2016欧洲杯将从6月10日到7月10日在法国举行，此届比赛也是欧足联决定将参赛名额由16队扩充至24队之后的首届欧洲杯。为了预测各队夺冠的概率，我们的预测模型综合了19家网络*彩博**公司的*率赔**数据。最热门的球队是东道主法国队21.5%，其次就是世界杯冠军德国队20.1%，再次就是卫冕欧洲杯冠军西班牙队13.7%，与前两队有不小的差距。其他的就更低了，英国9.2%和比利时7.7%的概率是其他球队里面最高的。
我们还进一步模拟了整个杯赛，预测了两两之间获胜的概率，以及晋级下一轮的概率。比如，头两号热门法国队和德国队在半决赛相遇的概率是7.8%，决赛相遇的概率是4.2%，这相当于是2015年11月13日巴黎恐袭案时重赛，当时法国2：0轻取德国。决赛很可能是这两队之间的胜者同西班牙队。法国和西班牙进入决赛的概率是5.7%，德国和西班牙进入决赛的概率是5.4%。
所有的预测基于19家*彩博**公司给2016欧洲杯各队所开的*率赔**:这是首次使用抽水调整后的*率赔**和平均对数*率赔**，然后再转化成赢球概率。并且，通过杯赛模拟的反向程序，我们模拟了球队能力值，然后再估算出杯赛各阶段两两球队之间概率。
这种模拟方法曾经成功预测了2010年世界杯冠军和2012年欧洲杯冠军，2008年预测对了决赛球队，2014年世界杯预测对了四强中的三强。
*彩博**公司一致性
为了更好的预测2016欧洲杯冠军，我们从19家网络*彩博**公司采集了*率赔**（见表1）。因为这*率赔**是*彩博**公司抽水后的概率，所以并没有反应真实的赢球概率，所以必须先去掉抽水。
假设抽水后的*率赔**=真实*率赔***δ+1，1是本金，δ是*彩博**公司实际的赔付比例，抽水就是1-δ。为了统计的方便，我们假定每一家*彩博**公司对不同球队的抽水是一致的，根据*率赔**可以计算出19家公司的平均抽水值是15.1%。
表1：18家网络*彩博**公司各队的夺冠*率赔**
根据*彩博**公司一致性模型，法国是最有可能东道主夺冠的（21.5%），其次就是世界杯冠军德国队（20.1%），超过10%概率的还有卫冕欧洲杯冠军西班牙（13.7%）。后面就是英国（9.2%）和比利时（7.7%），这两支球队在资格赛和最近的友谊赛里都展现出这种实力。
尽管预测夺冠概率可能是最有意思的，但是我们还要继续用*彩博**公司的*率赔**来推断各队间的相对实力以及杯赛可能的过程。杯赛模拟基于下列想法：
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如果能够得到球队的能力值，那么每一场可能比赛的两两球队之间的赢球概率是可以计算的。
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给定两两球队之间的赢球概率，那么整个杯赛的就很容易被模拟，也就能知道哪个队会进到哪个阶段以及谁能夺冠。
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这种杯赛的模拟次数可以充分运算得到各队夺冠的次数（本文运算了10万次）。
我们来使用2010年雷特纳提出的迭代方法来计算球队能力值，10万次迭代计算后的夺冠概率和*彩博**公司一致性概率非常接近。这样一来，我们可以不计平局带来的影响，具体的对数能力值见表2。
图1.基于*彩博**公司一致性模型的2016年欧洲杯各队夺冠概率
表2： 2016年欧洲杯的*彩博**公司一致性模型，来源于19家网络*彩博**公司的*率赔**数据。列出了每队一致性夺冠概率（用%表示），对应的对数*率赔**，模拟的对数能力，以及所在的小组。
两两比较
用于模拟夺冠概率的两两之间比较的经典方法是布拉德利和特里1952年提出来的，同2008年Elo的评定法类似。布拉德利-特里方法是用球队相应的能力来计算球队A击败球队B的概率，用下式表示：
Pr（球队A击败B的概率）=球队A的能力值/（球队A的能力值+球队B的能力值）。
图2. 所有2016欧洲杯球队两两之间赢球的概率。用颜色表明了概率的大小，灰颜色的格子都是概率接近的（40%到60%之间）。
正如我们在第一部分解释的那样，球队的能力值已在表1里显示了，因此两两之间的赢球概率布拉德利-特里公式就可以计算，最后计算出来的夺冠概率同*彩博**公司一致性夺冠概率非常接近。图2就是用表1的能力值计算出来的结果，用可视化的表格来显示。
很明显，*彩博**公司认为这届杯赛里法国和德国是最强的两队（法国击败德国的概率是50.5%），他们击败其他各队的概率基本都在70%以上。比较高概率的能击败法国和德国两队的也就西班牙（击败法国和德国的概率分别为43.7%和44.2%）、英国（38.7%和39.1%）和比利时（37.4%和37.9%）。很有意思的事，球队能力值非常弱的两队（罗马尼亚和阿尔巴尼亚）跟法国同在A组。
杯赛过程中的表现
根据第二部分中的球队能力值和对应的概率数据，我们对整个杯赛模拟了10万次。正如上面解释的一样，最后模拟的结果同*彩博**公司一致性夺冠概率基本一致。所以对于夺冠概率，没有什么新的发现的，但是模拟结果也显示了每个队晋级各个阶段的概率。
图3描述了根据分组所有24支球队晋级各个阶段的“存活”曲线。法国和德国很明显在各自的A组和C组中几乎都能100%概率能晋级16强，再晋级8强的概率也没降低多少。
A组和C组其他各队晋级就都有点困难了。B组英格兰优势明显。而D组和E组各有一个热门球队西班牙和比利时，但是都各有一个强劲的竞争对手（克罗地亚和意大利）。F组较弱，但相比于前面各组实力更平均。
表3:2016年欧洲杯各队进入各阶段的“存货模拟概率”
根据新的欧洲杯赛制，24支球队会有16支晋级下一轮，所以即使最弱的球队，也会有40%的概率晋级。从“存活”曲线上也可以明显看出，这些弱队基本没什么机会进到半决赛的了。
为了突出分组不均，图4用小组里除去最强队后其他三队的相对平均对数能力值来显示各组，中间的线是所有各队的平均值。可以很明显的看出法国和德国所在的A组和C组很弱，而D组和E组很强。
图3. 2016欧洲杯各队进到16强、1/4决赛、半决赛、决赛和夺冠的“存活”概率
总结
对2016欧洲杯的预测是基于我们以前研究工作的基础上，曾准确预测了2010年世界杯冠军和2012年欧洲杯冠军，2008年预测对了决赛球队，2014年世界杯预测对了四强中的三强。核心的是跟雷特纳等人2010年发表的文章里所阐述的相同：使用国际*彩博**公司的专家知识。
因为*彩博**公司已经充分考虑到了各种风险，不然的话，开出一个没有水平的*率赔**会使*彩博**公司损失一大笔钱的。所以，我们的预测完全基于19家网络*彩博**公司的专家。具体的来说：1. 调整*率赔**，除去了*彩博**公司的抽水。2. 综合这些数据，然后平均得到一致性评定。3. 使用经典的两两对比模型得到平局调整后的球队能力值。
一点也不奇怪，我们的预测同其他机构的预测结果非常相关，尤其是国际足联和Elo评定。一致性对数能力值同国际足联和Elo评定的斯皮尔曼等级相关系数分别为0.653和0.896。
但是，我们的一致性模型还可以发现各种进一步的结果，比如“生存”曲线就可以看到各队晋级各阶段的概率。当用散点图来表示一致性对数能力值和Elo评定数据时，会发现有一些队很明显的在更好或更差（在那条最小二乘回归曲线的上方或下方，比如威尔斯明显高于直线，葡萄牙和乌克兰明显低于直线。意思就是一致性模型和Elo评定是有差异的）。
图4.24支球队的*彩博**公司的一致性对数能力值和Elo评定之间的散点图，中间是两者的最小二乘回归线。
毋庸置疑，这些所有的预测只是基于概率的，概率是可能发生而不是必然发生。在*彩博**公司专家的眼里，法国是最有可能利用东道主身份夺冠的，但是也很有可能其他球队会夺冠。这是我们建议你不要根据我们的分析来下注的原因之一。还有个更重要的原因是，你应该清醒的认识到，*彩博**公司已经有15.1%的抽水在那了，怎么玩你都是输的。我们自己不会投注，只会享受欧洲杯、享受预测的快感。
大数据
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什么？享受欧洲杯、享受预测的快感，好像与球商的理念不谋而合。是的，在球商这里，预测比赛看大数据，同样独家的基本面也是欧洲杯预测之美的关键。大数据、欧洲杯，球商都一网打尽，你还在等什么？
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