2017年7月3日 星期一

孖寶半全膽

TeamKill兄在上文的留言中羅列了今季賭“孖寶半全膽”的數據,命中率很正常,盈利率也很正常,數據結果說明了“孖膽”已變成一個“雞肋”彩池。

“孖寶半全膽”這個彩池本來就有幾點先天不足:

第一,投注額很低。雖然平均比“足智彩”另一個大彩池“六寶半全場”多很多,但與即使相對不甚受馬迷歡迎的賽馬大彩池“三寶”相比,往往連十分之一也不到。過低的投注額限制了利潤。

第二,抽水率很高。25%,比起同為pari mutuel的賽馬單項彩池17.5%抽水率高出一大截,這意味著相對於公眾要有很大的優勢才可能在“孖膽”彩池取得利潤。

第三,無法製造複式效應。受遊戲規則所限,不能隨著本金的增減由每注10元變成每注11元或每注9元一注一注地買,只能每次平注結算。製造不了複式效應,就是一個不能靠之發達的彩池。實際上其過低的投注額亦很難顯現複式的效果。

集合了這麼多的缺點在一身之後,令“孖膽”多了一個其他彩池所不具備的優點──高手都不屑在這個彩池搵食。沒有高手的地方,就是一個inefficient market,就是有利可圖的地方。但是market最終會走向efficient,這是必然的。

池某初戰這個彩池時,正遇著錢多人傻的美好時光。當年馬會每天只開一口“孖膽”,投注額很有保證,總有40萬~50萬元以上,在射程範圍內的結果,一般約有30~50注中,也就是說,很容易中的組合,每注派彩也常常高達7000~8000元,甚至過萬元。

不過這種好日子維持的時間並不長,很快馬會變成每天開兩口“孖膽”,攤薄了每口的投注額,同時又開設了“半場波膽”等彩池,使原先“盲中中”的“孖膽”投注人有了大方向可依,於是“孖膽”彩池變得錢不再那麼多人不再那麼傻,常中的組合,每注派彩降至4000~5000元左右。具有優勢的model,仍可在這個彩池搵餐下午茶。

後來馬會又變成每天開三口“孖膽”。這是“孖膽”彩池變得乏味的開始,每口的投注額被攤至更低,經常不到20萬元。一口“孖膽”共有105625個組合,20萬元的投注額只能覆蓋一個極低的百分比,故結果稍有偏差就沒人中。也許這正是馬會想要的效果──以累積多寶刺激下一輪的投注。

另一個問題是在每口不到20萬元的投注額中,相似度變得很集中。從池某前面blog文的留言可看到,至少有5、6位blog友在使用與池某類似的計算方法;另外從流量來源也可查到,有人把池某的文章放到了香討,那裡應該又有幾位網友掌握了類似的算法,當然還可能有更多人已掌握了而沒表露身分的。現在,常中的組合,一般約有50~60注中,而投注額不到20萬元,令每注派彩降至2000~3000元,甚至2000元以下。在命中率大致不變的情況下,真成“雞肋”了。

“孖膽”模型是池某第一個成功在實戰中獲利的統計模型,之後動手砌賭馬模型的信心和決心,都是源於“孖膽”模型的成績。故對池某來說,“孖膽”模型的象徵意義遠比贏錢意義重要。來季,“孖膽”應會繼續賭的,但只會當玩票性質,不會每口都買,會像昨晚那樣,看到有累積或投注額足夠高才買。



124 則留言:

  1. 池兄就是個位賭博高手啦, 嘻嘻:)

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    1. 哈哈。池某係勤力的農夫,專去開墾冇人耕的瘦田。

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  2. 池兄為何不考慮利用孖膽模型轉戰fixed odds市場?

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    1. 相反呢。當初正係因為呢種計算贏不了fixed odds的莊家,才轉戰孖膽。

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  3. 池生無私分享。。就預了最終無利可圖了。。職賭利潤空間越來越窄了

    可否再教多些資產再平衡的操作方法。。。現在就算有1000萬資產。。想退休好像回報也太低不足以維持幾十年的生活費。。。。

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    1. 關鍵是,即使這個彩池仍然錢多人傻,也不是一個可以發達的彩池,只是搵一餐晚餐和一餐下午茶的分別。

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    2. 其實我不太明。。。是否買齊幾十個最大機率的組合就能獲利。。即看半場及全場的賠率已可找出來?。。那如何肯定有利呢

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    3. 雖說不算很複雜,倒也沒這麼簡單,單看半場及全場賠率並不能找出各組合準確的排序。

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    4. 資產再平衡與職賭思維好像相距甚遠。

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    5. 哈。池某都唔識點答先側側膞避開唔答。:)

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  4. “有人把池某的文章放到了香討,那裡應該又有幾位網友掌握了類似的算法”

    池兄真材實料👍只怕有網友自以為掌握哂,但實際上仍一知半解~

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    1. 哈哈。呢個遊戲日日開獎,唔可以無限補時,是否真係掌握冇得自欺欺人。實際上整個算法唔算大工程,也不算很複雜,對有數理及programming根底的人來說難度不大。

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    2. 我應該係實際上仍一知半解的一個
      下汪大約10次但未中過 最叻只係過到3關..
      要中真係有點難度...

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    3. 輸10次屬正常啦,TeamKill兄的總結數據命中率都係唔夠10%。池某試過連輸40幾次。

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    4. 明白池兄
      我無咩彈藥所以我會等有多寶先出擊
      今晚就有~

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    5. 平常心即可,畢竟每次的命中率不會很高。

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    6. 無錯 平常心即可
      謝池兄

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  5. 第一次亂買。。請問係咪送錢給池兄。。

    http://imgur.com/a/mrwez

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    1. 呵呵。偶爾亂買一兩次冇所謂的,randomness有時係好幫手,要長線盈利就好難靠亂買達成。

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    2. 我張投注截圖有沒看。。係咪錯

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    3. 看了。應無對錯之分,只是大家的選擇有所不同。

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  6. 又一篇可讀的文章!
    另,除左多左人用同一套路去玩外,我懷疑有D 人見食得下午茶,不如每注買20 文或以上,自行加倍注碼提高每季利潤。
    等多寶彩池或明顯多注碼的日子如大賽日或一天只有一場的日子(如星期一)也許是出路。其實季中我離去也因為肉少骨多,吃得不夠盡興,得過做字。
    星期一呢場岩岩有結果,0:2/3:3 呢個比數都無多寶 ··

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    1. 嘻嘻。池某勝在有「半自動外掛」,少了一個「做」字。同一件雞肋大家食落滋味不一樣,可能捱到一個又一個分食者覺得少肉無癮離開後又會多番D肉。XD

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  7. 池兄有沒有研究期權的不同strategy?

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    1. 期權這個遊戲錢多人唔傻,高手雲集,池某的三腳貓功夫冇優勢啦。

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  8. 池兄,話說小弟最近心血來潮算了一下 Log likelihood,用來判斷有沒有 Overfit 啊、準確度之類。

    因為平均一場有 12.5 隻馬,所以如果我合埋眼不管三七廿一亂猜,平均每隻馬猜中的機率是 1/12.5 左右。所以平均每隻馬對應的 Log-likelihood 是 (1/12.5)×ln(1/12.5) + (11.5/12.5)×ln(11.5/12.5) = -0.279

    而如果我用賠率倒數當作勝出機率來計算 Log-likelihood 的話,平均每隻馬的 Log-likelihood 是 -0.234 左右。

    如果不對模型、Kelly 結果做任何手腳的話,平均每隻馬的 Log-likelihood 應該要比 -0.234 更接近零才有勝算。

    而小弟的模型只能做到 -0.25 左右。不過對模型做少許手腳的話還有機會稍為賺些外快。

    有點好奇池兄的模型平均每隻馬的 Log-likelihood 大約是多少。

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    1. 比較「平均每隻馬」的意義不大吧,每場expected odds的倒數之和肯定是1,無論什麼模型做出來「平均每隻馬」的數值應該都差不多。
      池某認為像R^2 test那樣只比較頭馬合理些。

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    2. R squared test 在池兄很早的帖文有見過,不過具體不太清楚它可以怎樣解讀。
      例如用「模型預測的機率」和「賠率倒數」做 R squared test。比方說假設 R squared 是 0.81,那麼似乎只能夠知道「模型預測的概率」和「賠率倒數」有很大相關性,但無法知道模型普遍比大眾略佳、還是模型普遍比大眾略差、還是模型整體表現普遍與大眾相若但有時較大眾佳亦有時較差。

      剛剛小弟試過用 MATLAB 實驗了一下 [note],的確考慮猜錯馬匹的 Log-likelihood (LL) 並不重要。

      但這麼一來,小弟就反而想不通 Regression 時的 Maximum-likelihood estimation 的意義是什麼。因為 LL = sum(跑出 × ln(機率) + 跑唔出 × ln(1-機率)),即是說如果我用 12500 隻馬做 Regression,當中有 11000 隻跑唔出的馬的機率都在影響 LL。

      這麼一來,做 Regression 時 Maximize LL' = sum(跑出 × ln(機率)) 不就可以了嗎?

      ==============================

      [note] Here is the "mini experient" for reference.
      假設某場賽局中有 5 隻馬︰

      馬 賠率  勝出機率(賠率倒數加隨機亂數後 Normalized)
      A  2 倍  0.481545291423880
      B  4 倍  0.241847312748276
      C  8 倍  0.123653213442040
      D  10 倍  0.115045091452885
      E  40 倍  0.0379090909329195

      如果模型一和模型二分別這樣預測︰
      A 60% 60%
      B 10% 1%
      C 10% 1%
      D 10% 37%
      E 10% 1%

      那麼 0.25 Kelly 分別會告訴模型一、二應該這樣分配注項︰

      A 0.1000 0.1450
      B 0.0000 0.0000
      C 0.0125 0.0012
      D 0.0150 0.0915
      E 0.0225 0.0022

      小弟模擬了 2 萬場後,模型一的 log10(總財產) 大致上在 0 附近徘徊,而模型二的 log10(總財產) 卻跌穿 -160。
      而模型一的平均 Log-likelihood 是 -0.4563,模型二則是 -0.6256,似乎 Log-likelihood 和模型表現脗合。

      但如果只考慮 A 馬(兩個模型都 Agree 的馬)勝出的場次,兩者的表現是完全一樣的。換句話說,的確只要考慮勝出的馬就夠了。

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    3. 抱歉上面似乎太繁複,概括而言想說的是︰

      1. 按照池兄的說法和 MATLAB 的模擬結果,輸掉的馬的 LL 的確不重要。
      2. 做 Regression (MLE) 時,要 Maximize 的總 LL 包括輸掉的馬。

      那麼小弟想討論的就是︰既然輸掉的馬的 LL 沒用,那麼為什麼要包括它?

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    4. 池某會這樣理解:log likelihood test只適用於比較兩個模型的goodness of fit,但並不能解釋用independent variable X去預測dependent variable Y的能力。而「預測能力」的問題,可以以R^2 test來判斷。

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  9. 根據TeamKill先生的數據來說,雖然整體盈利不高,但是以耗時十多分鐘來獲利平均過百元,對比最低工資$34.5,其實已經是時薪數百的「荀工」了吧。

    即使未能賴以維生,也不至於「白做」啊。

    快餐人上

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    1. 哈哈。TeamKill兄的目標是大茶飯而不是「快餐」呢。

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    2. 嘻嘻,正如池先生所言,大鱷都把目標放在資源豐富的深海遠洋。即使留下如池先生般的高手,也只視此彩池為玩票性質。

      於是池淺鱷少的孖膽,才能餘下這份「荀工」,讓在下這等蝦兵蟹將也有機會掙上一份快餐費呢。

      快餐人上

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    3. 呵。池某係低手,玩難度低的彩池係量力而為。

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    4. 有少少補充:
      1)場均百元是比較取巧的講法,因為岩岩中完池兄所講的呢場6XXX 而拉高左。而呢個正好是呢個GAME 的本質:大量輸錢+少量贏錢+極少量大贏,全年係唔同的時點Equity curve 相差可以極大。平均的用法相對其他賽局是比較沒意思的。(可能比較似期權長倉)
      2)沒開數據睇,但估計呢場的正回報應該係全年頭3或頭5。(以全部而非只有下注的賽局計)玩呢個彩池如果無7日都返工的勇氣,隨時係等待果陀。
      另問池兄海外馬的問題:
      1)究竟用海外提供的首次公布參考賠率還是臨開場前的海外賠率較有優勢?
      2)用前者的話有些因素會反[影](唔識打)唔到出來:如換騎師或退賽馬等。如只將退出馬的幾行RECORD DEL 再計,問題有時好似比較大。退賽馬如一場得3-4 隻放頭/居前,退其中兩隻,再以 馬仔odd 倒數/sum(odd 倒數) 來計機會率,好似有問題。可以從邊方便解決,還是直接放棄有2+馬退賽的賽事呢?
      謝謝

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    5. 1.兩者各有好處。最初公布的參考賠率是莊家的「定價」,比較專業,缺點是反映不出臨場的條件變化;臨開場前的賠率較能反映現況,但要注意這是莊家已經受了注才開出來的,莊家要防止賠爆廠而作調整,也就是說,臨場賠率其實是公眾買出來了。故池某較傾於信任最初的參考賠率,特別是歐洲賽事,過去多次賽事都證明了最初參考賠率相當可靠,但澳洲等地的賽事卻沒這麼理想。

      2.若有馬退出確實有TeamKill兄所說的憂慮,把剩下馬匹的expected odds再normalized一次雖然可以簡單快捷地得出新的機率分佈,但這樣做是假設了所有馬匹的表現是獨立的,並沒有考慮到馬匹之間如步速變化等的互為影響。不過,海外馬下下都有二三十匹上陣,退出幾匹的影響沒想像中那麼大。

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  10. 一直有睇開你嘅文章,我唔咪好識啲formula嘅嘢,暫時都無時間研究,想問下池鯉魚兄,有無用於實戰?情況如何?

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    1. 都有用於實戰,有的有優勢,有的沒優勢。所有本來容易贏錢的market都會變得越來越efficient,令贏錢的難度越來越高,所以這些model和program也是需要不斷升級才能保持競爭力的。

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  11. 好奇一問,樓主係咪馬會黑卡會員?

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    1. 哈。池某每次孖膽買的注數唔多,靠孖膽的投注額不可能達到卡的標準。

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  12. 好奇一問.
    次關白蘭恩 (主) 對 華拉倫加 的0:0 屬冷門(12倍), 池兄都買多注下?

    下年有world cup,等等吧

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    1. 細節没有留意呢,池某用半自動外掛,由計算到提交注項到投注區都不經人手。可以確定的是算法裡沒有考慮全場賠率。

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  13. 池兄, 今日成績可以嗎?

    尾場中唔中到98倍酷比仔呀?

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    1. 今日有錢贏,酷比仔就唔中了。

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    2. 隻福勵池兄計到幾多倍?

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    3. 勇闖者 2.1
      川河領駒 24.2
      駕善 13.3
      駕喜 46.7
      快樂實在 7.1
      快閃的 13.9
      大運舞台 50.4
      放眼量 393.2
      福勵 17.2
      奔虹赤 64.7
      兄弟勁 45.7
      同明相照 76.4
      赤兔 135.0
      甜統 30.8

      如果呢場比福勵贏到就輸死池某了。XD

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    4. 池兄 我計不出 393.2,135 只有30-40,請門我出了什麼問題

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    5. 可能係大家的參數有些分別,未必係什麼大問題。

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    6. 池兄 怎樣處理missing value odds for new horse

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    7. 在數據處理上池某會將可填的數據照填,但下注時不會使用計算的結果,而將初出馬的公眾賠率直接當作expected odds。

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  14. 我都唔明邊個計到佢值3.5倍,依家頭馬真係超值

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    1. 啲講馬佬成日散播啲似是而非的理論--3歲馬跑長少少就蝕底。
      所以啲3歲馬普遍超賠率。
      就算佢地講得啱,按傳統計法,現在已是7月,那幾隻南半球馬應該算4歲了。

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  15. 不過佢都係最初五倍,係隻福勵入閘後八倍打到3.5, 應該係賭馬集團所為,所以問下池兄會否都計到咁樣

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    1. 上面列出來了,池某計到呢隻只值17倍。

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  16. 池兄有沒有玩 8 號的海外馬 XD

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    1. 有啊。不過連場開大熱贏唔到錢,要好似前兩次咁狂爆先好執。

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  17. WIN 真的太多熱門,輸到趴係度。
    但 QPL 和 PLA 挺好執,不少半熱門和冷門都跑到入到位,尤其第 2 場波斯殿下和尾場的 Alyssa。
    我記得 Alyssa WIN 都很抵買,只可惜最尾幾百米飲恨。

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    1. 波斯殿下,有買wp,收place都有賺。

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    2. 在香港買馬經常都買不到大熱,大眾都會一窩蜂狗衝最熱選擇。
      可能因為這樣,WIN 經常買不到勝出機會最高的馬。

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    3. 我地都唔會去追逐最大的p, p*o > 1 才是我們的目標。

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    4. 今次小弟第一次玩外圍馬,似乎這場已經不算特別好賺的樣子?

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    5. I mean 「外國馬」,這個 typo 一定要更正 XD

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    6. 哈哈。呢個typo確係幾嚴重。
      是的,連開大熱賺不到錢。之前幾次狂爆冷好和味。總括來說今季的海外馬尚算好賺。

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    7. 哎呀,真係生不逢時,季尾一場先落手

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    8. 嘻嘻。早起的鳥兒有蟲吃。

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  18. 你估下會唔會又有人問你今晚有無錢贏同埋中唔中到102倍? 嘻嘻

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    1. 唔使估。唔中,但那場沒什麼損失。最慘係尾場,輸到攤攤腰。

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    2. 尾場池兄買邊隻?雷神?

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    3. 尾場.......重注皇龍大將... 一出閘已經知啲錢落左咸水海

      澤心聲直路看似有機...

      谷草煞科,大敗收場。

      池兄有無統計過沙田定跑馬地盈利較高?

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    4. //尾場
      順勢寶、鴻圖飛星、喜悅繽紛都有買,只係收返少少place,cover唔到損失。

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    5. //沙田定跑馬地盈利較高
      總括來講,泥地盈利最高,跑馬地稍稍穩定過田草。

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    6. Yes dirt races have much more edges.

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    7. If you could foresee the pace most likely to be fast (due to wide draw 鑽石巨匠!) and you noted how it ran in last 1200 in Shatin (noted first 200 and last 200 sectional speed of final 400m and how 老友威威 performed in R10 of July 9), then you might be able to identify 勤德兼備 were one of the contenders in last night's race.

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    8. 呢隻計到的人應該唔多,否則唔會咁冷。

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  19. 應該谷草表現有顯著較佳

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    1. 用model計主要係睇data夠唔夠完整,初出或只跑過一兩次就變身的馬偏差會較大,好似隻川河尊駒咁,場地反而不是主要原因。

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  20. 池兄,孖膽, 常出現50-60注,你係用用咩基礎計出來?

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    1. 去到50~60注就只好認輸了。
      計法這裡寫過:
      http://poolshunter.blogspot.hk/2016/06/90000.html

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    2. 姐係唔係用賠率。 只係用近10場去計 poission dist?

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    3. 用唔用都得。池某唔贊成用10場往績咁少。

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  21. 池兄,今天天氣不穩,跑道情況不正常,今天MODEL還能保持穩定"勝"嗎?

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    1. 其實去到最後幾個賽日的數據已不太可靠,有好多馬都係hea住跑搏暑期評分減多幾分。
      好多年前聽一位前輩講過,煞科日就係「敬師日」,見習生多數有好表現報答師傳,有時呢啲傳統智慧強過model。

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  22. 无意发现这个blog,想请教一下池兄一个问题,小弟一直玩独赢每年都有少少斩获,平注买100场会赢100蚊左右(每注10蚊),但无能力计算每场的机会率,想请教一下应该点用kelly?多谢先

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    1. 唔好意思,唔记得讲系玩马仔,每场只买一只,输左就算等下次机会,所以上落唔会好大,当系娱乐过下日神,再次多谢池兄先

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    2. 使用kelly需要計算p,至少要統計自己過去的勝出率。
      其實一個能盈利的系統不使用kelly亦能盈利,不妨先用平注,每過一個時期檢討一下資金的增減,然後按同樣比例增減每注注碼,這也很貼近kelly的精神。

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    3. 非常多谢池兄回复!
      请教一下,我可唔可以用胜出场数除投注总场数当P?又,可唔可以用胜出既平均赔率除总投注场数当O?

      另外池兄你跑马系点计算O?浮动赔率唔知点计!
      再次多谢池兄回复

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    4. 直接用臨場賠率作o就得。不過如兄台所說,實際賠率是浮動的且變化幅度很大的,如果兄台每場只買一隻馬,以資金增減幅度來調節每注注碼的做法應該更簡單有效。例如,假設本金有10000元時每注買100元,到本金增加到11000元,就加到110元一注。
      池某是用開閘前一刻的賠率作o的,並以一個全自動的系統計算注碼分配及完成下注,雖然馬會的XML數據有少少延遲,從過去的結果來看,整體影響不算很大。

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  23. 奧地利女足 對 瑞士女足
    法國女足 對 冰島女足
    勝出組合 :1:0#1:0/0:0#1:0
    每注派彩 :$10,161
    這種常見賽果竟然也有過萬派彩!?

    快餐人上

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    1. 睇全場就常見,兩場的上半場賽果都唔易中。

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    2. 整個七月下來,在下發現自己寫的試算表,有時候會命中一些不算多人買中的賽果,比如上面的女足。可是又有部份很多人買中的賽果,卻反而沒算出來。

      計算結果偏離大眾,這樣似乎不是好事?

      請問池先生也會有「沒能算出大眾買中的賽果」的情況嗎 ?

      快餐人上

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    3. 有這種情況。不過池某這段時間在不在香港,沒有看也沒有買孖膽,對比不了。

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  24. 請問馬會邉度有國家隊數據,謝謝!

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    1. 馬會應該冇國家隊數據。國家隊作賽不頻密,就算有數據也不能作準。

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  25. 無意中發現呢個blog,有一個問題想問,如有空請儘量回覆,謝謝
    我用緊poisson model去計兩隊波既入球機會率,但呢個係全場,咁如果買半全膽,如何得知半場波膽買咩好? 謝謝

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    1. 一樣啫。用半場入球數字做Poisson就得。

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  26. 請問池兄 你通常第幾注左右會中?會唔會第一注就中?

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    1. 冇定架,亦冇特別留意。應該好少第一注就中,如果成日一注即中咁次次買一注就夠了。XD

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    2. 搭個訕。

      賽果在統計結果頭幾注的話,押中的人通常很多,於是派彩也會分薄很多。

      快餐人上

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  27. 原來好多人仲係有個心理盲點, 就係追求命中率
    真正搵大錢嘅人係知道唔怕命中率低, 只要命中果一注回報夠大就足以承受所有損失

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    1. 所以熱門會成日越買越熱,為神兄製造edge。XD

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    2. 專注提升命中率而忽略賠率,或者追求高賠率而忽略命中率,似乎都是常態。

      快餐人上

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    3. 快餐人我自己也同樣陷入這個命中率迷思之中,所以想來請教池先生解惑。

      話說在下的試算表運行數月,雖然結算暫時還是正數,但是在下卻始終不敢跟隨下注。所以在下其實是齋計、無買……

      猶豫點在於在下的運算結果,會很常見地Miss掉一些派彩低、換句話說就是大家都買中的大眾注項。

      例如17/8的賽事,投注額333,785,中獎金額2,065,派彩1,212,可見命中率理應甚高,在下的試算表結果卻買不中。

      但是再之前9/8的賽事,投注額261,807,中獎金額317,派彩6,194,明顯比上例難中,在下卻算出來了……

      情況詭異,我唔敢買啊~ >_<

      快餐人上

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    4. Sorry,池某有一段時間冇睇孖膽了。忙於升級賭馬model,日以繼夜…

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    5. 其實在下只是想問這種情況是真的詭異,應該出咗事,還是尚算正常,只是在下見識淺窄諗多咗而已?

      快餐人上

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    6. 因為池某沒有計算過這段時間賽事的概率,不清楚哪日容易中哪日難中,不敢亂說正常還是不正常。
      一般來說,不正常會好過正常,如果一個市場出現較大偏差,是會較容易搵到食的。

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    7. 池兄, 我都冇玩一段時間。

      至於快餐人兄的例子, 就係回報高彌補命中率低嘅情況。

      多口一句, 最近睇一本美國投資高手嘅書, 佢話紙上投資係作用不大, 因為真金白銀下注嘅心理狀況同紙上談兵完全唔同。當然佢亦有講, 唔係叫你一開始就大注大注, 小小地去感受下市場, 然後就會習慣

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    8. 今晚有累積獎金,睇下有冇高回報驚喜先。XD

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    9. 又差小小,頭關中,尾關咁都要俾人入一球。杯賽真係難玩

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    10. 同病相憐。池某都係差呢球。

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    11. >至於快餐人兄的例子, 就係回報高彌補命中率低嘅情況。

      其實未必能彌補,七月的高回報應該只是特別幸運,八月果然如預期一樣,月結是小虧損的。

      至於真金白銀……對於一個「鼓勵就業交通津貼」的合資格申請人士來說,幾千恐怕未能撐過贏輸波幅,過萬卻已經是太大的大注…… Orz

      快餐人上

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    12. 其實長線賭波賭馬都是這樣的情況,要以不常出現的超賠率回報去彌補平常的損失。
      池某曾經解釋過為什麼這是一種有利可圖的投注策略:
      http://poolshunter.blogspot.hk/2015/11/blog-post_22.html
      黑天鵝作者Nicholas Taleb也曾寫過,他的期權交易策略亦是如此。

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  28. 想問下池兄
    根據上圖,你點樣係半或全場得出1個比分?
    我就算用excel計,都唔可以確定1個比分。

    謝謝

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    1. 呢度係有一個難點,呢篇文章將中間的步驟寫得詳細些:
      http://poolshunter.blogspot.hk/2016/06/90000.html
      最重要的一點是,計算一個半全場比分時概率要相乘,比分要相加。好似周伯通左手畫圓右手畫方咁,初時係會有小小混亂。

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    2. 我既方法係計左主客半場得失球,再計全場主客得失球
      請問這樣計得唔得?
      例如得出半場1:0為7,全場2:0為12
      但係有太多個組合

      可唔可以指點下

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    3. 由得失球計起請參考呢篇:
      http://poolshunter.blogspot.hk/2015/09/blog-post_13.html

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  29. 你會如何選擇波膽 數字較低越好定係其他?

    sorry 我都知我多野問

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    1. 比較expected odds同real odds的edge,以Kelly criterion決定注碼。
      不清楚賠率的pari mutuel彩池就買概率大的組合。

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