復盤專欄
十二注得兩中,嗰注單T偏偏彈上0.34
2C Today
沙田夜賽十二注,最後只中兩場,賬面睇落確實有啲肉酸。第六場跑完,隔籬位阿叔嘆咗口氣,話今晚個風向唔對路。但係我望住張命中表,眼光就停咗喺第六場嗰注單T度——9-8-10,十六倍,模型畀佢嘅機會率高過市場,EV 直情衝上 0.34。輸錢嘅夜晚,偏偏有一注數字亮到刺眼。
要拆解呢注單T,先要講 λ。模型對第九、第八、第十呢三匹馬嘅入位期望值(λ)分別係 0.42、0.38 同 0.35,加埋一齊,構成咗一個相當紮實嘅三重綵池。再將佢哋嘅配對機率砌埋,得出 p 大概係 0.0838;而市場開 16 倍,隱含 p_mkt 只係 0.0625。換句話講,去水之後,市場仲未完全反映呢三匹馬嘅關聯性,中間嗰浸水分,就係 EV 嘅來源。
不過,數字還數字,我哋仲要過一層 Shrinkage。始終十二注嘅樣本太細,如果直接將 0.34 當係真,好容易會畀個別場次嘅偏差呃到。將 p 向市場概率收縮之後,呢注單T嘅調整 EV 仍然企喺 0.18 左右,未算離譜。同晚「北歐光影」嗰注獨贏,十分鐘之內蒸發七個價位,p 同 p_mkt 幾乎完全一樣,EV 係零——呢啲就係典型嘅「跟風注」,賠率一沉,價值即刻消失。
所以,與其纠结十二注只中兩場,不如問:嗰十注輸嘅,有幾多注係真係有正 EV?答案係,大部分都係跟住市場尾巴走,賠率一縮就冇肉食。反而係嗰注單T,輸咗,但數字上係一個合理嘅博奕。
📊 進階量化參數(Quant)
- 判斷準繩度(Brier) 0.083 · 樣本 12 · 命中 2
- 4 獨贏 3 藍勁先 模型 16%/市場 11% 值博 0.00 晚盤變幅 0%
- 6 位置 9 大成真金 模型 78%/市場 91% 值博 -0.14 晚盤變幅 0%
