스포츠 데이터에 대한 생각을 바꾼 개념
예측 모델을 처음 만들기 시작했을 때, 배당률은 회사가 설정한 임의의 숫자에 불과하다고 생각했습니다. 그런 다음 내재 확률에 대해 배웠고, 모든 것이 맞아떨어졌습니다.
여기 통찰이 있습니다: 모든 배당률 세트는 실제로 위장된 확률 추정입니다. 그 추정을 추출하는 방법—그리고 자신의 모델과 비교하는 방법—을 배우는 것은 스포츠 분석의 기본입니다.
변환 공식
수학은 아름답게 간단합니다:
``
내재 확률 = 1 / 소수점 배당률
그게 전부입니다. 2.00 배당률 라인은 50% 확률을 의미합니다. 4.00 배당률 라인은 25%를 의미합니다.
| 소수점 배당률 | 내재 확률 |
| 1.50 | 66.7% |
| 2.00 | 50.0% |
| 2.50 | 40.0% |
| 3.00 | 33.3% |
| 4.00 | 25.0% |
AI 모델에 중요한 이유
OddsFlow에서 내재 확률은 머신 러닝 모델의 핵심 입력 기능입니다. 왜 그렇게 가치 있는지 알려드립니다:
1. 시장 합의 신호
배당률은 수백만 참가자의 집계된 신념을 나타냅니다. 이것은 강력한 집단 지성 신호입니다.
2. 보정 벤치마크
모델의 확률 출력을 내재 확률과 비교하면 모델이 시장과 어디서 다른지—얼마나 다른지 보여줍니다.
3. 피처 엔지니어링
예측된 확률과 내재 확률 사이의 *차이* (종종 "엣지" 또는 "밸류"라고 불림)는 그 자체로 예측 피처입니다.
기대값: 핵심 지표
모델이 시장이 의미하는 것과 다른 확률을 예측할 때, 그 불일치를 정량화할 수 있습니다:
`
기대값 = (모델 확률 × 소수점 배당률) - 1
예시:
- 당신의 모델: 팀 A가 이길 확률 50%
- 시장 배당률: 2.50 (내재: 40%)
- EV = (0.50 × 2.50) - 1 = +0.25 (+25%)
양의 EV는 모델이 시장이 보지 못하는 것을 본다는 것을 암시합니다. 그것이 신호인지 노이즈인지는 모델의 트랙 레코드에 달려 있습니다.
오버라운드: 시장 효율성 이해
한 가지 특이점: 모든 결과의 내재 확률은 100%에 합산되지 않습니다. 더 높을 것입니다—주요 시장의 경우 일반적으로 102-108%. 이 초과분을 "오버라운드" 또는 "마진"이라고 합니다.
1X2 시장 예시:
- 홈: 2.10 → 47.6%
- 무승부: 3.40 → 29.4%
- 어웨이: 3.60 → 27.8%
- 합계: 104.8%
"진정한" 내재 확률을 얻으려면 각각을 합계로 나누어 정규화하세요.
실용적인 응용
분석가를 위해: 비효율성을 발견하기 위해 다양한 데이터 소스 간의 내재 확률을 비교하세요.
모델 구축자를 위해: 내재 확률을 피처와 보정 대상 모두로 사용하세요.
연구자를 위해: 시장에서 정보 흐름을 연구하기 위해 경기 전 내재 확률이 어떻게 변하는지 추적하세요.
📖 관련 읽기: 시장 마진 이해 • 배당률 움직임 분석
*OddsFlow는 교육 및 정보 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*