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运彩模型的设计:第一类模型

2017-12-23 17:05:50

终于来到本书最精华的部分。我花了几万字把这么多基本知识写出来与各位读者们分享,就是希望可以让更多的玩家真正进入这个市场。大家可以相互学习、共同成长,让这个产业更加蓬勃,甚至走向全球。

所有交易员或是职业玩家所用的精算模型,大致上往两个不同方向发展,第一类是单纯以赔率作推算,第二类则以球场数据为主,辅以历史赔率的走向来修正。两者各有优缺点,惟笔者个人偏好后者,所以只简要讨论第一类模型的概念,接着就会教读者搭建第二类模型。

第一类模型的优点很直观,崇尚第一类模型的玩家认为,世界上没有任何一个模型可以完美仿真出比赛结果。因为要将世界上所有数据都完整放进模型是不可能的,很多数据都难以收集。例如,棒球的先发投手可能一早起来觉得手臂微恙,可能只剩下六成臂力,你也许可以从网络上获得片面数据,但是这类琐碎的数据根本无法量化。另外一点,也是最致命的一点,如果你仿真的数据少于庄家交易员仿真的数据,也就是交易员对于比赛信息的掌握与精算的过程比你详细、周全,那么你精算的结果注定会逊于开盘赔率。这时候如果你不小心又错用了凯利公式,惨上加惨的可能不只是你的运彩人生,可能连其他人生也一起葬送了。

既然数据难以搜罗尽全,且会产生更大的问题,那我们干脆不要用太多数据,只用赔率就好。因为赔率本身已经包含了各种数据,如球员的数据、球队的近况、主场的优势、球场的差异等等。反正交易员在开盘的时候,肯定都考虑过这些数据。我们的资源既然比不上庄家,这时候就要选择站在巨人的肩膀上,才能看得远嘛!因此精算的时候,只要懂得如何善用赔率数据就够了。

第一类模型的概念从两个基本的等式衍生而来,说明如下: 假设NBA只有3支球队,分别是A、B、C 。第一天的比赛A队主场对上B队,庄家开出A队受让7分的盘; 第二天C队主场对上B队,庄家开出B队让1分的盘。根据这两个盘口,我们就可以推测接下来的盘口走向。我们先来写两个简单的等式:

1. A一( B +主场优势) =- 7

2. B一( C +主场优势) = 1

接下来我们可以用这两个公式推出第三个公式的答案:

3. A 一(C +主场优势) = ?

我们先把第一式跟第二式相加后,把一个主场优势移到右手边,这时候3式变成:

3. A 一(C +主场优势)=- 6 +主场优势

NBA 的主场优势大致是多少,网络上有很多专文讨论,业内大致从3~3.5分之间选一个值作计算。我们在这里先预设篮球的主场优势为3.5分,所以第三式最终得出的结果是- 2.5分。因此,就算比赛还没有开始,也没有任何庄家贩卖这场比赛的赔率,我们却可以根据这两天的数据推论出C队在主场应该会让A队2 分。 如果此时庄家开卖的盘反而是A队让3分,在其他条件不变的前提之下,C队的选项有着5分差距的价值(C队理论上应该让2分,庄家却开C队受让3分)所以理性的玩家应投注C 队获胜。

3支队伍的计算比较简单,我们直接用小学程度的数学加加减减就可得出。若有30 支球队,我们除了需要更多球赛的数据,还需要计算机程序来辅助计算,才能精准作出排名。这些计算的原理是相同的,将不再赘述。

如果你能设计程序并运用一些统计的计算,还可以进一步拆解上面的公式如下:

1. ( A攻击- B防守)一( B攻击- A防守+主场优势)=- 7

2. ( B攻击- C防守)一(C攻击- B防守+主场优势) = 1

看到这边,读者心中应该充满着疑问,难道用这么简单的方法就可以赚到钱了吗?感觉这种投注方法很不踏实。我在这里可以肯定的跟大家说,这套方法绝对行得通!曾有前辈靠这套算法投注足球,从2000万台币赢到2亿台币。不过,你感到不踏实的直觉也是对的。首先,那个「其他条件不变的前提」太不真实了。从第二场比赛的开卖时间到第三场比赛的开卖时间,中间间隔起码超过24 小时,此算法也没有考虑到C队第二场比赛的表现。一旦有主力球员状况不佳或是受伤之类的情形,等到第三场比赛开卖的时候,交易员肯定会依照最新的讯息调整盘口。这时候你还傻傻的根据24小时之前的资料投注,下场不用我多说,肯定也是要跑路。众人皆醉我独醒的情况,在运动博弈界发生的机率不高,但众人皆醒我独醉的案例倒是常常看到。

另外,记得我提过开盘赔率、关盘赔率、实际比数彼此之间的差距吗?如果我们用开盘赔率来推算实际比数,就如同拿最不准的指标来模拟最终结果,不用算就知道结果应该不太乐观。

所以后来行内的前辈们也开始把关盘赔率以及赔率与实际比数的差距纳入模型。实际上,这类模型最后能算到多准,就跟魔术师的表演一样。很多魔术背后的原理并不深奥,但厉害的魔术师还是可以运用各种精妙的手法,让观众惊叹叫绝。因此,你个人的数据处理能力,将决定模型的极限。我们接着就来试做一个篮球模型吧!

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