정보로서의 배당률 움직임
OddsFlow에서 사용하는 가장 가치 있는 데이터 소스 중 하나는 배당률 자체가 아니라—시간에 따라 어떻게 *변화하는지*입니다. 배당률 움직임은 정적 스냅샷이 놓치는 정보를 드러냅니다.
처음 배당률을 추적하기 시작했을 때, 저는 오프닝 가격을 "진정한" 값으로 취급했습니다. 그것은 실수였습니다. 시장은 학습하고 조정합니다. 오프닝부터 킥오프까지 가격의 진화는 종종 어떤 단일 가격 포인트보다 더 풍부한 이야기를 들려줍니다.
가격이 움직이는 이유
1. 새로운 정보
- 라인업 발표 (킥오프 1-2시간 전)
- 늦은 부상 뉴스
- 날씨 업데이트
- 전술 유출
2. 시장 효율성 수정
오프닝 배당률은 모델에 의해 설정됩니다. 정교한 참가자들("샤프"라고 불림)이 베팅을 할 때, 그들은 모델 오류에 대한 정보를 드러냅니다. 시장은 진정한 확률을 향해 조정됩니다.3. 볼륨 불균형
한쪽에 상당히 더 많은 돈이 들어오면, 운영자들은 노출을 균형 잡기 위해 가격을 조정합니다. 이 움직임은 새로운 정보를 반영할 수도 있고 아닐 수도 있습니다.움직임 유형과 그 의미
| 패턴 | 자주 나타내는 것 |
| 이른 샤프 움직임 | 정교한 자금이 가치를 발견함 |
| 점진적 드리프트 | 일방적 행동의 축적 |
| 늦은 반전 | 새로운 정보 (라인업, 날씨) |
| 동기화된 움직임 | 업계 전반의 조정 |
모델에서 움직임 사용하기
OddsFlow에서 우리는 배당률 움직임에서 여러 특성을 추출합니다:
오프닝-현재 델타: 가격이 얼마나 움직였나요? 한 방향으로의 큰 움직임은 정보 흐름을 신호합니다.
움직임 타이밍: 이른 움직임(킥오프 24시간 이상 전)은 늦은 움직임과 다르게 가중됩니다.
움직임 상관관계: 아시안 핸디캡이 움직이지만 1X2가 움직이지 않을 때, 그 발산은 정보를 제공할 수 있습니다.
움직임 속도: 갑작스러운 변화 vs 점진적 변화는 다른 의미를 가집니다.
실제 예시
오프닝 배당률: 홈 2.20
| 무승부 3.40 |
24시간 후: 홈 2.05
| 무승부 3.50 |
이것이 알려주는 것:
- 시장이 홈 승리에 대한 확신을 얻음
- 약 7%의 확률 이동이 홈 쪽으로
- 정보 주도 또는 볼륨 주도일 수 있음
핵심 질문: 우리 모델이 동의하나요? 우리가 홈을 2.30으로 예측했고 시장이 2.05로 움직였다면, 시장이 우리가 모르는 것을 알거나, 반대편에 잠재적 가치가 있습니다.
*OddsFlow는 교육 및 정보 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*