《赌球大革命》连载第3章第35节：量子态坍缩

第3章 投入魔鬼的怀抱

第35节 量子态坍缩

可惜快乐永远都是短暂的，换来的只是无穷无尽的痛苦和长叹。这一夜最彻底的坦诚相对，虽然贾秋明开足了马力，却终究无法阻止黎明的降临。一夜无眠的他，看看窗帘缝隙中洒落的一缕晨光，再看看身边只着寸缕终于睡去的米雪，想到片刻之后自己便将告别与这座酒店有关的一切，重新回到平静而拮据的生活当中，不由感觉这半个月仿佛是做了一个无比刺激又无比真实的梦。

梦醒时分，是该总结一番得失了。这一天上班，贾秋明心不在焉，一直在考虑这半个月来的收获与希望。如今失去了李思这条渠道，至少短期内不太可能再有机会赌球，赚钱带夏梦雨去现场看欧洲杯的计划看来是要泡汤了。不过如果将来又有了可以信赖的渠道，赌球还有没有利可图呢？

如果还是保持现在50%的胜率，自然是无利可图，贾秋明不是李思，没有50%胜率下还能每周都赢钱的本事，他多半是下均注，输水钱。要想有利可图无非有两种可能，一是按照谭孝礼所说，开始钻研数学体系，如果真能做到根本不用分析比赛就能旱涝保收，那自然不用担心心态的影响。二是恢复到从前的高胜率，那么首先要弄明白，为什么现在猜比赛没有以前准了。

贾秋明的心态确实有变化，患得患失是肯定的，但程度其实远没有他向谭孝礼和李思描述的那么夸张。那么最大的改变在哪里呢？

这就要对比以前推球和现在推球过程的不同了。以前推球，往往是谭孝礼针对某场焦点赛事让贾秋明给出观点，比如利物浦对阿森纳那场英超，贾秋明事先没有或者几乎没有做过功课，全凭直觉和以往对足球的积累给出判断。现在推球，事先并没有明确的目标要下哪场球，而是大量做功课，功课看好哪支队就推荐哪支队。所以改变主要是两点，首先是从推荐焦点赛事为主变成了欧冠、四大联赛全部研究一遍，其次是从不做功课变成了做功课。

焦点赛事对阵双方必然是强队，贾秋明对他们肯定比对大众脸球队更为了解。就好比利物浦打阿森纳，他自忖就算不能把双方相关的故事说上三天三夜，至少说个朝九晚五是没问题的。可如果换成希洪打桑坦德，很可能10分钟都说不满，只能通过做功课来决定看好哪一边或是两边都不看好。对球队了解深入，自然对猜比赛有巨大帮助，同样两组比赛，猜熟悉球队这一组的胜率肯定比猜不熟悉球队的胜率高，如果是完全没有了解的球队，那推荐的结果就相当于扔硬币撞大运，胜率应该在50%左右。其实贾秋明之前虽然并未刻意往这方面想过，却也应用过这条道理，他只猜欧冠和四大联赛，偶尔涉足法甲巴黎圣日耳曼的比赛，就是因为其他赛事相对而言更不了解。

再看做功课的作用。不能根据胜率倒推来武断地下结论说做功课没有用甚至有副作用，毕竟也认真付出了辛苦努力，但要承认，自打做功课后，靠直觉判断的比赛少了，更多时候是通过功课得出结论。然而球队近期成绩、伤停情况、交锋双方历史战绩、盘口赔率变化、过往相似盘口赔率下的成绩等等信息贾秋明能查到，张三李四王二麻同样都能查到，靠这些冷冰冰的数据给比赛下结论，或许还真没有直觉靠谱。

贾秋明不禁想起第一次听李思介绍赌球的时候，对方说过一句“我觉得猜球就是你的天赋”，当时自己还颇为不以为意，觉得自己的天赋分明是数学，赌球不过是旁门左道雕虫小技而已，现在想来，自己神准的直觉可不就是天赋嘛！不过，如今已经习惯了做功课，不知还能否重新唤醒直觉？而且如果是真金白银去下球而不是单纯推球，自己的心态肯定会有巨大波动，就像唯一下球的那个晚上分明最看好国际米兰对家却不敢下，到时候直觉肯定也会受到影响，还能靠得住吗？

所以说，虽然自己对足球的积累没有变，但只要下球，直觉可能变。要不要从现在开始试一试，每逢比较重头的比赛都猜个结果？贾秋明很快否决了这个想法，就算全部猜中，可这是在不赌钱状态下的模拟，一旦要掏钱去赌，结果可能就会截然不同。

我靠，这不就等于是说，只要我一赌球，就相当于猜比赛直觉的量子态坍缩了么？贾秋明郁闷地想道。量子态坍缩是微观物理中的概念，说的是只要有观察者存在，原本以量子波形势存在的物质就会表现出粒子性，比如电子原本以电子云的形态存在，可一旦被观察，就会显形为屏幕上的一个点。更要命的是，即便是无意识的观察者介入，也会引发量子态坍缩。这就相当于是说，贾秋明自己只推不下，别人跟着他的推荐下、给他分成也不行，就像之前与李思的合作。也就是说，只要和不可预期的收益扯上关系，“直觉量子态”就会坍塌，推球就会无可避免地变得不准。这还让不让人有活路了！

如果必须放弃直觉、只能继续做功课的话，必须把自己的功课做得比别人更有意义，比如进行量化。贾秋明脑海中随即浮现出一个庞大的计划。尽可能搜寻以往足球比赛中球员的各种数据，包括控球、传球、射门、抢断、犯规等等每个门类的详细数据，比如传球可以分为长传、中传、短传，结果可以是到位、传偏、被断，抢断可以分为前场抢断、中场抢断、后场抢断等等，将这些全部交给电脑进行分析。

至于如何分析，那便是最近受到热炒的“深度学习算法”，简单地说就是利用大数据和编程实现某种指定功能，比如有100万句语音和对应的文字数据，可以通过编程让电脑在深度学习之后做到语音识别。类似的，如果将一百万场比赛的球员数据交给电脑深度学习，之后只要输入每场比赛的首发球员名单，电脑便可计算出胜平负概率，如果某场概率与博彩公司开出的胜平负赔率所对应的概率差距较大，那便可果断投注。

这个方法听着虽然无比美妙，然并卵，深度学习涉及到的编程工作量无比巨大，微软、IBM、谷歌等IT届巨头都有庞大的研发团队。贾秋明要想靠一己之力编出“足球胜负深度学习”算法，除非人类在他死之前能先点亮长生不老的科技树。

还有一个关键问题，是样本空间不够大。足球技战术一直在发展，且不说半世纪前的数据统计分析对预测当今赛事有无助益，便是想去翻找这些老黄历，贾秋明也不知从何翻起，哪怕能找齐最近10年的数据都应该烧高香了。而且这10年的俱乐部赛事数据，估计能找到且有助益的也仅限于五大联赛和欧冠。五大联赛每个赛季才多少场？

除德甲是18队34轮共计306场外，另四大联赛都是20队38轮共计380场，而且意甲还是从18队增至20队，欧冠正赛也改过赛制，目前是96场小组赛加29场淘汰赛共计125场，粗略计算每个赛季四大联赛加欧冠共计1951场，10个赛季加起来也不过2万场左右。区区2万场，好意思叫大数据么？

全面的深度学习是没指望了，还是谭孝礼说的钻研熟悉体系听着靠谱一点。不过从现在所知的皮毛发展到体系，该从何入手呢？

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