凯利方差指数基本应用

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凯利公式的使用技巧

凯利公式的使用技巧

凯利公式的使用技巧凯利公式是一种用来计算投资或赌博时的最佳押注比例的数学公式。

该公式由美国数学家约翰·凯利(John Larry Kelly Jr.)在1956年发明,他提出了用赌徒的概率知识与数学期望值的方法来确定最合理的押注比例。

凯利公式的公式表达为:f = (bp - q)/b其中,f 表示应该押注总资金的比例,b 表示赔率,p 表示成功概率,q 表示失败概率。

凯利公式的使用技巧如下:1. 确定成功概率:在使用凯利公式之前,需要通过各种方法来估计你的成功概率。

这可以是基于统计数据、分析市场信息或者其他可靠的预测模型。

成功概率的准确度对于公式的计算结果至关重要。

2. 确定赔率:在投资或赌博中,赔率是指成功时的回报相对于押注金额的比例。

需要用到凯利公式的地方往往已经给出了赔率,如赌场的赌桌或股票市场的实时报价。

确保使用正确的赔率进行计算。

3. 计算公式:将成功概率、赔率和失败概率代入凯利公式,计算出应该押注总资金的比例。

这个比例表示你应该把多少钱押注出去。

4. 风险管理:凯利公式的目的是帮助你最大化资金收益,但也需要注意风险管理。

公式计算出的押注比例可能过高,导致风险过大。

你可以根据自己对风险的接受程度来对公式计算结果进行调整。

5. 监控和调整:根据投资或赌博的过程,及时监控成功概率和赔率的变化。

如果成功概率或赔率发生了变化,需要重新计算凯利公式并相应调整押注比例。

凯利公式的使用技巧需要结合实际情况进行灵活应用,以下是一些常见的注意事项:1. 风险偏好:凯利公式更适用于那些更愿意承担风险、同时具有对成功概率有较为准确估计的人。

对于那些保守型投资者或者没有充分信息的情况,凯利公式的使用可能并不适合。

2. 单次押注:凯利公式一般是用于单次押注的情况,对于连续多次押注的情况,需要根据公式计算出来的比例进行调整,以平衡风险和收益。

3. 精确度:凯利公式的应用结果可能存在误差,因为成功概率和赔率是基于估计和预测的。

凯利公式的应用

凯利公式的应用

凯利公式的应⽤凯利公式的应⽤在知道每笔投资盈亏幅度及盈亏概率的情况下,基于复利准则的投资最佳⽐例计算公式为:q=-(p1*r1+p2*r2)/(r1*r2),其中,p1为盈利概率,r1为盈利幅度,p2为亏损概率,r2为亏损幅度。

r2=1时,即是凯利公式q=-(p1-1)/r1-p1。

假设有⼀只股票,第⼀年上涨100%,第⼆年下跌50%,反复循环。

如果满仓操作,结果是资⾦原地踏步,不赚不亏。

如果以2倍杠杆⽐率操作,碰到下跌的那⼀次就会亏光所有资⾦。

如果半仓操作,每年资⾦增长率为(1+1*0.5)^0.5*(1-0.5*0.5)^0.5=1.06066,即每年仍有6%的收益。

由这个例⼦可见仓位⽐例计算的重要性。

这个例⼦也说明另外⼀个问题,在股市中也是需要控制仓位的,总是满仓未必就是正确的。

在期市中,由于仓位⽐例的选择范围更⼤,仓位控制更加重要。

采⽤凯利公式可以更精确地量化风险,采⽤最优的杠杆⽐例,⽽不是仅仅使⽤“轻仓”这种模糊的、感性的⽅法。

实际上,采⽤“仓位”来衡量风险是不正确的,因为仓位⽔平是和期货公司规定的保证⾦⽔平相关的,不能因为期货公司可以给你多做,你就多做。

使⽤凯利公式计算,需要知道盈亏幅度及盈亏概率。

在实际情况下这两个参数都是未知的,但是这两个参数和你的操作策略是密切相关的,⼀般可以根据历史数据进⾏统计,粗略预测每次操作的盈亏幅度及盈亏概率。

举个例⼦,如果每次操作平均盈利幅度为5%,亏损幅度为2%,盈利概率为40%,根据凯利公式计算仓位⽐例为=-(0.05*0.4-0.02*0.6)/(0.05*-0.02)=8,即采⽤8倍的杠杆⽐例,在保证⾦⽔平10%的情况下,可以保持80%的仓位。

⼀般为了控制风险,实际运⽤时最好将计算结果调低⼀些。

如果采⽤“半凯利公式”,即只采⽤凯利公式计算结果的⼀半,这时收益率降到75%,但最⼤回撤幅度降为1/3,也是⼀个不错的选择。

凯利公式中,收益幅度×收益概率-亏损幅度×亏损概率,就是所谓的“数学期望值”。

凯利指数计算公式

凯利指数计算公式

凯利指数计算公式
凯利的计算方法有很多,不同的人有不同的看法。

有些对基数(也就是参考陪率)的采用有出入。

有些人采用的基数是99家即时平均陪率,有的采用的是欧洲平均陪率(这里的99家陪率和欧洲平均率一定去掉交易所)。

所以对同一公司同一时间不同的人有不同的凯利数值。

具体计算如下:
1、首先计算出每个公司的反还率: F=1/(1/胜赔+1/平赔+1/负赔)
2、再计算99家或欧洲平均陪率的反还率:F99=1/(1/胜赔+1/平赔+1/负赔)
3、最后每家公司胜平负的凯利计算是:
K胜=(胜赔率/99家胜赔率)
F99K平=(平赔率/99家平赔率)
F99K负=(负赔率/99家负赔率)F99
扩展资料:
凯利指数的意义和作用:
从市场而言,各家的凯利指数总是会不同而只有较大的公司如SSP、威廉希尔诸如此类的大公司才能做到其凯利指数趋同于赔付率。

通过对市场各家凯利指数差异点和趋同点的判断就能发现一场比赛的趋势,也由于凯利指数是“变量中的变量”总是随市场赔率和平均概率
(平均概率又是随着各家概率高低变动的)不断变动的。

就是说凯利指数是能够反映博彩公司的数据的真实趋势和投注资金流量运动。

当然,如果单纯只是看表象,凯利指数显得不完美更加有浪费之嫌,凯利方程式就是专业的凯利指数套用公式,也是让凯利指数数据形成分析利器的数学模型法器。

凯利公式在期权实战中的应用,你一定会有所启发!

凯利公式在期权实战中的应用,你一定会有所启发!

凯利公式在期权实战中的应用,你一定会有所启发!作者:牧清华转载自新浪博客何谓有利赌局?具有正期望报酬的赌局我们称为有利赌局。

遇到有利赌局时,就是值得进场的时间点。

现在问题来了,进场后要如何下注?举例来说:掷一枚钱币,人头与数字出现的机率各为50%,人头出现所压赌金全部输光,故赔率为-1;数字出现所压赌金翻为2.5倍( ie净赚1.5倍),故赔率为1.5。

我们将此赌局用图1去呈现。

图1: 有利赌局 (获利期望值为0.25)简单的计算可知此赌局的获利期望值为0.25,意思就是平均每赌1元,可以净赚0.25元,25%的报酬率,可说是非常的好。

然而,假设今天你有1000块钱,可以玩这个有利赌局无限多次,你该如何下注?你是要每一把都把手上的现金全压呢(100%)?还是每一把都压资金的一半(50%)?或是更保守一点,每一把只压资金的10%?重点来了!到底在有利赌局下,每一步要压多少比例的资金,才可让资产成长最快?凯利公式提供了解答。

我们假设p为获利事件发生(即数字出现)的机率,b为获利事件发生的赔率,以图1的例子来说,p是50%(数字出现的机率),b为1.5(数字出现的赔率)。

凯利公式告诉我们,押注资金的最佳比例为注意到这里所谓的最佳比例,指的是可以让你资产成长最快速度的下注方式。

也就是在此有利赌局(图1)下,每次都压资金的1/6 (or 16.66%),您的资产会成长最快。

举例来说:今天有三号人物:小赌徒、凯利赌徒、大赌徒。

三个都有1000元现金,可玩此赌局100次。

小赌徒比较保守,每次都压手上现金的5%,凯利赌徒根据凯利公式计算,每次都压手上现金的16.66%。

而大赌徒最勇敢,每次都压手上现金的一半(50%)。

则玩100次后,我们可以合理预期,凯利赌徒的资产会最多,胜于小赌徒,而大赌徒可能玩不到一百次就接近破产,救不回来了。

当然,我们可以实际跑Excel去模拟这样的赌局,图2为其中一次模拟的曲线图。

图2:三类赌徒玩图1赌局,模拟100次后的结果。

竞彩知识之凯利值

竞彩知识之凯利值

竞彩知识之凯利值揭开胜平负概率的秘密凯利值作为表示庄家对可能性概率把握能力的呈现方法,相当程度上从反向呈现出庄家对赛事概率的观点。

而不同的庄家对不同的赛事有自己不同的认知和资讯掌握程度,当对不同的庄家观点同步集中进行采样观测分析的时候,我们就可以发现庄家这一特殊的群体内部的群体倾向。

为此我们会采用传统数学意义上的平方差分析方法来显示出某种赔率的离散程度,让彩民更直观的看出庄家的倾向,我们采用了赔率体系成熟且成交量占据博彩市场实际成交总量前列位置的博彩公司的赔率作为取样目标以确保样本的代表性。

通过这样的资料分析方法得出的指数就是凯利方差指数。

因此,凯利方差指数所代表的真正含义是∶“当数值越趋向零的时候,群体(庄家)在该项目上观点越趋向一致。

计算凯利方差首先就得先知道凯利值,某一家赔率公司的凯利值就是由以下公式算出的,所以凯利方差的算法就和数学上的方差算法完全一致,就是用多家公司的数据求出一个平均值之后相减再平方,得到的数值就是一家公司在一个结果上的凯利方差,相关公式如下:某公司某结果(主队胜、平、负)的凯利值=该结果赔率*该结果的投注比例某公司某结果的凯利方差=(该公司该结果凯利值-各公司该结果凯利值的平均值)^2于是凯利方差的离散值就由下面的公式得出:某结果凯利方差的离散值=各公司该结果的凯利方差的平均值离散值表明了多家公司的整体意见差异。

通常情况下,某项的离散值越小,就表明博彩公司对打出某结果的意见较为一致;离散值越高,说明博彩公司持的意见不统一。

有关凯利指数的计算的更为详细的方法如下:首先我们仍需要把期望回报率公式(凯利值公式)完整列出如下:1) 参数A:平均概率(AP,主胜平负平均概率分别表示为APH,APD,APA),是各家公司欧赔体系赔率所精确对应出的各公司判断的胜平负概率的平均值。

2) 参数B:赔率(主胜平负分别表示为OH,OD,OA)3)参数C:期望回报率(凯利值)(EH,主胜平负凯利值分别表示为EH,ED,EA)EH=OH * APH ED=OD* APD EA=OA* APA4)参数D:可能性(主胜平负概率分别表示为PH,PD,PA)PH= 1.0/OH * R PD= 1.0/OD * R PA= 1.0/OA * R5)参数E:返还率RR= 1.0/(1.0/OH+1.0/OD/+1.0/OA)下面我们就用互联网上提供的一则数据做一次计算:1月9日凌晨巴塞罗那对阵赫塔费的比赛:选出的三家公司的赔率如下:平均赔率为:AOH= 1.12AOD=7.6 AOA=15.3平均概率可得:APH=250%/3=83.33% APD=33%/3=11% APA=13%/3=4.33%然后根据EH=OH*APH就可得出三家公司的凯利值:首先是威廉希尔:EH1=1.10*83.33% =0.916 ED1=8.0*11%=0.88 EA1=17*4.33%=0.736同理可得立博和bwin的数据如下:EH2=0.974 ED2=0.77 EA2=0.606EH3=0.916 ED3=0.88 EA3=0.649则这三家公司的三个结果的平均凯利值为:AEH=(0.916+0.974+0.916)/3=0.935AED=(0.88 +0.77+0.88)/3=0.843AEA=(0.736+0.606+0.649)/3=0.663由此可以得出三家公司在这三个结果的凯利方差:威廉希尔:DH1=(0.916-0.935)^2=0.000361DD1=(0.88-0.843)^2=0.001369DA1=(0.736-0.663)^2=0.005329立博:DH2=(0.974-0.935)^2=0.001521DD2=(0.77-0.843)^2=0.005329DA2=(0.606-0.663)^2=0.003249Bwin:DH3=(0.916-0.935)^2=0.000361DD3=(0.88-0.843)^2=0.001369DA3=(0.649-0.663)^2=0.000196三家公司各个结果的凯利方差求出后,就可以求得各个凯利方差的离散值:某结果凯利方差的离散值=各公司该结果的凯利方差的平均值ADH=(0.000361+0.001521+0.000361)/3≈0.000748ADD=(0.001369+0.005329+0.001369)/3≈0.002689ADA=(0.005329+0.003249+0.000196)/3≈0.002925由此可得出本场博彩公司对于客胜的观点非常一致。

凯利公式在投资中的应用精修订

凯利公式在投资中的应用精修订

凯利公式在投资中的应用标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]凯利公式在投资中的应用凯利公式起源于上个世纪60年代,原本是为了在信息传输过程中,降低噪音在通讯中的干扰,使噪音干扰引起错误的可能性降低到零,后来被人应用到赌场的投注比例上和投资的资产配置上。

凯利公式的表达式为f*=(bp-q)/b,其中f*为计算出来的凯利最优投资比例,b为赔率,即期望盈利/预计亏损,p为成功概率,q为失败概率,即1-p。

凯利公式认为,只要投资者每次都用全部投资金额的f*比例来进行投资,就可获得长期增长率的最大化,并且不会有破产的可能。

凯利公式的几点思考?首先,凯利值在很多情况下并不客观,直接按照凯利值去分配资金的方法有待商榷。

要注意的是,计算凯利值需要先确定赔率和胜率。

举个例子,假定一个抛硬币的简单赌局,正面赢2元,反面输1元,很容易确定赔率b=2,胜率p=0.5,最后得出f*=0.25,即每次应当投入到赌局中的资金比例为当前总资金的25%。

而在现实投资中,这两个参数都是很难确定的。

大部分情况下,投资的赔率和胜率并不是事先确定好的,投资者需要自己估计。

虽然预先确定好止损和止盈或许可以确定交易的赔率,但是交易的胜率是根本无法确定的,这完全需要根据经验或者历史统计来估计,这就导致最后计算出来的结果并不是最准确的资产配置比例。

赔率和胜率在每次交易中并不完全相同。

理论上,影响每次交易的赔率和胜率的因素有很多,包括交易时机、市场资金流向、宏观环境等,而这些因素在每次交易中的影响方式和影响程度都是不同的,这导致每次交易的赔率和胜率都会有所差别。

下图是一个应用在股指期货上的交易策略,我们截取了其中100次交易进行胜率分析,可以观察到,平均胜率基本维持在50%附近,而单独每次交易的胜率并不固定,基本呈现一个随机的分布。

更深一步理解,现实中的投资并不像抛硬币赌局那么简单,赌局在下完赌注之后就只要等待结果,而投资是一个连续的过程。

凯利公式在股市的运用

凯利公式在股市的运用

凯利公式在股市的运用凯利公式是一个在股市中被广泛应用的数学公式,它可以帮助投资者计算出在某个投资机会中应该投入多少资金,以最大程度地增加收益并降低风险。

下面将介绍凯利公式的原理及其在股市中的运用。

凯利公式是由贝尔实验室的数学家约翰·凯利于1956年提出的,它是基于概率论和信息论的原理。

凯利公式的核心思想是,投资者在某个投资机会中应该把资金投入的比例应该与该机会的概率和收益率成正比。

简单来说,如果一个投资机会的概率越大,收益率越高,那么投资者应该投入更多的资金;反之,如果概率较小,收益率较低,投资者应该减少投资。

在股市中,凯利公式可以用来帮助投资者确定每次交易中应该投入的资金比例。

首先,投资者需要计算出该股票的赢率(即投资成功的概率)和赔率(即投资成功后的盈利与投入资金的比例)。

然后,根据凯利公式的计算公式,投资者可以得出一个最优的资金投入比例。

凯利公式的计算公式如下:f = (bp - q) / b其中,f代表投资者应该投入的资金比例,b代表赔率,p代表赢率,q代表输率。

通过凯利公式的计算,投资者可以得出一个最优的资金投入比例,以最大程度地增加收益。

然而,凯利公式也有其局限性。

首先,它假设投资者可以准确地估计出投资机会的概率和收益率,但实际上市场是非常不确定的,投资者很难预测未来的走势。

其次,凯利公式没有考虑投资者的风险承受能力,对于风险厌恶的投资者来说,可能不愿意将大部分资金投入到一个投资机会中。

在实际运用中,投资者可以根据自己的风险承受能力和市场情况来调整凯利公式得出的资金投入比例。

如果投资者对市场有较高的预测能力,并且能够承受较大的风险,可以适当提高资金投入比例;反之,如果投资者对市场走势不确定或者风险承受能力较低,可以适当降低资金投入比例。

除了在股市中的运用,凯利公式也可以应用于其他领域,例如赌博、期货等。

在这些领域中,投资者同样可以根据凯利公式来计算最优的资金投入比例,以最大程度地增加收益。

神奇的凯利公式新解与应用.

神奇的凯利公式新解与应用.

神奇的凯利公式――黄群斌整理交流QQ138658118 概率低于60%,再好的仓位管理也不容易获利,除非风险报酬比较小,所以在使用这个凯利公式时,应该结合风险报酬比才好。

群斌在实战中优先考虑两点:一是概率,二是风险报酬比,其次才考虑仓位。

――――――――――――――――――――――――――――――――――――――凯利公式最初为A T&T 贝尔实验室物理学家约翰·拉里·凯利根据同僚克劳德·艾尔伍德·夏农於长途电话线杂讯上的研究所建立。

凯利说明夏农的资讯理论要如何应用於一名拥有内线消息的赌徒在赌马时的问题。

赌徒希望决定最佳的赌金额,而他的内线消息不需完美(无杂讯),即可让他拥有有用的优势。

凯利的公式随後被夏农的另一名同僚爱德华·索普应用於二十一点和股票市场中。

凯利指数是一种投资的指导系统,其目的就是为了最大程度地规避投资中的风险。

早在1957年,贝尓实验室的凯利研究出来了一整套“凯利指数”的理论,并试着将它用于指导投资,结果取得了很大的成功。

这一理论很快就风靡全球,成为了股票、期货市场上的“金科玉律”。

是投资者最重要的参考工具之一。

变动规律记得在学习政治经济学里有这样一句话,“价格是价值的具体表现形式,而价值是劳动成果成为商品的前决条件,价格总是围绕价值上下波动。

”这就是经济领域所谓的价值规律。

其实,凯利指数正是衡定一家公司控制市场风险的价值杠杆。

一般来说,博彩公司事前所设定的赔付率不会随意变动,而变动的是赔率和胜负平概率,跟随其变动的则是凯利指数。

Dr. Kelly举堵徒的例子,只是因为这样的例子比较适于去说明他的意思,他是A T&T(贝尔实验室)的工程师,可不像Mr. Roxy一样的投资界大佬。

凯利公式凯利公式的最一般性陈述为,藉由寻找能最大化结果对数期望值的资本比例f*,即可获得长期增长率的最大化。

对於只有两种结果(输去所有注金,或者获得资金乘以特定赔率的彩金)的简单赌局而言,可由一般性陈述导出以下式子:f*=(bp-q)/b其中f* 为现有资金应进行下次投注的比例;b 为投注可得的赔率;p 为获胜率;q 为落败率,即1 - p;凯利公式举例而言,若一赌博有40% 的获胜率(p = 0.4,q = 0.6),而赌客在赢得赌局时,可获得二对一的赔率(b = 2),则赌客应在每次机会中下注现有资金的10%(f* = 0.1),以最大化资金的长期增长率。

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凯利方差指数的基本应用技巧(一) 必发指数网EC2WIN.COM全面上线以来,精心研究多年的三大指数首次全面组合呈现,为彩民读者带来一站式的全面分析工具。三大指数包括了亚盘平衡指数(以下简称亚盘指数)、凯利方差指数(以下简称凯利方差)和交易所指数,其中交易所指数的系列理论和应用,我们已经在多年来一系列的文章中加以阐述和解析,并陆续刊登在各大体育媒体中。而亚盘平衡指数和凯利方差指数的应用和技巧,我们将会开始逐一介绍。

我们首先介绍的是研究标盘的有力武器:凯利方差指数。关于标盘、标盘和反还率的概念、标盘和可能性概率的关系、凯利值的关系等,我们前面基础文章中关于凯利值的基本概念和计算方法我们已经详细地介绍过(参考“传统欧赔体系与交易所指数的结合分析”),在此不再一一赘述。凯利值作为表示庄家对可能性概率把握能力的呈现方法,相当程度上从反向呈现出庄家对赛事概率的观点。而不同的庄家对不同的赛事有自己不同的认知和信息掌握程度,当对不同的庄家观点同步集中进行采样观测分析的时候,我们就可以发现庄家这一特殊的群体内部的群体倾向。我们采用了数学分析方法—平方差分析来针对凯利值的群体离散程度,来判断该群体(庄家)的倾向;我们采用了赔率体系成熟且成交量占据博彩市场实际成交总量前列位置的博彩公司的赔率作为取样目标以确保样本的代表性。通过这样的数据分析方法得出的指数就是凯利方差指数。因此,凯利方差指数所代表的真正含义是:“当数值越趋向零的时候,群体(庄家)在该项目上观点越趋向一致。

例如2007年7月30日瑞典超级联赛咸史泰斯VS加尔斯的临场凯利方差指数和亚盘指数。

图中请看,凯利方差在“主胜”与“和局”分别录得0.05和0.04的值,其中“和局”录得的数值最接近0,不过“主胜”方面的0.05也仅仅排在第二位,只有“客胜”高飘,达到0.84。从这个计算结果以及以上我们对于凯利方差含义,我们可以初步判断出“和局”与“主胜”分别是庄家意见最统一的观点,其中“和局”比“主胜”稍稍更得到庄家群体的认可。如果以中国足彩的胜负玩法来看,则是以1、3双选“平局”“主胜”,其中“平局”会成为首选,“主胜”会成为次选。不过在这里我们可以大概地观察一下亚盘平衡指数,当亚盘指数出现负数时,表明有开出亚盘的公司其亚盘平衡度是倾向于下盘的,在主队上盘让半球的情况下,下盘打出的倾向这个数据的结合支持会更加有助于我们选择“平局”作为首选。

(二)

上节我们全面讨论了凯利方差的最基本应用,是以方差值最集中的那一个或两个项目,判断出博彩公司意见最统一的项目,从而作出希望“跟庄走”的操作。不过相信有一定经验的玩家会发出这样的疑问:凯利方差通常会计算出最集中的赔率方向,但是在低赔率让深盘的情况下,凯利方差通常会较集中在上盘强队的方向,而下盘弱队方向则通常会呈现较大的方差值,表现得相当离散。不过这样就很明显地忽略了下盘冷门机会和能力,这也是市面上对凯利值的重要诟病之一:发现冷门的能力较弱。

必发指数网同屏比较十大最主流公司并实时计算出凯利方差指数的功能,将会极大程度上解决这一瓶颈。我们先看看以下这组数据: 这是2007年8月7日欧冠第二圈的一场比赛,索非亚利夫斯基主场对阵谭伯利。凯利方差值显示主胜0.03最为集中,换言之主流庄家对于这样一个深盘和低赔的观点十分统一。而最离散的值在于客胜,达到0.35。再此特别提醒玩家:“集中”是指观点集中,是“庄家群体”观点趋同,但“庄家群体”不是必胜的,同样有输的时候;“离散”是指观点分散,但不是指必败。今天我们就来仔细分析一下“离散”的重要暗示。

‘离散’是指考察的目标数据中,距离其中位数字或平均数字呈现大小不一的绝对值。如果该绝对值的差距趋向零,则离散程度低;反之则离散程度高。在离散程度高的情况下,又可分为以下三种情况:(1)正向离散,是指考察群体数据中,大部分的数据具有相同或相近的离散绝对值,而小量的数据则高于中位数字或平均数字且具有较大的离散绝对值。比如以下一组数字: 1,2,0,-1,-2,10,其中1,2,0,-1,-2具有相近的离散绝对值,而10则高于中位数字且具

有较大的离散绝对值;(2)反向离散,是指考察群体数据中,大部分的数据具有相同或相近的离散绝对值,而小量的数据则低于中位数字或平均数字且具有较大的离散绝对值。比如以下一组数字: 1,2,0,-1,-2,-10,其中1,2,0,-1,-2具有相近的离散绝对值,而-10则低于中位数字且具有较大的离散绝对值;(3)凌乱离散,是指一组数字中没有明显的群体分组,各个目标数据均有相当不同的离散绝对值。比如以下这组数字:1,101,-20,55,-88。

我们定义了以上的’离散’情况,回头再来考察上图中凯利方差指数和同屏对比的十大公司赔率,我们可以发现,客胜的这组数据中的离散程度,主要是有“澳门”和“新宝”这两家公司的客胜赔率离散造成的,而这两个数据和整个考察群体的资料对比,则形成了“反向离散”的典型特征。用群体的角度分析,则是“澳门”与“新宝”这两家公司和其它主流公司明显有着意见分歧且呈现“反向离散”的状态。我们知道,在博彩公司的赔率系统中,调低赔率是最重要的回避风险的手段之一。而这两个公司在这一代表性的主流公司群体中作出的“反向离散”式的调低赔率,明显暗示着他们的盘口分析支持他们需要作出回避风险的举动。(赛果0-1,客队在受让深盘的情况下爆大冷胜出)

在此我们需要提醒玩家应用必发指数网凯利方差指数的时候,除了关注离散集中而导致的方差值最小的情况之外,我们还需要关注离散值较高的情况下,是“正向离散”、“反向离散”还是“凌乱离散”。一般情况下,“反向离散”状态下需要特别注意分析冷门机会,以及通过亚盘平衡指数和交易所指数去寻找冷门的痕迹(如图例中亚盘平衡指数为-5%,平衡度倾向下盘,也为冷门埋下伏笔)。而“凌乱离散”和“正向离散”通常都是对冷门方向的否定,其中“正向离散”否定得相当坚决,甚至有较早被开记录的机会。关于“凌乱离散”和“正向离散”对入球能力和走地进程的影响,我们以后会有另外的章节专门讨论。

凯利高阶∶动态凯利变化进一步锁定赛果 当各位熟悉应用凯利值进行分析後往往会碰到一种情况∶凯利值虽然能锁定80%以上比赛的结果,但出现的往往是两个取向,特别是对於足彩的玩家来说双选的组合太多。那麽有没有可能在此基础上再进一步进行抽取分析呢?回答是肯定的。 由凯利的计算公式可知,凯利指数反映的更多的是静态的主力资金流动取向分析,而通过大量的案例资料研究及赛果对比分析,我们可以在此基础上进一步锁定由主流菠菜的赔率变化所产生的凯利变化其对应的主流资金真实动向。下面仍然以案例对此一研究成果进行表述。

案例一∶2006-07赛季德国甲级联赛第18轮 比勒菲尔德VS汉堡

主即 和即 客即 凯利主 凯利和 凯利客 凯动主 凯动和 凯动客

bwin 2.50 3.10 2.65 94.70% 90.04% 87.65% 104.16% 99.04% 96.41%

IBC 2.35 3.00 2.60 89.02% 87.14% 86.00% 101.79% 99.64% 98.34%

MAN 2.29 2.96 2.58 86.74% 85.97% 85.34% 100.80% 99.91% 99.17%

SBO 2.40 3.10 2.75 90.91% 90.04% 90.96% 100.26% 99.30% 100.32%

立博 2.25 3.20 2.75 85.23% 92.95% 90.96% 95.50% 104.15% 101.93%

威廉 2.30 3.00 2.80 87.12% 87.14% 92.61% 98.03% 98.05% 104.21%

伟德 2.40 3.10 2.60 90.91% 90.04% 86.00% 102.17% 101.19% 96.65%

新宝 2.35 3.10 2.85 89.02% 90.04% 94.27% 97.83% 98.95% 103.60% 离散程度 7.78% 4.47% 10.17% 6.84% 3.14% 7.75%

最後三列即为凯利动态变化值,同样为了集中体现主流菠菜的取向,我们亦引用离散程度计算来进行表述。 首先从表中凯利指数的离散值得出本场比赛取向为13 , 而接下来通过动态凯利值的离散值分析,13两项的值均作出调整,而以和值的调整最为迅速,因此判断本场比赛双方打和的可能性最大。而本场赛果为∶ 1:1

案例二∶2006-07赛季德国甲级联赛第18轮 哈化柏林VS沃尔夫斯堡

主即 和即 客即 凯利主 凯利和 凯利客 凯动主 凯动和 凯动客 BWIN 1.70 3.45 4.50 89.50% 93.98% 90.51% 98.47% 103.41% 99.59%

IBC 1.85 3.20 4.00 97.39% 87.17% 80.45% 107.43% 96.15% 88.74%

MAN 1.69 3.10 4.00 88.97% 84.45% 80.45% 103.59% 98.32% 93.67%

SBO 1.75 3.30 4.40 92.13% 89.90% 88.50% 101.50% 99.04% 97.50%

立博 1.62 3.50 4.50 85.29% 95.34% 90.51% 95.97% 107.28% 101.84%

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