방법론
우리가 어떤 지표·방법을 쓰는지 있는 그대로 공개해요.
여러 배당 사이트의 배당을 한눈에
같은 경기라도 배당 사이트마다 배당이 다릅니다. 라이선스 배당 데이터를 모아 아웃컴별 최고 배당을 함께 보여줍니다.
시장이 보는 확률
배당의 역수(1/배당)는 내재 확률이지만, 배당 사이트 마진(vig) 때문에 합이 1을 넘습니다. 이 마진을 비례 배분으로 제거(de-vig)해 합이 1이 되는 “시장 확률”로 바꾼 뒤, 여러 배당 사이트의 평균을 컨센서스로 표시합니다.
최근 5경기 · 배당 · 홈/원정을 종합
야구(KBO·NPB·MLB)와 동일한 방식입니다. 최근 5경기 승패 흐름, 배당 신호, 홈/원정을 함께 해석해 승·무·패 확률을 헤드라인으로 보여줍니다. 스탯캐스트 없이 경기 결과와 배당만으로 계산합니다.
포아송 득점 모델로 승·무·패 확률
팀별 공격·수비 세기를 추정해 양 팀 기대 득점(λ)을 구하고, 포아송 스코어 그리드에 Dixon-Coles 저점수 보정(ρ)을 적용해 승·무·패 3-way 확률을 계산합니다. 시간 감쇠로 최근 경기를 더 크게 반영하며, 리그마다 세기를 직접 적합합니다(다른 리그 상수를 빌리지 않음).
API-Football이 기대득점(xG)을 제공해, 팀 세기를 xG로 적합합니다. 슈팅운을 걷어낸 실력 신호라 골보다 안정적입니다. 덴마크 수페르리가도 xG가 있어 MLS와 100% 동일한 xG Dixon-Coles를 씁니다(K리그의 골 기반과 다름).
★K리그는 xG 데이터가 없습니다(커버리지 확인). 그래서 실제 득점으로 세기를 추정하는 원조(1997) 골 기반 Dixon-Coles를 씁니다. xG보다 거친 근사라 더 보수적으로 봅니다.
○ 시장 배당(RPS)을 유의하게 앞설 때만 검증됨(초록 AI)으로 승격하고, 그전까지는 검증 중으로 표기합니다. 없는 성적을 지어내지 않습니다.
예측 검증
우리 모델이 실제 결과를 얼마나 맞혔는지 스스로 채점합니다. “적중률 90%” 같은 숫자는 만들지 않고, 못 맞힌 것도 숨기지 않습니다. 모델별 검증 현황을 공개합니다 — 시장 대비 우위가 확인된 모델은 검증됨, 아직 확인되지 않은 모델은 검증 중으로 표시합니다(walk-forward Brier·RPS· calibration은 그대로 공개).
피타고라스 기반 — 팀 득실만 사용하고 선발투수·라인업은 반영하지 않는 거친 근사입니다. walk-forward에서 naive 기준선(홈 승률)을 1~2%만 개선했어요(Brier 0.248 vs 0.250). 야구 단판은 분산이 커서 팀 득실만으로는 예측력이 제한적입니다. 예측은 AI 예측으로 공개하되, 시장(선발·라인업 반영) 대비 우위가 아직 확인되지 않아 검증 중으로 표시합니다.
○ k=1.68는 이 리그 득점 환경에서 도출했어요(MLB 1.83을 빌리지 않음). Pythagenpat(동적 k)도 검토했지만 차이가 0.0001로 무의미해 단일 k를 씁니다. 시즌별 k 변동은 표본이 작아서(팀 10개) 생긴 노이즈이지 득점 환경의 급변이 아니에요.
○ 누적 범위는 시간 감쇠(반감기 1시즌)를 씁니다. 2021년 팀과 2026년 팀은 선수단이 달라 옛 시즌을 낮게 가중해요. 세 방식을 walk-forward로 실제 비교했더니 — 현재 시즌만 쓰면 표본이 얇아 오히려 기준선보다 나빴고, 6년 균등 누적과 시간 감쇠는 비슷했지만 감쇠가 두 리그 모두 근소하게 최선이었습니다. 그래서 감쇠를 채택했어요.
다음 단계 · 선수 데이터 모델
피타고라스의 가장 큰 약점은 그날 선발투수를 전혀 안 본다는 점이에요. 야구 단일 경기는 선발이 지배적인데 팀 시즌 득실만 쓰거든요. 그래서 MLB 예측이 쓰는 것과 동일한 엔진(선발 FIP · 팀 wOBA· 불펜 FIP 로지스틱)을 KBO·NPB에도 적용합니다. 선발·타선·불펜을 직접 넣어 피타고라스가 못 보던 신호를 반영해요. KBO는 예고 선발이 발표된 경기부터 이 모델을 쓰고, 발표 전이나 매핑이 안 되면 피타고라스로 안전하게 돌아갑니다(NPB는 선발명 매칭 작업 중이라 아직 피타고라스).
○ 리그 상수(cFIP·리그 wOBA·선발 FIP 분포)는 그 리그 선수 기록에서 직접 도출합니다(MLB 값 차용 안 함, §3-2). 실데이터 검증 완료 — KBO cFIP 3.51·리그 wOBA .333, NPB cFIP 2.83·리그 wOBA .291로 리그 득점 환경이 그대로 드러나요. ○ 계수는 아직 KBO·NPB 자체 학습 전이라(일별 선수 스냅샷이 쌓이는 중) 검증 중으로 나갑니다 — 준비되면 walk-forward로 시장 대비 검증해 공개합니다. 여기서도 못 이기면 못 이겼다고 그대로 씁니다.
| 예측 구간 | 예측 평균 | 실제 승률 | 경기 |
|---|---|---|---|
| 0.3-0.4 | 32% | 0% | 1 |
| 0.4-0.5 | 47% | 36% | 11 |
| 0.5-0.6 | 56% | 22% | 9 |
| 0.6-0.7 | 62% | 0% | 3 |
○ 경기별 적중/빗나감은 일정·결과의 지난경기에서 확인할 수 있어요. 이 표는 그 결과를 모아 계산한 전체 성적입니다.
정보 제공 목적이며 베팅을 권유하지 않습니다. 모든 수치는 분석·참고용이며, 확률은 예측이지 확정이 아닙니다.
도박은 중독될 수 있어요. 어려움이 있다면 한국도박문제예방치유원(국번 없이 1336)에서 도움을 받을 수 있습니다.
데이터 출처: 배당은 라이선스 배당 데이터, 야구 세이버 지표는 자체 PBP 원장에서 직접 계산합니다.