凯利指数如何分析比赛？
凯利指数是由威廉姆森提出的，它把预测的结果分成三种情况来计算，分别是： 1、胜（Win） 2、平（Draw） 3、负（Lose） 首先计算出每种结果出现的概率： P(Win)=\frac{N_{w}}{N} P(Draw)=\frac{N_{d}}{N} P(Lose)=\frac{N_{l}}{N} 其中 N_{w} 是某竞猜选项获胜的场次数量，例如某场比赛某队胜，竞猜正确，则N_{w}+1； 同理N_{d}是某项竞赛项目打平的场次数；而N_{l}则是输的场数。然后将这三个值代入到下面的公式中就可以算出每个竞猜选项的预期利润了。 E(Odds)|{x}=(\frac{N_{{{\text{Win}}}}{N})^{x}*(\frac{N_{{{\text{Draw}}}}{N})^{1-x} 当E(Odds)|{x}>0时，说明该竞猜选择是盈利的；而当E(Odds)|{x}0那么他就是盈利的，否则就是亏损的。
上面简单阐述了凯利指数的原理以及如何使用凯利指数来分析比赛，接下来我们来看一个实际应用的例子。这里我选取了世界杯上一场经典的赛事德国VS阿根廷的四分之一决赛作为案例来进行分析。 首先我在竞猜平台上输入了这场比赛的竞猜选项，结果如图所示。 在分析比赛前我们先了解一下两队的历史交锋记录，从图中可以看出德国对阿根廷有着明显的优势，近6次交手取得了4胜2平的成绩。
接着我们来看一下两支球队在世界杯前的近期战绩，在大赛之前的近期战绩能反映出很多信息，比如队伍的状态以及主力球员的伤病情况等等。两支球队在赛前都没有什么像样的成绩，德国队在预选赛中仅仅排第3，而阿根廷则在最后一轮才绝杀对手晋级。两队都在本届世界杯上了大换血，阵容中有不少新面孔，这也增加了判断上的难度。
我们再来看看两队在欧洲杯或者友谊赛中的交手记录，可以发现阿根廷在友谊赛中曾5次战平德国，这给了他们在比赛战术上面打的借口。
至此我们已经得到了关于本场比赛大部分需要的信息，接下来只需要利用凯丽指数的计算公式，给每项选择赋予相应的数值即可完成分析。 我在这里把一些不方便披露的细节做了处理，比如球队的实力评级、夺冠概率等，读者朋友们不需要了解这些数据的来源，只要有耐心总能找到合适自己的数据源。 最后我们来看一看这套方法预测的效果如何，如上图所示，我把所有可能的结果以及对应的价格都列了出来，然后按照凯利指数的方法计算出每个结果的期望值，以期望值为依据买入了筹码，最后结果如图下 可以看到最后的结算利润为287.5，高于初始投资的9倍，说明凯利指数的分析方法是有效的。
本人玩球多年，研究各种指标，构建合适的模型，利用历史数据搭建智能预测平台，有兴趣的朋友欢迎一起讨论。