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축구 시장의 기초
예측 모델을 만들기 시작했을 때, 1X2가 명확한 목표처럼 보였습니다—모두가 이야기하는 시장이니까요. 하지만 실제로는 정확하게 모델링하기 *가장 어려운* 시장 중 하나라는 것을 빨리 배웠습니다.
그 이유는 다음과 같습니다: 세 가지 결과(홈 승리, 무승부, 원정 승리) 중 하나를 예측하는데, 무승부 결과는 예측하기 어렵기로 악명 높습니다. 대부분의 리그에서 약 25%의 확률로 발생하지만, *어떤* 경기가 무승부로 끝날지 식별하는 것은 최고의 모델조차 어려워하는 도전입니다.
1X2 시장 작동 방식
표기법은 간단합니다:
- 1 = 홈팀 승리
- X = 무승부
- 2 = 원정팀 승리
각 결과는 독립적인 배당률을 가지며, 확률로 변환하면 마진으로 인해 합계가 100%를 초과합니다.
| 결과 | 일반적인 배당률 범위 | 내재 확률 |
| 홈 승리 (1) | 1.20 – 5.00+ | 20% – 83% |
| 무승부 (X) | 3.00 – 4.50 | 22% – 33% |
| 원정 승리 (2) | 1.30 – 8.00+ | 12% – 77% |
무승부 문제
이것은 1X2 모델링에서 가장 큰 문제입니다. 무승부는:
예측하기 어려움: 경기 전 특성과 무승부 결과 간의 상관관계가 승리보다 약함
대중에 의해 저평가됨: 일반 관찰자들은 승자를 선택하는 경향이 있어 잠재적 비효율성을 만듦
맥락 의존적: 특정 시나리오에서 무승부 가능성이 높아짐(시즌 종료 경기, 양 팀 모두 승점이 필요한 경우, 더비 매치)
OddsFlow에서 우리는 다음을 통합하면 무승부 예측이 크게 향상된다는 것을 발견했습니다:
- 경기 중요도 지표
- 양 팀의 무승부율(홈/원정별)
- 양측의 기대 골 수
1X2 vs 아시안 핸디캡
많은 전문 분석가들이 1X2보다 아시안 핸디캡을 선호하는 이유:
| 측면 | 1X2 | 아시안 핸디캡 |
| 결과 수 | 3 | 2 |
| 무승부 처리 | 별도 결과 | 제거됨 |
| 모델 복잡성 | 높음 | 낮음 |
| 시장 효율성 | 덜 효율적 | 더 효율적 |
- 가장 유동성이 높은 시장
- 무승부 비효율성이 기회를 만듦
- 일부 모델은 특별히 무승부를 목표로 함
모델에서 1X2 데이터 사용하기
OddsFlow에서 우리는 1X2 데이터를 여러 방식으로 사용합니다:
목표로: 세 가지 결과 모두에 대한 확률 예측
특성으로: 1X2 배당률 움직임과 내재 확률이 다른 모델에 정보 제공
보정용: 우리의 3-way 확률을 시장 기대치와 비교
핵심 통찰: 우리 모델이 시장의 무승부 확률과 강하게 불일치할 때, 그 신호는 종종 토탈 예측에도 가치가 있습니다.
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*OddsFlow는 교육 및 정보 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*