CN102822861A - 识别博弈得分的定量错误定价的方法和系统 - Google Patents

识别博弈得分的定量错误定价的方法和系统 Download PDF

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Abstract

用于识别和评价博弈得分的定量错误定价的系统和方法。一种方法包括以下步骤：限定至少两个实体，限定被测得分，限定所述两个实体的事件的累积期，每个事件具有所述被测得分，基于所述至少两个实体实现或未能获得所述累积期期间的每个事件的所述被测得分将值分配给所述被测得分，测量所述累积期期间的所述被测得分的值的散度，以及量化所述散度。一种这样的系统经由接口接收来自用户的信息，基于由用户输入的信息计算（一个或多个）临近事件的散度值和/或（一个或多个）图形，以及将所述散度值和/或（一个或多个）图形提供给用户。所述散度值可以与散度值的尺度比较以评价这样的值的强度。

Description

识别博弈得分的定量错误定价的方法和系统
版权公告
本专利文献的公开内容的部分包含受到版权保护的材料。版权所有者不反对任何人复制再现专利文献或专利公开，原因是它出现在专利商标局的专利文件或记录中，但是另外保留无论什么样的所有版权。
相关申请的交叉引用
本申请要求于2010年1月31日提交的、名称为“识别博弈得分的定量错误定价的方法和系统（Methods and Systems to Recognize QuantitativeMispricing of Gaming Markers）”的美国临时专利申请的权益，上述申请通过引用将其全部内容合并于此，如同充分地在本文中进行阐述。
在光盘上提交的材料的通过引用的合并
所附的计算机程序清单附录的名称为SMFRQMGMComputerProgramListing.txt，创建于2011年1月27日，大小为186kB，并且通过引用将其全部内容合并于本文中，如同充分地在本文中进行阐述。
技术领域
本发明的实施例大体上涉及用于识别博弈得分（marker）的定量错误定价的系统和方法。更具体地，本发明涉及经由博弈得分与其真实值的偏差的计算识别博弈得分的定量错误定价的系统和方法。
背景技术
证券的公平价值被确定为“买卖（bid/ask）”差价（spread）的中间价，该价值基于证券的公众认知价值。换言之，只有当证券售价（即，所有者希望卖出证券的价格）等于标价（即，买方希望买进证券的价格）时才产生交易。这能够使“做市商（market maker）”（例如股票经纪人）在无风险的基础上获利。应当注意的是，做市商存在的原因是为市场提供流动性。也就是，做市商起到的作用是增加执行来自公众的买卖委托单（order）的概率。由于做市商不希望暴露于方向风险，因此做市商允许买进压力增加以增加证券价格，使得卖方有更多的动机卖出，反之亦然。在该活动期间，做市商无风险地赚钱，原因是存在相同数量的买方和卖方。简言之，基于买方对证券的价值的认知而不是基于基础分析它们值多少来建立价格。
博弈机率制定者（oddsmaker）处在与做市商同样的位置；他仅仅生活在不同环境下。让分（point spread）、机率（odds）、预期总分与股票或其它证券的价格的相似之处在于初始由机率制定者/做市商制定它们。然后他们相对于供需和公众对这些物品的价值的认知动态地调节，以便保证投注双方的平等动作，这导致机率制定者/做市商的无风险获利。
基于这种理解，必须领会“均值回归（Means Reverion）”的理论和相对超买/超卖均值状态，并且认识这两个概念如何与由博弈公众的心理所推断的博弈得分价值的错误认知产生的定量错误定价相关联。
均值回归是表明价值和收益最终朝着均值或平均值返回的理论。该均值或平均值可以是价格或收益的历史平均值或另一个相关平均值，例如工业或股票的平均收益。超买均值的相关概念是这样的情形，其中对于某个资产的需求将标的资产（underlying asset）的价格不合理地推向远高于它的真实价值的水平。这通常被认为是资产的价格正变得被高估并且可能经历价格回落的信号。类似地，超卖均值的概念是这样的情形，其中标的资产的价格已经急剧下降到低于它的真实价值的水平。该状态通常是市场反应过度或恐慌性抛售的结果。这通常被认为是资产的价格被低估的信号，并且它可能代表着投资者的买入机会。
这种“范围确定价格波动”在股票、货币、金属、商品和博弈中持续存在。市场心理学总是存在于体育博弈产业中，并且它导致比赛的短期错误定价，其中一方明显超买（高估）并且另一方明显超卖（低估）。
机率制定者知道何时公众将持有任何特定队（或另一个投注选择）的高估观点或低估观点并且将相应地调节博弈得分（marker）。基于公众的认知一个队越被高估，均值回归（例如可以通过以该“价格”“卖出”该队而获利）的机会越大，反之亦然。
发明内容
简言之，在本发明的一个方面中，提供了一种评价限定得分（marker）的方法。该方法包括：限定至少两个实体；限定被测得分；限定所述两个实体的事件的累积期，每个事件具有所述被测得分；基于所述至少两个实体实现或未能获得所述累积期期间的每个事件的所述被测得分，将值分配给所述被测得分；测量所述累积期期间的所述被测得分的值的散度；以及量化所述散度。
在本发明的另一个方面中，提供了一种与将量化博弈得分的错误定价的数据提供给用户相结合使用的系统，所述系统用于将电子形式的数据提供给请求者。所述系统包括：接口，其允许请求者输入信息以获得量化至少一个临近事件的博弈得分的错误定价的数据，所述信息限定至少两个实体，被测得分；和所述两个实体的事件的累积期，每个事件具有所述被测得分；数据库，其接收历史事件的历史数据；处理单元，其接收由请求者输入的所述信息并且执行下列构成的组中的至少一个：基于从请求者接收的所述信息和所述历史数据计算所述至少一个临近事件的散度；产生历史数据的至少一个图形及其组合，所述散度的计算包括基于所述至少两个实体实现或未能获得所述累积期期间的所述被测得分将值分配给所述被测得分；以及显示单元，其向请求者显示下列构成的组中的至少一个：所述至少一个临近事件的所述散度、所述至少一个图形及其组合。
附图说明
当结合附图进行阅读时将更好地理解前述发明内容以及本发明的优选实施例的以下详细描述。为了说明本发明的目的，在图中显示了当前优选的实施例。然而应当理解，本发明不限于所示的精确布置和手段。在图中：
图1是根据本发明的一个实施例的用于量化得分与其真实价值的偏差的方法的步骤的流程图；
图2是在其中可以实现本发明的各实施例的示例性计算环境的方块图；
图3描绘了根据本发明的一个实施例的用于自动计算和显示被限定实体对的散度、被测得分和事件的累积期的方法的步骤的流程图；
图4描绘了用于接收来自图3的方法的用户的信息的网页；
图5描绘了用于向用户显示散度信息的网页，包括累积期内分配给的被测得分的值的图形；
图6描绘了根据本发明的备选实施例的累积比赛赢/输图形；
图7描绘了用于向用户显示高/低散度信息的网页，包括在累积期内分配给被测得分的已分配高/低值的图形；
图8描绘了根据本发明的备选实施例的累积高/低图形；
图9描绘了根据本发明的备选实施例的实际高/低值的图形；以及
图10描绘了特定体育中的临近事件的散度重要性的图形。
具体实施方式
仅仅为了方便而不是限制，可以在以下描述中使用某些术语。在以单数形式提供术语的情况下，发明人也预料到由该术语的复数描述的本发明的方面。如在说明书中和所附权利要求中使用的，单数形式“一”和“所述”包括多个指代物，除非上下文明确地另外规定，例如，“一得分”可以包括多个得分。因此，例如，提到“一方法”包括本文中所述的和/或本领域的技术人员当阅读本公开时将显而易见的一个或多个方法、和/或类型的步骤。
除非另外指出，本文中所使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同的含义。尽管类似或相当于本文中所述的任何方法和材料可以用于本发明的实施或测试中，但是现在描述优选方法、结构和材料。本文中提到的所有出版物通过引用其整体被合并于本文中。在通过引用被合并的参考文献中所使用的术语和定义有分歧的情况下，本申请中所使用的术语应当具有本文中给出的定义。
定义
均值回归：表明价值和收益最终朝着均值或平均值返回的理论。该均值或平均值可以是价格或收益的历史平均值或另一个相关平均值，例如工业或股票的平均收益。
超买均值：对于某个资产的需求将标的资产的价格不合理地推向远高于它的真实价值的水平的情形。这通常被认为是资产的价格正变得被高估并且可能经历价格回落的信号。
超卖均值：标的资产的价格已经急剧下降到低于它的真实价值的水平的情形。该状态通常是市场反应过度或恐慌性抛售的结果。这通常被认为是资产的价格被低估的信号，并且它可能代表着投资者的买入机会。
基础分析：真实经济因素和这些因素将对特定金融工具（例如利率、公司的预计市场份额、油价、季度收益报告、预算等）的价值或价格的影响的研究。这种类型的分析可以容易地反映到体育博弈的市场中来包括各个选手比赛、赛程强度、防御排名、进攻排名、主场优势、伤员、天气等。
高/低（Over/Under）：机率制定者预期两个队在比赛中得到的总分数，包括加时分。
让分（Point Spread）：机率制定者预期强队（favorite）战胜弱队（underdog）的分数。
平手（Push）：无胜负投注，其中投注既不赢也不输。
技术分析：交易者基于过去价格和大量数据用以预测未来市场活动的分析模式。使用技术分析的交易者使用价格关联、价格周期、人群的交易活动和最重要的模式识别工具，使用各种图表和算法来确定趋势逆转的最可能情景。
某些术语在本文中仅仅为了方便而使用，而不应当看作是对本发明的限制。术语包括具体提到的单词、它们的派生词和相似含义的单词。本文中所讨论的实施例不旨在穷举或将本发明限制到所公开的精确形式。选择并且描述这些实施例以最佳地解释本发明的原理及其应用和实际使用，并且能够使本领域的其他技术人员最佳地利用本发明。
如上所述，本发明涉及可以在各种分析情形中使用的用于确定和评价博弈得分的定量错误定价的系统和方法。本发明的方法分析得分的价值以确定它何时例如由于买进和卖出的影响和/或与得分的真实价值的基础分析关系不大或无关的多个有形或无形问题而偏离它的实际价值。具体地，本发明通过量化定量数据来提供体育博弈的市场中的技术分析，以将有助于识别利润诱导短期趋势逆转的信息给予聪明的交易者和投机者。基于均值回归的概念，本发明的主要思想是获知何时被限定实体（例如队、马等）的期望太高或太低。当它太高时，有可能被限定实体正经历超买均值。相反地，当它太低时，有可能被限定实体正经历超卖均值。均值回归的理论假设价格和收益将最终朝着均值或平均值返回。
现在参考图1，描绘了根据本发明的一个实施例的用于评价限定得分的方法。首先，该方法在步骤10限定至少两个实体。被限定实体例如可以是临近事件中的任何正面交锋对手，包括但不限于体育队、马等。
接着，在步骤12，限定至少一个被测得分。该被测得分可以是可以应用于两个实体的临近事件的各方面中的任何一个。例如，得分可以是橄榄球比赛中的让分或赛马中的Beyer数（即，量化马的过去成绩的分配给马的数）。
在步骤14，限定两个实体的事件的累积期，每个事件具有被测得分。累积期是将对于被限定实体评价的被限定得分的时期。例如，如果被限定实体是橄榄球队，则事件的累积期可以是橄榄球队进行的过去五场比赛。
接着，在步骤16，该方法基于在步骤14中限定的累积期期间所述至少两个实体的每一个实现（或未实现）被测得分的能力，将值分配给被测得分。分配值基于表示与零值的相等偏差的预定数。在该实施例中，将整数值分配给在累积期期间发生的每个事件的得分，并且该整数值基于所述至少两个实体的每一个实现（或未实现）各自事件的得分的能力。分配给（一个或多个）得分的整数值的和可以用于限定散度差（divergence spread）。最常见地，对于每个事件，整数值为-1、0或+1。然而，诸如由算法计算的更复杂的值可以进行代替而不脱离本发明的范围。
例如，在被限定得分是橄榄球队是否将赢得让分的本发明的实施例中，对于橄榄球队赢得让分的每个事件，将诸如+1的正数分配给该事件。相反地，对于该队未赢得（或获得）让分的每个事件，将诸如-1的负数分配给该事件。以该方式，在被限定累积期期间由实体进行的每个事件被分配值。该相同方法可以用于将值分配给在指定时期期间发生的事件的任何得分，由此允许本发明的方法用于除了赢得橄榄球比赛的让分以外的得分。
另外，在本发明的一些实施例中，分配给被测得分的值可以被加权以表示对事件的更大重要性。例如，可以基于时间次序加权分配给被测得分的值，以允许被限定累积期内的最近事件具有比在时间上更靠后发生的事件更高的重要性。
该方法在步骤18继续测量累积期18期间的被测得分的值的散度差。散度差可以经由步骤16中的涉及分配给被测得分的值的一个或多个计算测量散度差，如下面关于本发明的具体例子更详细地所述。可以对于单一实体测量散度差。可替代地，可以对于两个实体测量散度差，这允许如本文中所述的、要比较或处理两个实体的散度差，以确定一个实体相比于第二实体在比赛中实现（或未实现）特定得分的未来能力。
其后，在步骤20，可以基于在累积期期间发生的选定数量的事件量化散度。首先，在步骤18中测量的散度差除以散度强度数（“DSN”）（即，用户决定在他或她对队伍的实力的评估中包括的累积期期间发生的事件的数量）。DSN将按用户判断力（discretion）变化。例如，如果在五场比赛期间的散度为8，则8将除以5以基于队伍在它的最后五场比赛中的成绩确定1.6的计算定量值。
在本发明的一些实施例中，计算定量值然后可以与定量值的尺度比较以确定得分的定量值的重要性。在一些实施例中，定量值的重要性将关于被限定得分可能在下一场比赛或事件中由于均值回归的理论而满足或不满足的可能性警告用户。
在本发明的附加可选步骤中，图1的方法可以用于警告用户临近事件的估计得分（例如临近橄榄球比赛的让分）是否生成确定为统计学重要的计算定量值（即，指示得分的错误定价的可能性高的值）。在本发明的这样的实施例中，对于各种临近体育赛事计算的一个或多个得分的定量值。算法然后比较计算定量值和一个或多个预定阈值（这样的阈值可以从尺度导出或由用户定制），以确定哪些值被认为是统计学重要的（即，有可能得分已被错误定价）。如本领域的技术人员领会的，可以基于相对强弱指标（“RSI”）的理论形成统计学重要性的尺度。
然后向本发明的用户警告确定为统计学重要的定量值中的任何一个或多个。例如，本发明的方法可以作为服务提供给限定感兴趣实体的多个客户。当客户的感兴趣实体的定量值被确定为统计学重要时，服务提供商或服务提供商的系统然后可以警告客户该定量值，以允许客户使用该信息作为工具来预测实体实现或未实现实体的下一场比赛中的指定得分的能力。以该方式，本发明经由帮助用户估计特定得分的未来价值的技术分析识别并且分析基础（例如影响价值的因素）。
现在参考图2，描绘了用于执行本发明的实施例的示例性系统250。该示例性系统尤其包括计算装置，例如计算装置200。在其最基本配置中，计算装置200典型地包括至少一个处理单元202和存储器204。取决于计算装置的准确配置和类型，存储器204可以是易失性（例如随机存取存储器（RAM））、非易失性（例如只读存储器（ROM）、闪存等）或两者的某种组合。该最基本配置在图2中由虚线206示出。计算装置200可以具有附加特征/功能。例如，计算装置200可以包括附加存储装置（可移除和/或非可移除），包括但不限于磁盘或光盘或带、拇指驱动器和外部硬盘驱动器。这样的附加存储装置在图2中由可移除存储装置208和非可移除存储装置210示出。
计算装置200典型地包括或提供有各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是可以由计算装置200访问的任何可用介质，并且包括易失性和非易失性介质、可移除和非可移除介质二者。作为例子并且非限制地，计算机可读介质可以包括计算机储存介质和通信介质。
计算机存储介质包括在任何方法或技术中实现以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的易失性和非易失性介质、可移除和非可移除介质。存储器204、可移除存储装置208和非可移除存储装置210都是计算机存储介质的例子。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、电可擦除只读存储器（EEPROM）、闪存或其它存储技术、CD-ROM、数字通用光盘（DVD）或其它光存储装置、磁盒、磁带、磁盘存储装置或其它磁存储装置或可以用于存储期望信息并且可以由计算装置200访问的任何其它介质。任何这样的计算机存储介质可以是计算装置200的一部分。
计算装置200也可以包含允许该装置与其它装置通信的（一个或多个）通信连接212。每个这样的通信连接212是通信介质的例子。通信介质典型地在诸如载波或其它传送机制中的调制数据信号中体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息输送介质。术语“调制数据信号”表示这样的信号，该信号使其特性中的一个或多个以这样的方式设置或改变使得编码信号中的信息。作为例子并且非限制地，通信介质包括有线介质，例如有线网络或直接线连接，和无线介质，例如声、射频（“RF”）、红外和其它无线介质。如在本文中使用的术语计算机可读介质包括存储介质和通信介质。
计算装置200也可以具有（一个或多个）输入装置214，例如键盘、鼠标、笔、语音输入装置、触摸输入装置等。也可以包括（一个或多个）输出装置216，例如显示器、扬声器、打印机等。所有这些装置是相关公众公知的，并且因此未在本文中详细地进行论述，除非另有提供。
值得注意地，计算装置200可以是由网络218互连的多个计算装置200中的一个。配备因特网的移动装置201可以是能够通过网络218互连到一个或多个计算装置200和/或服务器220的多个移动装置201中的一个。如可以领会的，网络218可以是任何合适的网络，每个计算装置200和/或配备因特网的移动装置201可以以任何合适的方式通过连接212与其连接，并且每个计算装置200和/或配备因特网的移动装置201可以以任何合适的方式与网络218中的其它计算装置200和/或配备因特网的移动装置201中的一个或多个通信。例如，网络218可以是在组织或家等中的有线或无线网络，并且可以包括与外部网络（例如因特网等）的直接或间接耦合。类似地，网络218可以是这样的外部网络。计算装置200和/或配备因特网的移动装置201可以经由这样的外部网络连接到因特网上的服务器220。
应当理解本文中所述的各种技术可以与硬件或软件或适当地与两者的组合结合而实现。因此，当前公开的主题的方法和装置或它们的某些方面或部分可以采用包含在有形介质（例如软盘、CD-ROMs、硬盘驱动器或任何其它机器可读存储介质）中的程序代码（即，指令、脚本等）的形式，其中当程序代码装载到诸如计算机的机器中并且由机器执行时，该机器变为用于实施当前公开的主题的装置。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算装置大体上包括处理器、处理器可读的存储介质（包括易失性和/或非易失性存储器和/或存储元件）、至少一个输入装置和至少一个输出装置。例如通过应用程序接口（API）、可再使用控制等的使用，一个或多个程序可以执行或使用结合当前公开的主题描述的方法。这样的程序可以在高级过程或面向对象编程语言中执行以与计算机系统通信。然而，需要时，（一个或多个）程序可以在汇编语言或机器语言中执行。在任何情况下，语言可以是编译或解释语言，并且与硬件实现组合。
尽管示例性实施例可能在一个或多个独立计算机系统的背景下涉及使用当前公开的主题的各方面，但是本主题并非如此限制，而是可以与任何计算环境（例如网络218或分布式计算环境）结合实现。更进一步地，当前公开的主题的各方面可以在多个处理芯片或装置中实现或跨多个处理芯片或装置实现，并且存储装置可以类似地跨网络218中的多个装置实现。这样的装置例如包括个人计算机、网络服务器和手持式装置。
在示例性系统250中，服务器420包括数据库224。在图2所示的本发明的示例性实施例中，数据库224是具有相关数据库管理系统的结构化查询语言“SQL”数据库，即MySQL，如在本领域中公知并且使用的。然而，其它数据库可以进行代替而不脱离本发明的范围，包括但不限于PostgreSQL和Oracle数据库。
现在将通过不解释为以任何方式限制的以下例子描述本发明。
例子1
本发明的系统和方法可以针对各种得分应用于体育赛事。一种这样的得分可以是比赛赢/输（即，预期强队是否将赢得临近体育赛事）。
现在参考图3，描绘了根据本发明的一个实施例的用于向用户自动显示散度的量化的方法。方法300开始于302，在该步骤用户希望查看他们感兴趣的临近体育赛事的散度的量化。在本发明的一个示例性因特网实施例中，用户通过经由统一资源定位器（“URL”,诸如http://www.sportsactioncharts.com）访问因特网上的网页开始该方法。通过将URL输入由计算装置（例如计算装置200）执行的网络浏览器程序中而访问网页。网络浏览器程序可以是任何这样的公知程序，包括但不限于微软的Internet
Figure BDA00002214598300101
和Mozilla的
Figure BDA00002214598300102
URL是位于因特网上的资源的地址，因特网由网络上的计算机的名称或地址所遵循的通信协议组成。URL也可以包括附加定位信息，例如目录、文件名等。在我们的示例性实施例中，在计算装置200上输入URLhttp://www.sportsactioncharts.com将计算装置200通过网络218（在我们的例子中，网络218是因特网）连接到具有地址http://www.sportsactioncharts.com的计算机（即，在该例子中为服务器220）。该连接允许服务器220经由因特网218、经由位于他或她的计算装置200上的网络浏览器将网页和网页内容提供给方法300的用户。方法300然后进入304。尽管在本发明的该示例性实施例中网络218是因特网，但是除了因特网以外的网络（例如局域网、内联网等）可以进行代替而不脱离本发明的范围。
接着，在304，服务器220为用户的网络浏览器提供描绘可以量化博弈得分的散度的各种临近体育赛事的网页，例如图4中所示的网页。该网页允许用户经由多个下拉式菜单选择关于待量化的散度的各种信息，包括但不限于：体育赛事的日期（下拉式菜单402）；体育赛事中的对手（下拉式菜单404）；用户希望包括在他或她对下一场赛事的博弈得分的评估中的历史（已进行）赛事的数量（下拉式菜单406）；以及待分析的博弈得分和博弈得分图形的形式（下拉式菜单408）。在所示的网页中，用户已选择下拉选项以便量化2010年7月26日波士顿红袜队与洛杉矶天使队之间的棒球比赛的博弈得分的散度。用户也已通过选择下拉式菜单406中的数字7，请求在散度的计算中使用两个队进行的最近七场比赛的数据。选择下拉式菜单408中的赢/输通知系统用户所选择的博弈得分是比赛赢/输（即，哪个队将赢得或输掉比赛）并且用户希望看到比赛赢/输的图形，其中每个赛事的实际赢或输是数据值。也可以经由下拉式菜单408选择的备选图形选项是“累积比赛赢/输”选项，如下面关于图6更详细地讨论的。
接着，方法300进入306，在该步骤用户已将所有选择输入可用下拉式菜单中。用户然后点击制图链接410以启动系统，从而生成比赛赢/输的图形，并且根据用户所输入的数据计算散度值。
接着，在步骤308，设置数据库连接和授权值以允许服务器220建立与数据库224的连接，从而允许对于从其要检索两个选定实体的每一个的最近七场赛事（如用户选择的）的比赛赢/输的历史数据（或可替代地，先前分配的数据值，如下面更详细地所讨论）。需要该历史数据计算临近赛事的散度。应当注意的是尽管我们的例子中的历史信息涉及比赛赢/输，但是也可以存储和/或分析其它类型的数据，包括但不限于让分、让分赢/输、高/低、高/低赢/输等。
在执行方法（例如方法300）之前可以用信息自动或手动编程数据库224，并且可以在定期的基础上（例如每次赛事之后、每天、每周等）自动更新数据库以保证它包含最新信息。或者可以应用户的请求更新这样的信息。在本发明的一个实施例中，数据经由以下方法自动更新，包括但不限于第三方数据馈送（例如可扩展标记语言（“XML”）数据馈送），以及经由PHP超文本预处理器（“PHP”）简单对象访问协议（“SOAP”）脚本、应用程序接口（“API”）脚本等从第三方数据库提取数据。服务器220可以以该方式通过因特网连接等从与博弈关联的各种商业信息源中的任何一个或多个提取该信息。在这样的实施例中，网络218是因特网，并且商业信息源典型地经由以与服务器220和/或计算装置200相同的方式与其连接的计算装置可获得。
可替代地，可以手动更新数据库224中的信息。在本发明的一个实施例中，数据录入团队用从其它来源（例如报纸、电视、因特网等）收集的信息手动更新数据库224。然而，更新数据库224中的数据的备选方法可以进行代替而不脱离本发明的范围。
在步骤308中设置数据库连接和授权值之后，方法300进入314，在该步骤建立双向数据库连接。该连接允许服务器220与数据库224通信以检索所需历史数据。方法300然后进入316。
在316，方法300将检索所需数据以将值分配给过去七场比赛的选定累积期中的每场赛事的被测得分（或者，如果值先前已分配，则可以检索被分配值，如下面更详细地所讨论）。由于用户所选择的得分是比赛赢/输，因此服务器220执行进行的最近七场比赛的每一个的每个选定队的比赛赢/输值查询。一旦检索到该数据，方法然后进入步骤318。
在318，将值分配给进行的最近七场比赛的每个队的每场赛事。在该实施例中，值+1应用于每场赢的比赛并且值-1应用于每场输的比赛。在本发明的一些实施例中，被分配值与历史比赛赢/输信息相关存储在数据库224中，以避免下次需要相同历史比赛赢/输信息时需要再分配该值。也就是，在步骤318的第二次重复时，如果值先前已分配，则简单地检索先前分配的值（不再分配该值）。
接着，在320，对于每个队，求和最近七场比赛的每一场的所有值以产生累积比赛赢/输值。在322，比较累积比赛赢/输值并且从较高累积赢/输值减去较低累积赢/输值以计算散度差。在本发明的所示实施例中，如果任何所需数据值不可用，则将不计算数据。例如，如果用户已请求针对过去七场比赛计算的散度值并且队伍之一（或两者）还未进行七场比赛，则散度值将向用户返回空值（NULL）。然而，可预料本发明的备选实施例，其中空数据或估计值可以代替丢失数据值。
接着，在324，散度差除以DSN，后者仅仅是将进行数据分析的过去比赛的数量。也就是，DSN是用户决定包括在他或她对队伍的实力的评估中的过去比赛的数量，并且它将由用户判断力进行变化。在我们的例子中，DSN等于7。该计算的结果是散度值。
在已计算散度值之后，方法300进入326，在该步骤它经由例如图5中所示的网页向用户进行显示。请注意，图4和5的网页是几乎相同的，除了图5中的网页包括描绘过去七场比赛中两个队的成绩的比赛赢/输散度数512和图形514。在该例子中，图5中的图表根据如上所述在步骤318中分配给每次赢或输的值显示每场比赛的赢或输（即，每次赢被描绘为+1并且每次输被描绘为-1）。
在针对用户产生的图形514的备选实施例中，图形描绘累积比赛赢/输而不是每个赛事的输的比赛。在图6中描绘了这样的图形516并且它可以代替图形514，或者除了图形514之外被提供。在本发明的一个实施例中，用户简单地从下拉式菜单408选择“累积比赛赢/输”选项，如上面更详细地所述。
如在图6中所见，每个赛事的比赛赢/输线是累积的。例如，当查看“费城队”（“PHI”）的数据线602时，图形614指示PHI输掉过去第七场比赛，原因是它被标示为-1。图形614还指示PHI也输掉过去第5以及第6场比赛，原因是每输一场数据线递减1。这导致过去五场比赛的累积比赛赢/输值为-3。数据线602然后指示PHI赢得接下来的四场比赛，原因是每场比赛数据线递增1，导致过去一场比赛的累积比赛赢/输值为+1。
类似地，科罗拉多队（“COL”）的数据线604指示COL输掉过去第七场比赛，原因是它被标示为-1。图形614还指示COL赢得过去第6场比赛，原因是在y轴上的该点数据线递增1。这导致过去六场比赛的累积比赛赢/输值为0。数据线604然后指示COL输掉接下来的全部五场比赛，原因是每场比赛数据线递减1，导致过去一场比赛的累积比赛赢/输值为-5。
累积比赛赢/输图形可以是方法的用户优选的。而且，当计算散度时，累积比赛赢/输图形不需要求和分配给每个赛事的值，原因是图形执行该功能。累积时期中的所有赛事的每个和简单地等于过去一场比赛的值（如累积比赛赢/输图形上所示）。
还是参考图5，计算散度512描绘为0.29。通过如上所述求和分配给每个队的每个赛事的比赛赢/输的每个值导出该值。所以，波士顿红袜队的比赛赢/输的和等于在数据线502上绘制的数据点或+1、-1、-1、-1、-1、+1和-1（即，过去七场比赛至过去一场比赛的各自被分配值）的和，总共为-3。洛杉矶天使队的比赛赢/输的和等于在数据线504上绘制的数据点或-1、+1、-1、+1、+1、-1和-1（即，过去七场比赛至过去一场比赛的各自被分配值）的和，总共为-1。通过从较高值-1减去较低值-3计算散度差，总共为2。散度差2除以DSN 7（由用户选择）等于散度0.2857，约等于0.29。
最后，在步骤328，计算散度可以与这样的散度的尺度（scale）比较以确定计算散度是否是统计学重要的。一个这种尺度跟随在以下的表1中：
表1
  范围   重要性   颜色编码
  0-0.79   不重要   无色
  0.8-1.19   重要   黄色
  1.20-1.59   很重要   橙色
  1.60-2.00   极重要   红色
被测得分的计算散度的统计学重要性越高，均值回归将导致实体未能实现预期得分的可能性越高。在我们的例子中，0.29的散度值评定为表1的尺度中的不重要。所以，均值回归将不太可能导致波士顿队和洛杉矶队之间的临近比赛的意外结果。
在本发明的一个实施例中，当具体被测得分的散度落入由表1的尺度确定的预定范围（例如很重要或极重要）内时，系统或方法警告用户。
在本发明的一个实施例中，通过选择下拉式菜单408中的“警告”向用户警告特定体育中的所有临近比赛的重要性。该选择生成例如图10中所示的网页。图10显示表格1000，当表格从左向右数时具有列1002至1018。
列1002描绘临近体育赛事的日期。表格1000中所示的体育赛事是职业棒球大联盟体育赛事，但是可以为任何类型的比赛分析散度和/或创建警告表格，包括但不限于国家橄榄球联盟、NCAA橄榄球、国家篮球协会、NCAA篮球和国家冰球联盟。列1004和1006分别列出每场比赛的主场和客场对手。
列1008至1012分别显示使用在专门列1008a、1010a和1012a中描绘的过去三、五和七场比赛的历史数据计算的每场临近比赛的比赛赢/输散度。如上所述计算散度。每个散度值具有在其右侧分别在列1008b、1010b和1012b中列出的关联队。列出的队是被估计为超卖或定价过低的队。
类似地，列1014、1016和1018分别列出过去三、五和七场比赛的高/低散度值（其可以如下面的例子2中所述进行计算）。重要地，每个散度值与（以上）表1和/或（以下）表2的尺度比较，并且根据各自表着色包含数据的单元格的背景。例如，如果散度值落入“不重要”的范围，则单元格背景将是无色的。相反地，如果散度值落入“极重要”的范围，则单元格背景将为红色。示例性单元格1020描绘具有有色背景的单元格。这允许表格的观察者快速地并且容易地确定具有高重要性的散度值，原因是这些值指示由于均值回归引起的意外结果的可能性。尽管表格1000描绘过去三、五和七场比赛的值，但是可以计算任何数量的过去比赛的值。
在本发明的另一个实施例中，将服务器220编程为当感兴趣的散度值落入特定类别时自动警告用户。例如，如果有关纽约洋基队的比赛具有极重要的散度，用户可以要求自动通知。在该情景下，如果散度属于1.6至2.0的范围内，警告可以从服务器220通过网络（例如因特网）自动发送到用户，例如发送到用户的计算机、移动电话或其它移动装置（例如能用因特网的移动装置201，如上所述）。
如本文中所讨论，在本发明后的基本前提是机率制定者将设置总是设法实现50-50概率的机率。公众认知和/或投注可能导致机率制定者所估计的被测得分偏离将由真实基础分析产生的值。在队伍B是弱队并且队伍A是预期赢得让分的强队的情况下，如果队伍A在历史上赢得该让分若干次，而队伍B在历史上还未赢得该让分，则均值回归将预期队伍A将在其临近比赛中未得足够的分以赢得该让分。均值回归将导致意外结果的可能性由按照表1的尺度的散度的重要性指示。换言之，统计学重要性的类别在确定临近比赛中发生均值回归的可能性时帮助用户投注，以便允许用户相应地进行他或她的投注。
例子2
类似于例子1，例子2也是本发明的系统和方法对于各种得分对体育赛事的应用。在该例子中，得分是高/低（即，临近体育赛事的总组合分是否将超过机率制定者估计的高/低值）。
返回参考图3，描绘了根据本发明的一个实施例的用于向用户自动显示散度的量化的方法。该方法可以用于计算高/低散度以及比赛赢/输散度，如下所述。
方法300开始于302，在该步骤用户希望查看他们感兴趣的临近体育赛事的高/低散度的量化。在本发明的一个示例性因特网实施例中，用户通过访问因特网上的网页开始该方法，如上面关于例子1更详细讨论的。
接着，在304，服务器220为用户的网络浏览器提供描绘可以量化博弈得分的散度的各种临近体育赛事的网页，例如图4中所示的网页。该网页允许用户经由多个下拉式菜单选择关于待量化的散度的各种信息，同样如上面关于例子1更详细讨论的。
接着，方法300进入306，在该步骤用户已将所有选择输入可用下拉式菜单中。用户然后点击制图链接410以启动系统，从而生成高/低赢/输的图形，并且根据用户所输入的数据计算散度值。应当注意的是：当在赛事中得到的总分超过机率制定者为该赛事估计的高/低值时发生高/低赢；当在赛事中得到的总分下降低于机率制定者为该赛事估计的高/低值时发生高/低输；并且当在赛事中得到的总分等于机率制定者为该赛事估计的高/低值时发生高/低平手。
在图7中描绘了基于用户的选择和下述步骤的计算可以为该例子产生的示例性网页。在该图中，我们看到用户已选择下拉选项以便量化2010年7月26日纽约洋基队与克里夫兰印地安人队之间的棒球比赛的高/低博弈得分的散度。用户也已通过选择下拉式菜单406中的数字7请求在散度的计算中使用两个队进行的最近七场比赛的数据。选择下拉式菜单408中的“高对低”通知系统用户所选择的博弈得分是高/低（即，在比赛中得到的总分是否将超过机率制定者估计的高/低值）并且用户希望看到高/低赢/输数据的图形，其中每个赛事的实际高/低赢或输是数据值。也可以经由下拉式菜单408选择的备选图形选项是“累积高/低赢/输”选项，如下面参考图8更详细地所述。
接着，在步骤308，设置数据库连接和授权值以允许服务器220建立与数据库224的连接，从而允许从其检索两个选定实体的每一个的最近七场赛事（如在步骤304中用户选择）的高/低的历史数据。需要该历史数据计算临近赛事的散度。
在步骤308中设置数据库连接和授权值之后，方法300进入314，在该步骤建立双向数据库连接。该连接允许服务器220与数据库224通信以检索所需历史数据。方法300然后进入316。
在316，方法300将检索所需数据以将值分配给过去七场比赛的选定累积时期中的每场赛事的被测得分。由于用户所选择的得分是高/低，因此服务器220执行进行的最近七场比赛的每一个的每个选定队的高/低值查询。一旦检索到该数据，方法然后进入步骤318。
在318，将值分配给进行的最近七场比赛的每个队的每场赛事。在该实施例中，值+1应用于在该赛事中得到的总分超过机率制定者为该赛事估计的高/低值的每场赛事。值-1应用于在该赛事中得到的总分下降低于机率制定者为该赛事估计的高/低值的每场赛事。值0应用于在该赛事中得到的总分等于机率制定者为该赛事估计的高/低值的每场赛事。也就是，直接高/低赢或输值与每个赛事关联。
预料到用以分配值的各种其它实施例。在一种情形下，分配给一个或多个赛事的值是赛事的实际结果和赛事的估计结果之间的数值差。例如，在高/低的情况下，队伍超过高/低值或未能满足高/低值的实际点数将是被分配值。在涉及让分的另一个例子中，队伍超过让分或未能满足让分的实际点数将是被分配值。
在另一个实施例中，分配给一个或多个赛事的值是赛事的实际结果和赛事的估计结果之间的百分比差。例如，在高/低的情况下，队伍超过高/低值或未能满足高/低值的百分比将是被分配值。在涉及让分的另一个例子中，队伍超过让分或未能满足让分的百分比将是被分配值。这些例子不意味着是限制性的，原因是本发明可以呈现被分配值的许多形式。
接着，在320，对于每个队，求和最近七场比赛的每一场的所有值以产生累积高/低赢/输值。在322，比较累积高/低值并且将较低累积高/低值加入较高累积高/低值以计算散度差。
接着，在324，散度差除以DSN。在我们的例子中，DSN等于7。该计算的结果是散度值。
在已计算散度值之后，方法300进入326，在该步骤散度值和/或一个或多个图形经由例如图7中所示的网页向用户进行显示。请注意，图4和7的网页是几乎相同的，除了图7中的网页包括描绘过去七场比赛中两个队的高/低成绩的高/低散度数720和图形714。在该例子中，图7中的图表根据如上所述在步骤318中分配给每次赢、输或平手的值显示每场比赛的高/低赢、输或平手（即，每次赢被描绘为+1，每次输被描绘为-1，并且每次平手被描绘为0）。
在针对用户产生的图形714的备选实施例中，图形描绘累积高/低赢/输而不是每个赛事高/低输。在图8中描绘了这样的图形814并且它可以代替图形714，或者除了图形714之外被提供。在本发明的一个实施例中，用户简单地从下拉式菜单408选择“累积高/低”选项。
在图8中可以看到，每个赛事和两个队的高/低赢/输线是累积的。例如，当查看作为纽约洋基队（“NYY”）和克里夫兰印地安人队（“CLE”）两个队的组合数据线的数据线802时，图形814指示NYY和CLE二者所进行的赛事的过去五场比赛的总分超过机率制定者为每个赛事估计的高/低值。也就是，过去五场比赛的数据值为+2，原因是NYY在它的过去第5场比赛中赢得高/低（导致值+1的分配）并且CLE在它的过去第5场比赛中赢得高/低（导致值+1的分配），所以，数据值是这两场赛事的和，或+2。
在过去四场比赛，图形814具有+2的数据值。相对于先前数据值的变化为零（即，从过去五场比赛到过去四场比赛+2仍然是+2）。这指示NYY和CLE二者平手（0与0求和等于零）或者一个队赢得高/低并且一个队输掉高/低（+1与-1求和等于零）。
类似地，在过去三场比赛的数据值0和在过去两场比赛的-2指示两个队未能赢得高/低（-1与-1求和等于-2）。在过去一场比赛，数据值为-3，这与在过去两场比赛的数据值相比减小一。该变化指示一个队输并且一个队平手（-1与0求和等于-1）。
累积高/低图形可以是方法的用户优选的。该图形使得用户更容易查看作为一个累积图形的两个队的成绩。数据线802描绘两个队的得分能力的总趋势。累积高/低数据线的很高和很低水平分别显示很热门或很冷门队。也就是，热门队在历史上得到较高的分数，提高了该队将继续保持热门的认知。类似地，冷门队在历史上得到低的分数，提高了该队将继续保持冷门的认知。
而且，当计算散度时，累积高/低图形不需要求和分配给每个赛事的值，原因是图形执行该功能。累积时期中的所有赛事的每个和简单地等于过去一场比赛的值（如累积高/低图形上所示）。如图8中所示，高低散度为-0.60。可以通过在过去一场比赛的数据点（即，-3）除以DSN 5（在该例子中，用户选择基于过去五场比赛的历史数据来看散度数据）计算该值。
在针对用户产生的图形714的又一个备选实施例中，图形根据本发明的备选实施例描绘实际高/低值。在图9中描绘了这样的图形914并且它可以代替图形714，或者除了图形714之外被提供。在本发明的一个实施例中，用户简单地从下拉式菜单408选择“实际高/低值”选项，如上面更详细地所述。
在图9中可以看到，图形914的实际高/低线包括指示每个队赢得特定比赛的高/低估计值的实际分数的数据。例如，数据线902表示NYY的历史高/低数据。在过去七场比赛至过去一场比赛，数据线902指示NYY分别赢得它的高/低8、10、9、9、10、11和10分。数据线904表示CLE的历史高/低数据。在过去七场比赛至过去一场比赛，数据线904指示CLE分别赢得它的高/低10、9、10、8、9、8和9分。
还是参考图7，计算的高/低散度720为0.14。通过如上所述求和分配给每个队的每个赛事的高/低的每个值导出该值。因此，为NYY分配的高/低值的和等于+1、+1、+1、+1、-1、0和+1（即，过去七场比赛至过去一场比赛的各自被分配值）的和，总共为+4。为CLE分配的高/低值的和等于-1、+1、-1、-1、-1、+1和-1（即，过去七场比赛至过去一场比赛的各自被分配值）的和，总共为-3。通过这两个和加在一起（+4+-3）计算散度差，总共为1。散度差1除以DSN 7（由用户选择）等于散度0.1428，约等于0.14。
最后，在步骤328，计算散度可以与这样的散度的尺度比较以确定计算散度是否是统计学重要的。以上表1的尺度可以用于确定散度值的重要性。另外，可以根据以下表2分类负高/低散度值：
表2
  范围   重要性   颜色编码
  -0.79至0   不重要   无色
  -0.8至-1.19   重要   黄色
  -1.20至-1.59   很重要   橙色
  -1.60至-2.00   极重要   红色
被测得分的计算散度的统计学重要性越高，均值回归将导致实体未能实现预期得分的可能性越高。在我们的例子中，0.14的散度值评定为表1的尺度中的不重要。所以，均值回归将不太可能导致NYY和CLE之间的临近比赛的意外结果。另外，可以将重要的散度值编程为警告用户，如上面关于例子1更详细地所述。
例子3
类似于例子1，例子3也是本发明的系统和方法针对各种得分对体育赛事的应用。在该例子中，得分是让分盘的输赢（against the spread，“ATS”）（即，如果一个队赢对方队大于机率制定者估计的让分的分数，则该队赢得让分）。
还是参考图3，描绘了根据本发明的一个实施例的用于向用户自动显示散度的量化的方法。该方法可以用于计算ATS散度以及比赛赢/输散度，如下所述。
方法300开始于302，在该步骤用户希望查看他或她感兴趣的临近体育赛事的ATS散度的量化。在本发明的一个示例性因特网实施例中，用户通过访问因特网上的网页开始该方法，如上面关于例子1更详细地所述。
接着，在304，服务器220为用户的网络浏览器提供描绘可以量化博弈得分的散度的各种临近体育赛事的网页，例如图4中所示的网页。该网页允许用户经由多个下拉式菜单选择关于待量化的散度的各种信息，同样如上面关于例子1更详细地所述。
接着，方法300进入306，在该步骤用户已将所有选择输入可用下拉式菜单中。对于该例子，用户将在下拉式菜单408中选择例如“让分”的选项。用户然后点击制图链接410以启动系统，从而生成ATS赢/输/平手的图形，并且根据用户所输入的数据计算散度值。应当注意的是：当赢队赢输队大于机率制定者为该赛事估计的让分的分数时发生ATS赢（即，该队赢得让分）；当赢队未赢输队大于或等于机率制定者为该赛事估计的让分的分数时发生ATS输（即，该队未赢得让分）；并且当赢队赢输队等于机率制定者为该赛事估计的让分的分数时发生ATS平手（即，平手）。
接着，在步骤308，设置数据库连接和授权值以允许服务器220建立与数据库224的连接，从而允许从其检索两个选定实体的每一个的最近多场赛事（如用户在步骤304中选择）的ATS的历史数据。需要该历史数据计算临近赛事的散度。
在步骤308中设置数据库连接和授权值之后，方法300进入314，在该步骤建立双向数据库连接。该连接允许服务器220与数据库224通信以检索所需历史数据。方法300然后进入316。
在316，方法300将检索所需数据以将值分配给选定累积时期的每场赛事的被测得分。由于用户所选择的得分是ATS，因此服务器220执行累积时期中的每场比赛的每个选定队的ATS值查询。一旦检索到该数据，方法然后进入步骤318。
在318，将值分配给累积时期中的所有赛事的每个队的每场赛事。在该实施例中，值+1应用于该队赢得让分的每场赛事。值-1应用于该队未赢得让分的每场赛事。值0应用于平手的每场赛事。
接着，在320，对于每个队，求和累积时期中的每场比赛的所有值以产生累积ATS值。在322，比较累积ATS值并且从较高累积ATS值减去较低累积ATS值以计算散度差。
接着，在324，散度差除以DSN。该计算的结果是散度值。
在已计算散度值之后，方法300进入326，在该步骤它例如经由具有或不具有ATS值的图形的网页向用户进行显示，所述图形类似于上面在例子1和2中所述的图形。
最后，在步骤328，计算散度可以与这样的散度的尺度比较以确定计算散度是否是统计学重要的，例如以上表1中所示的尺度。
本领域的技术人员将领会可以对上述实施例进行变化而不脱离本发明的发明构思的范围。所以，应当理解本发明不限于所公开的特定实施例，而是旨在涵盖由附带的权利要求限定的本发明的精神和范围内的修改。

Claims (9)

1.一种评价限定得分的方法，其包括以下步骤：
限定至少两个实体；
限定被测得分；
限定所述两个实体的事件的累积期，每个事件具有所述被测得分；
基于所述至少两个实体实现或未能获得所述累积期期间的每个事件的所述被测得分，将值分配给所述被测得分；
测量所述累积期期间的所述被测得分的值的散度；以及
量化所述散度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中分配给所述被测得分的值是以下构成的组中的至少一个：整数、实际值和百分比。
3.根据权利要求1所述的方法，其中分配给所述被测得分的值的和限定散度差。
4.根据权利要求3所述的方法，其中通过所述散度差除以所述累积期期间发生的事件的数量来量化所述散度。
5.根据权利要求1所述的方法，其还包括：
加权分配给所述累积期期间发生的事件中的一个或多个的所述被测得分的值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述加权基于所述累积期期间的事件发生的时间顺序。
7.根据权利要求1所述的方法，其还包括以下步骤：
执行尺度定标以评价经量化的散度的强度。
8.根据权利要求1所述的方法，其还包括以下步骤：
警告所述方法的用户所述经量化的散度的强度。
9.一种与将量化博弈得分的错误定价的数据提供给用户相结合使用的系统，所述系统用于将电子形式的数据提供给请求者，所述系统包括：
接口，其允许请求者输入信息以获得量化至少一个临近事件的博弈得分的错误定价的数据，所述信息限定至少两个实体，被测得分；和所述两个实体的事件的累积期，每个事件具有所述被测得分；
数据库，其接收历史事件的历史数据；
处理单元，其接收由请求者输入的所述信息并且执行下列构成的组中的至少一个：基于从请求者接收的所述信息和所述历史数据计算所述至少一个临近事件的散度；产生历史数据的至少一个图形及其组合，所述散度的计算包括基于所述至少两个实体实现或未能获得所述累积期期间的所述被测得分将值分配给所述被测得分；以及
显示单元，其向请求者显示下列构成的组中的至少一个：所述至少一个临近事件的所述散度、所述至少一个图形及其组合。
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