九月 6, 2019
九月 6, 2019

NFL博彩中的预期得分差值

什么是预期得分差值?

如何计算预期得分差值?

预期得分差值用途

预期得分差值的不足之处

NFL博彩中的预期得分差值

NFL正在经历一场分析学革命,而引领这场革命的正是预期得分差值(EPA)的出现。本文将探究EPA的好处及不足之处,帮助你熟悉该统计数据,因为在本赛季中,它的出现频率将远远高于以往任何赛季。

什么是预期得分差值?

NFL最常见的统计数据是拿到的码数。自美国职业橄榄球大联盟于100年前创立以来,每一场比赛都记录了拿到的码数。

• 球队拿到了多少冲球码数?

• 球队拿到了多少传球码数?

• 总码数之间相差多少?

拿到的码数这一指标的问题在于,它本身就存在缺陷,因为比赛剩余时间和比赛状态将决定球队执行何种战术。比如,领先多分的球队更可能在比赛后期采用保守的打法,靠牺牲码数来换取时间。

为了解决拿到的码数的误导性,预期得分差值应运而生,这一指标将进攻、距离和球场位置纳入重要考虑范围

而落后的球队往往会打得更加激烈,并且更愿意为了拿到码数而承担更大的风险。

为了解决拿到的码数的误导性,预期得分差值应运而生,这一指标将进攻、距离和球场位置纳入重要考虑范围。

例如,在第3档剩10码中拿到5码和在第3档剩3码中拿到5码都会记为拿到5码。然而,后者明显比前者更有价值,因为它让球队可以开始新的首攻并延长这波进攻。

我们再以在同等条件下拿到相同码数的两次进攻为例。例如,如果一支球队在第1档剩10码中进行了两组不同的进攻,每组都为他们拿到了4码,那么每组第二次进攻的结果都是第2档剩6码。

在预期得分差值中,进攻的成功度评级因球场位置而异。第一档中从球队本方的30码线上拿到4码完全比不上第一档中从对方的15码线上拿到4码。

如何计算预期得分差值

预期得分差值是根据所有进攻接下来的得分计算出来的。通过合计进攻球队接下来的所有得分与失分,可确定任何进攻和距离的净得分优势。

例如,如果一支球队在第1档剩10码中从自己的20码线上冲球进攻,那么从他们自己的20码线上的第1档剩10码的进攻价值为+0.4分。如果球队冲球进攻,并在第1档剩10码中从中场拿到了30码,那么接下来从50码线上的进攻价值为+2.0分。

+0.4和+2.0之间差了1.6分,也就是说20码线上的进攻有1.6分的预期得分差值。该分值将分配给参与进攻的所有球员。

使用EPA数据最简单的方式是使用NFLscrapR(R编程语言专用语言库),其中含有NFL每次进攻的数据。Ben Baldwin就此撰写了非常实用的设置和使用教程。 

你也可以在平博这里找到关于使用R语言的大量信息。

预期得分差值用途

当表示为每场比赛的预期得分差值并结合进攻防守来制图时,这一指标能够很好地预测球队在联赛中能否取得成功。

预期得分差值可以用于评价球队中的球员能力

去年,以每场比赛进攻和防守正数EPA完成赛季的球队包括芝加哥熊队、印第安纳波利斯小马队、西雅图海鹰队、洛杉矶闪电队、新英格兰爱国者队和洛杉矶公羊队——这些球队都打入了季后赛,其中两支挺近了超级碗。

单看进攻数据,联赛中获胜场次最多的三支球队分别为堪萨斯城酋长队、新奥尔良圣徒队和洛杉矶公羊队。

预期得分差值可以用于评价球队中的球员能力。参与进攻的每位球员都会分到一个EPA值。

在评估替补球员的能力或单个球员对球队的贡献时,EPA数据能帮你找出那些被市场高估或低估的球员。

例如,安迪·多尔顿在2018年每次退后传球的EPA为0.47。他受伤之后,替补上场的杰夫·德里斯克尔每次退后传球的EPA只有0.35。这0.12的EPA差距就能很好地评估替补球员的能力。

预期得分差值还可以用于评估NFL每支球队的战术执行效率。例如,在2018年,联赛中平均传球进攻的价值为每次0.05 EPA。

相比而言,平均冲球进攻为每次-0.06 EPA。虽然从大部分NFL数据中都能看出传球效率在大多数情况下比冲球效率高,但是必须要注意球队的冲球时间及频率。

预期得分差值的不足之处

橄榄球中的预期得分差值和足球博彩中的预期进球(xG)有很多可比之处。而数据无法传达的信息,正是它们最相似的一点。

足球中的预期进球数据不会告诉你任何关于后卫和门将的信息。在球场某一点踢出的点球虽然有0.77个预期进球的历史数据,但是对方门将是谁可能导致这一数据发生剧烈变化。

NFL比赛的结果在很大程度上取决于对战双方是谁,而球队的赛程难易度是投注联赛时至关重要的一点,因此在博彩中每周使用EPA可能会受到误导。

很多第一次接触EPA的人最初都希望通过这个数据来找到那些发挥失常的球队,同时排除那些超常发挥的球队。如果不考虑对手的实力,那么博彩玩家可能会做出很差劲的决定。

预期得分的度量是线性的。然而,由于只要能赢得比赛,什么比分都一样,所以正如上文中提到的,球队会故意牺牲码数来换取时间。

预期得分的基线是根据第一节和第三节的比赛情况来计算的(在这两节中时间不产生任何影响),而且只在比分差距在十分以内时计算,这样才能最好地考虑非极端战术倾向。

因为EPA的计算取决于进攻和距离之间的差异,所以不寻常的进攻和距离都会对结果造成极大的干扰。

预期得分差值的未来发展如何? 

比起之前的任何赛季,2019赛季中将有更多涉及到预期得分的讨论,我相信这个过程将进一步优化并在未来发展为非常有用的工具。

就这一数据目前的状态而言,我认为比起评估球队表现和预测市场,它在评估单个球员这方面(特别是深度评估)更有价值。

回顾预期进球的发展轨迹,随着可以获取的数据越来越多,创新接踵而来。现在,预期进球数据决定着全世界众多足球联赛每场比赛的动态。

考虑到NFL博彩市场中存在大量娱乐性质的博彩玩家,EPA不太可能在短时间内对NFL市场产生重大影响,但是它为进一步创新提供的平台着实让人期待。

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