2017年3月27日 星期一

隔山打牛

去年這個時間寫過兩篇賭海外賽馬文章,實際上池某對賭海外馬一直不熱衷,原因有很多:

第一,海外馬的expected odds無法自己計算,即使獲利,也沒什麼成功感。

第二,既然海外馬的“expected odds”是公開的,除非有大量香港馬參戰,或香港馬迷力棒的騎師出賽,否則edge不會太大,輸贏都很有限,很難寄予厚望。

第三,因為海外馬的edge不大,使得開閘前一刻對賠率變化的把握尤顯得重要,賠率和注碼的小小改變就令盈虧逆轉。這就要求開跑前一定要緊盯電腦,困身而利小,令賭海外馬變成雞肋。

早陣子想到杜拜世界盃又至,同時也為賭海外馬的麻煩而躊躇。這時,想起了IT人寫的那個app,但有一點不是很確定,當初池某給IT人的Kelly calculator樣本,是根據香港的情況以一場14匹馬為上限的,海外賽馬有時一場多達16匹,甚至24匹馬上陣,這個app是否適用,是一個疑問。

於是給IT人send了一個message,問了一句上限問題,很快就收到其霸氣回覆,“幾多隻都得!”這就好辦了。


一如所料,杜拜世界盃賽日大部份場次的edge都不大,只在微贏與微輸間徘徊,但在最少馬匹上陣的第五場出現了驚喜,9倍的“木球能手”爆出半冷,且edge不小,總算不至於白做一晚。


利潤不算多,卻留下了一個很大的思考空間。這裡並沒有自己付出努力的概率計算,而所使用的資訊又早就是公開的,那麼其間的利潤出自何處?除了其他投注人的決策錯誤之外,應該就是對資訊時間差的把握了。若早了一兩分鐘下注,盈虧的結果也會大不一樣。

資訊的差距,從來都是有價值的。資訊閉塞的年代,有“家書抵萬金”之說;“錢多、人傻、速來”,雖常被用於調侃,卻深刻地描畫了資訊差距的價值。Fortune's Formula一書,記錄了賭馬與信息學發展長期以來的互為影響,Kelly criterion就是以為“不公平信息”定價作為出發點的。

互聯網的普及,令“隔山打牛”的資訊接收成本降至幾乎是零,買外國股票、買外國基金、買外國樓、賭海外馬,都不再是盲人摸象。壞消息是,大眾更容易公開、公平地獲取同樣的資訊,會令市場更有效、盈利空間更狹窄。有效市場假說(Efficient-market hypothesis)的三個假設大前提,其中一個就是,“資訊實時公開且獲得資訊無需負擔額外的成本”。

故此,現今在市場博奕,競爭的不僅是資訊的獲取,更關鍵是有效使用資訊時機的準確捕捉,機會只在瞬間,差之毫釐,回報是天壤之別。“一萬年太久,只爭朝夕”。Out了,現在是“朝夕也嫌久,只爭分秒”。

62 則留言:

  1. 我見我老豆都唔會買外國賽事,連佢呢類鋪草皮一族都唔參與,當然EDGE少啦!
    (印象中佢講過點解,但我唔記得左了。)

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  2. 第三,因為海外馬的edge不大,使得開閘前一刻對賠率變化的把握尤顯得重要,賠率和注碼的小小改變就令盈虧逆轉。這就要求開跑前一定要緊盯電腦,困身而利小,令賭海外馬變成雞肋。

    自從賽馬交易所大行其道之後, 海外同香港賠率差距已經收窄唔少, 尤其係如日本果種早幾分鐘就截飛嘅地區。

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    1. 是的。想做hedge是此路不通了,找edge也要等待時機,捕捉機會。

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  3. 池兄,咩係賽馬交易所呀?

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    1. 提醒一句:在香港下注只有幫趁馬會係合法的。

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  4. 正如美股成交多, 資訊透明, 出現錯價是很低機會的事吧. 將來趨勢是各投資物都愈來愈少錯價了.

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    1. 馬和股有些不同,一場馬的賽果是exclusive的,就算所有人都知道1號馬有錯價,但當所有人一致行動買1號馬,就會令2號馬出現錯價,故錯價現象或多或少是存在的,勝負要看最後一刻的把握。

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  5. 印象中,投資家Mark Minervini是反對“Efficient-market hypothesis”的,因他覺得市場上有不同level的投資人士,及受market sentiments影響等。

    互聯網資訊發達,股票的短期錯價發生機率很低。但長期的“錯價”,則考驗散戶的眼光了!

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    1. 也有相反的理論,互聯網資訊發達,令股票的短期錯價發生機率更高,但這個「短期」是指零點幾秒或零點零幾秒,要以極高超的技術進行高頻交易去捕捉,令James Simons的Renaissance Technologies這類公司贏到盆滿砵滿。

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  6. 最大問題係香港賽馬投注屬於單向開放市場,即係全世界可以投注香港彩池同其他開設香港彩池嘅地方下注,但香港境內嘅人就只可以響馬會投注。

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    1. 呵呵。自製的喪權辱國不平等條約,百國聯軍攻陷香港,盡情掠奪。

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    2. 當年香港馬會為左封殺澳門馬會做出呢一條針對性嘅法例, 結果造成呢個局面

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  7. 海外赛事独赢的盈利空间已经很小了,如果是日本赛事的话用JRA的连赢赔率做参考还是能有一定盈利

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    1. 相對的,盈利空間小了,輸錢的風險也很小。

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  8. 用fixed odds作海外馬的expected odds還是Tote Odds的效果會比較釨?

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    1. 各有優點。
      Fixed odds是專業莊家的計算結果,但未必跟得貼臨場的狀況變化。
      Tote odds較能反映現況,但那是大眾「買」出來的結果,不太專業。
      池某較傾向Fixed odds,因為賭馬是一個與大眾為敵的遊戲。

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    2. 那網可會有fixed odd的賠率

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    3. 馬會參考賠率與蘋果的海外賠率是ㄧ樣的

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    4. 報紙多數都係抄馬會。

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  9. 有華恩庭, 新力風, 誰可拼 再加埋莫雷拉
    但點解今次個edge唔大?

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    1. 華恩庭孭左少少飛,但熱唔透。誰可拼同新力風跑泥地級數如何大家都清楚,完全孭唔起飛,反而雷神隻玉龍公子孭左唔少飛,令呢場賽果有盈利。

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    2. 池兄 咁請問雷神騎日本馬贏嗰隻有冇edge ?

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    3. 雷神在香港彩池只有蝕水,點可能有edge?

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    4. 隻馬一級賽冠軍 + 雷神 都差唔多10倍
      以為有機會有edge ^^

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    5. 呢隻外圍參考賠率係15倍。

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  10. 但本地馬也不時已截止投注後。賠率再跌10-20%。就算最後一刻下注也一樣下錯注

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    1. 本地馬反而易應付小小,可以用2 step model稍稍抵擋一下賠率變化。

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    2. 請問你正式確定注項。是看著最後一隻馬入閘還是按時間。如時間又會是開跑前幾分鐘?有多隻馬可能只能計算至開跑前兩分鐘已必須下注單。但最後賠率很多時已天淵之別

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    3. 按最後一兩隻馬入閘。獨贏較簡單,可以一早提交到投注區先,最後多數只係改一兩個數字。連贏就要用自動投注系統。

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    4. 親身驗証, 其實早一兩分鐘個分別唔係大得咁緊要, 可能只係買 $500 同 $450 o既分別, 某一啲好邊緣大賠率o既或者有 $0 同 $10 o既分別, 唔計爆大冷只係贏多贏少o既分別 ... 而且, 馬會最後賠率會响截完飛後先計到, 實在無需要追求呢個 "唔存在" o既 "最後賠率"

      自動投注系統呢 ... 呵呵, 慢慢長路呢!

      IT人

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    5. 咁係因為你用緊2 step model,EO會按某個比例自動跟住RO調節。身在福中不知福。XD

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    6. 香港都唔算誇張, 澳洲跑到就快過終點個賠率都仲跳緊, 所以用fixed odd係相對好過tote odds

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    7. 明天就有澳洲馬。可以實踐一下。:)

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  11. 像剛剛4場11。。看著電視開閘也是8.9 但截了後卻是7.2..很多時未必是買多了幾十元。。而已是正ev
    變負ev了吧 。。。2step model是否因它跌到7.2增加了值博率。。。我覺得本地馬有正ev其實相對已少。。可能每場一隻起兩隻止。。賠率最後變化可能是應買不買。不應買的下了重注。。除非你的model獨具慧眼。買中的不落飛。。但此等閘後重注相信應全是集團的才最後一起下注吧

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    1. 1.這種幅度的落飛對2 step model使用者的影響不大,因為EO也會跟住變,當然變化幅度會小些。
      2.Multi-Kelly不會只買+ev的馬,ev由正變負注碼不會立即變作零。

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  12. 池兄 有冇試過最多連續輸幾多場 ?
    嗰一刻有冇懷疑過自己個model ?
    我之前都試過好有系統咁投注, 但係開始冇耐連輸幾場又放棄了 ...
    希望池兄可以分享下自己心態上既心得 ^^

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    1. 連輸四五場是頗常見的。不過連續輸甚至連續唔中都不必太擔心,如果所計算的eo與ro太接近,連續地中而得不償失,或連續小注唔中,都是不奇怪的。
      真正值得擔心的是連續重注而失利的情況,故池某一般會以整個賽日的盈虧來檢討,若整個賽日虧損超過總資本的5%,就要認真睇睇個model是否有計算偏差,實際上通常造成較大虧損的,都係所重注的馬出唔到閘、坐box、流鼻血、心律不正、不良於行、喘鳴症等等,不是個model所能計算。

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    2. Icic 謝謝池兄解答!

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    3. 如果個model有30、40個以上有效factors(即p-value都小於0.05),還是值得信賴的。

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  13. 池兄,據說Benter所用的Model運用了超過100個factors,我一直都不明白如何能有100個factors在賽馬中,不知池兄的Model又有多少個factors呢?

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    1. 池某的model現在有50多個factors。

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    2. 我暫時準備做model的只有大概20個...池兄能指點一下嗎?
      另外想問全部factors都是基於客觀數據?還是要對睇馬有深入認識的主觀factors(e.g. 晨操狀態,血統影響)

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    3. 池某的model沒有主觀的factors。講馬佬「八九分水準」之類的模糊述語是很難放入model的,因為數學上不會8=9。
      如果可以想到十多個獨立的factors,互相組合出七、八十個有效factors應該不難,真正的難點係將這些factors砌在一起時會互相衝突,令效果互相抵消。

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    4. 意思即是可以搜集到的Factor大概是十多個,再以不同factor做組合做出新的factor?

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    5. 如果唔靠組合,好難想像點搵咁多factors。

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    6. 插口問一句,如發現有野參數出現負值,您會如何處理???

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    7. 要先確定負值是否一個合理的結果,如果是因為被其他參數dominated左而出現相反的數值,不用猶豫,刪!

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    8. 我意思係在第一步數據轉換時...例如計算%的變化,數量的變化,時出現負值??池兄會如何處理???因為負數據會影響logit model.

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    9. 做數據轉換時加減乘除一些常數、平方、開方、take log、引入某個function等等都是允許的。

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    10. 插嘴一問
      請問合成參數時應以一般合理概念(如幾多日冇跑VS體重差)這類較有根據的,還是咩都亂合一通,務求數字達到要求即可? 哪一方會比較容易找到有效參數?

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    11. 呢樣不妨大膽去試,其實只要大家可以諗到值得一試的,都不會完全唔make sense。只是有效或冇效是相對的,一旦找到一個「強有效」的參數,很可能會把之前認為有效的類似參數「消滅」掉。

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    12. 原來如此
      多謝指教

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    13. 指教不敢當。池某都係邊試邊用,呢個未必係最好的方法。

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    14. 看出我要SET個macro讓系統自動組合參數了..池兄組合參數你是撞手神推出來嗎???還是用其他有系統的方法找到???

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    15. 逐個找會比較難。池某的做法是把想得到的都砌晒先,再把無效的逐個刪。

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  14. 池兄你好!有啲低能問題請教,已發email給你,還望不吝指點!謝謝~~

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  15. 現在日本jra能否用mlr模型去算?

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    1. 據知已有人在美國取得成功,日本則未聽到公開的說法,可能有人成功但收埋唔出聲都唔出奇。

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