7月 8, 2021
7月 8, 2021

如何为足球比赛定价

为何应该为足球比赛定价?

如何为足球比赛定价?

在足球博彩中,找出你的弱点,最大化你的优势

如何为足球比赛定价

根据你自己的看法预测足球比赛的走向和结果并无不可,但是从博彩的角度来看,这并非能长期获利的可行策略。如果你是严肃的博彩玩家,就需要分析比赛并预估赔率,才能确认是否有并找到投注价值。本文将围绕这一主题,详细介绍如何为足球比赛定价。

为何应该为足球比赛定价?

为了找出有价值的投注,你需要将投注项目的赔率与你认为更准确反映结果真实概率的数据作比较。如果可投注的赔率比你预估的数据低估了比赛结果出现的几率,那么这个赔率将提供正预期价值。

虽然这个概念不难理解,但大多数博彩玩家都无法建立能用来比较博彩公司赔率的可靠数据。比较赔率肯定能帮助你找到值得投注的最佳赔率,但是建立你自己的概率,并将其与市场数据进行比较才能真正帮助你找到正确的投注选项。

很多人都没能认识到在博彩中获胜到底有多难,而且你肯定不会一开始为比赛定价就能找到有价值的投注。你需要行动起来,一点一滴地积累,而为比赛定价最起码能帮助你更好地理解概率。随着你逐渐积累相关知识、能够获取更可靠的数据并尝试使用各种各样的资料和定价方法,你也许会开始找到真正有价值的投注机会。

虽然本文具体介绍的是如何为足球比赛定价,但需要注意的是,你不一定需要亲自做为市场定价的“繁重工作”。有些人会选择信任市场,使用像Pinnacle这样赔率极为有效的博彩公司提供的信息,来找到其他博彩公司开出的错误赔率。

最后要说的是,使用博彩公司才可能获取的资源自己为比赛定出赔率很可能并非光明大道,一片坦途。确实如此,这个过程需要你投入时间学习、犯错并接受无法避免的失败。但是,如果你愿意坚持下去,就能从中获益。

如何为足球比赛定价?

为了帮助解释为想投注的足球比赛定价的重要性,我们将用一个简单的例子来解释如何定价。需要注意的是,这种定价方法其实存在很多漏洞(具体稍后会在本文中说明),单独使用并不能帮助你在足球博彩市场中找到价值。

就本文而言,我们使用的是泊松模型,创建了英超2020/21赛季最后一轮比赛的1X2赔率。通过使用Infogol在该赛季的预期进球数据,我们可以计算出每支球队在主场和客场的进攻实力和防守实力。

通过使用球队均值和联赛均值之比,我们可以相对地评估球队进球和失球能力。我们不使用实际进球数,而使用预期进球数。这一数据能更准确地反映球队的表现,并减少随机性和运气对38场比赛赛季的影响。

  • 主场进攻实力(HAS) = 球队每场主场比赛的预期进球(xG)/联赛球队每场主场比赛的平均预期进球(xG)(越高越好)。
  • 主场防守实力(HDS) = 球队每场主场比赛的预期失球(xGA)/联赛球队每场主场比赛的平均预期失球(xGA)(越低越好)。
  • 客场进攻实力(AAS) = 球队每场客场比赛的预期进球(xG)/联赛球队每场客场比赛的平均预期进球(xG)(越高越好)。
  • 客场防守实力(ADS) = 球队每场客场比赛的预期失球(xGA)/联赛球队每场客场比赛的平均预期失球(xGA)(越低越好)。

以下是英超2020/21赛季的相关数据:

英超2020/21赛季的球队进攻实力和防守实力

球队

每场主场比赛的xG

每场主场比赛的xGA

每场客场比赛的xG

每场客场比赛的xGA

HAS

HDS

AAS

ADS

曼城

2.24

0.86

1.78

0.87

1.46

0.63

1.30

0.57

曼联

1.81

1.33

1.67

1.17

1.18

0.97

1.22

0.77

利物浦

1.93

1.24

2.11

1.33

1.26

0.90

1.54

0.87

切尔西

2.12

0.89

1.69

0.89

1.38

0.65

1.23

0.59

莱斯特城

1.78

1.45

1.58

1.26

1.16

1.06

1.15

0.83

西汉姆

1.49

1.42

1.79

1.41

0.97

1.04

1.31

0.92

托特纳姆热刺

1.73

1.27

1.38

1.56

1.13

0.93

1.01

1.02

阿森纳

1.33

1.32

1.56

1.13

0.87

0.96

1.14

0.74

利兹联

1.78

1.33

1.49

2.12

1.16

0.97

1.09

1.39

埃弗顿

1.38

1.49

1.26

1.45

0.90

1.09

0.92

0.95

阿斯顿维拉

1.72

1.49

1.52

1.51

1.12

1.09

1.11

0.99

纽卡斯尔联

1.57

1.42

1.05

1.96

1.02

1.03

0.76

1.29

狼队

1.35

1.25

0.99

1.72

0.88

0.91

0.72

1.12

水晶宫

0.94

1.66

1.10

1.87

0.61

1.21

0.80

1.23

南安普顿

1.27

1.28

1.20

1.83

0.83

0.94

0.88

1.20

布莱顿

1.83

0.86

1.15

1.31

1.19

0.63

0.84

0.86

伯恩利

1.23

1.52

1.04

1.66

0.80

1.11

0.76

1.09

富勒姆

1.09

1.55

1.24

1.64

0.71

1.13

0.91

1.08

西布罗姆

1.11

2.03

0.98

1.93

0.72

1.48

0.71

1.27

谢菲尔德联

1.02

1.73

0.81

1.92

0.66

1.26

0.59

1.25

接下来,我们需要将这些分解到我们想要定价的特定比赛中。然后我们可以使用主队的HAS和客队的ADS,计算出两队的预期进球数。

我们将以英超2020/21赛季第38个比赛周西汉姆和南安普顿之间的比赛为例演示这一过程。

西汉姆进球

西汉姆HAS x 南安普顿ADS x 联赛球队每场主场比赛的平均xG

0.97 x 1.20 x 1.54 = 1.792

南安普顿进球

南安普顿AAS x 西汉姆HDS x 联赛球队每场客场比赛的平均xG

0.88 x 1.04 x 1.37 = 1.253

因此,当两队在伦敦体育场打比赛时,西汉姆预期会进1.792球,南安普顿预期会进1.253球。然而,实际比分不可能是1.792比1.253,所以我们需要在一系列结果中找到概率分布。

我们可以在EXCEL中使用泊松函数,计算出每队在比赛中不同进球数的概率分布(在这个例子中,我们使用的数据范围为0至5)。使用上方的例子,计算出的概率分布如下:

球队

0粒进球

1粒进球

2粒进球

3粒进球

4粒进球

5粒进球

西汉姆

0.167

0.299

0.268

0.160

0.072

0.026

南安普顿

0.286

0.358

0.224

0.094

0.029

0.007

基于此,我们可以计算出单个比分的概率。例如,计算0-0平局的概率:

0.167 x 0.286 = 0.0477 = 4.77%

我们可以使用这个技巧来计算西汉姆胜、平局和南安普顿胜的总概率。下方是根据我们的泊松分布计算出的两队之间每种可能比分的概率:

西汉姆进球

南安普顿进球

0

1

2

3

4

5

0

4.77%

5.98%

3.74%

1.57%

0.48%

0.01%

1

8.55%

10.70%

6.70%

2.81%

0.86%

0.20%

2

7.67%

9.59%

6.00%

2.52%

0.77%

0.02%

3

4.58%

5.73%

3.59%

1.50%

0.46%

0.02%

4

2.05%

2.58%

1.92%

0.67%

0.02%

<0.01%

5

0.74%

0.07%

0.06%

0.01%

<0.01%

<0.01%

注意:百分数加在一起不满100%,因为有涉及到6、7粒进球等的概率。

基于此,我们可以得出西汉姆赢得比赛的概率为49.32%、平局为23.72%、南安普顿赢得比赛为26.96%。概率转换成赔率如下:

结果

概率(%)

赔率

西汉姆胜

49.32%

2.03

平局

23.72%

4.22

南安普顿胜

26.96%

3.71

Pinnacle为这场比赛开出的实际收盘赔率为西汉姆胜(2.17),显示出他们在这场比赛中也许遭到了低估。

找出你的弱点,最大化你的优势

需要牢记的一点是,哪怕找到的赔率差异令你信心大增,但如果博彩公司比你更准确,那么你仍然不太可能长期从足球博彩中获利。

与此同时,你可能会很想投注在自己找出的价值投注上,但即使只投入很少的资金也可能会让你损失巨大。因此,回溯测试是确定这种方法是否可行的最有效方式。

比较这个模型为过往赛事产出的赔率,并将它们与Pinnacle的收盘赔率作比较,能帮助我们评估这一定价策略的有效性,但是你不仅需要了解这种方式是否可行,还需要明白为何可行。

有很多原因导致上文中使用的预期进球泊松模型并不是为足球比赛定价的好方法。使用上一赛季的数据而不是滚动数据意味着它很快就会过时。不考虑转会和教练变动很容易导致错误评估某支球队的实力,进而错误评估他们赢得比赛的几率。

我们不妨假设一下,如果我们确实用该模型找到了优势,那么最关键的是理解为什么。是因为博彩公司或其他博彩玩家没考虑到吗?是否和你投注的时机有关?你能优化数据质量来放大优势吗?在找到确实存在的优势并知道其存在的原因后,你必须要管理自己的资金以最大化这个优势。

自然,找到成功的投注策略并不代表艰苦的工作宣告结束,通常从这里开始反而需要投入更大的努力。不幸的是,有些博彩公司一旦意识到有人作出的预测比他们提供的赔率更准确,就会封禁或限制这些用户。

因此,尽可能最大化优势显得更为重要,并且你还要持续优化自己的模型,才能在那些无论你赢了多少钱也不会封禁或限制你的博彩公司那里一试身手。如果你不巧忘记了,Pinnacle就是这样一家博彩公司。

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