Nocturn Sport 如何计算每一个赔率

我们不抄盘、不买数据，所有价格都来自自己的模型——下面是完整的思路。

更新于 2026年10月5日

很多投注平台的赔率是"跟盘"得来的：看别人怎么开，自己照着挂。Nocturn Sport 的做法完全不同——所有赛前赔率都由我们自己的模型计算，不复制其他庄家，也不向第三方购买赔率数据。这篇文章用尽量通俗的语言，解释这些模型如何把历史比赛变成你在 nocturnsport.com 上看到的价格。

第一类：进球模型（足球、冰球、棒球）

足球、冰球、棒球的共同点是得分不多、一分一分地累积。模型给每支球队两项能力值：进攻有多强，防守有多稳。这些数值是从大量过往比赛中"学"出来的——赢了强队、零封了强攻的球队，评分就会上调。

某场比赛中，主队的预期进球=主队进攻×客队防守弱点×主场因素；客队同理。假设得到主队1.5球、客队1.0球。接下来用泊松分布计算每个比分的概率：主队进0、1、2、3……球的概率，乘以客队进0、1、2……球的概率，填满一张比分概率表。

纯泊松模型有一个已知缺陷：它低估了足球中0比0和1比1的频率。所以足球模型加入了 Dixon-Coles 式的低比分修正。棒球得分更容易成串出现，波动更大，因此改用负二项分布。

有了比分表，所有盘口都可以"加总"得到：主胜=所有主队进球多于客队的格子之和；大2.5=总进球不少于3的格子之和；双方进球=两队都至少进1球的格子之和；让球线同样如此。

第二类：得分模型（篮球、美式橄榄球、英式橄榄球）

这些项目一场比赛有几十上百分，逐个比分列表不现实。我们改为估计两个数字：预期分差和预期总分，它们来自两队的攻防得分评分加上联赛主场优势。真实结果围绕预期值波动，用正态分布来描述。比如预期主队赢5分，就可以算出主队赢球、赢6分以上、总分超过某条线的概率。胜负盘包含加时；英式橄榄球还会单独算出平局。

第三类：Elo 评分（英雄联盟、网球、MMA）

对于一对一或单局决胜的比赛，我们使用 Elo 评分。两个评分的差值换算为一局（一盘、一场）的获胜几率，再推导整个系列赛：BO1、BO3、BO5 的胜者、局数让分±1.5、总局数和正确比分。例如单局胜率60%的一方，BO3 的胜率约为64.8%，BO5 约为68.3%。

模型的检验

一个模型好不好，要看它在"没见过"的比赛上表现如何。我们的足球模型用10,783场过往比赛拟合参数，然后在之后的1,973场比赛上检验，这些比赛完全没有参与训练；篮球模型用8,665场拟合，在1,712场新比赛上检验。在这两组测试里，模型的对数损失（衡量概率预测质量的指标，越低越好）都低于"只用历史平均比例"的基准预测。我们只公布这些测得的数据，也提醒你：概率再准，单场比赛依然充满不确定性。

从概率到赔率：水位按比例加入

公平赔率是概率的倒数：50%对应2.00。平台需要在价格中加入水位，我们的做法是在同一盘口的所有选项上按比例加入，公式为：赔率=1÷(概率×(1+水位))。这样每个选项被"压低"的幅度与其概率成比例，不会出现某一边被特别压价的情况。具体水位由运营方设定，此外每个价格都限制在设定的最低和最高赔率之间。

为什么开赛前1分钟关闭

赛前模型基于开赛前的信息。比赛一旦开始，场上局势就改变了概率，赛前价格不再成立。所以所有盘口统一在开赛前1分钟关闭。想了解比赛开始后的赔率变化，可以读滚球投注指南；各种盘口的含义见盘口玩法详解。

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