足球赔率

如果发生了会影响人们对比赛预期的突发事件，例如某位核心球员突然受伤等意外，博彩公司也可以先发制人，预先对赔率进行修正，以获取更大的利润。 比如文章开头举的那个博彩例子，如果巴西胜，那么投注巴西的球迷不仅可以拿回本金，还能获得本金的0.93倍作为奖励，而投注德国的球迷就什么都没有。 如果德国胜，情况则恰好相反，而此时投注德国的奖励则是本金的1.01倍。 如果对双方的投注额分别是x和y的话，如果巴西胜，博彩公司需要付出1.93x作为奖金，否则需要付出2.01y。 通过简单的不等式计算，只要x/y在1.01与1.075之间，无论在什么情况下，博彩公司都不会亏损。 虽然每场球赛的赔率都各不相同，但基本原理是一样的。

羊群玩家大量介入的时间是在开赛前4小时到开赛前半小时。 具有相当倾向性的投注发生时间是在赛前12小时或者24小时，甚至越早。 赛前24小时的大注比临赛前的大注更具有决定性价值。 分析大注交易，大注是指那些单笔成交金额占到本项成交总金额10%以上的交易。

后来我仔细的想了想，任何数据，你只要去挖掘，绝对是有价值的，足球赛事的数据也一样。 由于之前自己也买过足球财票，北京单场、混合过关、任九都玩过，对赔率、亚盘稍… 站在大众投注心理角度分析，看好皇马赢球的人肯定不占少数，而再从博彩公司的盈利角度分析，假设他们看好皇马赢球是不会冒这个风险制定赔率的。 于是一些老道的玩家就会做出主队单3的选择，而更多的人还是做出了0或1的选择。 最终皇马输掉了比赛，这个结果验证了少数人的判断，同时也极具说服力地体现了赔率在足彩中的重要作用。 据统计职业足球最早出现于1885 年的英格兰，距今已有134年，沉淀了海量的赛事数据（比分、赔率、盘口、大小球、角球），随着科学技术的进步，很难想象，足球会与大数据（big …

• 这是受赛前一些不可预知因素的影响，如球员伤病、俱乐部动态、比赛目标等。
• 盘口本没有任何一条能放之四海皆而准的规则，而庄的操控行为更会让一些没有经验的新手如雾里看花一般，最终掉进庄的诱盘陷阱。
• 在本博客的2篇文章足彩基础知识入门概述与介绍和为什么选择玩足球彩票以及玩彩票的心态？
• 比如，你用100元买尤文图斯队与罗马队比赛中获胜，尤文图斯的赔率是2.20，罗马的赔率是1.5。
• 若是赔率急降，则是卖家扫盘；急升，则是买家扫盘。

这样的话，如果巴西胜，我们最多有205万欧元可以赔付给巴西的支持者，所以巴西的赔率不能超过(205/105)-1，约为0.95，同理德国的赔率不能超过1.05。 为了盈利和规避投注额比例预测不准确的风险，我们适当将双方赔率调低，可以设定巴西赔率为0.9，德国赔率为1.0，这样的话可以预期有总投注额5%左右的盈利。 赔率是博彩公司根据球队实力、战绩、人员等各种影响因素，对比赛结果做出预测，并且经过严密计算得出的一种可以体现参赛双方逻辑关系的一组数值。 片面的、不合理地套用某种理论和方法，或是单信其一准确度都不会高。

但是如果长期玩，有多一点的想法，还是要利用策略。 不过，要说赔率与比赛胜负完全无关，也是不妥当的。 无论何时，赔率高低与投注额比例都是挂钩的，也就在一个侧面上反映了人们的普遍意见。 如此说来，赔率又的确是比赛胜负的一个很好的风向标。

但是，赔率既然是商品，那么这个商品能不能受消费者接受？ 这时博彩公司就需要对市场进行分析，分析出消费者的意愿后得出一个概率形式的结果，这就是投注比例。 最后博彩公司把两者结合后，再从中除掉公司最低利益后，得出一组数据，这就是展示在市场上的赔率。

现在大点的足球彩票类平台都在搞预测推荐服务，扛着大数据的旗子，安分点的叫做“大数据预测”，博眼球赶时髦的叫“大数据AI算法（人工智能算法）”，严重点说这是骗取信任。 前阵子熬夜看欧冠，利物浦 3-0 击败巴萨晋级决赛，赛后一个同为球迷的朋友问我“现在大数据能分析足球比赛的胜平负或者大小球吗？ 早些世界杯的时候，百度体育运用大数据的技术预测过，关注过的朋友都知道，准确率不理想。

赔率是博彩公司根据球队某一时间段内取得的成绩(进球和胜负结果)，经过严密计算得出的一种可以体现参赛双方逻辑关系的一组数值。 赔率来源于欧洲，由英国人奥格登发明，在足球博彩中，可以对比赛的胜负平各自开出不同的赔率。 当然由于现代竞技体育发展，玩法多样性，也使得庄家可以操作的手段更丰富。 例如有了大量的人来分析亚盘，对水位和盘口的变化，来推测胜负关系和庄家的意图。

若是赔率急降，则是卖家扫盘；急升，则是买家扫盘。 这里要指出的是，只是在赛前的15分钟，赔率的急剧变化，起码要跨越3-4个成交赔率。 但是，成为商品的赔率并不是真正意义上的表示胜平负的概率。 现今，赔率、让球盘在足彩中参考意义越来越大，而人们对赔率的研究已经到了十分正规化的地步。