2016年11月1日 星期二

有多少時間能自由

早前多位blogger先後發文談財務自由,儘管各人對財務自由的定義不一樣,目標數額不一樣,達成的途徑也不一樣,大家對此追求的出發點卻高度相似,就是希望以被動收入解決生活所需,然後騰出更多時間做自己想做的事。也就是說,追求達致某個財務標準,以此換取時間的自由。

大家對財務自由看法的分歧,實質是各人對“自己想做的事”的分歧,對當前付出與所換取價值的分歧。有人可能一路返緊工一路打去銀行追問D文件搞掂未(醉心兄語),不以為苦;有人平時可能連書都不願意看,卻熱衷於刨年報,樂此不疲。如果不是有背後的利益驅使,這些是否大家都很願意去做的“賞心樂事”呢?就真是見仁見智了。

就算是有利益,也要衡量一下值得為此付出多少時間,這應該是大多數人比較正路的想法。賭馬唔睇馬的池某,此前一直被一個問題困擾:賽前下注一場馬,實際“工作”時間只需十多秒,但由於需要開跑前最update的賠率計算注碼,以致賽馬日總是要守在電腦前,頗為不便。

計一計條數,夜馬八場或九場,四個多小時,日馬十場或十一場,五個多小時,一個星期就多了九至十個“工時”,搞到像返工一樣,相當不“自由”。更何況周三晚開跑時正是一家人晚飯時間,周六日也橫跨了下午茶時間和部份親子時間,對比之下更是不值。

因為手機不能執行vba macro,唯一的解決辦法就是隨身帶備手提電腦,但一家大細在餐廳食食下飯突然拎部notebook出來,還是很怪相,更擺脫不了邊食飯邊“開工”的不自由感覺。

技術障礙,還是找技術人解決吧。問問IT人怎麼辦,IT人的即時反應是,寫個app。坐言起行,先協調一個格式,池某將計算結果按這個格式output,後面的工序就不理了;IT人則按這個格式input,完成Kelly calculator部份。這也是早前趁重整model把即時賠率的擷取由HTML版轉為XML版的另一個原因,既方便寫app,也確保app和excel的計算結果能保持一致。


現在就算身處餐廳,遠離電腦,也不用再為落注問題煩惱了。打開個app,refresh一下即時賠率,就顯示出最優注碼分配,完成一場下注比回覆一條whatsapp更快更方便。不管新model最終能否贏錢,可以肯定的是先贏了時間上的自由。

142 則留言:

  1. 池兄又解決一項問題了:)

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    1. 嘻嘻。池某今次做左「伸手黨」。

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  2. 池兄唔一路睇住電視螢幕,點知幾時先係最後十幾秒鐘,其實都一樣要分神,不過的確方便很多,呢場天富致寶排A跑道有利的1檔,有好人幫手,真係十分抵賭,我的程式都有賭呢匹! 太陽旺旺都中,不過捷捷勝同天時就唔中了

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    1. 個app右上角會顯示埋更新時間,唔會差好遠,其實電視轉播都有少少delay。

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    1. 我programming不好,寫唔出個Kelly calculator。

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    2. 見過IT人唔使用VBA,就咁一個excel template就做到Kelly calculator。

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    3. 咁利害!solver都唔使用?

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    4. solver都唔使用。佢以前send過一個比我,不過我嫌個版面太花,delete左。

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    5. 上網搵下會有教學,我都成功整過,不過我一向都唔係用kelly做策略所以無用到

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    6. 我連vba都冇用到,不過只可以自用,因為冇諗過點自動化

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    7. 池兄說不用solver是指用純數學 function寫成的嗎?
      因為我有見過一個kelly template 係用vba 不過個vba入面都係call返個solver

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    8. 唔需要用solver,呢點好肯定。
      也沒太複雜的數學function,都係加減乘除而已。

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    9. 原來一直行緊冤枉路 哈哈

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    10. 而家唔洗開2個excel出黎
      係快左既

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    11. 計win應該極快,即刻就出到結果,計連贏就要等一兩秒。

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    12. 之前連贏要用8~10秒左右
      但真係唔可以睇少果幾秒
      聽日又有外國馬 試下效果如何

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    13. 我用solver計都要5-6秒,睇嚟我都要研究吓。

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  4. 哇,真係好多野都難你唔到

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    1. 難到池某架,只係難唔到IT人。

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    1. 市場?
      EO計法每個人都唔同,睇最新賠率馬會app就夠用,市場在哪裡?

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  6. 勁!祝池兄(和你個app)好似巴基之星咁、後勁愈來愈凌厲:)

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    1. 連cherry都知道巴基之星???
      呢隻馬睇怕以後都係食之無肉了。

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  7. 利害利害,池兄從此彈指之間,縱橫馬場

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    1. 哈哈。都可能係彈左D錢去舖草皮。

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  8. 好厲害.
    樓上全唔中重點,池兄比年報大師以及文件大師,大幅節省財自所需時間!
    可惜EXCEL大師已比人用左,做個ANDROID大師吧~~~~

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    1. 池某只係用家。Android大師係IT人呀。

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    2. NONONO.絕非工匠咁簡單。70後兄咁講,池某下次要寫多D先得。

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  9. 對我黎講, 投資係個人興趣, 當然對好多人而言, 只係為左財務自由既一個手段. 我無論有錢定冇錢, 對任何大小投資項目都會睇下聽下學下.

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  10. 不瞞池兄,我正研究數據分析,programming等技巧,睇下最後得唔得出對投資或賭馬(待stat有成,應會參上一腿XD)有利嘅方向,最後一無所獲也罷,所學技巧亦在本業上有很大用途(模擬物理系統),所以一定冇死,哈哈!

    池兄是先在電腦運行模型,再將結果傳至手機嗎?這點子好像不錯,用手機去看的確方便得多!

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    1. 斷估無痛苦,我估池兄要開跑前傳個interface file去部手機度,再用手機fetch個XML 去做完成Expected Odds同Kelly 嘅計算。

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    2. //先在電腦運行模型,再將結果傳至手機嗎?
      不完全是,個app也會參與部份計算。大致如Michael兄所說那樣。

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    3. Wanerer兄在賭馬方面,方向是怎樣?
      我正在著手建立模型,現在開始做資料收集。
      怎樣睇顧鳴高的方法?

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    4. 哈哈。冇估錯的話Wanderer師弟應該係學業為主研究為副,所做的研究又應該係股票為先賭馬為後。

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  11. 連apps 都寫埋,犀利!
    池兄這個apps 自己需要比錢 IT人朋友寫嗎?

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    1. 佢一年贏一千萬,要比錢池某點比得起?

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  12. 用個app隨時隨地賺錢,簡直夢寐以求,再發展落去齋賣app提供貼士都賺大錢。

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    1. 同上。IT人一年贏一千萬,點會志在呢D?

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  13. 看過此Blog, 始明白什麽是天外有天,人外有人,在此祝池兄的apps能在博彩界發揚光大,精益求精,永遠支持池兄的研究精神!!!!!!

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    1. 多謝。有時睇到問題解決左、生活方便左,確有一些滿足感。

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  14. 留名等睇有人叫你賣APP/ 送APP/ 教整APP

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    1. 上網搵freelance咪得....

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    2. 哈哈。
      賣APP,唔係我既野點賣?
      送APP,唔係我既野點送?
      教整APP,我都唔識整點教?

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    3. 呵呵,CD-ROM 又點會睇曬你兩年黎幾十篇文先留言呢?
      上次鬼佬馬同HaFu 都已經出現過無數次重覆又重覆的9問,唔用心睇就亂甘夠問可以話係呢個BLOG 的留言特色之一;這當然是好事吧,有飯自然香!畢竟人性使然,係網上總會見到呢類人,故且稱佢地為另類的貼士信徒~

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    4. 呵。這次還好,未有此類信徒出現。

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  15. 小弟對於池兄呢篇文有好大同感, 當星期五晚自己對住電腦不停更新資料同埋星期六日兩晚有兩三個小時不停落注, 身邊人總會覺得奇怪, 仲成日問小弟做乜咁鍾意對住堆數據(佢一直都唔知我係投資響足球上面, 以為係砌數據)。

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    1. 呵呵。神兄掛住賭波冷落嬌妻?

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    2. 相信池兄都明白, 一開工就係漫長作戰, 好快就會進入忘我狀態, 講得誇張一點就係外面死人冧樓都唔會知

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    3. 冇咁誇張卦,除非賭in play。

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    4. 同時間開波場次隨時有十幾二十場, 由入賠率到落注都要唔少時間

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    5. 呢個問題...下次寫一篇神兄感興趣的。

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  16. 個人認為「時間自由」有兩個重點。

    第一,當如池先生所言,「工時」越短越好。

    第二,則是「工時」可以自由分配的程度,這一點應該也是大部份人嫌惡「正當工作」的原因。例如朝九晚六上班族,假期肯定同大部份人撞埋一齊,想去旅行註定捱貴飛。又例如被政府公然歧視,不算是公眾的基層勞工,則是假期少,而且要排班的如飲食、零售業等,更肯定假日無假放,大時大節跟家人團聚「齊齊整整食餐飯」都唔駛諗。

    如果是投資股票、買樓收租、甚至刨馬經波經,即使第一點的「工時」不比「返工」短,可是第二點卻自由得多。只要願意承擔投資損失、收唔到租、中咗馬但係無買等等後果,就可以隨時放自己假。

    得失自己衡量,事前不用申請、事後不用交待,正是在下所嚮導的「自由」。

    不過也可能只是在下人窮志短,「唔駛Do」太遙遠只屬妄想,「鍾意幾時Do就幾時Do」已經夢寐以求……

    最後恭喜池先生又有好主意兼得貴人相助,更上一層樓、越黎越自由。

    快餐人上 ← 留個名易認啲

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    1. 快餐人兄之論清晰而通透,應可代表大多數人的心聲。
      「唔駛Do」的追求太不切實際,日子總是要過的,「唔駛Do」絕對不會令日子過得更充實更有意義,反而「鍾意幾時Do就幾時Do」、「鍾意Do乜就Do乜」更值得期待也更令人嚮往。

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    2. 人窮唔一定要志短既, 千萬唔好睇少自己, 眼光放遠啲! 唔計含住金鎖匙出世嗰啲啦, 每個人第一個一球都係辛苦得來既成果, 可能係工作, 可能係投資, 可能係賭 ... 搵到自己條路, 發揮自己既優勢, 再複製屬於自己既「成功方程式」! 共勉之
      閒人A

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    3. 睇語氣,閒人A兄應該既有「方程式」,又有好多球。

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    4. 認真細想一下,發現在下如果坐擁幾球身家,可能真的會開始失去繼續向上的動力,轉為只付出以「保持」為限的最底努力,來去亨受快餐級財務自由。

      看來在下說自己人窮志短是本末倒置了,真相應該是正因為志短,所以才會人窮……

      又不過,真有幾球的話,到時立場不同了,想法也可能跟着改變。

      未食過魚翅撈飯無比較,話唔定食過之後就停唔到口,焗住要將目標由「快餐級」提升到「魚翅級」都唔定。

      再不過,現實是在職貧窮的在下,現在還是有工返還要吃快餐。幾球之說,恐怕要努力很久以後,才能親自驗證了。

      快餐人

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    5. 好多野係要有個過程既, 付出與艱辛一定難免, 問題在於你點揀! 你想行條咩路? 十年後你會揸住幾球有更多選擇, 定繼續窮食快餐?
      當年我都試過肚餓攞住十蚊入麥記食兩個漢堡包作晚餐 ...
      閒人A

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    6. 艱辛……還是可免則免吧。

      想要達成財務自由的本來目的,應該是要讓自己可以更輕鬆自在地生活。那麼如果為了達成財務自由,反過來讓自己不輕鬆也無法自在,不就本末倒置了嗎?

      在下也很認同要達成任何目標,也需要過程和付出,但是這個付出的過程,卻不一定要是艱辛的。

      生於今日的香港,常規的「正當工作」,要「出頭」確實不是易事。不過如非渴求大富大貴,只是想要「有啲錢砸袋」輕鬆生活,合法漁利的途徑還是不少,其中總有些會讓自己感興趣、不覺艱辛也樂於參與的方法。找出適合自己的路,以快樂的路途走至快樂的目標,才是人生一樂事。

      話說回來,好像不少財務騙局,正是瞄準在下這種「想發達又怕辛苦」的心態。所以在享受自由和嚮往快樂的同時,也要注意人生道路上,其實四處有伏,小心勿中!

      另,其實我都幾鍾意食麥記,唔係淨係貪佢平。

      快餐人

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  17. 我當然覺得唔"多"! 多與少個概念人人唔同, 唔值得探討。方程式就有既, 成功就未! 一切還在進行中, 所以路過此 BLOG 學藝。
    閒人A

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    1. 有方程式又有好多球都咁謙虛,勁人風範。

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  18. Wow, 池兄引用咗我留言做引文。

    恭喜你時間上更自由啦, 所謂「寸金難買寸光陰」, 今次賺開巷喎~!

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  19. 池兄想請教埸地質素,賽道用dummy variable 這方式匯入mlr model可取嗎???

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    1. 問題是怎樣分析出這個variable對哪些馬有效?
      對於具體某個variable,池某不敢輕言可否,大家砌model的方法不一樣,有些variable可能對某種model有效,又對某種model無效;又或者本來是有效的,只是池某自己做不到而已。

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    2. 【埸地質素】,將這個factor放到統計軟件,計算結果會告訴我們這個factor有幾有用。。。是否這樣嗎?

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    3. 有些統計指標可以參考,例如Chi-Square、Pr > ChiSq等等。

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    4. 真係不明白為何 Cox-Snell Nagelkerke Mcfadden 全是.000 真係煩惱

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    5. SPSS?
      SAS的output好像不一樣。

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  20. 只要對MODEL有效就可. 我也無謂將事情複雜化.
    運行MLR絕對係對電腦硬件的一個挑戰,池兄是否利用雲端計算???

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    1. 【運行MLR絕對係對電腦硬件的一個挑戰】
      是怎樣的挑戰?
      我以前用486+dBstat,ram未有G做單位,做multiple regression,軟件做分析時當然要等下佢。

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    2. 【雲端計算】是怎樣一回事,有冇邊位師兄說一下?

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    3. //是否利用雲端計算?
      沒有用雲端,run一次個model要三四十分鐘,通常都係擺埋一邊由佢慢慢計。

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    4. 雲端計算係租用網上服務供應商一部分資源去做運算工作, 尤其適合複雜或者突然之間需要大量運算工具。

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    5. 【雲端計算係租用網上服務供應商一部分資源去做運算工作】
      先謝謝。
      即是用供應商嘅harddisk,同佢嘅cpu。
      軟件啦?例如我用spss,是我放埋個spss到云端?

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  21. A Man for All Markets
    From Las Vegas to Wall Street, How I Beat the Dealer and the Market
    By Edward O. Thorp

    About A Man for All Markets

    The incredible true story of the card-counting mathematics professor who taught the world how to beat the dealer and, as the first of the great quantitative investors, ushered in a revolution on Wall Street.

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    1. He also proved Black-Scholes model according to himself. But he kept it to himself and used it to earn a fortune for his customers.

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    2. 會唔會係Beat the Dealer同Beat the Market既remix版?

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    3. Thorp 好似好喜歡講古仔。
      睇個題目,我估佢由佢做算牌客一路講古講到佢做基金。

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    4. 佢本身既古仔又真係夠晒傳奇夠晒吸引。

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  22. 想問問各位使用spss的網友,我的模型老是出現一個警告 {Hessian 矩陣中發生非預期的異常狀況。這表示若非某些預測變數應該被排除在外,便是某些類別應該被合併。}, 我光盡力氣也處理不了,想問問大家知唔知發生什麼事???是參數問題???定係spss setting 出錯??? 請賜教.

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    1. 這裡應該用SAS的居多,兄台可能需要去統計論壇求援了。

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    2. MACAU兄係用緊咩FUNCTION出呢個ERROR MESSAGE? 我係用SPSS的LOGISTIC BINARY REGRESSION,通常幾秒就出到REGRESSION結果,係咪我用錯左? 上面師兄們都說要RUN幾十分鐘?

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    3. 我的function在馬會網都可以找到 路程,體重,騎師..... yu fung 兄, 大家也是用spss, 不如用email 交流交流
      Peter

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    4. 我係將資料擺落EXCEL,再將EXCEL的DATA擺落SPSS計REGRESSION

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    5. Yu兄,你用幾多個factors?
      factors是自己設計? 還是參考哪里的?

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    6. 我也是用這方法INPUT DATA, 但我不是用LOGISTIC BINARY REGRESSION, 我是用multinomial logistic作分析 因為有二個以上的dependent variable.

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    7. factor只係好無謂的自創的野,多數係DISCRETE的,1或0,例如田草千六米C,C+3跑道較利內檔,咁符合呢D條件的馬就係1,其他就係0,不過呢D VARIABLE的隨機性太大,即使在TRAINING的時候SIG.好細,但到TESTING一時有用,一時無用,正煩惱如何揀選真正有用的VARIABLE,如何做一個好的VALIDATION

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    8. 以前我做multiple regression,結果是,時間/騎師/負磅,是最重要的factor

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    9. 曾經在網上找到的,唔記得從哪里?

      Summary
      ○ Average Finish Position
      ○ Average Class
      ○ Distance Normalized
      ○ Race Distance
      ○ Horses Passed
      Efficiency
      ○ Horse Cur. Yr Efficiency
      ○ Horse at Distance Efficiency
      ○ Horse Life Efficiency
      ○ Horse Pr. Yr Efficiency
      ○ Horse Turf Efficiency
      ○ Horse at Track Efficiency
      ○ Horse Off Track Efficiency
      ○ Jockey Cur. Yr Efficiency
      ○ Jock Meeting Efficiency
      ○ Jockey Pr. Yr Efficiency
      Speed
      ○ Average Speed Rating, Off
      ○ Average Speed Rating
      ○ Speed/Class Avg.
      ○ Speed/Class Avg.
      ○ Speed/Distance, Avg., Off
      ○ Speed/Distance, Avg.
      ○ Speed/Weight Avg., Off
      ○ Speed/Weight Avg.
      ○ Surface Code
      Races
      ○ Lengths Gained
      ○ Number of Prior Races
      ○ Post Position
      ○ Average Purse
      ○ Race Class Code
      ○ Race Ranking Code
      Trainers
      ○ Trainer Cur. Yr. Efficiency
      ○ Trainer Meeting Efficiency
      ○ Trainer Pr. Yr. Efficiency
      Finishes
      ○ Weight Normalized
      ○ Avg. Finish Weighted
      ○ Horses passed - Weighted
      ○ Lengths Gained - Weighted
      ○ Percent Horses Beaten
      ○ Percent Horses Beaten, Off
      Work
      ○ Work - Average Time, Off
      ○ Work - Average Time
      ○ Workout Number of Bullets
      ○ Number of Workouts
      ○ Work - Weighted Time, Off
      ○ Work - Weighted Time

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    10. 池某做到最重要的factors是騎師和馬匹最近一次賽績。

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    11. 最近一次賽績...我有三個factor:
      上賽的標準化的完成時間
      上兩次比較優的一次標準化的完成時間
      與頭馬距離的近因加權

      刪除
    12. 騎師,我用勝出率。

      如果有見習騎師,或者外地經驗騎師初來香港,池兄怎樣處理?

      刪除
    13. 池某的做法是將上陣次數少的騎師group埋一齊。

      刪除
    14. 【如果有見習騎師,或者外地經驗騎師初來香港】
      我會斷估作一個勝出率比佢地。然後日後再睇佢地嘅表現,作人手調整,直至自己數據庫有足夠數據。

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    15. 這也是一種方法。group埋一齊取平均的偏差也不會太大。

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    16. 用時間黎計要花大量功夫去閱讀賽績,成本相當大呢

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    17. 練馬師/騎師的重要性大部分都反映左係賠率度

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    18. //用時間黎計要花大量功夫
      呵呵。macaupro有團隊專門做,呢啲功夫花得起。我地one-man band就難了。

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    19. 【用時間黎計要花大量功夫去閱讀賽績,成本相當大呢】
      時間是【完成時間】,網上有的資料。
      Yu兄會否是指其它東西?

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    20. 【練馬師/騎師的重要性大部分都反映左係賠率度】
      其實幾乎所有因素都在賠率反映了。
      電腦計馬,就是希望電腦估計要比較公眾計得更多準確。
      或者找到公眾under bet的項目。

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    21. 有些如初出馬,比賽次數過少的馬匹,引致樣本數量不足.令到模型出現失真的情況,想問問大家如何解決這問題??? 利用埋晨操數據???

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    22. 池某都冇辦法有效地解決呢個問題,例如初出1.5倍的京京千里,點都冇可能計到,只能以combined model減少損失。

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    23. combined model意思係話...兩組model 用不同參計算.得出結果再分析?
      我有冇理解錯???

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    24. 舉個簡單例子一組專攻泥地,一組草地.......?????

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    25. 唔係。係combine左即時賠率。

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    26. //望塵莫及:)
      天外有天:)

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    27. http://www.bjll.org/index.php/jpm/article/download/419/450

      大家可以參考下呢篇文,講TWO-STEP MODEL的,十分易明

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    28. 池兄,請恕在下插個隊, 想問下如果個別Factor是否有需要另外做一d regression?

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    29. Logit model是容許對個別factor作特別「加工」的,至於另外做regression,最多只能作觀察比較之用,很難直接使用其coefficient。

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    30. //http://www.bjll.org/index.php/jpm/article/download/419/450
      好文章。多謝推介。

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    31. 謝謝池兄指教. 因小弟用大半年時間分析了很多factor,始終有如水中撈月,故不恥下問求教了. 至於加工方面, 是否就如計得精彩所講到要嘗試不同的方法如倒數,take log等等?

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    32. 是的,加減乘除取倒數take log等等,不過池某認為用越raw的data越少加工效果會越好。

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    33. THOR兄,例如分析過甚麽FACTOR? 可否分享?

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    34. factor其實只是一些基本數據如年齡,檔位,出賽次數,路程,騎練合等等,再加上類似yu兄的那些0與1的value, 只是找出類似的rule比較花時間

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    35. 其實呢D0同1的FACTOR係咪無用? 可能CONTINUOUS的FACTOR先較易有用

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  23. 池兄,
    睇咗幾篇鴻文, 唔太明白EO與RO的關係, 及其對計算MULTI-KELLY的作用?

    如文中,
    1非凡者的5.30是RO與6.26是EO?
    2天賦致寶的6.20是RO與5.31是EO?

    EDGE的意思或條件係EO>RO時, 才將有EDGE的相關馬匹,
    做相關的MUTLI-KELLY運算嗎?

    因RO隨投注額而變化, 所以取越接近[截止投注時既數值]為準?

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    1. 我們說一個賭局有edge,就是probability*RO>1的意思,即EO < RO。
      因為EO和probability是倒數關係。
      如果是賭大細這種非此即彼的賭局,用最簡單形式的Kelly就夠,只需考慮EO < RO。但賭馬這種有多個選項的賭局,「最優」選擇可能不止一匹馬,甚至可能包括個別EO > RO的選項,具體結果需要以Multi-Kelly計算。
      這裡有較詳細的說明:
      http://poolshunter.blogspot.hk/2015/09/blog-post_19.html

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    2. expected odds,或者expected probability,會有偏差。而且整體來講real odds要比較expected odds 還要準(Bill Benter 說的)。
      所以【probability*RO>1】可能只是偽優勢。
      這個怎樣可以優化?
      廿一點算牌,有個叫做“Betting Correlation”。

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    3. 池兄,

      如一場14匹馬, 每一匹馬計出的EO在甚麼情況下, 需要做ADJ?
      如何做?

      另外, 做MULTI-KELLY計算的目的何在? 為要平衡回報與風險?
      簡單講, 與Dutching calculator同理嗎?

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    4. 回macau兄:
      賭馬都係,Bill Benter會用多一個combined model來個bias correction,得出新的probability。總括而言,那個還是叫expected probability或expected odds。

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    5. 回匿名兄
      做ADJ只係確保一場馬probability之和係1,有馬退出時亦方便計算且唔會用錯EO。將每個probability除以probability之和就做到。
      做MULTI-KELLY是要將回報與風險作最優化處理,與dutching不同,dutching不管風險與回報率如何,回報額是固定的。

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    6. 【做MULTI-KELLY計算的目的何在? 為要平衡回報與風險?】
      是的。
      你找到有+EV的下注機會,你準備了有一份bankroll,是(也只是)用來做賭博投資的,也預左有機會輸曬。咁你應該下注幾多?
      好多人喜歡用double or nothing(bankroll)來做標準。
      假設你有10%的+EV,一賠一游戲,你一口過all-in,你風險是45%,好快完成。
      你分1萬注,每次只投注1/10000 bankroll,風險可能是低過1%,但就浪費時間。
      Kelly就告訴你下注幾多,才是風險低,成功機會又高。
      因為Kelly是假設可完美投注,無限細分。這個現實是不可能,所以很多人喜歡用0.5*kelly,0.25*kelly...來調整。

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    7. 兩位既答案, 條理分別, 深入淺出, 受益良多, thanks!

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    8. 【與Dutching calculator同理嗎?】
      做完dutching,你有4隻馬要買,總共投注n注。
      一注幾錢?你仍然需要用Kelly,因應該你嘅bankroll和這些投注有幾多+EV,來計算投注金額。

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  24. 小弟正在建立電腦賽馬模型。
    邊位師兄有興趣共同分享經驗,可以私談。

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  25. 個app對最後幾十秒的啡格綠格能及時調整嗎。。。今天又遇了落注後的啡綠感覺就算中了也是負回

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    1. 可以的。勾即時賠率的用意就是要做到這點。
      但賠率的變化始終有辣有唔辣,比如今晚「嫡愛寶」由大注變了細注,「首映」和「綠茵風采」由細注變大注。

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  26. 如不用全自動化下注。。用人手總要預早一兩分鐘。。似乎真的看著電視也難避免。。今天有兩場應中的又太遲下。。其他下了才發覺變成負利也不少

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    1. 獨贏半自動化還可應付,連贏真係要全自動化先得。

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