什么是足球后盘？
足球的胜负由很多因素决定，而其中一些是不受球队本身控制的，这些因素我们称之为随机因素（Random Factors），包括裁判的误判、球员的身体状况以及球场条件的变化等等... 由于我们无法控制这些随机因素的发生，因此我们需要设计一种方法来对比赛的结果进行预测，这种能够不受主观因素影响且客观地量化衡量比赛结果的方法就是盘口(Spread)。
举个例子的话，NBA季后赛中两队交手时开出的盘口可以简单的理解为“主场队让客场队的分数”。例如热火打公牛的第一场比赛，开出了-6.5分的盘口，这意味着如果将比赛的最终比分差计算为100：94的话，那么热火的净胜分应该大于6分；而如果将比分为89：88的时候，则认为两队打成平局。由此可以看出，盘口的概念和输赢的关系非常紧密——如果开出一个+2.5分的盘口，意味着主队在赢球或者输掉一球的情况下都能够获利[1]。从盘口的大小也可以间接的反映出两支队伍的强弱程度对比关系。 虽然盘口是通过一场场赛事逐步确定的，但每一支球队的盘力指数是一个静态的数据，它并不随着赛程的变化而变化。这个数值反映了每支球队在过往比赛中面对实力相近对手时的历史成绩（即赢盘率/胜率）。举例来说，假设A队最近十次对阵B队的比赛中取得了7次胜利3次平局，那么A队的盘力是70%，B队的盘力则是30% [2]。 当两支队伍的实力相差较大时，盘口会适当的调整以尽量平衡投注比例，这时候我们会看到盘口中出现了“水位”的概念 —— 水位越高代表着资金流入客队的数量越多，反之亦然。通过分析两支球队的历史交锋记录和近期状态，我们可以大致估计出两支球队此时的盘力和水位情况。不同国家的联赛之间也会存在一定的实力差距，这使得各个联赛之间的盘口可以相互比较进而得出一个大致的数值范围。 目前主流的盘口计算方法主要有三种，下面我将分别介绍这三种计算方法及其适用场景：
1. 固定百分比盘口（Fixed Percent Spread） 对于那些没有历史交锋记录的球队，或者即使有交锋记录但其盘路难以确定的球队，我们可以使用这种方法来计算其盘力。该方法的原理如下：我们先选取一支具有代表性球队作为基准，然后根据这只球队在相同盘口下的赢盘率和总胜率的统计值建立一组方程式来描述赢盘率与胜率之间的关系。之后我们就可以利用上述方程组去推算任意一只球队的盘力和水位了。
该方法的优点在于适用范围广泛并且可以适应多种盘口形态，不过因为需要收集大量的数据进行回归分析，因此该方法的计算速度相对较慢。当两支球队的水平相当时其计算结果可能不是很准确，这时就需要结合其他两种计算方法来进行修正了。
2. 绝对概率法 (Absolute Probability Method ) 在该算法中，我们将每个盘口的获胜几率视为一个连续变量，并通过下述公式来确定各方的盘能力和水位： 其中k代表的是赔率参数，对于不同的赌筹而言该参数的取值是不同的。需要注意的是，以上公式的推导过程中涉及到大量统计学相关的知识，这里就不展开赘述了。 这一算法的特点是适用于所有的盘口类型并能够快速地进行运算从而得到最终的得分。当然该方法的缺点也比较明显：首先它是基于大量历史数据的统计学模型得出的结论，所以只能给出平均意义上的数值参考而不能做到对每一个具体场次都百分百准确定位；其次它的适用范围仅限于上下盘的让分盘口（Full Spread），对于一些让半/一盘口或让球盘就无法进行计算了。最后一点也是最关键的一点就是，这个数据模型是基于欧美的统计数据建立的，这就使得它在亚洲赛场上的实际应用受到一定限制——因为亚洲球队的整体水平普遍偏低从而导致其历史胜率数据不够丰富导致模型准确性不足。但是无论如何这仍然不失为一个十分实用的方法！
3. 线性回归模型法 这个模型是在绝对概率法的理论基础上发展而来的，不同的是它将赔率看作一个可变的变量而不是一个常数项，从而使模型更加的贴合实际情况。在该算法中，我们通过以下公式来决定双方对应的赔率及水位： 值得注意的是，上式中的Pj表示的是双方在第j场比赛中真实胜率的比例而非净胜率（Net Winning Rate， NWR）。这是因为在实际的比赛进程中双方的进球总数并不是恒定不变的，因此在计算NWR时需要先减去对方打进的所有进球才算得出来[3]。另外由于该算法中没有考虑投注比例的分布情况所以在实际运用中还需要加入另一个参数K来进行补偿。 K的确定原则是令双方在任意一场比赛中获得全部筹码的概率均为1/2， 这相当于我们在设置赌筹时给定了两个等价的初始筹码点（Initial Bets）： 其中x 和y分别为第j场比赛中双方的净胜率；t 为本场比赛的实际总进球数; k=ln[\frac{e^{tx}}{e^{ty}}]; m，n 是根据样本数据拟合所得系数。 最后将上述四个参数带入到公式中进行计算即可得知当前的盘力和水位情况。