2024最新外圍賭波買波必勝技巧 外圍賭波新手指南

什麼是外圍賭波 外圍足球投注

外圍賭波、外圍足球投注,通常指的是在正式賽事之外,通過非官方或非正規渠道進行的賭注活動。所謂的「外圍」在這裡指的是正式賽事和官方賭盤之外的投注市場。

在外圍足球投注中,賭盤由私人博彩公司或個人經營者提供,這些博彩活動可能未必受到相應地區或國家的法律規範和監管。由於涉及非法或灰色地帶的交易,這類投注帶有一定的風險性,包括遭遇詐騙或法律問題的風險。因此,選擇可信賴的外圍賭波網就變得十分重要。外圍賭波、足球投注推介PP88,PP88體育每日自動返水2.5%,為業內最高返水水平,保證出金,值得信賴。

外圍投注通常包括各種足球賽事,如世界杯、歐洲冠軍聯賽、英超等,並提供多種投注選項,比如猜測比賽結果、進球數、射手和其他相關的遊戲方式。由於外圍投注可以提供更多種類的賠率和較高的回報,因此吸引了不少尋求高風險高回報的賭注愛好者。

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以祖雲達斯大戰羅馬為例,我們不知道最鋒利的矛對最堅硬的盾結果會怎樣,不要緊,以“簡單”為原則,取平均數吧。好了,取今個賽季祖雲達斯主場進球和羅馬客場失球取平均值,為1.75,就叫祖雲達斯的實力指數吧;祖雲達斯主場失球和羅馬客場進球取平均值,為1.1875,就是羅馬的實力指數。

在EXCEL可以直接使用POISSON函數功能,輕易算出祖雲達斯不進球、進一球、進兩球. . .的機會率是0.1738、0.3041、0.2661. . . ;羅馬不進球、進一球、進兩球. . .的機會率是0.305、0.3622、0.215. . .等等。

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於是這場球賽任何一個比分的機會率都能算出來了,0:0的機會率就是0.1738*0.305=0.053,其倒數就是預期賠率18.9倍;如此類推1:0的機會率就是0.3041*0.305=0.09275,其倒數就是預期賠率10.8倍. . .所有“波膽”的賠率都可以模擬出來。

把相關比分的機會率加起來,模擬出主客和、入球大細、總入球等等的賠率也沒有難度。當然,一個一個用小算盤來算工作量還是挺大的,最方便還是用VBA編好程序,讓CPU代勞,一勞永逸。

示範

第一步:取祖雲達斯主場數據

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第二步:取羅馬客場數據,RUN

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即得出各項模擬賠率

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這個應該就是最簡單易用的“賭波公式”了,如果要跟鄰居、同事或波友對賭,這個系統已綽綽有餘了。不過,如果想在公開的彩池裡漁獵,這種程度的工具還遠遠不夠,一定要再加強裝備,武裝到牙齒。

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外圍賭波常用策略

馬丁格爾策略

你了解外圍賭波,即足球投注的必勝策略嗎?

馬丁格爾策略

許多人採用「馬丁格爾法」:這是一個倍投策略,例如投注1、2、4、8、16、32等等倍數增加。這種方法的理論基礎是你需要有足夠的資金才能最終實現盈利,因此並不是每個人都適合長期使用這種策略。這個方法是否適合你,需要根據個人的資金狀況自行判斷。如果最終成功,可以通過獲得的獎金來彌補之前的損失;另一種常見的策略是「固定比例投注法」。每次投注固定使用總本金的十分之一。如果中獎,下次投注金額就增加十分之一;如果未中獎,則減少十分之一。這樣可以在不斷調整投注金額的情況下,理論上延續投注機會,但這更適合追求娛樂而非高額盈利的投注者。

最佳足球投注策略

這一策略是通過智能資金管理來降低將本金輸光的風險,同時提高盈利機會。例如,透過適度的投注,即使開局不順,也能通過概率的自然回歸來彌補虧損。具體而言,最初的投注可能會面臨損失,但通過堅持策略和保持理性,投注者可以在後續輪次中恢復損失並實現盈利。在投注時,重要的是要記住:當贏得時候,不應該因一時的興奮而過分增加投注金額;同樣在虧損時,也應保持冷靜,等待概率的自然調整。在分析足球投注策略時,常常假設最初可能面臨不利的情況,因此,學會在逆境中逆轉不利局面至關重要,同時在順風時更要抓住機會,最大化使用這一策略來增加獲勝機會。

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外圍賭波必勝技巧:利用卜氏分佈預測比賽分數

卜氏分佈(Poisson Distribution)是一種統計分佈,廣泛應用於描述特定時間間隔內隨機事件的發生次數。在足球投注中,卜氏分佈常用來預測比賽的可能得分,特別是在預測比賽的最終得分方面具有一定的實用價值。卜氏分佈將平均值轉化為具體事件發生概率的數學模型,廣泛用於足球比賽得分的預測中。

以曼城為例,假設其每場比賽平均進球數為1.7,根據卜氏分佈計算,曼城在比賽中不進球的概率為18.3%,進一球的概率為31%,進兩球的概率為26.4%,以及進三球的概率為15%。

外圍賭波必勝技巧:利用卜氏分佈預測比賽分數

卜氏分佈計算比分機率的流程

在運用卜氏分佈預測足球比賽得分前,首先需要估算參賽兩隊的預期平均進球數。這一計算將考慮到隊伍的進攻力和防守強度,並對比這兩方面的實力。

當我們能夠精確計算出各種比分出現的概率後,就可以將這些數據與博彩公司提供的賠率進行比較,從而尋找投注的價值機會。

卜氏分佈在足球投注中的應用

卜氏分佈基礎

卜氏分佈的公式為: 𝑃(𝑋=𝑘)=𝑒−𝜆𝜆𝑘𝑘!P(X=k)=k!eλλk​ 其中,𝜆λ 是單位時間(如一場比賽)內預期發生的平均事件次數(例如進球數),𝑘k 是實際發生的事件次數,𝑒e 是自然對數的底數(約等於2.71828),而 𝑘!k!(k的階乘)是所有小於等於k的正整數的乘積。

在足球投注中的應用

在足球比賽中,如果我們將每支隊伍的進球能力和防守水平轉化為數據,我們就可以計算出每支隊伍在特定對手面前預期的平均進球數(𝜆λ 值)。這一數值可以通過考慮隊伍過去的表現、對手的防守能力以及比賽的場地(主場或客場)等因素來確定。

計算步驟:
  1. 數據收集:收集涉及雙方的過去比賽的數據,包括進球數、失球數、場地優勢等。
  2. 計算平均進球數:對每支隊伍,計算其在過去比賽中每場的平均進球數。
  3. 調整進球預期:根據對手的防守強度調整這個平均數。如果對手防守較強,應適當降低預期進球數;反之則提高。
  4. 運用卜氏分佈模型:將調整後的平均進球數作為𝜆λ值,計算出各種具體得分(如0球、1球、2球等)的概率。
預測比分:

使用卜氏分佈預測比分主要是計算出兩隊各自得分的概率,然後對這些概率進行組合,以估計不同比分結果的發生概率。例如,如果隊伍A的預期進球數為1.5,隊伍B為1.0,我們可以計算出A得分0、1、2、3…球和B得分0、1、2、3…球的概率,進而找出這些組合中最可能的比分。

資料選取的重要性

在進行實力評估時,選擇合適的資料範圍至關重要。如果資料範圍過廣,可能會導致數據無法真實反映球隊的當前實力;而資料範圍過窄則可能因異常值影響而出現數據偏誤。例如,選取某隊在2015/16賽季英超的38場比賽數據,就能為卜氏分佈的計算提供一個穩定且可靠的數據基礎。

外圍賭波時分析賽事的小技巧

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  1. 了解球隊實力:在進行外圍足球投注之前,深入了解參賽球隊的當前狀態、球隊陣容、關鍵球員的傷病情況及其最近的比賽表現是非常重要的。分析這些資訊可以幫助你做出更精確的預測。
  2. 掌握賠率變化:賠率的變動往往反映了賭市的資訊,例如突發事件、球員傷病、大量賭注的下注等。密切關注賠率的變化,可以幫助你捕捉到有價值的投注機會。
  3. 多平台比較賠率:在不同的博彩平台上,相同比賽的賠率可能會有所不同。通過比較多家博彩公司的賠率,你可以選擇對自己最有利的賠率進行投注。
  4. 制定投注計劃:根據自己的資金狀況制定合理的投注計劃,避免盲目追高賠率而導致重大損失。合理分配每次投注的金額,並設置單日、單週或單月的投注上限。
  5. 利用數據分析工具:現代足球博彩中,大數據分析工具可以提供豐富的數據支持,如球隊對戰歷史、場地優勢、氣候影響等因素,這些都是判斷比賽結果的重要因素。
  6. 心態管理:保持冷靜的投注心態,避免因情緒波動而作出非理性的投注決策。勝不驕、敗不餒,保持理性,是長期獲利的關鍵。
  7. 專注於某些聯賽或隊伍:專業化的投注策略常常比涉獵範圍廣泛的策略更有效。選擇自己熟悉的聯賽或球隊進行投注,可以更準確地分析和預測比賽結果。

外圍買波時注意打假波的球隊

以下球隊在各自聯賽中曾被指控參與不正當比賽,導致比賽結果異常,令人難以預測。有時,博彩公司會利用這些球隊的聲譽,設置複雜的賠率。買波投注時請格外小心!

外圍買波時注意打假波的球隊

以下是一些曾被指涉嫌操縱比賽的球隊,但請注意,這些指控需要通過官方調查來確認真實性:

  • 英超:包括一些著名的球隊
  • 英冠:幾支知名隊伍
  • 意甲與意乙:一些南歐聞名球隊
  • 德甲:幾家德國俱樂部
  • 西甲與西乙:西班牙的幾隊

比較有名的打假波事件

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  1. 意大利卡尔乔波利案(2006年)
    • 涉案球隊:尤文图斯、AC米兰、佛罗伦萨、拉齐奥等。
    • 事件背景:這是足球史上最著名的打假球案件之一,涉及多支意甲球隊。尤文圖斯因涉嫌操縱比賽被降至乙級聯賽,並被剝奪兩個賽季的意甲冠軍頭銜。
  2. 1994年美洲金盃—阿根廷對秘魯(1994年)
    • 涉案球隊:阿根廷、秘魯
    • 事件背景:比賽中,阿根廷需要大比分勝出才能晉級,最終以4-0擊敗秘魯。賽後,該場比賽被指存在打假球的情況,特別是秘魯門將的表現引起了爭議。
  3. 德國布蘭登堡州杯赛案(2005年)
    • 涉案球隊:普雷斯恩
    • 事件背景:在一場地區盃賽中,普雷斯恩涉嫌賄賂裁判以操縱比賽結果。該事件後續引發了對德國足球聯賽中可能存在的廣泛腐敗的調查。
  4. 越南电话公司杯赛(2005年)
    • 涉案球隊:多支越南職業聯賽球隊
    • 事件背景:多場比賽涉嫌打假球,尤其是一些賽果對特定球隊異常有利。此事件導致越南足球聯賽在國內外聲譽受損,多名官員和球員被調查和處罰。

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