하나의 데이터 소스로는 부족한 이유
예측 시스템을 구축하는 초기에, 우리는 초보자 실수를 했습니다. 하나의 배당률 제공업체를 선택하고 그것을 중심으로 모든 것을 구축했습니다. 깔끔하고, 단순하고, 완전히 잘못되었습니다.
문제는 어느 주말에 명확해졌습니다. 그 제공업체에 결함이 발생한 것입니다. 그들의 가격이 몇 시간 동안 이상해졌고, 우리 모델 전체가 쓰레기를 출력하기 시작했습니다. 그때 깨달았습니다: 단일 소스에 의존하는 것은 하나의 기둥 위에 집을 짓는 것과 같습니다.
이제 우리는 여러 소스에서 데이터를 집계하며, 모든 것이 더 견고해졌습니다.
컨센서스의 힘
이렇게 생각해 보세요. 한 사람에게 바깥 온도를 물으면, 하나의 추정치를 얻습니다. 열 명에게 물으면, 진실에 더 가까운 것을 얻습니다—특히 대부분이 동의하면요.
같은 원리가 시장 데이터에도 적용됩니다. 다른 제공업체들은 다른 특성을 가지고 있습니다:
- 어떤 것은 뉴스에 더 빠르게 반응
- 어떤 것은 더 높은 마진
- 어떤 것은 특정 리그에 전문화
이들을 결합하면, 특성들이 평균화됩니다. 남는 것은 더 깨끗한 신호입니다.
컨센서스 피처 구축 방법
이것이 우리의 실제 프로세스입니다:
단계 1: 같은 경기에 대해 여러 소스에서 배당률 수집.
단계 2: 모든 것을 내재 확률로 변환(사과와 사과를 비교하기 위해).
단계 3: 소스 전체에서 중앙값 확률 계산. 왜 평균 대신 중앙값인가? 이상치에 강하기 때문입니다.
단계 4: 분산 측정—소스들이 얼마나 퍼져 있는지.
그 분산 지표는 놀랍도록 유용한 것으로 밝혀졌습니다. 소스들이 가까이 동의하면(낮은 분산), 시장은 자신감이 있습니다. 여기저기 흩어져 있으면(높은 분산), 진정한 불확실성이 있습니다.
피처로서의 분산
실제 예를 들어 드리겠습니다. 두 경기 모두 중앙값 홈 승리 확률이 55%입니다.
경기 A: 소스 범위 53%에서 57%. 낮은 분산.
경기 B: 소스 범위 48%에서 62%. 높은 분산.
경기 A는 컨센서스입니다. 경기 B는 의견 불일치가 있습니다—아마도 불명확한 부상 뉴스가 있거나요.
우리는 분산을 별도의 피처로 모델에 입력합니다. 시장이 무엇을 생각하는지뿐만 아니라, 시장이 얼마나 자신감이 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
핵심 포인트
- 1단일 소스 데이터는 취약; 컨센서스는 견고
- 2중앙값이 평균보다 이상치를 더 잘 처리
- 3분산은 노이즈가 아닌 피처
- 4시간에 따른 일치 변화 추적
*OddsFlow는 교육 및 정보 제공 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*