哔哩哔哩:球队进球指数 进球率预测法

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进球率预测法

足球投注最经典的预测方法之一就是进球率预测法,该方法经过20年 实践检验,在联赛赛制中非常适用,尤其是英超、英冠、英甲、意甲 等联赛。我把我的10年买彩经验与该方法相结合,给大家送上独此一家的分析预测。

先为大家普及一下知识,1999年,国际竞猜会议上大卫·杰克逊和K.R.莫舍斯基首次提出进球率预测法,发表了论文:《比赛中的指数竞猜》,以平均每场比赛进球率作为预测一只球队下一次比赛成绩的数学模型 。有人按论文所描述预测原则回测了英格兰超级联赛和意大利甲级联赛的结果,准确率较高,所以推出之初就遭到博彩公司联手抵制。

其实需要统计的数据非常简单,就是主客队近8场比赛的进失球数、主队主场近8场进失球数、客队客场近8场进失球数。通过进失球数来计算净胜球、进失球指数、主客进失球指数,最终得出综合进失球指数 ,再根据进球率预测法的规则,就可以轻松得出结论了。

主要的计算公式是:

平均进失球:进球数或失球数和值/ 场次数

平均净胜球:平均进球数- 平均失球数

进失球指数=主队近8场平均净胜球- 客队近8场平均净胜球

主客进失球指数=主队主场近8场平均净胜球- 客队客场近8场平均净胜球

综合进失球指数=(近8场进失球指数 +近8场主客进失球指数)/ 2

对应的有以下原则

1)综合进失球指数 > ±0.30,预测:平均净胜球数高的球队胜;2)±0.10<综合进失球差在<=±0.30,且主队平均净胜球数高于客队,预测:主队胜;3)±0.10<综合进失球差在<=±0.30,且客队平均净胜球数高于主队,预测:首选主胜,次选平局;4)综合进失球差<=±0.1,预测:主队胜或平局。

一起看个例子:

英超18/19第19轮的比赛,热刺vs伯恩茅斯

1. 计算平均净胜球

主队平均进球数=(6 1 2 3 2 3 1 3)/8=2.625

主队平均失球数=(2 0 0 1 4 1 0 2)/8=1.25

主队平均净胜球=2.625-1.25=1.375

客队平均进球数=(2 0 0 2 1 1 1 1)/8=1

客队平均失球数=(0 2 4 1 3 2 2 2)/8=2

客队平均净胜球=1-2=-1

2. 计算进失球指数

进失球指数=1.375-(-1)=2.375

3. 计算主队主场平均净胜球、客队客场净胜球

主队主场平均进球数=(1 3 3 0 1 1 3 5)/8=2.125

主队主场平均失球数=(0 1 1 1 0 2 1 4)/8=1.25

主队主场平均净胜球=0.875

客队客场平均进球数=(0 1 1 3 4 0 0 2)/8=1.375

客队客场平均失球数=(2 3 2 0 0 4 2 1)/8=1.75

客队客场平均净胜球=1.375-1.75=-0.375

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4. 计算主客进失球指数

主客进失球指数=0.875-(-0.375)=1.25

5. 计算综合进失球指数

综合进失球指数=(2.375 1.25)/2=1.8125

根据上边的规则,1.8125>﹣0.3,平均净胜球数高的球队胜,主队平均净胜球是1.375,客队是-1,所以推荐主胜,比赛结果是热刺5-0伯恩茅斯,主队成功打出。

机构是怎么给足球比赛开出指数的?从预期进球能力模拟看机构思路

机构是怎么给足球比赛开出欧洲指数(胜平负)、亚洲指数(让球)、大小球指数的,有什么依据,指数高低、概率怎么来的?作为风控能力、信息收集分析预测能力很强的机构显然不会随便开出指数。如果从预期进球能力的模拟来分析机构开出指数的逻辑性、合理性,似乎就很好理解,关键是要评估预测两队的预期进球能力,也就是预期进球数,这种评估预测能力是机构的核心本领,是各种比赛数据、模型、球队情况等信息的集大成者。

英超,狼队[15] vs 利物浦[3],2023年09月16日19:30

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为什么主任给这场比赛开出的最低赔率选项分别是客胜、比分1-2、进球数3,有没有依据?

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如果分析两队的预期进球数、模拟开盘就很好理解机构的开盘思路。

主队预期进球数0.9(接近1)客队预期进球数2.2(接近2)两队预期进球数差值1.3(接近1、1.25)预期进球总数3.1(接近3、3.25)

模拟最大概率的结果为客胜(客队有超过1球的让步空间),比分1-2,进球数3(进球数超过2.5但超过3有难度)

模型认为客队有让出1.3球的预期,机构开出客队让1.25球贴高水,与模型接近,说明机构开出了实盘,对客队打穿1球的信心不高。

机构给出的指数是机构对某个结果概率高低的一种综合判断结果。

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