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歐洲賠率從入門到精通:精髓

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賠率的基本運算;LOTA的意義及局限

(1)理論之於博彩

在伽利略從比薩斜塔拋下兩個重量不等的鐵球之前,世人都以為越重的物體下落越快。如果人類不知道聲音的本質是振動,留聲機和電話就不會出現。假若人們還在篤信地心說,就無法企望航天飛船和火星探索。沒有麥克斯韋的電磁理論,現代移動通訊只能是遙不可及的夢想。

西方在人類文明史上的成就揭示了科學和理論研究的重大意義。對比之下,中國雖然早有引以為傲的四大發明,卻終因科技的落後而受制於人。東方的思維模式偏於感性,數千年文明積累的經驗和發現無法轉化成先進的生產力和強盛的國力,很大程度失之於不能充分地把經驗和感知上升到理論和知識體系。

無獨有偶,博彩風氣盎然的中國長期以來也缺乏對博彩理論的研究。相當多數的投注者把博彩更多地看作「賭」,把輸贏歸結於運氣,而一些相對成功的玩家則懂得從失敗中吸取教訓,從成功中總結規律——但很大程度上仍然是粗疏的、簡單經驗的歸納積累,遠沒有上升到理論和數字的高度。在憑簡單經驗評估球隊實力和根據賽前消息做出判斷的方法逐漸動搖之後,很多人篤信從亞洲盤盤口和水位的升降能直接預見最後的輸贏,還有人通過大量的賠率統計得出某些賠率組合和賽果的聯繫,等等。應該說後面這些對賠率和盤口的分析方法或多或少具備成功案例,但由於缺乏更深入的理論基礎而無法真正提升方法,或無法明確方法的適用條件。「知其然不知其所以然」,一種方法最終會被變化多端的現實應用所淘汰。面對浩瀚的數據、多變的結果,一些人經驗越來越多,也越來越無所適從。古代先民總結了大量的天氣和季節變化的經驗,但只有到現代天文和氣象學對行星運動和天氣變化的原理做出嚴謹的理論闡述,以往的種種經驗和現象都能夠用科學的理論來解釋和驗證之後,天氣預報學才真正誕生。對博彩而言,對表面經驗做出深層的剖析和整理,找出變化和輸贏現象背後的理論依據,將有助於鑒別現有經驗和傳統方法裡存在的問題,客觀和清醒地認識博彩遊戲的本質和所應採取的策略,並有助於樹立自信和發現正確的方法。

(2)演算賠率

儘管有著商業化的包裝,LOTA首先體現了從理論上以數學方法研究博彩現象的訴求,其主要的切入點選擇了賠率。

現代博彩業發端成長於西方,歷經一百多年,建立起從形式到內容都十分嚴謹的行業體系。面對形形色色的博彩項目和瞬息萬變的投注,足彩公司長期高效而穩定地運作,至少有賴於一種物質基礎——賠率。作為足彩公司和玩家唯一的交互接口,賠率在博彩遊戲中扮演了獨一無二且至關重要的角色,它既是遊戲中玩家的唯一入口,也是足彩公司面對市場的窗口和控制盈利和風險的工具。賠率無疑是博彩遊戲中的焦點,自然也是博彩理論研究無法迴避的課題。

確認了研究方向,接下來的問題是手段或方法。歸納法是很多情況下普遍適用且容易實施的方法,缺點是對於多種因素交織的複雜局面難以總結出有效的具有理論價值的規律,與此同時博彩行業的一個特殊性帶來啟發——作為行業和遊戲主體之一的足彩公司,其制定賠率的專業性和科學性說明賠率相關理論高度成熟和完善,而作為遊戲另一方的玩家群體卻被足彩公司的技術壁壘遠遠隔離於賠率理論之外,前者似乎安於這種明顯的弱勢而對足彩公司掌握的理論望而卻步,很少有別的領域其技術或理論的先進性和社會普遍認知水平差距如此之大——為什麼玩家不試圖去直接掌握這個現成存在並高度完善的理論,卻往往對獲得這樣一個機會輕易說不可能?換句話說,對賠率問題的研究,拋開對足彩公司現成賠率的歸納,還應該有更明智的選擇,就是直接研究賠率生成及其變化的原理,從足彩公司賠率的內部或核心來捕捉可能出現的異常和經過表面掩飾的意圖。演繹賠率由於更深入問題的本質,較之于歸納法應該具有更高的理論價值,其更強的實戰意義也將在後文闡述。

然而,試圖以數學來演繹賠率的方法首先遭遇了這樣的質疑:足彩公司的賠率是根據受注情況而定,或者根據足彩公司預期的投注傾向而定,沒有嚴格依據,賠率未必反映了足彩公司對於比賽的看法或傾向,因而研究賠率的生成沒有實用價值。更有觀點認為賠率完全有賴於足彩公司的深厚行業資源,外人根本無法奢望能建立起足夠準確的賠率體系,用來和足彩公司的賠率比較。這類聽上去似是而非的觀點其實缺乏事實依據,沒有運用統計等數學方法研究過博彩課題的人,往往容易輕信種種缺乏理論基礎的所謂「實戰經驗」,並在反覆的失敗中最終形成博彩的「不可知論」和「運氣論」,而另一些人具備分析的知識基礎,卻沒有合理運用知識做出研究就輕下悲觀的結論,也是博彩界一個普遍的現象。總之,人云亦云而不親自求證,是博彩研究遭遇牴觸和懷疑的一大主因。本文後面不斷展開的LOTA理論和實戰介紹,會用事實來證明賠率生成的可行性和實用性。

(3)實力評估

談到演算賠率,一個不能迴避的問題是:怎樣量化各種數據?換句話說,足彩公司和賠率研究者如何才能將諸如球隊實力、狀態、打法、陣容、戰意、天氣、裁判、場地、投注傾向等種種不可盡數的因素,歸結為賠率?科學的解決方法之一,是自然科學研究中屢試不爽的理想化模型——可以把上述因素中最重要的、可以量化的因素提煉出來,先搭建起某種「理想賠率」。這一優先提煉出來的因素,正是球隊實力。

要評估一輛車的速度,嚴格來講固然和車況、風速、路面、駕駛者、乃至車身風阻係數、汽油型號、輪胎等等有關,但更多的情況下人們會首先考慮這部車的引擎性能,因為這才是最關鍵的、佔絕對重要地位的因素——重要到在通常情況下可以忽略其他因素的地步。球隊的實力對於比賽戰績的重要性也是如此。

競技體育的本質是實力競爭,各項運動和比賽中都有自己的排名或積分體系,從數學角度看來就是一種實力模型。不過,現行多種體育項目的積分模型都有一些明顯缺陷,最常見的足球聯賽積分榜只是粗略劃分了三種情況,贏3分平1分輸0分,但無法體現1比0和5比0兩個3分之間的區別,忽略了更為細緻和本質的得失球因素。另一類以FIFA和ATP排名為代表的積分排名規則是以參賽次數、級別以及所獲名次來加權累計分數,往往過於強調「榮譽」的權重,其排名很難及時響應真實的實力變化,例如在UEFA全球俱樂部排名裡,西班牙的皇家馬德里憑借歐聯賽事的出色歷史成績長期高居榜首,波圖在取得一次歐洲冠軍後大幅躍居前列而長久不退,實際上兩隊在近一個賽季實力均明顯下滑。因此這樣的排名某種意義上只能看作「榮譽榜」,而不能作為評估真實實力的精確參照。

研究和實驗表明,對體育項目的實力評估應當基於更底層的數據,對球類項目來說沒有比得失球更合適的數據,因為它通常是決定輸贏結果和取勝幅度的直觀和本質的因素,而且容易採集歷史樣本。LOTA首先建立了以得失球來表述的實力公式,遵循鼓勵進攻的法則,LOTA強調了進球對實力的貢獻,認為1比1的實力意義要高於0比0,而且按對手實力乃至主客場和聯賽水平的不同,對一段時間內的每場比賽作出實力表現修正。此外,LOTA採用的算法盡量消除了樣本失真(例如球隊往績包含了假球)造成的影響。最後,在考慮時間衰減因素的情況下,以球隊近況對實力再次作出修正。這樣得到的球隊實力值,通過和現行積分榜的對比,以及後文將提到的和足彩公司賠率實力差對比,均得到相當吻合的結果,基本證明了這套模型算法的合理性,一種新的實力評估體系得以建立。

(4)理論和實戰的標尺

LOTA實力在聯賽排行榜上的作用不是研究的目的,它的使命是推演球隊交戰結果的概率。

足球比賽的結果由雙方的入球數決定,根據一些在這個領域公認有效的統計算法,例如POSSION分佈理論上從球隊的平均入球能夠推算出該隊入x=0,1,2,…,N球的概率,進而計算出球隊輸贏平的概率。這個並不複雜的算式裡,核心問題在於平均入球 λ 的獲取,考慮到現實中的足球是一項攻守兼備的運動,僅僅用入球數來代入並不嚴謹,應該代之以綜合反映球隊得失球能力的參數——LOTA實力。LOTA實力很大程度上決定了賽果概率的準確度。

既然構建新實力評估體系的初衷是為了演算比賽的賠率,為檢驗實力結果的準確性,很自然地選取足彩公司開出的賠率作為首選參照。現以英格蘭超級聯賽2005年1月第21輪比賽來作一番對比,可以看出,上表中LOTA賠率與歐洲平均賠率總體吻合較好,而且兩者一定程度下的偏離顯得頗有規律:歐洲平均賠率(可看作足彩公司開盤的代表)數值低於LOTA賠率的一方基本上都能勝出,10場比賽中除兩場(熱刺VS愛華頓,保頓VS西布朗)外都符合這個規律,而更大範圍的試驗也取得了相近比例的結果,這種賠率偏離和賽果之間的聯繫在下文引申出LOTA的重要分析原理——賠率的利潤傾向判別,意味著LOTA理論推導結果和實際開盤的適度偏離不僅有規律和可以解釋,更可加以利用來實現LOTA標盤對賽果的預測。

事實顯示,LOTA的實力和賠率生成算法具有相當高的可行性,是本章第二節中提到的「賠率不可知論」的一個有力的反證。

更重要的意義在於,本章第三節確立的「以實力為主建立賠率」的建模方法,能夠得到如此高度吻合實際的結果,可以推論實力因素在比賽賠率中起到的作用是壓倒性的,超出一般所想像的程度,反證其他被普遍認為可能對賠率產生較大影響的戰意、陣容、狀態、臨場戰術等等因素其實遠非如此重要。這意味著足彩公司的開盤模型也是主要基於實力的,同樣基於實力的LOTA賠率體系因而更具可比性和實用潛力。

顯然,LOTA賠率明顯忽略了球隊實力以外的諸多因素,而這些因素幾乎都是難以及時獲取資料且難以量化的,但LOTA能夠相當接近地反映實力因素及其影響的賽果概率,在概率和風險的局勢判斷中提供清晰量化的開盤標準,堪稱玩家群體在理論研究和方法實踐上的進步,並通過對足彩公司賠率的本質和開盤機理的揭露,必將進一步促進著理論和方法的深化。

從博彩實戰的角度,

LOTA賠率猶如開啟了足彩公司賠率的「後門」,一種新的賠率對比分析方法自然形成,以LOTA及其衍生的歐亞換算方法為標尺,用後文提到的技巧,玩家得以捕捉概率遊戲裡的「確定時機」。

補充說明–LOTA和它的賠率模型

MSO特辟這個理論和方法的園地,是一種遠見卓識。博球在國內受足彩的推動,近年得到迅速發展,一個顯著的市場特徵是,同以往相比,玩家群體正向著在線化、知識化、理論化三個方向轉變或者說發展。具體表現在從過去單憑經驗和個人喜好下注,信料跟風下注,向目前的不斷總結方法、學習技巧、重視理論、理智下注轉變。MSO開闢這個園地,順應並引導了這一潮流,在實戰方法和理論研究兩個層面上提供了交流提高的機會。

做為LOTA的研發者之一,寫此文的目的,是純粹從實力建模、賠率生成以及比賽預測算法的理論角度,和各位同好交流。希望言者和旁觀者,都以學術的心態來關照。

一、LOTA的球隊實力建模

毫無疑問,足球比賽預測的一個核心因素是球隊實力。沒有對實力的基本認識,分析預測就無從下手,但僅僅停留於粗疏的、經驗化的實力評估,對於預測而言並不足夠。

大多數玩家和主流媒體的基本面分析中,經常見到粗略的而不是數據化的實力評價,其中包括部分頗具水準的分析,有時會提及兩隊實力的合理差距——類似於「××讓不起××一球」之類,這個差距通常也不是十分精確,而且其估算需要分析者具備較高的足球知識乃至博彩知識素養,不利於更多的人熟悉和掌握。

在試圖建立一套科學的、嚴謹的球隊實力模型的過程中,不難發現博彩公司的賠率和球隊實力之間的密切關聯,因此兩者的結合研究,可以讓實力模型得到更好的驗證和不斷修正,而且實力模型的不斷精確,直接反作用於賠率比較的研究,對以賠率來預測比賽的方法而言,意義不言而喻。

資料表明,球隊實力模型的構建並不是一個新課題,在數理統計學、運籌學的書籍和教科書中屢有提及,做為一個多次被拿到課堂和畢業生實習中講述和研究的課題,國內和國際上有很多解決方案。

遠的不說,最為人熟知的實力模型就是大家屢見不鮮的聯賽積分排名表,這個看起來非常通俗的排名,不僅是決定聯賽和杯賽錦標和降級的依據,而且成了最流行直觀的球隊實力評估數據,很多人在分析一個球隊實力的時候,最先想到的就是它在排名表中的位置。

聯賽排名誕生的初衷,當然是分出實力高下,強者居前,弱者靠後,在商業體育發達的今天,錦標和降級極大地關聯著商業利益,因此這份表格的科學性至關重要。幾年前,國際上將原本流行多年的贏球2分制積分規則修改為贏球3分制,表面的理由是鼓勵進攻和贏得比賽,其實也有舊規則並不能充分區分實力差距的深層原因。大家可以自己換算一下以往的賽季,如果改成2分制,各國聯賽的排名情況,對比就知道新規則的進步。

但約定俗成,未必就是真理。聯賽積分制做為一種簡便易行的實力排行法,並不是一個十分科學的實力模型。舉個簡單的例子,A隊同B隊的比賽打成1:0,A隊得3分,C隊同D隊打成4:0,C隊也得3分,A和C的積分相等,但表現出來的實力或者說狀態卻大不相同。因此,積分制建模儘管能在一定程度上反映球隊的實力差距,卻未能充分體現這一差距,因而這種規則建立的實力排名不夠精確。

彩誕生以來,關於實力模型的探討並不多見,廣泛見諸於媒體的多是各種預測模型——

以下是引用:

解剖足彩的三種權威數學模型

在西方,成規模的博彩業已經有了200多年的歷史,湧現出了許多建立在嚴格的數學統計基礎上競技比賽結果的預測方法,根據我們掌握的資料,有三種權威的預測方法目前被廣泛地應用於預測足球比賽的勝負平結果,有一些專家甚至聲稱,歐洲幾乎所有的博彩公司都在這三種預測方法的基礎上建立起數學模型,從而決定本公司在一場足球比賽以前開出怎樣的初始賠率。

這三種被廣泛應用的權威預測方法是:一、埃羅(ELO)預測法;二、進球率比較預測法;三、最近六場戰績比較預測法。

一、 埃羅預測法:

是美國物理學家Aroad Elo博士創立的,Elo博士最早將這套方法用於預測國際象棋的比賽結果。他在自己的《棋分高下:過去和現在》一書中對該方法作了詳細說明,通過對1500場英超比賽的研究,傑奎斯·布萊克對Elo預測法進行了不懈地改進,現已經被廣泛應用足球賽事中。Elo預測法的改進模型是通過研究主客場球隊在比賽前的積分情況來預測勝負的,Elo預測法的預測回歸方程式為:

主場球隊取勝的可能性 =44.8%+(0.53%乘以兩隊積分差)

客場球隊的獲勝可能性=24.5%+(兩隊積分差乘以0.39%)

二、 進球率預測法:

1990年,大衛·傑克遜和K.R.莫捨斯基在國際博彩會議上發表了論文–《比賽中的指數博彩》,第一次提出了以平均每場比賽進球率作為預測一隻球隊下一次比賽成績的數學模型。運用這一方法預測英格蘭超級聯賽和意大利甲級聯賽結果是準確率最高的。簡單地說:進球率預測法有四個原則:

1. 當參賽雙方的平均進球率之差為0.30(不含0.30)以上時平均進球率高的球隊勝;

2. 當參賽雙方的平均進球率之差為0.10以上至0.30(含0.30)時,若主場球隊的平均進球率高,則主場球隊勝;

3. 當參賽雙方平均進球率之差為0.10以上至0.30(含0.30)時,若主場球隊平均進球率低於客場球隊的平均進球率,則主場球隊勝或平。

4. 當參賽雙方平均進球率之差為0.10(含0.10)以下時,主場球隊勝或平。

三、 六場預測法:

這種預測方法最早是英國報紙提供給彩民的簡單的預測方法,經過有心人的改進,六場預測法的預測準確率不斷提高,改進後的預測方法也有六個原則:

  • 1. 當對賽的兩隊最近六場積分差為6或6以上時,最近六場積分高的球隊勝;
  • 2. 當對賽的兩隊最近六場積分差為5時,若主場球隊最近六場積分高,則主場球隊勝;若主場球隊最近六場積分低,則主場球隊勝或平;
  • 3. 當對賽的兩隊最近六場積分差為2~4時,則最近六場積分高的球隊勝。
  • 4. 當對賽的兩隊最近六場積分差為1或0時,則主場球隊勝或平。

綜合運用上述三種權威的方法,加上網友個人的心得,輔之對賠率變動的關注和比較,以及球隊心理(比如保級球隊往往急於擺脫困境,中游球隊容易不思進取等等),加上及時掌握比賽當天的天氣情況,投注足彩,你是否已胸有成竹?

從統計學的觀點來看,運用這些數學模型來預測足彩並做出響應的投注決定,雖然不能保證你每次都可以中獎,但你可以做出成本最新(用最少的資金購買彩票)、中獎概率最大的投注組合。—引用完畢。

上文中的第三種方法——六場預測法,由於主要依賴積分這一原始數據,未免過於簡單。

第一種方法ELO採用回歸方程的手段力求精確,但依然使用了積分——這種不夠精確的原始數據,況且實際檢驗一下就知道,這個方法得出的結果,和博彩公司賠率反映的賽果概率,偏差比較大。

第二種方法同樣顯得粗糙,一種類似於統計規律的結論,很難想像能夠應對複雜的、有著眾多因素影響的足球比賽。

三種方法的最大共同點,是試圖用簡潔的公式直接找到勝負的答案,因而不可避免地簡單規定球隊實力,並在這種實力和賽果之間建立了固定聯繫,本質上講,是一種實力決定論——注意,做為基礎的實力還不一定是精確的。引文中的「專家之言」,也許是媒體代言,難以想像博彩公司會用這樣的模型去分析一場比賽,進而設計開盤。

可以武斷地說,試圖在實力和賽果之間建立簡單的對應關係,對預測模型建立者來說,是一種方向性錯誤。足球並不總是靠實力說話。即使在實力完全決定賽果的理想情況下,賽果也服從某種概率分佈,這是足球比賽固有的隨機性決定的。當然任何時候,實力都是賽果分析過程中用到的一個重要因素,在解決如何運用實力因素之前,更重要的是建立可以度量的精確的實力值模型。而這正是MSO的LOTA的追求目標,並且目前已經基本得到實現。

3、LOTA賠率的計算方法(POSSION模型——泊松分佈公式)

泊松分佈公式是統計學裡的一個經典理論,LOTA賠率(此處為LOTA概率)遵循這個公式:
泊松分佈公式(此處略,有興趣的朋友可查閱統計學書籍)表明,在時間T內,平均計數為n時,計數為n出現概率。當n較大時,用泊松分佈計算誤差較困難,只要n>10以上,可用高斯分佈代替泊松分佈。

根據泊松分佈和高斯分佈看出,測量時間愈長,總的計數愈大,計數率的相對誤差愈小。應當說明,公式在無限多次測量地基礎上得到的,實際上我們無法也沒必要辦到,因此將一次測量值作為平均值處理。同時在評定測量結果不確定度時,也將在上述幾個公式的基礎上進行計算。

而LOTA賠率的得出,正是基於此公式。

lota的實質

(1)lota的實質

lota的體現形式是:將同一足彩公司的標盤和亞盤,轉換成可比較的概率,進行對比。那麼這個對比的實質是什麼?個人認為:在本質上,股市與博彩是一樣的,股價和賠率,歸根結底,都是一種由現金流決定的。是一種供求關係的平衡點。

股市分析中,最基本的理論,莫過於移動平均線理論。

lota的實質,就是移動平均線理論!

標盤比亞盤更早開出,更早受注,更穩定,體現的是一種比較長期的移動平均線。

亞盤開出時間晚,受注時間集中,體現的是一種比較短期的移動平均線。

(2)移動平均線

移動平均線(MA)是以道·瓊斯的"平均成本概念"為理論基礎,採用統計學中"移動平均"的原理,將一段時期內的股票價格平均值連成曲線,用來顯示股價的歷史波動情況,進而反映股價指數未來發展趨勢的技術分析方法。它是道氏理論的形象化表述。

移動平均線依計算週期分為短期(如5日、10日)、中期(如30日)和長期(如60日、120日)移動平均線。

移動平均線依算法分為算術移動平均線、線型加權移動平均線、階梯形移動平均線、平滑移動平均線等多種,最為常用的是下面介紹的算術移動平均線。

【計算方法】

MA = (C1+C2+C3+……+Cn)/n

C為每日收盤價。

n為計算週期。一般n定為5,10,30,60

最常用的是五日、十日和三十日的移動平均線。

移動平均線通常與股價線一同使用。

觸類旁通觀LOTA

一、lota的實質

lota的體現形式是:將同一博彩公司的標盤和亞盤,轉換成可比較的概率,進行對比。

那麼這個對比的實質是什麼?

在涉足波海之前,本人曾經有多年的股市實戰經驗,個人認為:在本質上,股市與博彩是一樣的,股價和賠率,歸根結底,都是一種由現金流決定的,是一種供求關係的平衡點。

股市分析中,最基本的理論,莫過於移動平均線理論。

lota的實質,就是移動平均線理論!

標盤比亞盤更早開出,更早受注,更穩定,體現的是一種比較長期的移動平均線。

亞盤開出時間晚,受注時間集中,體現的是一種比較短期的移動平均線。

二、移動平均線

移動平均線(MA)是以道‧瓊斯的"平均成本概念"為理論基礎,採用統計學中"移動平均"的原理,將一段時期內的股票價格平均值連成曲線,用來顯示股價的歷史波動情況,進而反映股價指數未來發展趨勢的技術分析方法。它是道氏理論的形象化表述。

移動平均線依計算週期分為短期(如5日、10日)、中期(如30日) 和長期(如60日、120日)移動平均線。

移動平均線依算法分為算術移動平均線、線型加權移動平均線、階梯形移動平均線、平滑移動平均線等多種,最為常用的是下面介紹的算術移動平均線。

【計算方法】

MA = (C1+C2+C3+……+Cn)/n

C為每日收盤價。

n為計算週期。一般n定為5,10,30,60

最常用的是五日、十日和三十日的移動平均線。

移動平均線通常與股價線一同使用。

記得不圓大師曾經說過:盤口的變化,其實是一條平滑的曲線,你看到的在某個時間點的變化,那只是一個表象,其實變化在此之前已經開始了

竊以為大師的這段話,直中精髓!可以看到,在舊lota中,標盤亞盤都是平滑的曲線,但新lota卻變成了高高低低的階梯,我認為,這是理念的一個倒退。因為在舊lota中,我經常看到,跌破標盤線的亞盤線,欲振乏力,在反彈到標盤線時,立刻遇阻回落,和股市中的典型移動平均線圖形,何其相似啊!

三、運用葛蘭碧八大法則判斷lota

葛蘭碧的移動平均線八大買賣法則,是股市移動平均線的基礎理論,對股價的漲跌有著非凡的指導意義

在實戰中,我也發現了,八大法則對lota同樣具備指導意義

【葛蘭碧八大法則】

買進信號:

1、當平均線從下降逐漸轉為盤局或上升,而價格從平均線下方突破平均線,為買進信號。

2、當價格雖跌破平均線,但又立刻回升到平均線上,此時平均線仍然保持上升勢態,還為買進信號。

3、當價格趨勢線走在平均線上,價格下跌並未跌破平均線並且立刻反轉上升,亦是買進信號。

4、當價格突然暴跌,跌破平均線,且遠離平均線,則有可能反彈上升,亦為買進信號。

賣出信號:

1、當平均線從上升逐漸轉為盤局或下跌,而價格向下跌破平均線,為賣出信號。

2、當價格雖然向上突破平均線,但又立刻回跌至平均線以下,此時平均線仍然保持持續下跌勢態,還為賣出信號。

3、當價格趨勢線走在平均線下,價格上升卻並未突破平均線且立刻反轉下跌,亦是賣出信號。

4、當價格突然暴漲,突破平均線,且遠離平均線,則有可能反彈回跌,亦為賣出信號。

買入大約等同於上盤,賣出大約等同於下盤。

四、個人認為的lota未來的方向

按照個人的觀察,lota已經將中心轉移到以實力差為基礎的研究方向上。

對於實力差,個人有如下的幾點疑問:

lota的實力差,採用得失球數實力模型,融合靜態實力和動態實力計算出球隊實力差,並以此為基礎,計算出公平賠率,與主流歐賠進行對比。lota的實力差計算方法是精準和科學的,並隨著時間的推移越來越準確。

但是我認為,有2個問題是lota難以解決的:

一、博彩公司的存在,抑制了強隊的實力,這個「抑制指數」,在每一場相信都是不一樣的,他受到很多複雜的投注心理所影響,這是純粹的數據所無法應付的。

隨著投注心理的慢慢演化,現在的注碼分佈更複雜,歐亞矛盾更突出,偏離實力數據開盤比以往明顯增多,對比開盤的方法,將是越來越行不通的。這也是新lota狀態起伏嚴重的原因之一吧。

二、更重要的是,博彩公司的開盤,是一種在對賽果高度清晰的狀況下開的盤。在這種情況下,博彩公司運用各種變盤和消息發佈,來左右閒家的投注,達到利潤最大化目的。

正誘與反誘,在一線之間,上盤與下盤,在一念之間

動態的賠率,不是靜態的實力差所能應付的

實力盤的作用日趨於參考和分析開盤意圖,精確的比較意義已經不是非常重要!因此,個人認為,用實力盤來補充lota,效果十分有限。

那麼用什麼來和lota進行互補?

舊lota的理念和方法,個人認為,已經是非常有效了,缺乏的,是一種與之相互補的技術指標。就如同股市上,以移動平均線指標,單獨看大盤,是危險的,而是有多種與之配合的,行之有效的分析手段和技術指標。

150年的股市成熟技術,應該有lota可以移植的,有效的配合指標,本人的能力與精力,是無法完成這一構想的,因此,在此提出,希望拋磚引玉。

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足球, 運動投注

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