BTTS（雙方進球）解析 — 運作原理與預測方法
BTTS 是最簡單、最受歡迎的足球投注市場之一 — 但是準確預測它需要了解攻擊力、防守弱點和數字背後的統計模型。以下是您需要知道的一切。
什麼是 BTTS？
兩隊得分（BTTS）是一個投注市場，您可以預測兩隊在比賽期間是否至少都會進入一球。無論誰贏，最終比分是多少，或是什麼時候進球，只有每支球隊是否至少找到一次網球。
市場有兩種選擇：
- BTTS 是 — 兩隊至少都打進一球（例如 1-1，2-1，3-2）
- BTTS 編號 — 至少有一支球隊未能得分（例如 1-0，0-0，3-0）
自己進球數計算。加時和罰則並不是 —— 只有正常時間（90 分鐘 + 停止時間）重要。
BTTS 賠率如何運作
由於 BTTS 是二元市場（是或否），因此賠率的結構與超過/低市場類似。您會看到的典型範圍：
| 選擇 | 典型賠率範圍 | 隱含概率 |
|---|---|---|
| BTTS 是的（攻擊隊伍） | 1.50 – 1.70 | 59% – 67% |
| BTTS 是（平均匹配） | 1.70 – 1.90 | 53% – 59% |
| BTTS 是的（防守球隊） | 2.00 – 2.40 | 42% – 50% |
| BTTS 編號（防守比賽） | 1.50 – 1.70 | 59% – 67% |
| BTTS 編號（公開賽） | 2.00 – 2.30 | 43% – 50% |
在 BTTS 市場上，博彩公司的保證金通常為 5-8%，這意味著「是」和「否」的隱含概率將總計達到 105-108%。
影響 BTTS 的關鍵因素
攻擊力
每場比賽預期進球高（xG）的球隊無論對手如何，都更有可能得分。看看過去 10-15 場比賽每場比賽進球數，而不僅僅僅是賽季平均數據，而最近的表現比賽季初數據更重要。
防守弱點
經常接受的球隊會使對對手的 BTTS Yes 更有可能性。關鍵指標是每場比賽失球數，尤其是在遠門主場，防守紀錄往往更糟的場地。
聯賽模式
有些聯賽結構上比其他聯賽更開放。例如，德甲一直產生比意甲比較高的 BTTS 率。這不是隨機的，它反映了戰術文化，壓力強度和全聯盟的比賽風格。
主場 vs 客場分割
球隊在主場與客場的得分表現通常有極大不同。一支球隊可能在主場每場比賽進 2.1 球，但客場只有 0.8 球。始終檢查特定地點的統計數據，而不僅僅是整體平均值。
ExPrysm 的功能工程使用 PI 等級和滾動形式窗口計算單獨的主場和客場攻擊/防禦等級。這些特定於場地的功能直接進入預測模型。
ExPrysm 如何預測 BTTS
ExPrysm 不會直接預測 BTTS 作為分類問題。相反，它使用波亞森回歸來獨立建模每個球隊的預期目標，然後以數學方式衍生 BTTS 概率。
步驟 1：估計預期目標
目標回歸模型（首頁 _ 目標 .cbm and 外圍目標 .cbm）預測 λ_ 主場和 λ_ 客場 — 每支球隊的預期進球數。這些 CatBoost 模型使用 150 多種功能，包括 PI 評級，ELO 評級，表格指數和對頭記錄。
步驟 2：計算個別得分概率
使用波亞森分佈，我們計算每支球隊至少得到一個進球的概率：
P（球隊得分 ≥ 1）= 1 − P（隊伍得分 0）= 1 − e^（−λ）
如果 λ_ 主場 = 1.6，那麼 P（主場比分 ≥ 1）= 1 − e^（−1.6）= 1 − 0.202 = 79.8%
如果 λ_ 距離 = 1.1，則 P（客場比分 ≥ 1）= 1 − e^（−1.1）= 1 − 0.333 = 66.7%
步驟 3：結合使用 BTTS
假設獨立性（通過迪克森-科爾斯校正調整以針對低分的結果進行調整）：
P（BTTS 是）= P（主場 ≥ 1）× P（客場 ≥ 1）
P（BTTS 是）= 0.798 × 0.667 = 53.2%
迪克森-科爾斯校正根據實證觀察調整，即 0-0、1-0、0-1 和 1-1 計分線發生的速率與純普森模型預測略有不同。這項更正對 BTTS 尤其重要，因為它直接影響零目標結果的概率。
各聯賽 BTTS 統計
歷史 BTTS Yes 的比率在歐洲頂級聯賽中顯著不同。這些平均值以近期多個賽季為基礎：
| 聯盟 | BTTS 是的百分比 | 平均入球 ／ 比賽 | 角色 |
|---|---|---|---|
| 🇩🇪 德國甲級聯賽 | ~55% | 3.1 | 高壓、開放播放 |
| 🇳🇱 甲級聯賽 | ~56% | 3.2 | 攻擊哲學 |
| 🏴 英超聯賽 | ~52% | 2.8 | 實體、端到端 |
| 🇫🇷 法甲 | ~48% | 2.6 | 混合，巴黎足球主導地位 |
| 🇪🇸 西甲 | ~45% | 2.5 | 以擁有為基礎，戰術 |
| 🇮🇹 意甲級聯賽 | ~46% | 2.6 | 防守組織 |
| 🇵🇹 超級聯賽 | ~50% | 2.7 | 具競爭力的中間表 |
| 🇹🇷 超級聯賽 | ~49% | 2.7 | 不可預測、波動 |
ExPrysm 涵蓋全球 100 多個聯賽。透過模型的訓練數據和 PI 評級系統捕捉聯盟特定模式，這些模式會根據每個聯賽的得分趨勢進行調整。
常見的 BTTS 錯誤
1.忽略防守形式
許多投注者在評估 BTTS 時僅專注於攻擊統計數據。但是球隊的防守紀錄同樣重要 — 如果一支球隊在最近 8 場比賽中保持 5 次清盤，無論對手的攻擊如何，BTTS Yes 的可能性會顯著降低。
二.在 BTTS 上追求高賠率是
當 BTTS Yes 的價格為 2.20 以上時，通常有一個很好的原因 — 一支或兩支球隊的得分記錄不佳。高賠率並不意味著價值。只有當真實概率超過賠率中的隱含概率時，才會存在值。
三.小樣本尺寸
只看最近 3-4 場比賽可能會令人誤導。一支球隊可能連續面臨三次弱防禦，因此他們的 BTTS 率暫時增加了。ExPrysm 使用 10-15 場比賽的滾動時間，結合季度的 PI 評級，以避免這種陷阱。
4.忽略匹配前後關聯
杯決賽、降級戰和死橡膠產生非常不同的 BTTS 形狀。對抗降級的球隊可能會停下巴士並以 0-0 比賽，而沒有任何爭勝的中間球隊則可能會開放。上下文很重要。
5.將 BTTS 視為獨立於其他市場
BTTS「是」與超過 2.5 球進球相關，但它們並不相同。2-0 的結果是 2.5 以上，但 BTTS 排名第一。1-1 的結果是 BTTS 是，但低於 2.5。了解這些重疊有助於建立更聰明的組合投注。
結論
BTTS 在表面上是一個簡單的市場，但是要好好地預測它，需要了解雙方攻擊品質和防守穩定性之間的相互作用。以波伊森為基礎的方法 —— 獨立建模每個團隊的目標期望並將它們組合起來 — 提供了一種原則且數學基礎的方法來估計 BTTS 概率。
ExPrysm 針對其所涵蓋的每場比賽發布 BTTS 預測，這些預測源自相同的進球回歸管道來源於超/低和亞洲讓盤市場。在儀表板上查看今天的預測。
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