처음 흥미로운 것을 발견했을 때
모델을 위해 배당률 데이터를 추적하기 시작했을 때, 모두가 하는 실수를 했습니다: 오프닝과 클로징 가격만 봤습니다. 경기당 두 개의 데이터 포인트, 그게 전부였습니다.
그러다 어느 날, 한 경기의 전체 타임라인을 실제로 그래프로 그렸습니다. 선은 직선이 아니었습니다—곡선, 갑작스러운 하락, 안정화 기간, 마지막 순간의 급등이 있었습니다. 저는 신호의 90%를 버리고 있었다는 것을 깨달았습니다.
그때부터 배당률 움직임을 노이즈가 아닌 구조화된 데이터로 생각하기 시작했습니다.
Steam과 Drift: 기본 용어
Steam은 배당률이 짧아지는 것—내재 확률이 상승합니다. 팀이 3.00(33% 내재)으로 열고 2.50(40% 내재)으로 떨어지면, 그것이 steam입니다. 무언가가 시장을 그 결과로 끌어당기고 있습니다.
Drift는 반대입니다. 배당률이 길어지고, 내재 확률이 하락합니다. 아마도 시장이 어떤 결과에서 멀어지고 있거나, 돈이 다른 곳으로 흐르고 있을 것입니다.
하지만 핵심은: 라벨이 포인트가 아닙니다. 포인트는 움직임이 *어떻게*, *언제* 일어나는가입니다.
안정성은 아무도 말하지 않는 피처
두 경기가 정확히 같은 클로징 배당률로 끝날 수 있지만, 그곳에 도달하는 경로는 완전히 다를 수 있습니다.
경기 A: 2.00으로 열고, 하루 종일 1.95-2.05 사이에서 변동하고, 2.00으로 마감. 안정적.
경기 B: 2.00으로 열고, 2.40으로 올라가고, 1.80으로 떨어지고, 2.20으로 반등하고, 2.00으로 마감. 변동성 있음.
클로징 배당률 관점에서 그들은 동일합니다. 하지만 신호 관점에서? 완전히 다른 이야기입니다.
우리는 배당률 경로의 표준편차를 사용하여 안정성을 측정하며, 가장 예측력 있는 피처 중 하나임이 밝혀졌습니다.
늦은 움직임은 특별 취급
수백만 경기를 분석하면서 배운 것: 킥오프 전 마지막 몇 시간의 움직임은 초기 움직임과 다르게 행동합니다.
왜? 늦은 움직임에는 다음이 포함됩니다:
- 최종 라인업 확인
- 막판 부상 뉴스
- 날씨 업데이트
- 이전에 이용할 수 없던 정보
우리는 움직임 피처를 "초기"(T-4시간 전)와 "늦은"(마지막 4시간) 창으로 분리합니다.
움직임을 피처로 변환하는 방법
원시 배당률 움직임은 지저분합니다. 정리 방법:
Delta (Δ): 오프닝에서 현재 내재 확률로의 단순 변화.
속도: 얼마나 빠르게 움직이는가?
변동성: 경로의 표준편차.
늦은 강도: 최종 창에서 발생한 총 움직임의 비율.
이것들은 피처 매트릭스의 열이 됩니다.
핵심 포인트
- 1Steam = 확률 상승, Drift = 확률 하락
- 2안정성은 노이즈가 아닌 피처
- 3늦은 움직임은 별도 분석 가치 있음
- 4원시 움직임을 구조화된 피처로 변환
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