足彩亞盤量化模型的相關問題?
首先我認為亞盤的讓球不光是反應兩隊實力上的差距,更重要的是反應基本面信息下市場的投注情緒,通過讓球設置贏盤難度來平衡上下盤資金。
那麼既然平衡盤口是對基本面的反應,我們是否可以建個數學模型,來量化球迷能看到的基本面信息(比如往績、狀態、排名等)應該對應什麼樣的平衡盤口?如果是,應該怎麼來建立,最麻煩的是,建完模型之後,沒有一個對答案的評判標準,比如我量化出來覺得半一中水可以達到平衡效果,但是實際對不對很難去判斷,就算是歷史已經結束的比賽,也沒有個評判的標準到底平衡盤應該是多少。那麼應該如何來驗證我模型量化的準確性?
你的問題很好,但,我也沒法就這麼把這麼重要的知識白白分享出來吧。。。
1.足球沒有真正意義上的數據統計。
2.模型的變數問題,每個人側重點不一樣,變數只解釋相關性。
3.沒有真正意義上的平衡盤,盤口只是近似數值,看到的平衡盤都是在區間數值與價格數值間做出的妥協。4.從事波動性的行業,坦然面對市場的波動性,效果比執迷於準確的結果重要的多。一個建議:別試圖去預測所有比賽,應該對比賽有個篩選。
謝邀, @肉天王不過,我得殘酷的告訴你,大部分玩家是不能回答這個問題的,而能回答這個問題的玩家,是不會無償告訴你的。這個涉及到某些商業機密。簡單回答你的幾個問題:一、可以建立數學模型,量化基本面數據。二、讓分盤除了最早開盤的稍不同,後來開盤的基本上最保險平衡做法就是按市場已有行情開。至少主力盤要緊跟市場,附加盤可以稍微偏差多一點。(比如主力盤大家都是一球,在一球盤中就不能偏離市場太多,在半一或一球球半這種附加盤上賠率可以偏差多點,不過主力盤也是動態的,並不是開盤時是什麼就是什麼,還是要跟市場變動調整)三、驗證你的模型唯一標準就是它能否盈利。
談論一個無解的問題,只要大家都熱衷於這個問題,真的可以演化成好多問題。而且歷久不衰!…………我說的是世上"有沒有鬼"!
乾貨不能說。說點濕的吧。
利用統計學量化模型對足彩返還率提升是有非常明顯的作用的。
理論原理大約是
1、通過統計,預測人群對賠率值,以及賠率變化的偏好。
2、偏好會影響莊家賠率變化
3、賠率變化會偏離實際比賽結果概率
4、長期購買賠率偏離實際比賽結果概率的比賽中回報率更高的結果。
5、回報率超過一定值則可以通過其他手段(例如:競彩店有6%左右傭金)將回報率提升至超過100%從而獲利。
這個原理的好處是風險小,可操作性強。
壞處是,如何統計出實際比賽結果概率與回報率的偏差。
最終結果如何。
博彩公司反正是拿走10%左右。既然有人傾家蕩產,那麼必然有人轉的盆滿缽滿。
搜集信息,設計權重是基礎
對於個人或者小團隊來說過於複雜了
而且小團隊基本只能用爬蟲獲取信息
都是舊信息了
所以你的模型很難擊敗莊家
而只有你的模型比莊家準確才有價值
所以做對沖才是更簡單的辦法。
賭狗表示不明白這個模型有什麼用,吃了文化的虧啊。
這種模型人家千辛萬苦研究出來的,怎麼可能在這裡公布給你呢?不過你問出這種問題就已經比很多玩家強了,自己研究下去慢慢自然會有眉目
亞盤就是亞洲盤口,你只需買上下盤,比如主隊讓客隊半球,你買主隊勝,主隊只有贏球,你就可以得到應得水位的獎金,比如是0.90水,你買100元,就得到90元的獎金,連本金100元共190元一起返回給你。如果主隊平局或輸球,你就全輸了。亞盤有走盤(平手盤,兩隊打平,一球盤,主隊1:0勝等,就是你不管買上盤還是下盤,都是不輸不贏。)有贏一半(平手半球盤上盤打平了,下盤贏一半,半球一球盤上盤1:0勝,因為一球走盤了,所以只贏半球的錢。)有輸一半,這個參照贏一半。
歐賠是歐洲賠率的簡稱,就是標準盤,開盤勝平負,比如1.85 3.2 4.2,對應主隊勝、平、負,你可選擇任意的結果,比亞盤多一個平選項。
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這方面我認為有個公眾號做的比較好的,你可以參考一下,搜「亞盤量化模型」,作者沒有太多公開方法,但是結果相當靠譜。
亞盤一旦開出來就表明菠菜公司對賽果已經有初步的了解。但是開出的盤口不是實力盤口,這裡面摻雜了太多莊家的意圖。如果你自己量化的盤口和莊家給出的盤口一致且賽果正常打出。則自己量化的亞盤為正確
你說的那些都不算基本面數據, 都屬於最早失效的技術面數據
即使你模擬出來,無論高於還是低於你的模型數據仍然需要人工分析,受注量,大眾心理趨勢等等。賭球這個東西只能作參考,在我看來,你所說的量化模型接近於盤口分析中最核心的實力定位。我也一直想通過計算機來處理大數據幫忙減輕工作,可惜自己對計算機技術一竅不通。只能通過經驗進行實力定位來判斷一場球賠率怎麼開,而賠率不決定賽果,賽果決定賠率,無論如何都是賭博。
其實賭球最終目的都是要賺錢因此應該用賺不賺錢來判別模型的好壞例如你賭A隊70%勝出, 而A隊又真的勝出了,那你可以說你的模型準確嗎?答案是不能,因為真實情況可能是A隊只有10%機會勝出,而剛好結果就是那10%情況而已因此判別模型好不好,可以用模型得出的數據與莊家賠率比較去模擬下注,模擬幾十場下注後的回報,就能比較不同模型的好壞
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