有人提出，是否可以让计算机通过枚举法逐一记录每一场比赛的所有细节？然而，即便不考虑处理大量信息所需的时间，单是计算机的存储空间也难以容纳如此庞大的数据量，因此这种方法并不可取。

当前市面上一些应用程序推出了基于大数据的推荐模型，用于比赛推荐，它们所运用的策略主要是搜集相同亚盘盘口和对应欧赔主胜位置的比赛结果，以此进行类比，但这种方法显然无法保证胜率，充其量只是个花招罢了。

当然，上述内容仅为向读者提供基础性的知识普及，旨在引出本文作者想要分享的实战经验，而这些实战经验恰好能够解释为何在相同的赔率下，比赛结果却可能大相径庭。

市场上的计算机AI在推荐时，通常以最终赔率作为数据基础。它们通过分析当前的赔率来检索数据库，进而得出推荐意见。然而，这种做法犹如刻舟求剑，因为比赛结果可能会发生变动，导致最终赔率与预测结果不符，因此其准确性难以保证。

尤为关键的是，这也是本文的核心所在。以一场赛事为例，若其赔率从始至终未曾变动，与另一场赛事在终赔阶段进行了调整，即便两场赛事的最终赔率相同，它们实际的结果也可能存在差异。这正是计算机模型以及早期尝试运用计算机研究足彩的学者们所犯的认识偏差。

他们之所以选择简化开发过程，只是搜集了最终赔率或初始赔率的数据，却忽略了整个赔率变化的全过程，未能将整体数据变化整合成数据库。对于像BAT这样的巨头公司来说，这无疑是一项极具挑战性的任务。挑战主要在于成本投入和程序员的技术难题。简言之，若能攻克这一难关，你的才华在其他领域早已赚得盆满钵满，也就无需在足球上寻求财富了。

在接下来的内容中，作者将详细阐述为何通过调整赔率直至最终赔率的比赛与一开始就设定相同赔率的比赛，其结果往往存在显著差异。

2020年1月15日，意大利杯赛事中，佛罗伦萨队（排名第五）以2比1击败了亚特兰大队（排名第四）。在比赛初盘，佛罗伦萨队由原本的受平半调整至受半球。

2020年2月8日，在意甲联赛中，佛罗伦萨队（排名第五）以1比2不敌亚特兰大队（排名第四），从开盘到终场，佛罗伦萨队始终处于半球劣势。

这两场赛事堪称极佳的解剖式教学范例，通过分析这两场赛事的成果，我们能够领悟到诸多深刻的道理。

起初关注根本因素，观察两场对决的根本情况发现，它们本质上并无二致，均表现为亚特兰大在客场未曾战胜过佛罗伦萨，因此，亚特兰大队缺乏必胜的信心。因此，在意大利杯的比赛中，盘口的变化（即升盘）最终使得亚特兰大球队信心倍增，然而他们并未取得胜利；反观意大利甲级联赛，盘口直接锁定，形成了阻碍，但最终亚特兰大顺利获胜，这一结果也在情理之中。

再者，这两场赛事实际上可以看作是亚特兰大以意大利杯的失利为代价，换取了联赛的顺利进展，这与亚特兰大追求进入欧冠的策略相吻合。

从上述案例中我们可以看出，变盘的原因在于对实力盘的不满。换言之，初赔如同故事的上集，终赔则是下集，对整个过程的关注至关重要。在笔者过往的文章中，曾提到初赔对赛果有决定性影响。然而，经过多年的深入研究，我们必须明确指出，初赔并不能单独决定赛果。因此，从初赔研究至终赔，才是对自己负责的态度。

这两场赛事所构成的案例，可以视作一个涉及升盘策略的比赛案例与一个保持盘口不变的案例相结合的模式。其核心在于，通过升盘操作，让原本缺乏信心的球队逐步建立起信心，而最终以升盘方未能取胜作为结局。

通过深入分析更多赛事，你将发现一种独特的策略，这种策略由两部分组成：一部分是盘口降低的比赛，另一部分是盘口保持不变的比赛。其核心在于通过降低盘口，让让球方球队逐渐丧失信心，最终，采用这种策略的队伍自然能够取得胜利。

深入分析，这便是“深入再深入”与“浅显再浅显”的演变策略，正是这种转变带来的吸引力。各位读者，您看，主流机构借助这种转变，能使研究者误入迷途，由此可知，在这条路上想要轻易成功，几乎是不可能的。今天的分享到此结束，期待我们下期再会。