दांव के प्रकार
कर देते हैं
परले, कॉम्बो और एक्युमुलेटर्स
इस प्रकार की बेटिंग की अवधारणा कई व्यक्तिगत भविष्यवाणियों को एक बड़े बेट में जोड़ना है। तीनों शब्द वास्तव में एक ही बात को दर्शाते हैं। केवल अंतर यह है कि यूके में “एक्यूमुलेटर” (एसीसी के रूप में भी जाना जाता है) शब्द को प्राथमिकता दी जाती है, “परले” शब्द का इस्तेमाल उत्तरी अमेरिकी बेटर्स द्वारा किया जाता है, जबकि बाकी दुनिया “कॉम्बो” शब्द को पसंद करती है।
इसका फायदा यह है कि प्रत्येक सिंगल लेग के लिए दी जाने वाली ऑड्स को कई गुना बढ़ा दिया जाता है, जिससे काफी बड़ा भुगतान मिलता है। नुकसान यह है कि यदि भागों में से कोई एक भी सफल न हुआ, तो पूरा संयोजन खो जाता है।
इसे कैसे किया जाता है
आइए प्रक्रिया को समझाने के लिए एक उदाहरण का उपयोग करें। आइए मान लें कि हमारे पास निम्नलिखित एकल दांव हैं:
आइए यह भी मान लें कि स्टेक 100 EUR प्रति बेट है। यदि उपरोक्त को एकल दांव के रूप में रखा गया और सभी सफल रहे, तो परिणाम होगा:
बेट 1: € 100 x 1.274 = € 127,40
बेट 2: € 100 x 2.020 = € 202,00
बेट 3: € 100 x 2.000 = € 200.00
कुल भुगतान €529.40 होगा और लाभ €229.40 होगा।
यदि हम चयन को जोड़कर एक (बड़ा) बना देते है तो, तो ऑड्स होंगे:
1.274 x 2.020 x 2.000 = 5.146
और नई गणना होगी:
€300 x 5.146 = € 1,543.80
€ 1,243.80 के लाभ के साथ ।
यह बिल्कुल स्पष्ट है कि लाभप्रदता बहुत अधिक है। हालांकि, जोखिम भी है। यदि, उपरोक्त उदाहरण में, बेट 1 असफल रहा, तो बेटर केवल € 100 खो देगा, जबकि अन्य दो दांवों के लिए अभी भी € 404 का भुगतान प्राप्त होगा। अगर उन 3 को एक कॉम्बो में रखा जाए तो नुकसान €300 होगा।.
पुश/शून्य/रद्द
यदि कोई कारणवश एक से अधिक बेट के किसी भी हिस्से को पुश/शून्य/रद्द किया गया हो, तो इस भाग के ऑड्स को 1.000 पर रीसेट कर दिया जाएगा । इस मामले में, पंटर प्रभावी रूप से धनवापसी प्राप्त करता है।
बाजार संयोजन
यह निश्चित रूप से एक कॉम्बो शर्त में विभिन्न बाजारों को संयोजित करने के लिए काफी स्वीकार्य है, उदाहरण के लिए एक हैंडीकैप, एक ओवर/अंडर और कुल स्कोर। विभिन्न खेलों और आयोजनों में दांव लगाना भी स्वीकार्य है।
अवधारणा के परिणामस्वरूप एक बड़ा लाभ होता है। हालांकि, यह अनुशंसा की जाती है कि इस प्रकार का उपयोग कुछ निश्चित स्थितियों में किया जाता है कि सभी भाग जीतेंगे। नौसिखिए खिलाड़ियों के लिए या ऐसी घटनाओं के लिए अनुशंसित नहीं है जहां अंतर्निहित परिस्थितियों का कोई वास्तविक ज्ञान नहीं है।
