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【转】技术贴---数学建模模拟庄家开赔和欧亚转换

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总是感觉贴吧很浮躁,漫天的分析贴预测贴复盘贴,很多人买错了复盘的时候随便找个理由就把自己说服了,长此以往很难有进步。
其实决定你博彩是否能赢利的最重要因素不是欧赔核心思维一文中各种绚丽的开盘手法,而是对赔率最基本的理解和投注的技巧。
今天先来讲一下赔率的基本框架构建,以后会陆续讲些开盘手法和投注技巧。
以下内容纯属个人臆测,但与庄家最基本的开盘原理应该相去不远,因为用此法可以比较精准的得到欧亚转换。方法我只做大致的描述,后面直接上结果,有概率论基础的感兴趣的吧友可以回帖进行讨论。
从最简单的假设出发建立理想模型。假设球队一场比赛的进球数服从泊松分布。这个假设其实是非常合理的。可以把一场比赛的时间等分成n段,假设球队在每段时间内进球的能力是一样的,则此段时间内进球或不进球服从两点分布。整场比赛的进球数等于每段时间进球数的总和,服从二项分布。令n趋近于无穷则得到泊松分布。当然现实中不同时间段球队进球的能力肯定是有差别的,但只要差别不是特别大,整场比赛的进球数的分布还是会很接近于泊松分布。
下一步假设两队交战,双方的进球是独立的。当然这个条件很强,现实中双方的进球肯定有一定的相关性,如一队攻入一球,另一队会加强攻势,从而进球能力变强。但本贴先从最简单的模型出发,以后有机会会讨论更复杂的模型,如在两泊松过程中加相关性。
基于两队进球服从独立的泊松分布的假设,两队的进球差服从Skellam分布,记作f(k, a1, a2)。这个分布的分布函数自己上网去google。k是进球差,a1,a2是泊松参数,分别代表两队进球能力。平局的概率是f(0, a1, a2),胜负的概率求和求到第十项足以,然后用94%的返还率推算赔率。这样可以算出不同进球能力的球队交战时,真实测度下的赔率是多少。这个赔率和庄家开的赔率很相似,而且满足欧洲赔率与亚洲盘口的对应关系。
下表是给定两队进球能力推算胜平负概率和赔率的结果。为方便对比,固定主队进球能力为1,客队进球能力从0.25到3,每隔0.25一级。

通过观察可以发现,两队进球能力均设定为1时,此方法计算出的欧赔非常接近一组常见的赔率:2.7 3.1 2.7。而其他情况下,对应赔率并不是很常见。比如双方进球能力分别为1和1.5时(进球差-0.5正好对应受让半球),对应负赔是1.93(基本对应半球盘中庸胜赔1.95),但平赔和负赔的结构有些畸形,在德甲中较常见,而其他联赛中并不常见。其原因在于双方进球能力1和1.5的假设,在进球较多的德甲,这个假设比较适用,而在英超或西甲,半球盘实力对应下双方进球能力应略小于1和1.5,这样计算出的负赔仍在1.93左右,而平赔会更低,胜赔会更高,更接近于常见的结构1.91 3.3 4.2。
通过改变两队进球能力的数值,可以得到不同的赔率,其中有好几组赔率非常接近庄家经常开出的赔率(这里庄家指威廉希尔),我把这些赔率总结在下面的表格中。第二列和第三列是主队和客队单场进球能力,最后三列是与推算出的赔率非常接近的庄家经常开出的赔率,第一列是两队进球差,即亚盘让球数。

此表中亚盘让球数与欧赔的对应关系和庄家所开出的欧亚盘口对应关系相吻合。从第一行和第五行数据可以看出,意甲末段的超低平赔是有其原因的,在两队全无战意或协议球的情况下,双方的进球能力都很差,这个进球能力就反映在超低的平赔上。当然,不是说其他联赛没有这类比赛,只是这种现象在大家心目中还没有形成共识,所以开出这样的盘口会很突兀。
对比表中庄家开出的赔率,在平赔水位适中的英超西甲经常开出的赔率中,平手盘两队场均进球能力在1到1.25之间,平半盘和半球盘强队进球能力约1.25,半一盘强队进球能力非常接近1.5,一球盘强队进球能力在1.75左右。有兴趣的吧友可以去参考实际比赛两队进球盘和欧赔以及亚盘,我相信这些盘口会满足下表中的对应关系。也就是说,多种不同类型的盘口之间的转换关系并不复杂,庄家只是应用了独立的泊松过程(或更复杂一点的加一些相关性)来实现欧赔,亚盘,进球盘和大小球之间的转换。
当然,理解了不同盘口之间的转换,并不能帮助我们找到赛果。这个模型把所有的基本面信息全部涵盖进两队的进球能力中。同一支球队在面对不同球队时,其进球能力也不同。这个进球能力的定位,可以理解为庄家的核心技术。
先发这么多,欢迎感兴趣的吧友讨论。本帖的目的不是引导大家将研究重点从欧赔转移到进球能力的定位上,主赔的定位依然是欧赔研究的重中之重。只是想通过数学方法,加深吧友们对赔率概念理解,这对判断赛果和赢利肯定是有帮助的。


IP属地:陕西1楼2015-12-24 01:49回复
    孙克劳、潘哲梁、ares_qiao被楼主禁言,将不能再进行回复
    此贴技术含量高,门槛要求亦高,不过能想到用泊松分布来研究足球赔率,楼主的发散思维的确相当好,因为,泊松分布本身就是研究单位时间段内离散无规律的变量的。本贴不错,就是对于那些没学过高数的可能就不好理解了!


    IP属地:陕西2楼2015-12-24 01:50
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      对于吧友们提出的问题,我上面已经提到过了这个数学模型的作用,此处再强调一下。
      这个模型的输入值是两队的进球能力,更准确得讲是全场九十分钟的进球期望,输出值是两队进球差的分布函数。有了这个分布函数,就可以计算欧赔,任意让球盘的上下盘赔率,任意三项让
      分盘赔率,大小球赔率,进球时间赔率以及滚球中的以上各赔率。
      我们可以把进球盘定义为基础盘,那么所有只与进球相关的盘口均为进球盘的衍生盘口(哪只脚进的球,谁进的球,多少个角球这类盘口不予考虑)。这个帖子的观点是,所有这些盘口的自由度是2。庞大的基本面信息从各种复杂的盘口中抽离,全部融汇至球队的进球能力中。但是要注意的是,这个模型显然不具备定位其输入值的功能。这就好像经济学中的均衡理论可以告诉你股票价格和期权期货价格之间的关系,但显然无法告诉你明天的股票是涨是跌。
      上面一位朋友也说了,如果赔率就是数学这么简单的话,博彩公司早被数学家攻陷了。的确,如果使用这个模型,数学工作者很容易从进球能力出发推导赔率,但如何定位进球能力,就需要结合基本面,社会学,经济学,心理学,运用统计方法来估计了。而且这个进球能力,并不是球队真实的进球能力,而是市场隐含的进球能力。这点以后会讲到,懂金融的朋友可以类比风险中性测度和隐含波动率。
      对于使用欧核博彩的玩家来说,定位球队的进球能力无论在难度还是效果上都远不如定位欧赔的主赔。所以再次强调,本帖不是要大家尝试新的博彩方法,而是延伸吧友们对赔率概念的理解。
      一会会继续讨论这个模型在亚盘,大小球盘,进球时间盘和滚球盘中的应用。


      IP属地:陕西3楼2015-12-24 01:51
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        首先,先敬仰下欧赔吧这些大神的分析,受益匪浅。
        其次,请允许我对楼主的数学建模提出疑问:
        楼主的数学建模的基础是“基于两队进球服从独立的泊松分布的假设”,但是我们经常发现两个队伍由于强弱不同,战术相克等原因长期处于明显胜负定势的位置上,如A队打B队历史战绩从未输过,C队打D队从来都是穿盘加大球,保级赛等等,那么基于这样的比赛的胜平负的判断基础上,两队的进球数并不是相独立的;另外,我不知道楼主的进球能力是如何判断的,现在流行的方式 主球均进球能力与客队均失球的均值,或在加上最近一场比赛的修正,这种情况下两队进球的泊松分布并不相对独立,因此两队的进球差并不服从Skellam分布,如上面提到了A队打B队,无法出现曲线分布。
        但是在比赛越多,进球能力仅考虑主队均进球数的情况下,大致进球差还是在Skellam分布中,这就证实了为什么楼主表格中许多的赔率与欧赔接近。但由于种种因素在,不能全面的应用在所有比赛当中,这也解释了为什么许多赔率在欧赔中从未出现的原因。
        欧赔核心思维我觉得最禁锢大家的是,本身的赔率研究是基础庄家开的赔率之上,也就是说先有历史赔率,在从广实中找相似定位,这样永远都无法突破庄家的思维,这也是广大初学者复盘意淫结果分析和高手总有失手的另一种解释。
        总得来说,还是支持楼主这样的独立思维和试图跳出历史欧赔的思考方式。


        IP属地:陕西5楼2015-12-24 01:53
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          是这个软件吗?


          IP属地:陕西6楼2015-12-24 01:54
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            如果把这个方向换成平衡赔率为基点,历史对阵平衡扩展,会有很好的效果吧


            IP属地:北京来自Android客户端7楼2016-01-11 17:20
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              太屌了


              IP属地:山东来自Android客户端10楼2016-06-12 13:29
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                任何尝试用数学建模来解决足彩问题都是徒劳的!如果将整场球赛看作一个系统的话,那么这个系统是混沌的,就像天气一样,无法准确预测!一场球赛受很多因素的影响:系统内部因素,外部因素,球赛的进程等等。任意一个因素出现微小的扰动都会对比赛的结果产生影响,可能就会产生蝴蝶效应。打个比方:强队打弱队,强队赢的概率大,但是如果强队一方在比赛的过程中吃到了红牌,那么少打一人很有可能无法赢球甚至输球。还有天气,比如温度,湿度,紫外线强度等等也会对球员的状态产生影响。所以想靠数学来精确预测比赛赛果无异于天方夜谭。退一万步,即使可以精确预测,也需要各种准确的即时信息收集和处理,这不是普通的计算机能做到的,得需要超级计算机!


                来自手机贴吧11楼2016-09-01 13:11
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                  看得似懂非懂,还是感谢楼主的分享!


                  IP属地:广东来自WindowsPhone客户端12楼2016-12-22 22:08
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                    有想法,值得赞扬


                    IP属地:泰国来自Android客户端14楼2017-04-01 18:03
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                      楼主,skellam分布有公式吗?不然计算量太大了吧


                      17楼2017-06-30 10:49
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                        你这个不行,可以找我交流


                        来自Android客户端18楼2018-08-26 23:43
                        收起回复
                          楼主这个模型还不够精细;


                          19楼2019-04-01 12:17
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                            IP属地:山东来自iPhone客户端23楼2021-09-23 00:16
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