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首先要有随机性和运气的意识

在深入研究足球预测的复杂性之前，需要记住随机性和运气对于预测结果的影响。有时你可能因为运气较好而获利，有时则运气较差，但是你始终不应该忽视它的影响。

足球可以说是最容易受随机因素影响的体育项目，随机因素可能影响一场比赛、一个联赛甚至整个国内赛季的最终结果。由于自身的低比分性质，球队获胜、平局和输（或是投注的输赢）可能完全由一个进球决定。

尽管在进行足球预测时很难计算运气的因素，但是你可以在自己的结果中予以考虑。我们的本能反应是将正确的预测归功于技巧，将错误的预测归结为运气不佳，而现实并非如此。这并不是说技巧完全不重要，只是需要大量结果才能证明技巧的作用，而希望在博彩中依靠技巧在短期内取得成功的想法是十分危险的（尤其是在你没有使用正确的投注方法的情况下）。

专注于你要预测的内容

在进行足球预测时，人们最常犯的错误之一就是尝试预测可能出现的每一种情况；比赛的结果、是否以及角球数或吃牌数这些只是常见博彩盘口的几个示例。

与尝试预测足球比赛中可能出现的每一种情况相比（有些人会针对谁将得分、谁将吃牌以及特定球员的进球数进行投注），专注于比赛的一个方面将有助于取得更好的结果。

博彩公司有大量的资源来帮助他们管理任意盘口中的赔率，因此想在各个方面与之抗衡绝对是浪费时间，而专注于一个特定盘口才有可能在一定程度上与之势均力敌。

在实践中，你选择的投注盘口越细致越好。第一步是选择体育项目，之后选择联赛（甚至可能是单支球队），之后选择盘口。在你选择的盘口中竞争的人（博彩玩家）越多，赢钱就会越难，因为更多的投注将为博彩公司提供更多信息，使其优化赔率。选择小众的盘口比较有利，但是你仍需要掌握获取相关信息的渠道，以帮助你做出更好的预测。 

为何过去与未来同样重要

在博彩中，你需要尝试针对未来发生的比赛预测结果，但是要依赖过去的数据为你提供最佳参考。尽管许多博彩玩家喜欢自称为行家，但是要进行准确的足球预测，任何经验都无法替代使用数据带来的好处。 

在进行足球预测时，数据是必不可少的，这些数据可用于建立一个博彩模型，你可以使用这个模型来测试自己的预测结果，看看能否获利。

大多数博彩玩家会使用表格、直接的结果和团队记录的形式，以避免预测结果传播。其他基本的数据形式意味着我们可以计算与博彩盘口相关的其他结果的平均值，但是网上有大量更详细的数据，可以将这种方法提升到新的水平。

(xG)是目前在足球分析中经常使用的一个指标，并在近期经常出现在足球博彩中。与判断进球数不同（进球数在很大程度上受运气影响），xG是一种衡量机会质量的指标，它能更清晰地描绘已经发生的事情。尽管它是一个回顾性的衡量标准，但是它也可用于进行预测，因为一支球队的预期表现将会回归到他们的xG数据所显示的表现水平。

你还可以根据过去的表现数据创建自己的指标，加上少量的数学计算，以算出一种结果的概率。就属于这类例子，将两支球队每一场比赛的平均进球数和失球数与联赛的平均值进行对比，就可以计算在即将开始的比赛中最有可能出现的比分。 

将你的预测与赔率进行对比

需要注意的是，并非你的足球预测必须完全正确才能在博彩中持续获利，它们只需要比博彩公司和盘口中的其他玩家更准确即可。你还需要做到正确的次数比错误的次数多（输钱也是在博彩中赢钱过程中的一部分）。

当你掌握进行足球预测的方法之后，需要将它们转化为概率并与博彩公司提供的赔率进行对比。当你掌握低效因素时（你针对某件事发生的预估概率高于博彩公司的预测），它可以称为“优势”，之后你可以针对你的优势进行投注。

衡量你在博彩中的投资回报率可以清晰地判断自己是否成功。然而，这并不会针对其中涉及的技巧给出任何指示。在一场比赛开始之前，Pinnacle（平博）的收盘赔率（整个市场中最有效）可以最准确地反映可能出现的结果，因此与收盘赔率进行对比可以帮助你了解自己是否经常发现价值。如果你投注的结果具有价值，那么随着时间的推移，自然会带来利润。

不要总是相信其他足球预测

考虑到长期进行成功的足球预测的难度，有些人会选择效仿（或付费咨询）看似擅长这一点的人。情报商的出现证明了人们更愿意相信其他人，而不是相信自己的判断，加上情报商能提供关于良好记录的大量明显“证明”，这种现象就更加不难理解。

在使用这类服务时，首先要记住的就是使用它的人越多，它提供的价值就越小。这引发了一个问题：人们为何选择放出这些消息？其次，当你需要参考各种结果的样本数量时，分析情报商提供的记录还涉及到信任的问题。 

设定目标，衡量成功并进行调整

不应低估进行足球预测的难度。有一些方法可以改善这些预测，使其更加准确，但是通过预测持续获利则完全是另外一回事。在你开始之前，你需要有明确的目标，知道自己要预测什么，以及你打算如何预测。

在进行足球预测时，数据是必不可少的，这些数据可用于建立一个，你可以使用这个模型来测试自己的预测结果，看看能否获利。无论你是否通过自己的模型实现了获利，都需要对其进行不断的完善、维护和不断测试，以确保长期的成功。