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最佳男主角：丹尼尔·戴-刘易斯（Daniel Day-Lewis，95.9%）
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最佳女主角：詹妮弗·劳伦斯（Jennifer Lawrence，60.0%）
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最佳导演：史蒂文·斯皮尔伯格（Steven Spielberg，69.9%）
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最佳男配角：汤米·李·琼斯（Tommy Lee Jones，40.7%）
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最佳女配角：安妮·海瑟薇（Anne Hathaway，89.9%）
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我们可以发现，除了最佳男配角奖外，每一奖项都有明确的大热门。基于以上概率，你应该能看出会有两个奖项爆冷门，事实也正是如此。赢得最佳导演奖的是李安，而不是斯皮尔伯格；赢得最佳男配角的是克里斯托弗·瓦尔兹，而不是李·琼斯。Intrade上，李安获奖的概率是22%，瓦尔兹的获奖概率是39.0%。
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你不应该自动选择预测市场里的大热门。投下选票的最佳方式取决于跟你参加同一竞猜博彩的其他玩家。
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玩家们可分为三类。第一类是信息获取不足的玩家，他们参加打赌，只是因为其他人在打赌。这类人最倾向于选择各奖项里名头最响亮的人物。
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第二类是赶流行的电影迷，看过每一部提名影片，根据自己和自己社交圈里的偏好来投票。这些玩家会成为小数定律的受害者。他们以为，自己朋友的品味能代表奥斯卡奖的投票人，但这种可能性很低。2012年，《洛杉矶时报》的调查发现，奥斯卡奖的投票成员里居然有一名修女、一家书店老板，还有一个是和平队[29]已经退休了的招聘人员。奥斯卡奖的投票资格是终身制，但好莱坞事业生涯却不然，很多投票人好多年都没干过电影这一行了。《纽约时报》报道，奥斯卡的投票人77%是男性，94%是白人，年龄中值是62岁。没错，一半的投票人都已达到退休年龄甚至更老。你可以把这一统计情况跟你办公室参与竞猜博彩的人口统计情况比比看。
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第三类是会参考预测市场的死硬派策略家。这才是你最需要担心的类型。
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如果你认为其他所有玩家都不曾掌握足够的信息，那你直接照搬预测市场的大热门就可以了。这些选择有最高的正确概率。可如果参与竞猜博彩的还有其他见多识广的玩家，你就需要调整策略。在这种情况下，你可能会希望找到一个冷门逆袭的奖项。这种冷门候选者，一般在预测市场上的概率排在第2位，如果你运气好把它挑了出来，就能大大领先其他消息灵通的玩家。
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我的做法就是这样。2013年，按Intrade的预测，汤米·李·琼斯获最佳男配角的概率（40.7%）仅比克里斯托弗·瓦尔兹（39.0%）高一点点。就算选择瓦尔兹，我输的可能性也不会太大。我这样做是因为我相信，支持第1名琼斯及其电影《林肯》（Lincoln）的玩家不成比例。这样的话，选瓦尔兹就显得比较机灵了。事实证明，我选对了。但说真的，除了概率和若干策略，我什么内幕也不知道。
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我没有料到李安的爆冷获奖，其他消息灵通的玩家也没有预料到，所以这一失手对我没有造成伤害。我用以下公式来评估冷门选择：
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NFPU/NUPF
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这个公式表示的是，竞猜博彩中投注某一类奖项下热门候选影片的预计人数（NF）与冷门候选影片获胜的预测市场概率（PU）之乘积，除以竞猜博彩中投注冷门候选影片的玩家人数（NU）与热门影片获胜概率（PF）之乘积。这里的冷门候选影片指的是预测市场里获奖概率排第2位的候选者。至于如何运用这个公式计算，预测市场会给你一个确切的概率数字。而玩家人数可能是你自己猜的。
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这个公式计算出的比率能衡量投注给冷门选项的优势有多大。当投注热门影片和冷门影片的人数百分比与这些候选影片的胜率成比例时，该值等于1。如果所得数值大于1，你就可以投注给冷门候选影片，提高自己的预期获胜率。而如果它小于1，你最好还是投注热门影片。
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在大型竞猜博彩中，比如网络上的全国性竞猜，合理的做法是对每一部有着有利比率的冷门候选影片下注。在小型竞猜博彩中，猜中一部冷门获奖电影的玩家需要和他人分享奖金的可能性并不大。因此，挑更多的冷门候选影片反而会削弱自己的赢率，是没有意义的做法。你最好是选择一部有着有利比率和适宜获奖概率的冷门候选影片。2013年的奥斯卡竞猜博彩中，李安实在太过冷门（获奖概率仅为22%），最佳女主角的提名者艾曼纽·丽娃（Emmanuelle Riva）也是如此（获奖概率是31%）。所以，我选择了相对来说比较有把握的瓦尔兹，而在其他奖项上坚守大热门。
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超级预测术
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在投出选票的最后一刻，你需要查询预测市场。在大多数奖项上，你应该投预测市场上的热门候选影片。
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挑选一两部冷门候选影片，尽量拉低平局概率。这里的冷门，应该是预测市场上获奖概率排在第2位并且竞猜博彩里很少有人选择的候选影片。
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16 将商家的大数据为个人所用
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预测分析是对看似不相关的事情进行预测并谋取利润的技术。它无声无息地搅动着数据，猜测出病毒实验室的位置和劫车案的发生地点；它给客户、员工和管理者的价值观贴上价格标签；更重要的是，它预测谁会付多少钱买下什么东西。大数据让大部分的忍者都隐身其后。消费者很少会怀疑自己的行为在多大程度上受到商家的调查和猜测。预测尚不完美，也许只是目前而已。正如克劳德·香农能够洞穿自己的猜心机，你也可以洞穿大数据，对此，本章将介绍几种应用较为广泛的技巧。
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你或许接到过所属移动电话运营商、有线电视公司或者健身俱乐部打来的古怪电话。来电者会问，能否为你帮些什么忙以便向你提供更好的服务。它可不是在改善邻里关系。这种电话意味着对方使用了一种算法，预测你这个客户有可能会“流失”，也即取消它们的服务。
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一旦客户打定主意要取消服务，就很难被劝阻。所以，这类公司就用预测分析来猜测哪些客户会取消服务，哪怕客户自己都还不知道。每次你去健身房都会刷卡。数据分析算法知道你到健身房的次数最近是否有所减少。它还知道，按照你所属的族群统计，出勤率呈类似减少趋势的人有多大的可能会取消服务。
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根据你最近的数据使用量，移动电话运营商可能发现你换用竞争对手的套餐更划算。它还知道，竞争对手正要推出一场大规模的广告活动。
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