2017年12月21日 星期四

答問大匯

承蒙各位blog友厚愛,一直踴躍與池某作各方面的對話和交流,在此先說聲感謝,同時也要說聲抱歉,對於大部份電郵和部份留言池某無法逐一答覆。

近半年來,池某的郵箱被不斷轟炸,blog友們的問題五花八門,波、馬、計數、coding、升學、揀科、轉工等等問題都有(只差感情問題沒收到過)。有的問題很重複,令人疲累;有的要求很無理,令人無奈;有的內容很空泛,無從答起;甚至有不少是直接send個excel template來叫池某debug的。對這些來信實在沒有時間和精力一一回答,然又恐辜負blog友們的信賴與期待,現在匯在一起集中回應一下較常見的問題:

1.
問:我過去的平均命中率是XX%,平均賠率是X.X倍,應該如何分配注碼?

答:一般來說,如果下一場賽事的機率可計算且賠率是確定,就可用Kelly Criterion計算注碼分配。例如,期望勝率為80%而賠率為1.5倍,注碼比例就是(1.5*0.8-1)/(1.5-1)=40%。但對於“平均”的機率和賠率,池某不贊成直接代入Kelly Criterion計算,因為下一場賽事的機率和賠率都可能會遠離平均。對於這種情形,其中一個可行做法,是每次以本金的一個固定比例(或某個比例範圍)下注,實際注碼隨本金的結餘變化增減。若這是一個有正回報的賭局,這個做法一樣可以令本金增長得很快。

2.
問:我想學賭波/賭馬,有什麼書/文章/網址介紹?

答:香港的教育問題:小學時問老師答案,中學時在書裡找答案,大學時找有答案的書。現實中社會很多事情並沒有標準答案,書/文章/網址所寫的,通常都是在某種條件下解決某個問題的思路,並非一個通解,也不會由起點到終點列出解決步驟。故此,找答案不如找問題,亦即要先有了自己的approach或想法,再看看實踐自己想法時有何問題和障礙需要克服,然後針對性地去解決。池某認為最好的書/文章/網址,就是自己本來就感興趣的、想看的書/文章/網址,自己把所學、所想的融匯貫通,比夾硬塞進一個一知半解的所謂的標準答案強得多。請參考這篇:
http://poolshunter.blogspot.hk/2016/04/blog-post_26.html

3.
問:有沒有數學、統計、精算方面的書推薦?讀pure maths好、applied maths好、還是statistics好?

答:同上。印象中當年讀數學也好,統計也好,教授和講師都有自己的講義,參考書雖列了一大堆,但從沒有教授或講師會說哪本好。至於升學問題,池某離開校園已多年,無法給出什麼有益的意見,最多只能談談自己當年讀書的感受。池某的感受是,自己的選擇自己負責,應根據自己的興趣和目標作選擇。

4.
問:可否教我賭波/賭馬?

答:這個問題太空泛。統計模型賭波/賭馬只是一種漸近或模擬的方法,並非唯一的途徑,亦未必是最好的途徑,若大家本來選擇的路徑就不同,很難言教。若大家在共同的路上先後遇到一些具體的難點或疑點,互相交流一下解決問題的心得或失敗的經驗,則未嘗不可。

5.
問:可否教我excel/vba?

答:excel/vba只是處理問題的工具,並非必需,也非不可替代。池某沒有正式學過excel/vba,絕大部份的function和command都唔識,每次都是遇到問題才去google解決之法。所以學excel/vba的最佳途徑是透過google,或去上相關的正式課程。

6.
問:孖膽盃賽的機率怎樣計?

答:又是一個沒有標準答案的問題。怎樣計只在於“方便度”和“準確度”之間的選擇而已。
一,將半場波膽賠率轉為機率,然後將下半場的機率當成上半場機率一樣。好處,“方便度”很高;壞處,“準確度”欠奉,只買前面幾注還可以,越往後偏差越大。
二,將半場賠率還原為半場“實力指數”,再以poisson計算各個半場比分的機率,然後將下半場的機率當成上半場機率一樣。好處,偏差比第一種方法小;壞處,實際上,下半場的“指數”和上半場是不一樣的,通常下半場會大小小。
三,將半場賠率還原為半場“實力指數”,將全場賠率還原為全場“實力指數”,相減就得出下半場“實力指數”。好處,理論上這種做法較合理;壞處,做起來較麻煩,而且,談到具體的回報,理論和實際總是有差距的。
四,將上述做法自由組合,調節出自己認為“方便”,且“準確度”又可接受的做法。

7.
問:怎樣用excel寫Kelly calculator?

答:資深職業賭徒macaupro兄曾在這篇文章的留言post出用excel寫multi-Kelly calculator的詳細步驟:
http://poolshunter.blogspot.hk/2017/01/blog-post.html

8.
問:可否copy一個半自動外掛給我參考?

答:唔可以。那是IT人的作品,池某非版權所有者。

9.
問:有沒有Facebook、WeChat、Whatsapp聯絡交流?

答:唔用Facebook、WeChat;Whatsapp只for親友聯繫。

10.
問:可否send你的賭波/賭馬程式和database比我參考下?

答:唔可以。

143 則留言:

  1. 佳節當前池兄還如此耐心回答問題,真係有求必應的現代生神仙!

    Dicky

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    1. 此語過於誇張,聽落似神棍多啲。
      就係冇耐性逐個答,才希望一次過搞掂。

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  2. 「只差感情問題沒收到過」
    咁我第一個問XD 假如某個人長期single, 想透過交友網尋找伴侶, 但又信唔過網站的分類, 那應如何自己set algorithms增加命中率呢?

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    1. 集郵問題唔等同感情問題喎。XD

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    2. CHERRY姐認真問?XD
      妳係BLOG度開個POST都應該大把人應徵喎,洗乜上交友網HAHA

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    3. 哈哈Ryan, 我個人不需要啦~ 只是為其他blog友/網友問定啫🤣🤣

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  3. 傷巷人真係勝在臉皮夠厚,肯「不『恥』」下問做伸手黨.

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    1. 因為幾乎係零成本,得不到手又冇損失。

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  4. 很多人認為賭馬賭波只是簡單一問一答問題,如果池向像大學開個課程,十萬一年,三年完成共三十萬,看看有什麼聲音,會否說你是呃神騙鬼,開個blog目的在推銷課程?

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    1. 其實所需知識並不高深,中學(理科)上課有聽書已能解決大部份問題。講到又高深又神秘咁肯定係呃神騙鬼。

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  5. 若果池兄開班教整MLR model,收入可能多過睹馬。你睇果D乜乜大師的投資班幾千元堂都高朋滿座就知道香港水魚多啦!XD

    Dicky

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    1. 乜乜大師若真有本事贏錢又何需在乎區區幾千元學費?

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  6. 同學習任何技能一樣,無一樣嘢係「睇咗某啲書就一定學得到」。最緊要先有興趣,然後有良好既習慣繼續由興趣引發既行動,持之以恒,日子有功,不知不覺就會成為某方面既高手、專家。
    過程中會發覺有啲方法適合自己,有啲方法無乜幫助,慢慢會搵到一套啱自己既工具、方法同策略,所以人人修行同成功既方法都唔同,無人可以手把手教到你。講到尾都係睇有冇心做一件事。

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    1. 另外,發覺原來池兄LINK咗小弟既BLOG,雖然個BLOG無乜嘢睇或者值得學習XD 多謝支持

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    2. 對的。有心做,苦事亦是樂事,冇心做,樂事也是苦事。

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    3. 壞人兄個BLOG係好嘢來的。:)

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    4. //有冇心做一件事

      此之謂「知之者不如好之者 好之者不如樂之者」是也。

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    5. 咁多「之」、「者」應該係論語啦。XD

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  7. 如果基本PROGRAMMING都唔識,都仲可以GOOGLE,網上大把入門教學. 但係個人認為整一個成功的MODEL唔係淨係識CODING就可以, 如果連基本的賽馬知識都唔識,恐怕都好難整到一個成功既MODEL

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    1. 基本的賽馬認識肯定是需要的,相信也不會有人完全唔知跑馬是什麼回事就去砌MODEL。

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    2. 先介紹一下自己, 小弟賭左超過廿年, 從TVB奪得賽事轉播權之前(方駿輝/洪維德年代)就開始賭馬, 及至見到馬觀微先生的馬神秘笈系列, 亦跟住其中的方法做VIDEO FORM及建立自己的DATABASE以記錄COMMENT,獲益良多,甚至在睇片當中,鍛練出對觀看馬匹形格步法, 騎師韁繩運用等既心得。從當時起,亦開始用ASP.NET+SQL SERVER PARSE建立左一個完整既系統: 當中包括PARSE馬會個網頁以獲取賽績/排位,到即時UPDATE賠率。即使如此, 小弟仍然唔係馬場既常勝將軍,有時大勝,有時大輸。
      總結得失, 要將所有知識熔為一體, 係賽事最後階段總合運用出黎, 實在係好巧個人既冷靜判斷, 實在需要一個對所有因素進行權行輕重既系統來幫助,先能夠長線贏錢。
      及至07年偶然發現計得精彩一書, 得知職業集團所用既方法, 亦嘗試跟住整,但始終不得要領, 思考左好耐, 先醒悟該示範MODEL根本唔能夠實戰, 原因係將ODDS都包括在內,所以放棄左一段時間。
      及至偶然發現池兄個BLOG,又重拾起對砌MODEL既興趣,但眼見到有部份問池兄問題的人, 連基本的賽馬知識都未清楚就問, 以為計條數, 諗到一D FACTOR, 就可以咁簡單整出黎。如果咁樣整MODEL, 猶如水中撈月而已。正如樓下學生哥師兄提出一樣,起碼要明白賽馬既基本常識, 先會諗到一D有用既FACTOR, 明白D數點解係咁黎,有乜野相互作用,先至有機會成功。

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    3. 應該不會是所有賭馬集團也用類似計得精彩一書內的方法吧,還有各們各派的呢,師兄有沒想到此點?

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    4. 其實小弟對個D集團既認識都只來自網上/書入面既所講既資料, 當中亦有D講到部份集團都係唔用MLR, 有個別集團甚至寫PROGRAM跟住D啡綠格黎買,亦有D LONE WOLF賭徒就用自己既方式單T (見馬神秘笈薯條先生), 很多在香討贏大錢的師兄都係走自己既路, 所謂各施各法. 但不可否認既係, W. BENTER同佢團隊係贏錢最多既人.

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    5. 計得精彩內的方法係贏唔到錢的。呢本係知識書,應用來學習基本知識,啟發思考,唔可以當工具書咁用。

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    6. 計得精彩MLR果Part 只可以作為創建Model 流程的參考,不過講選馬的部分對如何找有效factor 好有啓發性,我大部分靈感都係來自果度。

      Dicky

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  8. 問題正是這裏。在做MLR model時最重要是factors反映實況。
    舉個例子正如池兄之前提出過,休息日子factor應該點樣運用已經好考技巧,還記得池兄提過將日子乘磅數增減,這才可以反映到data的影響。要做到一個成功嘅model必須對賽馬有少少基本知識,起碼要明白到不同data之間的相互作用,先至有機會成功。
    很多人只想把data當factor直接運用,當然整唔成model。但係當然都相信冇人會反對各位師兄、高人分享下自己有效嘅factors啦�� 正如PP兄之前提出過晨操last 400有22秒係有效嘅factor,如此刁鑽嘅的確好難發現嘅。

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    1. 所以話最難唔係搵FACTOR,而係處理DATA。

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  9. 池兄真係出心出力,可能網友下一個問題是: 可否將上述Q&A轉化為人工智能,自動查詢,那就好極了!

    老賭徒在當初學習程式賭馬時,只知這名句上聯「書到用時方恨少」 (當時老某真不知下聯是什麼),但現今科技,這句說話已不中用了,Google、You Tube、百度…已可完全取代。但實踐過程中,原來下聯「事非經過不知難」才是重點。「求知」已給科技取代,但是「力行」才是現今主題,「知」而不「行」這是注定失敗。希望各贏錢同道者,多一點「力行」少一點「伸手」,分享一下成功/失敗經驗,這才各方獲益。

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    1. 落手落腳去實踐確是重點,即使做錯,益處都比臨淵羨魚大得多。

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  10. 哈哈!小弟都系曾經請教過池兄既其中一個。不過除咗問題3,其他咁唔make sense既問題真系問唔出...

    近排忙返對工作呢啲唔等使嘢既鑽研,賭馬呢啲人生大事就暫且放埋一邊。不過睇過池兄《軟肋》,我會覺得文中高手既approach會比較和小弟既個性。小弟覺得可以利用統計學作以下用途:

    https://youtu.be/HxMSgXqtmeg?t=1h11m29s

    而我相信這與高手既approach亦有相似之處...

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    1. 摩兄應該不在「近半年來」之列啦。
      池某文中的高手,以前確曾服務於集團,負責劃走冇機會的馬。

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  11. 我好中意呢句台詞,”香港最可愛的地方,就是你不用接觸任何人都可以贏錢” XD

    Dicky

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    1. 調轉講都啱,「香港最可怕的地方,就是你不用接觸任何人都可以輸錢」XD

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  12. 作者已經移除這則留言。

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    1. 應該大家都從文章中知道池兄閱歷豐富,所以轉工都想聽吓你嘅意見!

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    2. 隔行如隔山,唔係自己嗰行真係唔敢亂比意見。

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    3. 對,問得你嗰個人可能係想要一道助力走出去,哈哈。

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  13. 原來池兄會有咁多人問野呢. 發email問人是0成本的事. 大家當然樂意去做. 由於發問者喜歡0成本伸手發問, 在email問問題時, 自然也懶得透露太多細節(因透露細節是需要花時間組織與打字出黎, 所花的時間是有成本, 發問者當然不想做)
    但有一d沒有細節的email, 真的很難去回答的.

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    1. 池某並非特別抗拒別人提問,最受困擾的是那些問題太重複了,剛答完幾個又來幾個幾乎一樣的,而這些問題九成都在過去文章的留言中答過很多次。

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    2. 因為伸手黨都是懶於去在過去文章找答案的啊!

      其實就是因為「發email問人是0成本的事」,所以伸手黨多數也只是隨便randomly問問, 沒有期望過被問者會認真花時間回覆的. 所以池兄也不必太認真呀!

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    3. 奇就奇在那些重複發問的總是一開口就話「一口氣睇嗮池兄所有文章。。。」

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    4. 哈哈,咁有無話同池兄「相逢恨晚」?

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    5. 同埋「多謝池兄的無私分享」 XD

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    6. 唔通啲email都係師兄send來?點解咁清楚入面內容同用語?XD

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  14. 今日日本馬有無進帳

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  15. 係爭在未有人問「池兄,可唔可以去銀行過 D 錢俾我?」...
    其實想學統計,都可以讀 Physics 丫,有一範野叫做「Statistical mechanics」啊,有實際情境作為媒介去學統計學,開心好多架 XD

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    1. 好多科都有統計,連醫科都有,池某手上有本砌model參考書,就係解放軍醫學研究單位出版的。(唔知會唔會一提完就被問係邊本、邊個出版社出版?XD)

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    2. 「解放軍醫學研究單位」,一 Google 之下發現有太多著作,完全不知道是哪本 XD 但醫學中要砌 model 的分支,很大機會是流行病學吧?

      不過最近小弟也少了找書看,倒是直接看 paper 比較多。Paper 內容簡練很多,而且比書本更容易入手 XD

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    3. 參考讀物的作用只是參考,並非求解,不必目標明確地找。有時看看別人對待一個問題的思路和對一些自己容易忽略的細節的考量,也是有助益的。像這本「軍醫書」,其中有一段提到統計有效的factor未必實際有效,對池某就是一個很好的警醒。

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    4. 話說突然有點好奇,池兄是怎樣接觸到軍醫書的?

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    5. 係統計書黎架,冇醫學內容,買返來睇作者簡介先發現係軍醫研究單位人員。

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  16. 感覺上好多人都係伸手黨...果D唔算係問題, 係問你攞成果多D...
    我係呢度做左好耐CD-Rom, 雖然對池兄寫既野有興趣, 但礙於能力知識所限, 無深入研究...所以基本上連問問題既能力都無,伸手頖問題就問唔出喇, 但齋睇blog文都覺得好有趣, 哈哈, 多謝池兄無私分享!

    linggle

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    1. 多謝捧場。
      池某在這裡所寫的題材較狹窄,作為自己的記錄居多,讀者覺得悶是正常的,覺得有趣真是難得呀。

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  17. 漁兄 二零一七將盡 一八快臨 謹在此祝句新年快樂 事事順利 !!!!!

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  18. 作者已經移除這則留言。

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  19. 漁兄你的BLOG真係獲益良多 加油
    另外我想請問一下你大約花費多少時間去計算?
    感謝!!!!

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    1. 指哪部份?若是賽前的數據處理和計算,基本上已自動化,不費人力。但平時tune model很費心力。

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    2. 正是指TUNE MODEL的部分
      看來我有大量活幹了(完全不會程式)哈哈!!

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    3. 最初賭人用人手做數據處理同賽前計算,過程非常吃力!

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    4. 對於做重複的動作和處理格式統一的資料,電腦真係遠勝人手。

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  20. 在此祝願池兄元旦快樂!2018年波馬再下一城,重有分享多的有趣的經歷比我地。XD

    Dicky

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    1. 多謝。亦祝Dicky兄新一年事事如意。

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  21. 天馬行空諗factor砌一個model其實好容易, 只係砌一個既work又有正回報嘅model先最難。

    成個撞牆期可能要好長時間同交好多學費, 但途中真係會學到好多野。

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    1. 冇錯。解釋過去的data容易,要fit埋未發生的事件極難。

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    2. 同意池先生所說,事後孔明很易當但預測未來情況才難。這讓我回憶起某電視台馬評家名句:單打獨鬥賽績優秀 說來好聽但當這些賽績優秀馬再出落敗卻只以無心搏殺,場地偏差等胡混過去..他還是可以解釋

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  22. 不如整個價目表, 我估電郵 / 留言問問題量會大幅降低:
    (1) 解答 Excel / VBA 單一問題 = $100
    (2) Excel Kelly calculator sample = $500
    (3) 半自動外掛 sample = $1,000

    不過, 我相信冇人會畀錢買囉 ... 掂晒 !

    路人甲

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  23. 有,佢地明買明賣,你就算咁講唔係想賺錢,係趕客 XD!

    路人甲

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    1. 哈哈。本來就唔需要,沒有趕唔趕的問題。大師們才一味靠「客」。

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  24. 池兄都算厚道。如果換着係我索性放D流料比佢地,等多D儍錢入黎個pool 甘我地就發達囉。哈哈!(笑話一則,請勿上心) XD

    Dicky

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    1. 呵。池某係冇料之人,冇堅料,冇流料,乜料都冇。

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  25. 點解馬會唔開放 API, 等多d人可以 build model , 之後買馬? 咁個彩池咪會大哋囉?

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    1. 要問馬會。不過開唔開放似乎同build model關係不大。

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  26. 想請較一吓池兄馬匹往績方面,在系統裏面完成時間,名次或最勝距離,贏D甚麼對手是否都包括在內。如果一隻馬連勝二三場,model是否會加它很多分呢?

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    1. 是的,名次和完成時間是很基本的factor,至於贏甚麼對手則不容易比較,但可以比較班次。
      model最後顯示的不是分數,而是相對於同場對手的機會率,如果同場對手的賽績很差,連捷馬是會有一個較突出的機會率,例如旺暇王。

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  27. 最近有個收錢的app,可提供即場熱錢流向,池兄有否聽聞?可曾知道他們是如何拿到這些即時數據?

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    1. 比較不同時段的賠率和投注額就計到,沒什麼難度也沒什麼用處,很多年前就有網站這樣做。

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  28. 很容易便可以取得並且套用,計大額指數,但有用度接近零,而且所有指數出閘後還在跳動的。

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    1. 跟股市一樣,馬會彩池一樣有smart money。點可能完全冇用

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    2. 滯後很多,跟唔切的。真正的smart money開閘之後才睇到。

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    3. 我都有睇呢類資訊接近拾年,它是以每隻馬所佔彩池的百份比每分鐘的變化去顯示(分別有獨贏,連赢,位置Q的彩池)好多時D大熱門所佔彩池比例不斷縮小都難以勝出

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  29. 池兄你好
    想問一個合成問題, 如果2個factor合成, 一個理論上是越小越好, 另一個則越大越好, 出來結果通常會是取得平衡還是自相矛盾呢?

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    1. 如果確定2個都是有效factor,當然是分成2個factor最好,沒必要合成。
      合成時通常是將一個factor與某個「條件」合成,而「條件」一般是客觀環境,沒有越小越好或越大越好之分。

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    2. 因為有時會遇到2個有效factor,但一齊會撞,所以就試試將之合而為一

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    3. 可以試下分別與不同的「條件」合成。

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    4. 有試過呢
      在下有個參數從欄寬著手,都算有效,但同檔位勝率就撞到七彩,分別合成個很多條件都不行,搞到唔識搞了

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    5. 其實factor並非越多越好,即使是統計有效的factor。同類性質的factor過多或過強會令最後計出來的eo偏向極端。

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  30. 池兄好
    訖理負數的方法可以是加constant,例如體重變化,有的馬可能一下減磅50磅,然則constant要起碼大於50,我試過加夠100,卻反而變了完全沒無效,請問是何故?

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    1. 體重變化不是一個單向的變數,並非輕了或重了就一定好,也並非輕得越多越好或重得越多越好,它本身就很難做出有指向性的效果,與一些可能會影響體重變化的條件合成會好些。

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    2. 但就算體重變化合成後,負數仍然是負數,如不加constant,又該如何處理呢? 取平方的話好像也不能正確反映正負影響

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    3. 加constant等處理方式,只是方便數據的使用,不可能通過加加減減等處理方式就令本來沒效果的factor一下子變成有效果。故應先找出有根有據、有前因後果factor,才去想怎樣通過數據處理做得好些。

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    4. 明白
      謝耐心回答

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  31. 新年快樂. 好耐冇拜訪過池兄網站. 池兄而家係咪仲有投資孖膽呢? 每晚都買十幾二十條投注, 會否覺得工作量好多?

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    1. 新年好。
      孖膽仲有買呀,最近回報還相當可觀。
      用半自動外掛,不用自己填飛,沒什麼工作量。

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  32. 池兄今日戰績如何?

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    1. 今日中育成天下、多紅利、連利之星,都要輸錢。因為大大注隻八心之煌影輸左。:(
      2018年第一次輸錢。

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    2. 加油祝2018贏大大注,池兄厲害計到育成天下和連利之星
      在下今日都要輸,計到醒蹄飛同多紅利,怕左達哥,獨贏只買了醒蹄飛,連贏拖返多紅利,估唔到寶哥完全唔執生走位,全程等死-_-
      另外隻神速寶又係失望到極

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    3. 池兄,我中多紅利、大收成、猛闖、連利之星 呢4隻,不過圍大數都要輸錢。最近的熱門好難贏錢,經常計到P 最大個兩隻馬贏,但係無edge無買。

      Dicky

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    4. 想問池兄/各師兄「連利之星」EO計到幾多?老賭徒計到一個不太合理的數字所以要求正一下:
      EO RO
      精算閃擊 23.2 23.2
      連利之星 5.0 17.8
      黃埔之星 158.5 158.5
      牛精叻仔 20.0 5.1
      好快樂 133.1 133.1
      都靈紅星 3.3 4.0
      揮闖 15.8 19.8
      如意運來 131.5 144.1
      傲風雲 236.4 109.5
      愛飛一號 110.6 158.8
      上浦福滿 25.1 8.9
      萬利高 5.6 6.3
      深愛 20.2 3.7
      傳奇 26.0 26.7

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    5. 回老賭徒兄,我的計算結果 連利之星EO同RO差不多,只有輕微的edge。

      Dicky

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    6. 老賭徙兄,計到5倍就肥仔啦

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    7. 請問老賭徒兄
      閣下的eo是經two steps後得出的嗎?

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    8. 我最怕就是假當真,[駕悦]就是計到5倍,最後啡燈落到10倍,輸左!

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    9. 駕悦我計到9.36倍

      Dicky

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    10. 老兄計到連利之星5倍昨日是大豐收了。池某計到16倍,edge很細,所以贏埋都唔夠輸。

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    11. 借問聲以上你們所說的eo是指2steps後還是只算1steps?

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    12. 我的2 steps有的馬有時會計到eo幾千到上萬倍,但見樓上全部都可以計到eo ro不相上下,所以才想問一句是用哪一個來算

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    13. 池兄說笑了,一場豐收唔代表永恆。在優化/修正模型的期間,最怕看見這種情況,以假當真,遲下要還的。

      我都係用2 step,1 step只用作參考。

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  33. 池兄只賭獨贏,沒有位置或連赢?

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    1. 有時有,但較少,有都係保險性質,搏殺靠獨贏。

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  34. 再請教一吓池兄,你是否很泠的馬就補一點位置,另如賭Q你是否圍繞win有edge果幾隻馬買呢?

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    1. 大致係,但不完全係,不過平時比較少買Q。

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  35. 請教一下
    看池兄以前的文章說過大約40個參數 alpha : beta 大約1.65 : 1,不知樣本數有否影響?
    在下大約35個左右,卻是3.3:-2.1左右,賠率那邊出現負數是不是代表不成功?(在下樣本只有500-600場)

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    1. 現在大概是2.8:1;這個比例也不是越高越好,之前曾做到3.4:1,實際效果卻很差。
      樣本數量是有影響的,樣本多些有些有效參數會更明顯。是正是負則視乎數據怎樣處理。

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    2. 謝池兄
      在下本以為beta為負數是代表錯

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  36. 請教池兄

    本人最近更新了database,其實只是增加了200場左右的場數,理應會更好效果,但卻令很多原本有效的參數變到用不了,這是因為之前的都是"假有效參數嗎"還是因為此200場的賽果很不穩定而影響到database?

    還是因為data日期沒有順序之故(自以為不太關事)?(其實在日期排序上原來的database跟此新加200場中間還有幾百埸,本人因某些原因沒放下去)

    君子

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    1. 這些可能性都有。
      database是model的根本,不宜做得太「求其」,data太少、太舊、太亂都很容易導致miss一些真有效的參數。
      馬會網站可以查返好多年的賽果和排位表,大路的data都有,只是copy and paste的功夫而已。

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    2. 好的 謝池兄指點
      想問多句現在馬會速勢圖那頁有紀錄到各馬前幾仗走幾疊,但只限即場賽事,池兄可知如何能找回以前的?
      本人試過copy條link加返個舊日期都不行,想紀錄返每隻馬走幾疊,下下睇片真係諗到都覺得頭暈

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    3. 速勢圖真係搵唔返舊紀錄。

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  37. 池兄已成為賭波馬的公眾人物了,而且有聯絡方法,觀眾很自然就想博一博從你身上找答案。雖然不明白為何留下聯絡方法,我認為最好都是將其刪去,要找你的人,自然有他的方法找到你,咁樣就省事得多

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    1. 池某不是、也不會做公眾人物啦。寫了這篇文章之後電郵量已大減,就算再有也不太擔心,直接paste呢條link答覆就ok了,反正來來去去都是這幾條問題。

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  38. 池兄。。請教你的投資組合。。
    是只股票。現金為主
    還是會有債卷。reits.商品。外幣等組合
    是每月做一次再配置嗎。。比例應如何分配
    例如現在加息期如持有債券reits會否高危

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    1. 投資問題梗係問大師們啦,池某唔識架。
      現在池某手上只有2800、一隻REIT同一隻增長股,冇其他了。
      股票是為出售而持有,不會無限期持有。
      rebalance只在2800同現金之間做,按波幅,唔會定期配置。呢段時間個市大起大落就密密出出入入,正到爆!
      REIT的作用與現金類似,是不想閑置大量現金的代替品。

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  39. 那出或入是以pe還是股息率作買入或賣出指標嗎

    1000幾百點的波幅。。如何決定投入多少%

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    1. PE、股息率、升跌幅度、點數、xx通道、其他技術指標都可以用,但都有問題。不過這裡只需要在「某時間段」可操作的依據,並非直至永遠都完美的理論,所以隨便用就得,池某偏好以週息率為主。

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    2. 周息率剛大升
      池生應入貨了
      買入賣出只不只10%差價
      還是會更頻密出入市?

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    3. 最近是入了一些貨。
      池某只跟系統指示交易,沒有理會差價。
      今年出入確是比去年頻密些。

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  40. 池兄,你好,我係一名電腦白痴,讀書非常少既大叔一個,比較無乜知識,但都想試下做一個簡單計算下勝率玩下,想請教一下:

    1.賽馬上我用幾個參數,去計勝率,足夠嗎
    2.是否將馬匹馬5個參數加總,再除5就係佢既統計後勝率?

    多謝池兄文章,雖然不太明,但都令我想整個玩下,

    耐心期待池兄的初哥上

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    1. 視乎「參數」是怎樣來的。
      1.Factor的有效性比數量重要。
      2.若是加總分的做法,可用normal distribution分為機率;若參數是以regression得出,一般做法是將各項參數與對應的factor sumproduct再取natural exponential,然後normalized。

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  41. 作者已經移除這則留言。

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  42. 池兄好
    最近嘗試用池兄的簡單教學計孖寶半全膽,用主客場入球計實力指數 與 用賠率反推實力指數 可以差別好大(假設自己的方法係正確),記得爬文池兄提過用入球計算反映不到傷兵等情況,用莊家開的賠率反推實力指數可能更簡單和節省工夫。如果只買前10-20組最高機率的,命中率也很低,小弟愚昧,請指點還有其他「東西」協助篩選嗎?
    B字

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    1. 這樣問好像太濶,收窄一點,是否也是尋找PO>1呢,感謝
      B字

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    2. 1.//可以差別好大
      正常呀。友賽、盃賽、季初、升降班球隊等等的往績本來就沒有可比性。

      2.//命中率也很低
      也很正常呀。以組合計大約為十萬分之一二十。記得池某之前寫過,買前30個最高機率組合也試過連輸40幾次。

      3.//尋找PO>1
      沒有賠率,此法不適合。

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  43. 池兄
    數學底太差 見諒
    有幾個問題想問
    孖膽兩場既比分 點解唔係獨立活動?兩場應該唔會互相影響比分?
    盃賽
    賠率係咪要乘0.825(抽水)先?
    之後反推要點計 ��

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    1. 1.係獨立活動,但兩個獨立活動一同發生,故機率相乘,與計同時擲兩粒骰仔的點數一樣。
      2.馬會波的抽水率應該唔係17.5%,馬先係。
      3.反推冇公式可用。

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  44. 池兄
    介唔介意分享下點反推
    思路都可以

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    1. 冇公式可用,即係冇統一標準的做法。比較簡單直接的思路,是以中學applied mathematics裡的numerical method逼出個接近的結果,但approximation的做法無論如何一定會有偏差,偏差的大小視乎數學根底、programming技巧以及粒CPU有幾勁。

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