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赔率模型的搭健

2017-12-23 17:05:50

我们已经解决了准确率的迷思,想成为职业玩家的下一步,就是建构自己的模型。每位职业玩家跟职业交易员都一样,会需要一个自己的模型来处理那些繁杂的定量( quantative )数据。再加上自己长期对于球员及比赛的了解,用定性( qualitative )数据对模型产生的结果进行微调。我会带领读者搭建一个棒球大小分以及一个篮球让分盘的精算模型,希望可以提供聪明的读者们一些思路。读者们也可以依自己在专业领域的知识,发展自己特有的模型。只是有了模型之后,我们该如何验证这个模型的准确性呢?

欲确认模型的有效程度,主要依靠两个指标: 开盘赔率与关盘赔率。根据2015 年的资料,MLB的开盘大小分值与实际比数的差距大约是3 .41分,而关盘大小分值与实际比数的差距大概是3.39分。

因此,若有一个模型仿真的大小分值与实际比数的差距远远大于3 .41分,结果乃是显而易见。依照该模型去投注,应该没多久就会跑路、出国深造了。如果其差距在3.41和3.39之间,代表该模型的数据在某种程度上能适当模拟出比赛结果。接着就可以利用历史赔率进行回测,看这种投注策略能否营利。模型所仿真的结果与实际比数之差距有可能小于3.39 吗?通常在小样本的测试中,有相当可能会获得如此结果。若你回测后发现模型在长期上依旧维持效度,只要不是数据、计算有问题的话,那你很可能发现了一个世上独有的圣杯方程式!恭喜你!财富自由就在眼前了!我们可以简单用一张图总结一下:

90 %的运彩玩家都是凭感觉投注。这说法似乎太好听了,讲实在点就是靠运气,和在澳门赌场的百家乐买闲、庄一样,所以不会落在图片定义的范自中。剩下10% 的玩家里面,大概有7!8 % 落在A段的范围。此范围玩家的共同特征,就是模型的准确度还不够,不论是数据的推算或信息之取得,皆未达到足以获利的门坎。 而根据我们之前的讨论,62段是所有玩家都希望达到的水平。因为,只要我们的准确度可以超越开盘赔率,即使超过的幅度不大,我们依旧可以靠着运动彩券的极短周转时间来滚动雪球。

至于C段则几乎不可能长期实现。在运动彩券的世界里,长期不用太久,大概是指两年的时间。我之前在说明赔率的时候有提到,关盘赔率也等同全世界庄家与玩家对该场比赛的预期。如果你可以比关盘赔率更准,也就意味着你的推算模型已经超越整个世代了!虽然运彩市场中有超过90 % 的人有如生活在石器时代,却还是有0.1%的高手已经可以登陆火星。想一举打败这些高手成为世界第一,难免有些天真,自信如樱木花道也不过将目标摆在「全国制霸」而已。

最后是B1段的部分。现实是残酷的,剩下约3 %的玩家大部分在这段范围内游走,始终进不了B2段的空门。有人在苦思许久仍无法提升准确度之余,提出了一个解决方案,那就是「不均注」。如果读者们有投资股票市场,应该会听过凯利公式( Kelly criterion ) ,请让我用三言两语为没有买过股票的读者解释这个公式。凯利公式可以依照你的推算结果与市场行情的偏差程度,来推导出你应该投入的资金。我若利用凯利公式,有可能整体的命中率不佳,但是输的彩券都投注较少的金额,然后重注的彩券都过阅了,如此我仍然可以获得正报酬,可喜可贺!

然而,这衍生了另一个问题,且让我举例说明。假设目前市场上有两张股票, 一张是约25元的中钢,另一张是约180元的宏达电。根据你的推算,你认为宏达电的股票价值应该超过1000 元,但中钢顶多只能涨到35元。根据凯利公式,你应该分配大部分的资金买入宏达电的股票,因为宏达电有较大的获利空间。如果你这么做,那么现在已经住套房了。这个例子完美的诠释了凯利公式的缺点,因为跟市场行惰的偏差,不一定来自于市场的不效率性,也有可能来自个人愚蠢的判断。若个人推论已经很愚蠢了,还依照凯利公式下重注,那么提早出场也是必然的结果。正常的蠢蛋可能下10 注才会输光本金,若误用了凯利公式,可能3注就输光口袋的资金,如此一来反而更惨,也不禁让人想到一句话:「不作不会死」上过赌桌的人,不论是在赌场的真实赌桌,还是在网站上的虚拟赌桌,应该都知道一件事情:赌博不只比技巧,还比气长,只要你还可以留在桌上,总有机会可以反败为胜。

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