调节系数是否可以侧算出来呢？回答是肯定的，只要你拥有大量的该博彩公司赔率数据，运用一定的方法，就可以回归和模拟出来赔率调节系数，这样也就可以模拟出比赛双方真实的胜、平、负率。不过回归和模拟出来赔率调节系数需要大量的时间，而且必须每期不停地跟踪分析，并且有时甚至无法在开赛前完成这项工作，所以它只有理论研究价值，而无法运用到具体的实际中来。那么如何把赔率运用到博彩中来呢？也就是说让赔率具有参考性。经过大量的分析和统计，我们发现用平均赔率的方法，可以解决这一问题。如果把20家以上不同地区的博彩公司开出的赔率进行平均，所得到的平均赔率就可以“过滤”掉带有“水分” 赔率调节系数，这样平均赔率就比较客观地表述比赛双方的胜、平、负率，这样处理后的数据就具有一定的真实性和参考性。下面我们再介绍一下赔率的实际意义。这时候我们说的赔率具有双重性，一是博彩公司用于博彩的赔率，这时的赔率是具有“水分”的，二是反映比赛双方的胜、平、负概率，后者对于我们玩彩票有实际意义。当赔率转换为胜、平、负率以后，它的真实含义是，主队胜、平、负的概率数。我们还以尤文图斯对帕尔马的赔率进行说明，它转换后的理论胜、平、负率是62.68%、24.37%、12.95%，它的意思是尤文图斯与帕尔马进行一百次比赛，尤文图斯可以取胜其中的63场，打平24场，失败13场，对于某一场球（主场）尤文图斯获胜的把握是62.68%，但存在24.37%打平的可能，同时也存在12.95%失败的几率，这样在足彩竞猜中单押尤文图斯获胜就比单押其它场次正确的几率大，但存在37%错误可能。如果竞猜以上胜、平、负率的13场比赛，只押单个结果，并且只押胜的结果，那么从理论上只能押中8场，这也就是足彩为什么难猜的理论原因。所以就任何一场比赛，只要有胜、平、负率，单押一个结果是没有任何道理的。如果你明白了这个道理，一些分析赔率变化和盘kou变化就可以分析出哪一个球队可以取胜或打平，那就是在跟你编故事听，也许编造故事的人也不知道故事发生的真正原因，更可笑的是人们还称编造故事者是这方面的专家，而实际上这个行当就不可能有什么专家，包括博彩公司的赔率分析师，用真金白银买10次中3次那才算专家，当然也包括我们在内，一样会魂断领奖途中。关于数据库的探讨发表时间： 　　　 作者： 跳海　 来源： MSO论坛 　　博彩数据库应当是建立在EXCEL的基础上，然后整合为access,最后形成自己的数据模型和分析体系。这里面涉及专业数据库知识，当然其中更深厚的应该是概率论\经济学常识及足彩方面的专业经验（只能采用这个词，因为在这方面形成的理论反而经常被反利用，而规律一旦公开就不再是规律).　　　　建立数据库的目的主要是分析和总结。在这方面国内的MSO、FY足球网、第一足球网等均建立起自己的足球比赛数据库，他们各有所长，真正对外把数据和理论相结合的恐怕只有MSO等。个人可以站在他们的数据基础上形成自己的数据库体系，例如意甲单赛季的所有数据，然后就特定数值进行分析总结，甚至形成图表和特殊公式。建立数据模型的主要目的是形成自己独立的分析体系，形象点说就是把自己当成一个小型的博彩公司来运作。这是非常费时费力的。是有个机会成本的问题，因为可能你个人花一辈子也可能最终形成不了能给你带来补偿的结果。 　　现行的许多分析足彩的软件有一个无法根除的局限性，就是缺乏系统的数据系统。与13场比赛同时进行的还有很多比赛，同样，博彩公司同时开盘的不仅是这13场比赛，数据是不能单独分析的。偶想这是很多玩足彩者走过的路。靠纯粹的基本面和感觉及历史战绩往往就能保证9场左右的正确，当看每场比赛的赔率及盘口数据了，就会到10场左右的正确（当然可能会很惨，只有6场左右的胜率，这倒是符合50％概率的理论，^_^），所以从这个角度说，高手和常人之间其实也就只有1/13的差距，也就是8％左右的预测正确率差距。　　可以看到，在建立有关足彩及博球数据库问题上，有关的文章及免费资源比较少。这里面个人觉得有两个原因，一是确实很难建立和形成，其实用性也成问题；二是基本上如果形成了，就带有很大的个人经验和博彩心水因素，所以价值不菲（至少创立者本人目前这样认为）。也许是中国福利彩票开展的比足球彩票要早，所以偶们可以看到很多彩票方面的EXCEL分析资源，倒是有些借鉴作用。博球数据体系的相关公式目前比较公开的一是kelly投资理论，二是松泊分布在赔率中运用，三是其他的一些预测方面的理论，这些东东在很多论坛都能找到，就不多说了。　　上面提到了8%差距的问题，这其实已经很惊人了，长期来看，赔率分析者比普通投注者的资金回报率就从这点差距可以放大到很多倍。当然，赔率分析是双刃剑，就像一门高深的武功，如果自身内力不够，就会不知不觉练岔气甚至走火入魔。研究标准盘赔率的两个方法发表时间： 　　　 作者： 跳海　 来源： MSO论坛 　　一、归纳法 　　概念就是穷极一切可能，排除其他可能。在没有异议的情况下，果断下注；相反就要果断放弃。　　1、论坛中有人早就说过，这基本也成了大家的一个共识。也就是研究标准盘赔率无非就是在历史赔率历史比赛中寻找规律（当然这里还有个理论前提，就是相信赔率制造者的绝对权威-这个问题留后说），满足的条件越多，对于比赛结果的把握性自然也越高。　　2、例如如果在满足三个合理性规律的情况下，准确率仍然达不到理想境界，那么就去寻找第四个合理性规律，或者再重新进行筛选。这时候其实从历史经验中总结出的所谓规律已经转换成了所谓条件，当条件超过或者等于3个时，问题的关键就不再是条件的多少，而是单个条件的含金量多少了。愚以为任何比赛结果都不是一个因素就能决定的，一个条件绝对不能达到需要的可盈利的预测准确率。有一个经常看问题的角度会说，任何比赛结果都是由很多条件共同促成的；而在真正研究赔率者的眼中，应该说任何比赛结果都是赔率与赔率环境共同促成的-赔率是一般由球队赛前状态决定，但是很多时候又反作用于球队的实际比赛状态。　　3、例如这些条件可以是历史出现赛果，当历史出现赛果混乱或者是年内该联赛新出现赔率时，条件又可以是赔率公司的利润指数利润倾向，同时还可以结合亚盘倾向（不是指简单倾向分析），条件还可以是赔率公司的变盘策略分析，如此之类。　　4、总之，归纳条件中，理论和感觉方面的因素应当稍微重于简单历史统计以及以往赛绩的因素，特别是重于媒体引导以及所谓高手推荐引导的因素，这样就能慢慢树立自己的信心和分析体系，做到眼中无冷门。　　二、演绎法　　有些人看问题是先归纳后演绎，有些人则不同，是先演绎后归纳。按照个人习惯不同来，法无定法，但最好形成自己较为固定的套路。　　演绎的概念结合看球来说，个人理解就是从一个不争的条件出发，进行推论，过程就是胡适先生说的“大胆假设，小心求证。”如果求证失败，非此即彼啊。　　1、打个比方，像欧洲杯，希腊的除了与俄罗斯的很多场比赛，明显就是与他对阵的球队热，但是要考虑到希腊的打法和奥运会东道主身份，故而完全可以先大胆假设希腊不败，进行研究。这样做，可以节省一些时间，使头脑保持清醒。一般来说，对于大热的比赛可以先假设冷门会出现进行演绎。　　2、真正的演绎方法做的比较正规的是类似mso的球队实力模拟模型等，还有一些偶认识的朋友也热衷于通过球队状况状态等数据建立模型进行模拟开盘，然后进行对比分析，实际上这就是一个演绎方法。天道酬勤，建立这么一个假设的模拟模型作为前提，没有几年的功底和以后的维护升级是行不通的，但是一旦形成，效果应当不错。　　3、演绎和归纳方法之间并不是不相容纳的。恰恰相反，是需要互相补充的。只不过如果能形成一套自己的特定思路，坚持下去，不断完善，就可以做到事半功倍了吧。　　上面的两个方法无论哪个方法都可以说是一定程度避开了菠菜公司的信息等优势，做到了扬长避短，更重要的是形成了自己的玩球小心境。赔率计算方法的一点心得发表时间： 　　　 作者： echolottery　 来源： MSO论坛 实际上这个计算方法,在学会后会觉得很简单.不过这种方法比较实用且易于操作. 首先,赔率计算方法是基于本人对赔率的认识.经过一段时间的实践和思索,发现博彩公司开赔率必定有一套成熟的手法,可能情形是:先做双方实力分析,得出比较准确的胜负概率,然后还要估算这场比赛的投注概率,进而估算出相应的投注资金概率,接着做利润设计.最后完成所有的计算,提交正式的公开赔率. 在这个认识之上,把赔率分成实力赔率和投注赔率两部分分开计算,最后按一定比例合成一个新的赔率,利润设计融合在计算当中. 一、实力赔率 实力赔率是整个赔率体系的核心，它的重要性是无须多说的。同时，如何计算出准确的实力赔率也是难点之难点。计算实力赔率，首先需要建立一个实力模型，可惜以前学的数学建模知识都忘完了，所以，只好按最简单的方法建立一个粗糟的模型。目前，这个模型依然十分不完善，让本人很不满意。鉴于各种可以想到的原因，个人无法得到足球比赛相关最充足的信息，这就导致，以个人的能力再如何努力也无法计算出一个比较准确的实力赔率。为此，本人在计算这部分赔率采用的方法是在众多的赔率中找到一个少功利多实力因素的赔率，然后就借用这个赔率计算。 那么，哪个赔率接近实力对比，在本人的计算中，目前用的就是澳门博彩的初步参考标准盘。澳标人人皆知道，但真正理解其含义和用途的可能不是太多。本人观察了很久，发现初参标准盘比较接近实力对比，其他因素包含较少。这个应该不必多说，给你提一下，你就明白了。当然，如果你们还有认为更接近实力对比的赔率也请毫无保留地告诉本人，争取是本人们的实力赔率计算更准确。 二、投注赔率如前所述，由于实力赔率采用借用法，存在不可控制性，毕竟那是人家开的。所以，本人的赔率计算的核心就是自己能够控制的投注赔率。这是本人计算的重中之重。 计算投注赔率，首先要得到比较准确的投注比例。如何得到比较准确的投注比例，这个问题相对来说好解决。下面本人简要的介绍一下。 1、目标：得到比较准确的投注比例 a、难点：投注截止之前是无法得到完整真实的投注比例数据的，最多看到一些 调查数据 b、解决：本人们能不能通过投注截止之前得到的部分投注调查数据推断出完整真实的投注比例数据。这是一个由部分数据推断全部数据的问题。统计学的抽样推断理论正好可以解决此问题。 2、理论基础：统计学的抽样推断理论 抽样推断包括参数估计和假设实验两种，要解决的问题易于采用参数估计的方法。 抽样调查的实施：a、先作好抽样设计： Ⅰ、不采用简单随机抽样，采用类型抽样（分组抽样），组与组之间差异要大，组内差异要小。分组原则：按普通投注和专业投注两类分组。 Ⅱ、根据足彩的投注群体特征，抽样比例为普通投注：专业投注=4：6 b、选取样本，这个工作应人而异，这是最重要的一步 普通投注：可以采用一般门户网站的投注调查数据，如sina 、sohu等 专业投注：可以采用专业投注网站的投注数据，如500wan就是很好的抽样框 c、计算样本的投注比例，进行样本误差控制，这个可以人为定制 经过计算并在样本误差控制的范围内，就可以采用抽样推断的总体参数点估计方法，直接把样本的投注比例当成全部整体的投注比例。 3、实践：经过本人的多期实验，并对比最后体彩中心提供的数据， 样本的投注比例与 全部整体的投注比例 误差&=6% 投注比例是投注赔率计算的核心，经过抽样调查计算的投注比例越准确，投注赔率就会越精确。 投注比例计算好后，还有一个很重要的转换，就是将投注比例转化为投注资金比例，因为本人考虑到：实际的投注比例和相应的投注金额比例还有一段差距，有时较少投注比例的一个结果，也许会有大资金介入，为此，如何将投注比例转化为投注资金比例，就是一个辣手的问题。这个问题现在本人也没解决，只好暂时就把投注比例当作投注资金比例用，如果你们有好的方法，可以给本人讲讲。 投注资金比例得到后（目前就是投注比例），然后要做利润设计。本人目前设计的利润是博彩公式的平均利润10%，返还率就是90%。 最后将概率值转为赔率，公式odds=返还率/概率,计算出投注赔率. 三、赔率合成 实力赔率和投注赔率计算好后，就可以合成为正式的赔率了。 合成方法就是：按照一个合适的比例进行叠加计算。一开始，本人按5：5的比例合成，后来发现不是太准确，又改为3：7合成，效果好了。 整个的赔率计算过程就是这样.四、问题及实践问题1、实力赔率模型的建立2、将投注比例转化为投注资金比例的问题实践经过几期的实践，发现单靠赔率一种方法是不能达到良好的效果，必须有其他的心水。LOTA和它的赔率模型发表时间： 　　　 作者： BEYOND　 来源： MSO论坛 MSO特辟这个理论和方法的园地，是一种远见卓识。博球在国内受足彩的推动，近年得到迅速发展，一个显著的市场特征是，同以往相比，玩家群体正向着在线化、知识化、理论化三个方向转变或者说发展。具体表现在从过去单凭经验和个人喜好下注，信料跟风下注，向目前的不断总结方法、学习技巧、重视理论、理智下注转变。MSO开辟这个园地，顺应并引导了这一潮流，在实战方法和理论研究两个层面上提供了交流提高的机会。 做为LOTA的研发者之一，写此文的目的，是纯粹从实力建模、赔率生成以及比赛预测算法的理论角度，和各位同好交流。希望言者和旁观者，都以学术的心态来关照。一、LOTA的球队实力建模毫无疑问，足球比赛预测的一个核心因素是球队实力。没有对实力的基本认识，分析预测就无从下手，但仅仅停留于粗疏的、经验化的实力评估，对于预测而言并不足够。大多数玩家和主流媒体的基本面分析中，经常见到粗略的而不是数据化的实力评价，其中包括部分颇具水准的分析，有时会提及两队实力的合理差距——类似于“××让不起××一球”之类，这个差距通常也不是十分精确，而且其估算需要分析者具备较高的足球知识乃至博彩知识素养，不利于更多的人熟悉和掌握。在试图建立一套科学的、严谨的球队实力模型的过程中，不难发现博彩公司的赔率和球队实力之间的密切关联，因此两者的结合研究，可以让实力模型得到更好的验证和不断修正，而且实力模型的不断精确，直接反作用于赔率比较的研究，对以赔率来预测比赛的方法而言，意义不言而喻。资料表明，球队实力模型的构建并不是一个新课题，在数理统计学、运筹学的书籍和教科书中屡有提及，做为一个多次被拿到课堂和毕业生实习中讲述和研究的课题，国内和国际上有很多解决方案。远的不说，最为人熟知的实力模型就是大家屡见不鲜的联赛积分排名表，这个看起来非常通俗的排名，不仅是决定联赛和杯赛锦标和降级的依据，而且成了最流行直观的球队实力评估数据，很多人在分析一个球队实力的时候，最先想到的就是它在排名表中的位置。联赛排名诞生的初衷，当然是分出实力高下，强者居前，弱者靠后，在商业体育发达的今天，锦标和降级极大地关联着商业利益，因此这份表格的科学性至关重要。几年前，国际上将原本流行多年的赢球2分制积分规则修改为赢球3分制，表面的理由是鼓励进攻和赢得比赛，其实也有旧规则并不能充分区分实力差距的深层原因。大家可以自己换算一下以往的赛季，如果改成2分制，各国联赛的排名情况，对比就知道新规则的进步。但约定俗成，未必就是真理。联赛积分制做为一种简便易行的实力排行法，并不是一个十分科学的实力模型。举个简单的例子，A队同B队的比赛打成1：0，A队得3分，C队同D队打成4：0，C队也得3分，A和C的积分相等，但表现出来的实力或者说状态却大不相同。因此，积分制建模尽管能在一定程度上反映球队的实力差距，却未能充分体现这一差距，因而这种规则建立的实力排名不够精确。足彩诞生以来，关于实力模型的探讨并不多见，广泛见诸于媒体的多是各种预测模型——以下是引用：解剖足彩的三种权威数学模型 　　在西方，成规模的博彩业已经有了200多年的历史，涌现出了许多建立在严格的数学统计基础上竞技比赛结果的预测方法，根据我们掌握的资料，有三种权威的预测方法目前被广泛地应用于预测足球比赛的胜负平结果，有一些专家甚至声称，欧洲几乎所有的博彩公司都在这三种预测方法的基础上建立起数学模型，从而决定本公司在一场足球比赛以前开出怎样的初始赔率。　　这三种被广泛应用的权威预测方法是：一、埃罗（ELO）预测法；二、进球率比较预测法；三、最近六场战绩比较预测法。一、 埃罗预测法：　　是美国物理学家Aroad Elo博士创立的，Elo博士最早将这套方法用于预测国际象棋的比赛结果。他在自己的《棋分高下：过去和现在》一书中对该方法作了详细说明，通过对1500场英超比赛的研究，杰奎斯•布莱克对Elo预测法进行了不懈地改进，现已经被广泛应用足球赛事中。Elo预测法的改进模型是通过研究主客场球队在比赛前的积分情况来预测胜负的，Elo预测法的预测回归方程式为：主场球队取胜的可能性 =44．8％+（0．53％乘以两队积分差）客场球队的获胜可能性=24．5％+（两队积分差乘以0．39％）二、 进球率预测法：　　1990年，大卫•杰克逊和K.R.莫舍斯基在国际博彩会议上发表了论文--《比赛中的指数博彩》，第一次提出了以平均每场比赛进球率作为预测一只球队下一次比赛成绩的数学模型。运用这一方法预测英格兰超级联赛和意大利甲级联赛结果是准确率最高的。简单地说：进球率预测法有四个原则：1. 当参赛双方的平均进球率之差为0.30（不含0.30）以上时平均进球率高的球队胜；2. 当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30（含0.30）时，若主场球队的平均进球率高，则主场球队胜；3. 当参赛双方平均进球率之差为0.10以上至0.30（含0.30）时，若主场球队平均进球率低于客场球队的平均进球率，则主场球队胜或平。4. 当参赛双方平均进球率之差为0.10（含0.10）以下时，主场球队胜或平。三、 六场预测法：　　这种预测方法最早是英国报纸提供给彩民的简单的预测方法，经过有心人的改进，六场预测法的预测准确率不断提高，改进后的预测方法也有六个原则：1. 当对赛的两队最近六场积分差为6或6以上时，最近六场积分高的球队胜；2. 当对赛的两队最近六场积分差为5时，若主场球队最近六场积分高，则主场球队胜；若主场球队最近六场积分低，则主场球队胜或平；3. 当对赛的两队最近六场积分差为2～4时，则最近六场积分高的球队胜。4. 当对赛的两队最近六场积分差为1或0时，则主场球队胜或平。　　综合运用上述三种权威的方法，加上网友个人的心得，辅之对赔率变动的关注和比较，以及球队心理（比如保级球队往往急于摆脱困境，中游球队容易不思进取等等），加上及时掌握比赛当天的天气情况，投注足彩，你是否已胸有成竹？　　　　从统计学的观点来看，运用这些数学模型来预测足彩并做出响应的投注决定，虽然不能保证你每次都可以中奖，但你可以做出成本最新（用最少的资金购买彩票）、中奖概率最大的投注组合。---引用完毕。上文中的第三种方法——六场预测法，由于主要依赖积分这一原始数据，未免过于简单。第一种方法ELO采用回归方程的手段力求精确，但依然使用了积分——这种不够精确的原始数据，况且实际检验一下就知道，这个方法得出的结果，和博彩公司赔率反映的赛果概率，偏差比较大。第二种方法同样显得粗糙，一种类似于统计规律的结论，很难想象能够应对复杂的、有着众多因素影响的足球比赛。三种方法的最大共同点，是试图用简洁的公式直接找到胜负的答案，因而不可避免地简单规定球队实力，并在这种实力和赛果之间建立了固定联系，本质上讲，是一种实力决定论——注意，做为基础的实力还不一定是精确的。引文中的“专家之言”，也许是媒体代言，难以想象博彩公司会用这样的模型去分析一场比赛，进而设计开盘。可以武断地说，试图在实力和赛果之间建立简单的对应关系，对预测模型建立者来说，是一种方向性错误。足球并不总是靠实力说话。即使在实力完全决定赛果的理想情况下，赛果也服从某种概率分布，这是足球比赛固有的随机性决定的。当然任何时候，实力都是赛果分析过程中用到的一个重要因素，在解决如何运用实力因素之前，更重要的是建立可以度量的精确的实力值模型。而这正是MSO的LOTA的追求目标，并且目前已经基本得到实现。以模型衡量博彩模型－兼谈lota发表时间： 　　　 作者： roy_caich　 来源： MSO论坛 本文中主要想和大家分享和讨论这些议题：1、认识模型、使用模型的心态一点看法2、以模型衡量模型的理论方法和个人视点3、lota模型和lota判断机理讨论 先来说说个人对模型的认识和使用模型的一点心态论个人一入门就开始琢磨模型，没办法，以前学这个东西并且觉得所有现象都能够用模型来描述，事实上，国内外大多数博彩公司都有自己的模型，所以个人觉得这个方向不会错，所幸的是，确确实实不会错，已经有相当多的例子告诉我们，这个世界上研究博彩模型可谓成为产业了，lota无疑就是一个成功的典范。个人从接触elo模型开始，现在基于lota研究，在这个过程中，折腾很多，也交了不少学费，换来一点点想法。1、目前的模型基础理论很多，基于等级制的，基于实力差的，更多的模型已经是一个系统工程，集成化，而且都是自成体系的，无所谓优劣之分，博彩公司的模型考虑的因素非常多，并且他们能够通过及时的调节来调整，不管什么模型，风险控制是和利润同等重要的关键要素。2、模型有假设条件，当假设不成立的时候模型就出现偏差，即出现非预期值，不要大惊小怪以为是什么假球，没有100％精确的模型，而且，我们所接触的模型基本上都是统计规律的模型，符合长期规律，不要因为某个比赛出乎你而怀疑模型，放弃模型，模型的威效在于长期使用和坚持。3、我们始终要知道模型就是长期规律，但是，每个人都需要懂得一个道理，随机事件满足统计规律，但是统计规律不能够预测随机事件，那些拿着规律来说必赢一场比赛的人不值得相信－－犯了基本常识的错误。4、一个模型而不是N个，注意，不同模型有不同的理论基础－－也有不同的假设条件，除非这些你都清楚，否则不要混用，1+1不等于2。俺个人的经历，成绩最为糟糕的时候正是我从elo模型转向lota的时候，事贵于专而深，因为一个模型已经足够你研究和使用了。5、利用现成的，不要空手建高楼；基于人家已经成熟的并且能够提供数据的基础模型（例如lota）研究更加实际，前面说了，模型是个系统工程，对于大多数人来讲还是省点力气比较好，光是收集数据就够累。要有一个概念，只做那些性价比高的关键事情，个人的力量太过于单薄了；我个人曾经建造过自己的模型系统来研究并且运行了一段时间，在我比较空的时候我已经无法应付，工作一忙就断了，要知道，模型的连续性非常强，如果你无法保证时间投入，就不要投入基础模型建设，建议大家采用lota作为基础模型，这里的数据毕竟还是相当多的，客观的讲，我经常听到有人抱怨赔率数据不准等等，但是如果你理解lota的核心的话，你不会太在意那些，lota是有待完善的系统，但是也是相当出色的一个系统。再强调一下，对于那些想建基础模型的人，还是趁早放弃，我是学数学编软件玩投资的人员，觉得不足应付。所以，做关键的事情，繁琐的，交给他人就是了，以合理的代价获得自己想要的，是一个重要的投资理念。6、模型选择的标准，是的，我们要用他人的基础模型，就存在一个信任度的问题，知识了解的问题。评判一个基础模型是否能够成为你的基础模型，第一个判断标准是模型的客观标准：其模型所蕴涵的统计规律是否和事实大致相符。不要苛求100％，我个人的观点是95％，从lota公布的资料来讲，应该是能够成为基础模型的；第二个，客观标准不意味着你获得该标准，还要看你自己对这个模型的理解，理解不了就不要采用，赞同其核心观点并且知道怎么样使用才能够成为你的标准模型。现在我来介绍一下我的以模型衡量模型理论方法想必很多人都看过不圆大师的盘口获利原理，我也是从这一方面入手的。但我自己研究一些模型，并拿自己研究的模型和博彩公司的相对比，差距总是存在的，想必有不少人跟我有过相同的想法，就是不断的修正模型，尝试改善模型，更加逼近博彩公司的模型，可是，这样的目标永远无法达到，因为博彩公司的动态信息和根据动态信息所做的调整是我们所无从获知的，而由于个人力量有限，你也无从去收集动态信息并且根据动态信息来建立能够系统化运作的模型。认识到这一点之后，我的观点就转变成以模型判断模型了，以模型，就是自己选择的一个基准模型，“判断模型”中的模型，是指你所分析的博彩公司的模型。这一个原则从lota得到启发，跟lota是相同的，即采用基准模型来分析博彩公司的利润空间，从展示方面，就体现为赔率之间的对比，我想，这个正是lota的核心思想所在。我曾经和mso上的一些朋友讨论过模型的方程，针对实力而言，当时我的观点是这样的：f(实力值)=静态实力+动态实力；f(实力值)指博彩公司开出的赔率所依赖的模型方程。静态实力能够用我们的自己的基准模型来，基于历史数据分析模拟能够得到，在这一方面，现在已经有很多成功的模型，这里也是模型方程。动态实力：博彩公司所了解到的信息和他们针对信息所发布的模型计算的，同样是一个模型方程，或者换个等式：博彩公司模型＝基准模型+博彩公司动态模型从这个等式出发，由于博彩公司模型的展示我们能够看到并获得（即我们所看到的赔率），基准模型可以计算得到，来源于以前的成绩；知道了这两者，我们就能够大概了解在博彩公司眼里动态模型的数值表现了，如果博彩公司根据动态模型分析看好某只球队，就会体现为其最后的赔率比基准模型展示的赔率要水位要低。用lota来说明，往往我们看到如果一个博彩公司的某个欧赔水位比lota的水位要低，lota就会用三个等级来提示，预示博彩公司可能在该赔率上相比静态模型更加看好，也就是说博彩公司看好其动态实力。这个也正是lota所说明的。后来我研究了一段时间的lota数据，也用我自己的基准模型折腾过一段时间，发现有个现象无法从上述模型中来解释，有时候通过上述方程提醒我们利润倾向在某一个赔率上，但是结果并不是，这样的现象在大家所经常说的大热必死中体现，尤其是主队是强队时。难道是博彩公司失手了？我相信有博彩公司失手的例子，但是如果次数较多就不能够用失手来描述了，而且在几大公司同时出现失手的可能性就更加微乎其微了，要知道，他们都是风险控制方面的专家，其风险控制体系和他们的模型同样久远和成熟。看来是用这个等式判断还不够，肯定还有什么要素没有考虑到。我从钨先生的三赔意识中得到启发，也就这个问题向beyond先生请教过，个人觉得判断的理论方法公式是这样的：f(实力值)=静态实力＋动态实力＋（彩民）心理预期其中心理预期是一个和静态实力以及动态实力都相关的方程，也就是说博彩公司模型＝基准模型＋博彩公司动态模型＋心理预期模型（即博彩公司对于彩民的心理预期判断）。心理预期模型的值往往随着强队、主场、胜面加大而加速上升，并不是线性方程。为什么觉得这个方程可能更加合理一些呢，个人的考虑点主要有：上一个方程有着一些无法解释现象，例如常常看到的大热必死。动态实力和心理预期是有关联的，但是却可能得到不同的正负符号，他们之间有时候是一种负关系，并不总是正相关。心理预期有时候和球队的动态实力无关，虚假的消息和惯性认识都可能导致心理预期方面背离静态实力和动态实力。动态实力的变化和心理预期的变化并不是同步的，也不是同等速率的，心理预期的上升或者下跌可能原比动态实力所带来的变化要大。动态实力是博彩公司的倾向，由博彩公司主动发起，但是心理预期却是博彩公司被动发起了。结合我们所观察到的一些现状来表述可能一些存在的情况，先把方程变化一下成 ：博彩公司动态模型＋心理预期模型＝博彩公司模型－基准模型。其中，方程右边是我们大致能够获得的，形象起见，我们就用赔率对应的可能性来表述，对于某场比赛，主队的获胜可能性，博彩公司开赔率转化后是50％，基准模型揭示出来是45％，如果按原来的方程，就是说意味着博彩公司更加看好主胜，但是事实呢，我们假设从动态信息分析后博彩公司认为主队动态实力所推算的胜率的增长为n%，而这个时候菜民可能同样看好主队获胜，其心理预期所导致的主队胜率增长m%，有n%+m%=5%。现在意味着什么呢？意味着如果我们仅仅拿5％去判断可能是错误的。因为有可能是2%+3%=5%，这个时候确确实实能够说博彩公司看好主胜；也有可能是-2％+7%=5%，这个时候，其实博彩公司并不看好主胜，菜民的期望值使得他们不得不表现出来看好5％（风险控制的需要）。怎么判断菜民的心理预期呢，很难有有效并且准确的数字，但是菜民调查和媒体调查确实有一定的参考作用，所以，当你看到大热的球队时，慎重一些，你需要分析到底是不是博彩公司真的看好该队，还是由于心理预期因素所导致的虚假现象。实际上，往往我们经常会看到菜民们要比博彩公司更加看好一些，如果这个幅度&7%或者说&10%,个人目前的判断是这样的幅度是正常的，并不会影响博彩公司的被动发起，因为博彩公司本身已经利用返回率的基本利润区域来预防了。下面结合lota来聊聊从lota出发，我看到很多朋友常常认为亚盘怎样稳固怎样值得，提醒大家的是，lota的核心理念是赢球而不是赢盘，这个是非常关键的，lota推荐赢球的，不能简单的往赢盘方面靠。我这里所提及的，也是基于赢球的，准确一点讲，是基于欧赔，三个赔率之中哪个更加值得关注的方法。下面就以lota的赔率为基准赔率来进行操作。假设某场比赛，A队VsB队，A是主场，基准赔率lota开出的1.87，3.29，3.62的一组，转换成百分比概率是0.48，0.27，0.24；立博开出1.72，3.20，4.33，转换之后是0.517，0.278，0.205；两相对比，可以看出大概主胜的利润空间比较多，但是，这个幅度并不大，在主场因素的时候，需要小心了，判断一下我们大概能够获得心理预期数据，58％认为主胜，相比有10％的差距，有些偏热；反观威廉，威廉1.80，3.25，3.80，其主场方面的胜率并不比基准胜率高，可能意味着对于威廉方面觉得主队并不是非常有动态方面的优势；彩民为什么会更加认同主场球队？可能该主场球队排名更加好，博彩公司对此应该已经有所防范了。如果简单的这样看，可能主队获胜并不是博彩公司利润所在的。从平赔来分析，基准赔率和两个公司的平赔接近，，这个可能是非常有效的信息。lota上标示主胜和主平，这样的比赛很难说是有效的推荐，本场比赛还是放弃为妙。当然，胆大一些的，结合其他信息去亚盘下盘也可以。从上面的例子引申，我们的理论模型其实就是转换成赔率对比在操作。赔率对比的一个基准当然是要采用从往绩就能够获得的统计信息容易比较，然后再我们的判断过程中，一个非常重要的因素就是心理预期必须得到重视。由于这一方面比较难以系统化来自动解决，就需要人工干预了，心理预期也可以从临盘的水位中得到一定的反映，审慎应对。个人觉得lota的判断机理正是这样的，lota提醒你胜负推荐的时候，仅仅是作为系统能够自动辨认的信息告诉你，引起你的关注，然后lota也给出了临盘的信息，用于给你进一步参考。从这一点而言，我觉得lota还是做得相当好的，这些方面的问题lota 的设计者应该是考虑到了。而对于使用者，我觉得一个想法可以大家谈谈：将lota作为基准模型，以lota 的系统化分析提示作为你过滤目前球队的基本条件，对于满足条件的球队，自己根据lota方面的临盘消息，比赛资料等自己再作选择，这样才是一个更加可取的态度，要知道，lota是一个系统，计算机系统在目前的情况下还无法和人的智能相比，不要拿着lota就简单投注，lota告诉你的，是一些基本的系统化的信息，还有一些理解层面的工作，每个人都要做功课的。触类旁通观LOTA发表时间： 　　　 作者： dzlee　 来源： MSO 一、lota的实质　　lota的体现形式是：将同一博彩公司的标盘和亚盘，转换成可比较的概率，进行对比。那么这个对比的实质是什么？在涉足波海之前，本人曾经有多年的股市实战经验，个人认为：在本质上，股市与博彩是一样的，股价和赔率，归根结底，都是一种由现金流决定的，是一种供求关系的平衡点。股市分析中，最基本的理论，莫过于移动平均线理论。lota的实质，就是移动平均线理论！标盘比亚盘更早开出，更早受注，更稳定，体现的是一种比较长期的移动平均线。亚盘开出时间晚，受注时间集中，体现的是一种比较短期的移动平均线。 二、移动平均线移动平均线(MA)是以道•琼斯的'平均成本概念'为理论基础，采用统计学中'移动平均'的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。移动平均线依计算周期分为短期（如5日、10日）、中期（如30日） 和长期（如60日、120日）移动平均线。 　　移动平均线依算法分为算术移动平均线、线型加权移动平均线、阶梯形移动平均线、平滑移动平均线等多种，最为常用的是下面介绍的算术移动平均线。　　【计算方法】 　　MA = (C1+C2+C3+……+Cn)/n 　　Ｃ为每日收盘价。 　　ｎ为计算周期。一般ｎ定为5，10，30，60 　　最常用的是五日、十日和三十日的移动平均线。 　　移动平均线通常与股价线一同使用。　　记得不圆大师曾经说过：盘口的变化，其实是一条平滑的曲线，你看到的在某个时间点的变化，那只是一个表象，其实变化在此之前已经开始了　　窃以为大师的这段话，直中精髓！可以看到，在旧lota中，标盘亚盘都是平滑的曲线，但新lota却变成了高高低低的阶梯，我认为，这是理念的一个倒退。因为在旧lota中，我经常看到，跌破标盘线的亚盘线，欲振乏力，在反弹到标盘线时，立刻遇阻回落，和股市中的典型移动平均线图形，何其相似啊！三、运用葛兰碧八大法则判断lota　　葛兰碧的移动平均线八大买卖法则，是股市移动平均线的基础理论，对股价的涨跌有着非凡的指导意义　　在实战中，我也发现了，八大法则对lota同样具备指导意义【葛兰碧八大法则】 买进信号： １、当平均线从下降逐渐转为盘局或上升，而价格从平均线下方突破平均线，为买进信号。２、当价格虽跌破平均线，但又立刻回升到平均线上，此时平均线仍然保持上升势态，还为买进信号。３、当价格趋势线走在平均线上，价格下跌并未跌破平均线并且立刻反转上升，亦是买进信号。４、当价格突然暴跌，跌破平均线，且远离平均线，则有可能反弹上升，亦为买进信号。卖出信号：１、当平均线从上升逐渐转为盘局或下跌，而价格向下跌破平均线，为卖出信号。２、当价格虽然向上突破平均线，但又立刻回跌至平均线以下，此时平均线仍然保持持续下跌势态，还为卖出信号。３、当价格趋势线走在平均线下，价格上升却并未突破平均线且立刻反转下跌，亦是卖出信号。４、当价格突然暴涨，突破平均线，且远离平均线，则有可能反弹回跌，亦为卖出信号。买入大约等同于上盘，卖出大约等同于下盘。四、个人认为的lota未来的方向　　按照个人的观察，lota已经将中心转移到以实力差为基础的研究方向上。　　对于实力差，个人有如下的几点疑问：　　lota的实力差，采用得失球数实力模型，融合静态实力和动态实力计算出球队实力差，并以此为基础，计算出公平赔率，与主流欧赔进行对比。lota的实力差计算方法是精准和科学的，并随着时间的推移越来越准确。　　但是我认为，有2个问题是lota难以解决的：一、博彩公司的存在，抑制了强队的实力，这个“抑制指数”，在每一场相信都是不一样的，他受到很多复杂的投注心理所影响，这是纯粹的数据所无法应付的。　　随着投注心理的慢慢演化，现在的注码分布更复杂，欧亚矛盾更突出，偏离实力数据开盘比以往明显增多，对比开盘的方法，将是越来越行不通的。这也是新lota状态起伏严重的原因之一吧。二、更重要的是，博彩公司的开盘，是一种在对赛果高度清晰的状况下开的盘。在这种情况下，博彩公司运用各种变盘和消息发布，来左右闲家的投注，达到利润最大化目的。　　正诱与反诱，在一线之间，上盘与下盘，在一念之间　　动态的赔率，不是静态的实力差所能应付的　　实力盘的作用日趋于参考和分析开盘意图，精确的比较意义已经不是非常重要！因此，个人认为，用实力盘来补充lota，效果十分有限。　　那么用什么来和lota进行互补？　　旧lota的理念和方法，个人认为，已经是非常有效了，缺乏的，是一种与之相互补的技术指标。就如同股市上，以移动平均线指标，单独看大盘，是危险的，而是有多种与之配合的，行之有效的分析手段和技术指标。　　150年的股市成熟技术，应该有lota可以移植的，有效的配合指标，本人的能力与精力，是无法完成这一构想的，因此，在此提出，希望抛砖引玉。赔率计算方法发表时间： 　　　 作者： echolottery　 来源： MSO论坛 　　看了这里几个讨论赔率的帖子,感触很大，发现这里喜欢研究赔率的人多,觉得应该公开自己的赔率计算方法,希望得到大家的指正。说点题外话。现在转入正题,谈谈我的赔率计算。 　　实际上我的计算方法,在你知道后会觉得很简单。不过这种方法比较实用且易于操作。 　　首先,我的赔率计算方法是基于我对赔率的认识。经过一段时间的实践和思索,我发现菠菜公司开赔率必定有一套成熟的手法,可能情形是:先做双方实力分析,得出比较准确的胜负概率,然后还要估算这场比赛的投注概率,进而估算出相应的投注资金概率,接着做利润设计。最后完成所有的计算,提交正式的公开赔率。 　　在这个认识之上,我把赔率分成实力赔率和投注赔率两部分分开计算,最后按一定比例合成一个新的赔率,利润设计融合在计算当中。 　　一、实力赔率 　　在我看来，实力赔率是整个赔率体系的核心，它的重要性是无须多说的。同时，如何计算出准确的实力赔率也是难点之难点。　　计算实力赔率，首先需要建立一个实力模型，可惜以前学的数学建模知识都忘完了，所以，只好按最简单的方法建立一个粗糟的模型。目前，这个模型依然十分不完善，让我很不满意。鉴于各种可以想到的原因，我们个人无法得到足球比赛相关最充足的信息，这就导致，以我们个人的能力再如何努力也无法计算出一个比较准确的实力赔率。为此，我在计算这部分赔率采用的方法是在众多的赔率中找到一个少功利多实力因素的赔率，然后就借用这个赔率计算。 　　那么，哪个赔率接近实力对比，在我的计算中，我目前用的就是澳门菠菜的初步参考标准盘。澳标人人皆知道，但真正理解其含义和用途的可能不是太多。我观察了很久，发现初参标准盘比较接近实力对比，其他因素包含较少。这个我想不必多说，给你提一下，你就明白了。当然，如果你们还有认为更接近实力对比的赔率也请毫无保留地告诉我，争取是我们的实力赔率计算更准确。 　　二、投注赔率　　如前所述，由于实力赔率采用借用法，存在不可控制性，毕竟那是人家开的。所以，我的赔率计算的核心就是自己能够控制的投注赔率。这是我计算的重中之重。　　计算投注赔率，首先要得到比较准确的投注比例。如何得到比较准确的投注比例，这个问题相对来说好解决。下面我简要的介绍一下。 　　1、目标：得到比较准确的投注比例 　　a、难点：投注截止之前是无法得到完整真实的投注比例数据的，最多看到一些 调查数据 　　b、解决：我们能不能通过投注截止之前得到的部分投注调查数据推断出完整真实的投注比例数据。这是一个由部分数据推断全部数据的问题。统计学的抽样推断理论正好可以解决此问题。 　　2、理论基础：统计学的抽样推断理论 　　抽样推断包括参数估计和假设实验两种，我们要解决的问题易于采用参数估计的方法。 　　抽样调查的实施：　　a、先作好抽样设计： 　　Ⅰ、不采用简单随机抽样，采用类型抽样（分组抽样），组与组之间差异要大，组内差异要小。分组原则：按普通投注和专业投注两类分组。 　　Ⅱ、根据足彩的投注群体特征，抽样比例为普通投注：专业投注=4：6 　　b、选取样本，这个工作应人而异，这是最重要的一步 　　普通投注：可以采用一般门户网站的投注调查数据，如sina 、sohu等 　　专业投注：可以采用专业投注网站的投注数据，如500wan就是很好的抽样框 　　c、计算样本的投注比例，进行样本误差控制，这个可以人为定制 　　经过计算并在样本误差控制的范围内，就可以采用抽样推断的总体参数点估计方法，直接把样本的投注比例当成全部整体的投注比例。 　　3、实践：经过我的多期实验，并对比最后体彩中心提供的数据， 样本的投注比例与 全部整体的投注比例 误差&=6% 　　投注比例是投注赔率计算的核心，经过抽样调查计算的投注比例越准确，投注赔率就会越精确。 　　投注比例计算好后，还有一个很重要的转换，就是将投注比例转化为投注资金比例，因为我考虑到：实际的投注比例和相应的投注金额比例还有一段差距，有时较少投注比例的一个结果，也许会有大资金介入，为此，如何将投注比例转化为投注资金比例，就是一个辣手的问题。这个问题现在我也没解决，只好暂时就把投注比例当作投注资金比例用，如果你们有好的方法，可以给我讲讲。 　　投注资金比例得到后（目前就是投注比例），然后要做利润设计。我目前设计的利润是菠菜公式的平均利润10%，返还率就是90%。　　最后将概率值转为赔率，公式odds=返还率/概率,计算出投注赔率。 　　三、赔率合成 　　实力赔率和投注赔率计算好后，就可以合成为正式的赔率了。　　合成方法就是：按照一个合适的比例进行叠加计算。一开始，我按5：5的比例合成，后来发现不是太准确，又改为3：7合成，效果好了。 　　整个的赔率计算过程就是这样。　　四、问题及实践　　问题　　1、实力赔率模型的建立　　2、将投注比例转化为投注资金比例的问题　　 实践　　经过几期的实践，发现单靠赔率一种方法是不能达到良好的效果，必须有其他的心水。
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