上一节我们了解了欧赔的静态分析法和动态分析法的区别,以及静态分析法的种类,并了解了第一种静态分析法——埃罗算法,本节我们来重点了解第二种算法以及鸟叔自研的简单进球算法。

在大卫·杰克逊和K.R.莫舍斯基联合撰写的《比赛中的指数博彩》论文中,提出了利用参赛球队以往进球率预测比赛结果的研究方法。

具体方法是:Ra代表参赛甲队的以往进球率,以Rb代表乙队的以往进球率;本场比赛的总进球数则用Ra+Rb来预测;双方胜负即可用Ra-Rb来预测。论文中以1990年世界杯英格兰VS爱尔兰的比赛为例,对他们的理论进行论证。英格兰在国际大赛中的平均进球率为1.29,爱尔兰的平均进球率为0.73.按照他们的方法运算出,英格兰的获胜概率为0.56(即1.29-0.73),预测总进球数为2.02(即1.29+0.73)。赛前机构为这场比赛开出的英格兰获胜指数为0.85-1.10,总进球数为2.10-2.14.将机构的指数与二位学者的预测对比,可以发现机构对于英格兰获胜的指数为0.85远高于0.56,这也就意味着机构对于这个结果的评估明显高于学者们给出的定位,而最终比赛结果为1:1,下注者在交易所按0.85的指数卖出英格兰获胜,则回报可观,若是买入则损失不小。可以看出进球预测法是很准确的一种算法。

如何举例在此不再陈述,在这里直接给大家结论——平均进球率对比赛结果能够有效进行预测,怎么算的?大家自己动动手动动脑子,找一个或者几个联赛几只球队进行验证,更有助于记忆和运用

大家都知道任何一种预测方法都不是万能的,更不可能做到万无一失,我们能做的就是力求准确,怎么做?往下看

1、了解球队实力:进球率体现了球队的攻击能力,锋线进球效率越高对球队取胜越有保障,但是再强的球队也会有输球的时候,否则你以为爆冷这说法是怎么来的?大家在实践中就能深刻体会到了,例子很多无需赘述,皇马,拜仁,巴萨,尤文,曼城等等,哪只球队没有爆冷输球过,因此说球队实力是决定比赛结果的重要因素而非绝对因素,在这里也提醒读者朋友,一定不要有强队意识带入比赛阅读中;

2、主客场因素:以五大联赛为例子,经过庞大和系统的模型和数据采集,可以发现,在足球比赛中主场取胜的比例要远高于客场已经是一种规律,此规律与球队的真实实力关系不大,几乎所有球队的主场胜率都要高于客场,钻牛角尖的请忽略鸟叔所言;

3、球队战意和状态:球队对于比赛的态度及备战状态对于赛果影响很大,大球市往往更看重本土联赛排名和区域大赛如欧冠、国王杯等赛事的竞争,而某些已完成球队近几年既定目标的球队会对近五年乃至近十年未能取得突破性成绩的赛事重点关注并发起冲锋,这时是否存在弃车保帅、或者双线作战甚至多线作战的可能性,是否存在主力球员(主力得分点,防守点)的伤停,这些因素都会对赛果产生影响。

经过实战检验,总结出的如下操作定义作为应用平均进球率预测法的基本准则,此算法更适用与五大联赛或同等级联赛的赛事.

定义2、当双方的平均进球率之差为0.10~0.30(含)时,若主队平均进球率高,则主队获胜;

定义3、当双方平均进球率之差为0.10~0.30(含)时,若主队平均进球率低于客队平均进球率,则主队不败;

以上四个定义涵盖了球队实力和主客场因素,鉴于各球队一般需经过十轮赛事之后平均进球率才能真实反映球队实力,故此算法需在第十一轮之后运用。

分主客分别计算主队主场平均进球数A、主场平均失球数a和客队客场平均进球数B、客场平均失球数b

主队主场平均进球数A=(主队赛季总进球数+主队主场进球数+近6场进球数)/(主队赛季场次+主队主场场次+6)

主队主场平均失球数a=(主队赛季总失球数+主队主场失球数+近6场失球数)/(主队赛季场次+主队主场场次+6)

客队客场平均进球数B=(客队赛季总进球数+客队客场进球数+近6场进球数)/(客队赛季场次+客队客场场次+6)

客队客场平均失球数b=(客队赛季总失球数+客队客场失球数+近6场失球数)/(客队赛季场次+客队客场场次+6)

另外总进球数算法以(主队主场平均进球数+客队客场平均失球数)~(客队客场平均进球数+主队主场平均进球数)为区间,一般以前者为主。机构开出的大小进球数通常都会在这一区间内,看最终机构给出的大小进球数趋近于较大数值还是较小数值。

数据具备科学的参考性,大家在平时结合基本面和欧亚指数分析比赛的同时,其实更应该结合大数据下的结果导向做参考依据,对于机构给出的欧亚指数,通过大数据进行可正可反的推导!

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注