第九篇:亚盘的平衡手法

  之前写过一篇(盘赔——21世纪的歌德巴赫猜想)的帖子,估计很少有人能明白我到底在担忧什么。还是先说一个故事吧,权衡再三,思量再三,觉得这个故事现在宣之于世,应该不会触动到太多人的神经。三年前,一次很偶然的机会,我同时登录皇冠和皇家,发现一个很有趣的现象,对同一场球的贴水,来自同一家公司的两个附属网,居然可以不一样!哪怕只是百分之一的不一样,在庄家的宏观平衡体系里,都是很难用理论去解释的。如果你要是知道在皇冠体系中,纯粹的吃水球,百分之一的贴水意味着多少资金去向的时候,你更会对这种现象无言以对!难道,同一场球,对同一家公司,还要分皇冠玩家和皇家玩家吗?难以理解。但是无论如何,我看到了这是一次机会,后来,通过朋友,我拿到了十来家公司的富水额度网进行比对,终于,我看到了我想看到的结果。就假设有这么一场球吧:利物浦——阿森纳,在皇冠上你可能看到的水位是:利物浦(0.93)平半阿森纳(1.02);但是在波音上面,你却可能看到的水位是:利物浦(1.02)平半阿森纳(0.93),要解释这一现象就比较简单了,皇冠上面看好利物浦的人多,而波音上面看好阿森纳的人多,庄家的水位调整完全在反映注码的流向。当然,我相信看到这里,对很多打水玩家来讲,一定会如获至宝。之所以权衡再三,原因也在这里。如果说,这可以归结为庄家的漏洞之一的话,那这个漏洞,其实是给极少数玩家准备的,首先,你要有足够的实力,拿到足够大的额度网,其次,你要有关系,拿到足够多的额度网,具备这两点的人已经是凤毛麟角,有实力又有关系还对玩球感兴趣的人,那就更少了。更何况,之所以今天说出来,是因为这样的球现在已经越来越少了。
  打水,原本是想放到最后的章节来加以表述,既然今天提及,就顺带说明一下吧。对庄家而言,这是最令其厌恶的方法,原因很简单,这种方式是在人为破坏庄家的平衡法则,尤其是这种零风险的打水,更令庄家深恶痛绝,之前有业内朋友无奈地说:我们有盘房,你们有水房。但是,以前任何的打水理论,都是有风险的,只不过是把90分钟的风险,变为几分钟的风险而已。而这种零风险打水,才是真正让庄家厌恶的根源。就庄家的生存法则来讲,这样的球应该是永远存在的,因为玩家对不同球赛的思维一定是千差万别的,反映在注码流向上面,不可能达到高度统一,反映在各家公司的贴水上面,就应该千差万别。除非庄家对球赛的把握能力越来越强,除非庄家的思维在统一,这,就是我在(盘赔——21世纪的歌德巴赫猜想)中真正担忧的一点。
  好好体会上面的内容吧,盘口奥妙无穷,如果你能在我写下一个章节之前,想明白为什么这样的球越来越少,对你更深刻体会盘口,大有裨益。顺便告诉大家,思维的缜密,除了能让你在玩球上面有所收获,也能受益于你生活的任何一个方面。

### 关于率爬虫的实现方法 要实现一个针对率数据的爬虫,可以采用多种技术和工具组合。以下是基于 Python 的具体实现方式和技术细节: #### 工具与库的选择 常用的 Python 库包括 `requests` 和 `BeautifulSoup` 来解析静态网页内容;对于动态加载的内容,则可使用 `Selenium` 或者无头浏览器驱动程序如 Puppeteer (JavaScript)[^1]。 #### 反爬虫策略应对 现代网站通常会部署一系列反爬虫措施,例如 IP 封禁、验证码验证等。为了有效规避这些障碍,建议采取如下几种方法: - **代理池配置**:通过轮询不同的 IP 地址访问目标站点,降低被封风险[^1]。 - **请求头部伪装**:模拟真实用户的 User-Agent 字符串以及其他 HTTP 头部字段,使服务器难以区分自动化脚本与正常浏览行为。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get('https://example.com/sports-betting', headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` #### 动态页面处理 如果目标网站依赖 JavaScript 渲染其界面,则需借助 Selenium 自动化控制真正的 Web 浏览器实例运行并提取所需信息: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.options import Options chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("--headless") # 启用无头模式 service = ChromeService(executable_path='/path/to/chromedriver') driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) url = "https://example.com/dynamic-content" driver.get(url) data_elements = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'odds-data') for element in data_elements: print(element.text) driver.quit() ``` #### 数据存储与分析 获取到原始数据之后,还需要对其进行清洗、转换以便后续利用 Pandas 进行进一步统计计算或者绘图展示: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(data_list, columns=['TeamA', 'Odds_A', 'Draw_Odds', 'Odds_B', 'TeamB']) print(df.describe()) ax = df.plot.bar(rot=0) plt.show(ax.figure) ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值