時間回到 2017 年 1 月 27 日,澳洲公開賽男子組準決賽於當天進行。Grigor Dimitrov 對上 Rafael Nadal,爭奪在決賽對決勁敵 Roger Federer 的席位。
網球媒體、粉絲和投注者都開始相信這個被大肆宣染的說法:將滿 26 歲的 Dimitrov 終於擠身精英選手的行列,成為名符其實的「小費德勒」。
高檔破發點表現
然而,數據卻顯示出完全不同的結論。截至當時為止,Dimitrov 在 2017 年的 10 場比賽 10 連勝,在他的發球局中,保住破發點的表現比期望值高 9.7%( 根據發球得分期望值),在接發球時的破發點表現比期望值高 3.4%( 根據接發球得分期望值)
要長期維持這種高檔表現幾乎是不可能的任務-Dimitrov 的表現終究必定會回歸均值。Nadal 當天在第五盤獲勝,不過輸掉該場比賽後,Dimitrov 在接下來的索菲亞賽事中獲得冠軍,在此過程中僅失掉一盤。
要長期維持這種高檔表現幾乎是不可能的任務-Dimitrov 的表現終究必定會回歸均值。
他持續受到與論吹捧,在保加利亞的四場比賽中賠率都低於 1.41,毫不讓人意外 -瞭解出現大熱門選手時, 如何利用網球讓分盤。
之後,Dimitrov 從索菲亞賽事到法國公開賽之間的 12 場比賽中只贏得 5 場,其中包括 5 場十分被看好(賠率低於 1.50)卻落敗的比賽,與論吹捧就此煙消雲散。不出預料發生了均值回歸,他的表現回歸到和 2016 年季末相差無幾的狀態:還不夠格進入前 10 名,不過仍然是穩定的前 20 名選手。
不一致性不代表「實力」
這種表現的起伏常被以訛傳訛成「實力」,不過更準確的說法應該是不一致性。選手要在數個球季中保持高檔破發點表現確實十分困難,不論是在發球局或接發球局都一樣-如果您瞭解如何投注網球,就知道破發點有多重要。
瞭解這一點之後,就可以準備進行分析,評估市場是否偏向於擁有高檔破發點表現的選手,就如同上述澳洲公開賽的 Dimitrov 一樣。
首先,我們要檢視 ATP 巡迴賽中,發球型選手保住的破發點是否比預期更多。只要使用簡單的數據(保發率-破發率),我們就能計算前 100 名選手中最偏向發球型的選手。
在此樣本中,使用的是 2016 年季末排名前 100 名的選手資料(選手在 2016 年須參加至少 10 場主要巡迴賽才符合本樣本的資格)。
選手
|
2016 年季末排名
|
2016 年保發率
|
2016 年破發率
|
2016 年保發/破發率差異
|
Karlovic
|
20
|
92.9
|
7.3
|
85.6
|
Isner
|
19
|
93.4
|
10.4
|
83.0
|
Muller
|
34
|
88.7
|
13.0
|
75.7
|
Raonic
|
3
|
90.5
|
18.3
|
72.2
|
Johnson
|
33
|
85.1
|
13.3
|
71.8
|
Zeballos
|
71
|
81.4
|
11.0
|
70.4
|
Querrey
|
31
|
85.6
|
15.6
|
70.0
|
Kyrgios
|
13
|
88.7
|
19.6
|
69.1
|
Cuevas
|
22
|
85.5
|
17.9
|
67.6
|
Tsonga
|
12
|
87.7
|
20.4
|
67.3
|
對於熟悉網球界的人來說,名單中大部分的選手應該都不讓人意外,Ivo Karlovic 和 John Isner 遙遙領先,是 ATP 巡迴賽中最偏向發球型的選手。
擁有這麼高的保發百分比(源自很高的發球得分數據),顯然這些選手也有相當高的機率能保住破發點。如同下表所示,在 2016 年的正選賽中,這些選手所能保住的破發點,遠高於 ATP 的平均百分比 60.7%:
選手
|
2016 年保住破發點百分比
|
2016 年整體高檔/低檔破發點表現百分比
|
Karlovic
|
72.7
|
4.3
|
Isner
|
69.3
|
-2.9
|
Muller
|
65.0
|
-3.1
|
Raonic
|
69.4
|
-2.3
|
Johnson
|
64.4
|
-2.7
|
Zeballos
|
64.8
|
9.3
|
Querrey
|
64.9
|
-0.1
|
Kyrgios
|
69.4
|
2.4
|
Cuevas
|
65.2
|
0.9
|
Tsonga
|
67.4
|
-0.6
|
平均而言,ATP 選手在正選賽中,在發球局保住破發點的機率比發球得分的機率低 2.8%,而在接發球局破發的機率比接發球得分的機率高 2.8%。我們可以利用這些數據計算高檔/低檔破發點表現。
考量此數據後,前十名發球型選手中有六名選手的破發點表現處於低檔,Gilles Muller 在關鍵分數的表現最差,而 Horacio Zeballos 則遙遙領先,是擁有最高檔表現的選手。因此,資料並未顯示發球型選手在關鍵分數有更高檔的表現(相對於平均值)。
市場高估的不一致性
下表進一步深入分析 2016 年擁有高檔破發點表現的前十名選手。我們可以利用此數據,以及 2017 年主要巡迴賽目前為止的資料,評估這些選手是否因為 2016 年的表現起伏而受到看好,因此被市場高估:
選手
|
2016 年季末排名
|
2016 年整體高檔/低檔破發點表現百分比
|
Brown
|
72
|
13.9
|
Berlocq
|
95
|
10.5
|
Zeballos
|
71
|
9.3
|
Evans
|
66
|
8.1
|
Monteiro
|
82
|
7.5
|
Klizan
|
35
|
6.9
|
Marchenko
|
74
|
6.3
|
Khachanov
|
53
|
4.7
|
Harrison
|
90
|
4.5
|
Herbert
|
78
|
4.4
|
假設以定額 100 鎊本金盲目投注這些選手在 2017 年的比賽,產生的投資報酬率如下:
選手
|
比賽
|
獲勝
|
勝率
|
損益
|
投資報酬率
|
Brown
|
22
|
8
|
36.36
|
-98
|
-4.45
|
Berlocq
|
24
|
9
|
37.50
|
-642
|
-26.75
|
Zeballos
|
32
|
15
|
46.88
|
163
|
5.09
|
Evans
|
17
|
9
|
52.94
|
645
|
37.94
|
Monteiro
|
23
|
7
|
30.43
|
-797
|
-34.65
|
Klizan
|
20
|
8
|
40.00
|
-309
|
-15.45
|
Marchenko
|
6
|
2
|
33.33
|
-147
|
-24.50
|
Khachanov
|
36
|
17
|
47.22
|
-272
|
-7.56
|
Harrison
|
28
|
14
|
50.00
|
-503
|
-17.96
|
Herbert
|
18
|
6
|
33.33
|
-214
|
-11.89
|
整體
|
226
|
95
|
42.04
|
-2174
|
-9.62
|
如同資料所示,在今年目前為止的比賽中,盲目投注 2016 年擁有高檔破發點表現的選手,會導致慘不忍睹的投資報酬率,226 場比賽的投資報酬率為 -9.62%。
事實上,因為這些選手在關鍵分數的高檔表現,市場高估了他們的「實力」和能力層次。除了 Dan Evans(目前被禁賽中)以及 Horacio Zeballos(某種程度上來說)之外,這十名選手中所有其他選手在 2017 年都回歸均值。
盲目投注這些選手的結果慘不忍睹,因此如果預期會發生均值回歸進行反向操作,就能獲利。評估 2016 年擁有最低檔破發點表現的選手,是否因為市場低估其能力,而在 2017 年產生正投資報酬率也十分有趣:
選手
|
2016 年季末排名
|
2016 年整體高檔/低檔破發點表現
|
Sela
|
96
|
-10.4
|
Medvedev
|
99
|
-8.2
|
Del Potro
|
38
|
-7.2
|
Sousa
|
43
|
-7.1
|
Dimitrov
|
17
|
-7.0
|
Federer
|
16
|
-7.0
|
Coric
|
48
|
-6.9
|
Struff
|
63
|
-6.5
|
Almagro
|
44
|
-5.8
|
Mayer F
|
50
|
-5.7
|
有趣的是,在今年初擁有絕佳破發點表現的 Dimitrov,在 2016 年的整體破發點表現實際上相當差,這正是不一致性很容易被誤認為「實力」的最佳寫照。
均值回歸
盲目投注這些選手的結果有好有壞,不過戰績最佳的 Roger Federer 本季已贏得 36 場比賽中的 34 場*,假設以定額 100 鎊本金投注這些選手的 274 場比賽,確實可以獲得將近 6% 的投資報酬率:
選手
|
比賽
|
獲勝
|
勝率
|
損益
|
投資報酬率
|
Sela
|
16
|
5
|
31.25
|
66
|
4.13
|
Medvedev
|
32
|
19
|
59.38
|
690
|
21.56
|
Del Potro
|
25
|
14
|
56.00
|
-542
|
-21.68
|
Sousa
|
33
|
15
|
45.45
|
-653
|
-19.79
|
Dimitrov
|
40
|
26
|
65.00
|
-280
|
-7.00
|
Federer
|
36
|
34
|
94.44
|
2399
|
66.64
|
Coric
|
27
|
13
|
48.15
|
393
|
14.56
|
Struff
|
29
|
13
|
44.83
|
-638
|
-22.00
|
Almagro
|
17
|
8
|
47.06
|
-60
|
-3.53
|
Mayer F
|
19
|
8
|
42.11
|
204
|
10.74
|
總計
|
274
|
155
|
56.57
|
1579
|
5.76
|
*羅傑斯盃準決賽前的資料
總結來說,檢視 2016 年擁有高檔/低檔破發點表現的選手在 2017 年的數據之後,這兩組選手確實都出現明顯的均值回歸現象-市場並未準確評估這種可能性。
進一步研究往年的資料並建立更大的樣本之後,讀者就可能以有趣的角度戰勝市場。想獲得更多投注網球的訣竅?閱讀 Pinnacle(畢諾克)的網球投注討論日摘要。