如何量化赔率的各种数据？

　　研究和演算赔率时应该如何量化赔率的各种数据？影响赔率的因素有很多，比如球队实力、形态、打法、阵容、战意、天气、裁判、场地、投注倾向等种种不可尽数的成分，具体应该如何量化这些数据呢？这对足彩庄家和玩家来说都是一个大难题。

　　要评价一辆车的速度，严厉来讲当然和车况、风速、路面、驾驶者、乃至车身风阻系数、汽油型号、轮胎等等有关，但更多的景况下人们会首先探求这部车的引擎职能，由于这才是最关键的、占万万紧张职位地方的成分--紧张到在通常景况下能够渺视其他成分的气象。球队的实力对待竞赛战绩的紧张也是如此。

　　竞技体育的本色是实力竞争，各项行动和竞赛中都有自己的排名或积分体系，从数学角度看来就是一种实力模型。不过，现行多种体育项目的积分模型都有一些明白缺陷，最罕见的足球联赛积分榜只是大意划分了三种景况，赢3分平1分输0分，但无法体现1比0和5比0两个3分之间的区别，渺视了更为周密小心和本色的得失球成分。另一类以FIFA和ATP排名为代表的积分排名规则是以参赛次数、级别以及所获名次来加权累计分数，往往过于强调“信用”的权重，其排名很难及时反应真实的实力变化，例如在UEFA全球俱乐部排名里，西班牙的皇家马德里依赖欧联赛事的特出历史培育提拔成果长期高居榜首，波图在取得一次欧洲冠军后大幅跃居前列而恒久不退，实际上两队在近一个赛季实力均明白下滑。于是这样的排名某种意义上只能看作“信用榜”，而不能作为评价真实实力的正确参照。

　　研究和实验解释，对体育项目的实力评价应该基于更底层的数据，对球类项目来说没有比得失球更合适的数据，由于它通常是裁夺赢输结果和取胜幅度的直观和本色的成分，而且容易采集历史样本。LOTA首先建立了以得失球来表述的实力公式，遵循鼓励抨击的规则，LOTA强调了进球对实力的功勋，以为1比1的实力意义要高于0比0，而且按对手实力乃至主客场和联赛水平的不同，对一段时间内的每场竞赛作出实力浮现修正。此外，LOTA采用的算法尽量消除了样本失真（例如球队往绩包罗了假球）造成的影响。末了，在探求时间衰减成分的景况下，以球队近况对实力再次作出修正。这样取得的球队实力值，议决和现行积分榜的对比，以及后文将提到的和公司赔率实力差对比，均取得相当吻合的结果，基本证明了这套模型算法的合感，一种新的实力评价体系得以建立。

　　谈到演算赔率，一个不能逃避的题目是：怎样量化各种数据？换句话说，公司和赔率研究者如何材干将诸如球队实力、形态、打法、阵容、战意、天气、裁判、场地、投注倾向等种种不可尽数的成分，归结为赔率？迷信的解决本领之一，是天然迷信研究中屡试不爽的瞎想化模型--能够把上述成分中最紧张的、能够量化的成分提炼进去，先搭建起某种“瞎想赔率”。

　　按照常理说，赔率是玩足彩的关键，但足球博彩界很流行一个说法，即使不懂赔率照样玩足彩。这完全是靠撞运气。