세 가지 형식, 동일한 정보
다양한 소스에서 배당률 데이터를 추출한 적이 있다면 형식이 일치하지 않는다는 것을 알았을 것입니다. 유럽 사이트는 2.50을 표시합니다. 영국 소스는 3/2라고 합니다. 미국 데이터는 +150으로 읽습니다. 혼란스러운가요? 물론입니다. 하지만 요점은—모두 정확히 같은 것을 말하고 있다는 것입니다.
스포츠 데이터 분석을 하는 사람에게 이러한 변환을 이해하는 것은 선택 사항이 아닙니다. 기본입니다. OddsFlow에서 우리의 AI 모델은 전 세계 시장의 배당률을 처리하므로 형식 변환은 우리가 지속적으로 다루는 것입니다.
각 형식을 분석하고 어떻게 연결되는지 보여드리겠습니다.
소수점 배당률: 데이터 친화적 형식
모델을 구축하거나 어떤 종류의 정량 분석을 하고 있다면 소수점 배당률이 당신의 친구입니다. 수학적으로 깨끗하고 직접 확률로 변환됩니다.
작동 방식: 숫자는 단위당 총 수익을 나타냅니다. 2.50 배당률은 1 단위당 2.50을 돌려받는다는 의미입니다—즉 1.50 이익 플러스 원래 배팅.
| 소수점 | 총 수익 (1달러당) | 이익 | 내재 확률 |
| 1.50 | $1.50 | $0.50 | 66.7% |
| 2.00 | $2.00 | $1.00 | 50.0% |
| 3.00 | $3.00 | $2.00 | 33.3% |
| 5.00 | $5.00 | $4.00 | 20.0% |
확률 = 1 / 소수점 배당률
2.50 배당률 = 1 / 2.50 = 0.40 = 40%
`
이것이 소수점이 분석의 표준인 이유입니다. 간단한 나눗셈 하나로 확률에 도달합니다.
분수 배당률: 전통적인 형식
영국 데이터 소스와 오래된 데이터셋에서 분수 배당률을 볼 수 있습니다. 배팅 대비 이익을 보여줍니다—따라서 5/2는 배팅한 2 단위당 5 단위 이익을 의미합니다.
분수 소수점 확률
1/2 1.50 66.7% 1/1 (Evens) 2.00 50.0% 3/2 2.50 40.0% 2/1 3.00 33.3% 4/1 5.00 20.0%
소수점으로 변환:
`
소수점 = (분자 / 분모) + 1
5/2 = (5 / 2) + 1 = 2.5 + 1 = 3.50
`
분석 목적으로 나는 항상 분수를 소수점으로 즉시 변환합니다. 다운스트림에서 모든 것을 더 쉽게 만듭니다.
미국식 배당률: 플러스/마이너스 시스템
미국식 배당률은 익숙하지 않으면 이상하게 보입니다. $100을 중심으로 고정된 양수와 음수를 사용합니다.
양수 배당률 (+150): $100 배팅에서 이익을 표시합니다. +150은 $150 이익을 의미합니다.
음수 배당률 (-200): $100를 벌기 위해 얼마를 배팅할지 보여줍니다. -200은 $200을 배팅해야 함을 의미합니다.
미국식 소수점 확률
-200 1.50 66.7% +100 2.00 50.0% +150 2.50 40.0% +200 3.00 33.3% +400 5.00 20.0%
소수점으로 변환:
`
양수인 경우: 소수점 = (미국식 / 100) + 1
+150 = (150 / 100) + 1 = 2.50
음수인 경우: 소수점 = (100 /
미국식
) + 1
-200 = (100 / 200) + 1 = 1.50
``
마스터 변환 테이블
다중 소스 데이터로 작업할 때 이것을 편리하게 보관하세요:
| 소수점 | 분수 | 미국식 | 확률 |
| 1.25 | 1/4 | -400 | 80.0% |
| 1.50 | 1/2 | -200 | 66.7% |
| 1.80 | 4/5 | -125 | 55.6% |
| 2.00 | 1/1 | +100 | 50.0% |
| 2.50 | 3/2 | +150 | 40.0% |
| 3.00 | 2/1 | +200 | 33.3% |
| 4.00 | 3/1 | +300 | 25.0% |
| 5.00 | 4/1 | +400 | 20.0% |
| 10.00 | 9/1 | +900 | 10.0% |
AI 분석에 중요한 이유
OddsFlow에서 우리는 전 세계 시장의 배당률 데이터를 집계합니다. 즉, 세 가지 형식을 지속적으로 처리해야 합니다. 우리의 전처리 파이프라인은 분석이 일어나기 전에 모든 것을 소수점(그리고 내재 확률)으로 변환합니다.
왜 소수점인가요? 우리가 실제로 관심있는 것으로 가는 가장 깨끗한 경로이기 때문입니다: 가격에 내장된 확률 추정.
다양한 북메이커 간의 배당률을 비교하거나 시간이 지남에 따라 가격이 어떻게 움직이는지 추적할 때 일관된 형식은 필수적입니다. 형식 간에 올바르게 변환할 수 없는 모델은 쓰레기 출력을 생성합니다.
빠른 요약
각 형식은 동일한 기본 확률을 인코딩합니다—단지 표현 방식이 다를 뿐입니다. 진지한 데이터 작업을 위해 소수점이 가는 길입니다. 확률로 깔끔하게 변환되고 수학 연산을 간단하게 만듭니다.
자체 분석 도구를 구축하는 경우 파이프라인 초기에 소수점으로 표준화하세요. 미래의 자신이 감사할 것입니다.
*OddsFlow는 교육 및 정보 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*