4 20, 2016
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예측 모델은 왜 Leicester의 상승세를 예측하지 못했을까요?

예측 모델은 왜 Leicester의 상승세를 예측하지 못했을까요?
베팅 정보 제공자들부터 재정 고문까지, 과거의 데이터는 미래의 일을 예측하는 데에 광범위하게 사용됩니다. 이 기사에서는, Dominic Cortis가 이 방법의 위험과 이점에 대해 논하고 왜 예측 모델이 Leicester의 리그 승리 확률을 예상하지 못했는가를 설명합니다.

예측이라는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 제 짧은 경험으로 예측이란 두 가지 극단적인 영향을 줄 수 있습니다. 모든 일이 계획한 대로 됐을 때는 당신이 예지 능력을 가진 것처럼 봅니다. 생각했던 극적인 이벤트가 현실에 근접하지도 못했다면 사기꾼 취급을 받겠죠.

예측되는 일의 독립성은, 한 가지 큰 가능성이 존재합니다. 정확히 예측한 일은 그대로 발생하지 않으며, 특히 결과가 여러 개 발생할 수 있다면 더 그렇습니다.

과거를 이용하여 미래를 예측하십시오.

유용한 방법은 과거나 일반 정보에 정착하는 것입니다. 예를 들어, 홈 팀 스코어가 원정 팀보다 더 높다는 것은 분명합니다. 그렇다면 같은 전력의 두 팀이 맞붙었을 때, 최고의 추측은 홈 팀의 승리가 될 것입니다. 축구 경기에서 많은 골이 나오는 건 전반/후반 어느 쪽일까요? 아마 후반전일 것입니다. 영국이 승부차기에서 승리할까요? 아닙니다.

더 많은 통찰력을 주는 것은 바로 분산 계측입니다. 예를 들어 표준 편차는 최고의 예측에서 발생 가능한 모순의 양을 보여줍니다.

우리가 정착했어야 한다면, 시즌 초반에 Leicester FC의 향상을 절대 예측하지 못했을 겁니다. 제 말이 맞지 않습니까? (그렇습니다, 제 모든 기사는 앞으로 Leicester를 언급하게 되겠네요.) 2014/15년의 마지막 몇 경기를 보자면, 우리는 Leicester가 잘 해내리라는 것을 이해할 수 있었습니다. 그렇지만 인정해야 하는 부분은, 탑 6에 들어간다는 것은 공상에 불과하다고 여겼던 것이죠.  

모델링의 한계

모델링은 단번에 끝내면 안 되고 반드시 각 사례의 복잡한 사항을 고려해야 합니다. 저는 사전 확률을 사용하는 비유를 아주 좋아합니다. Han Solo와 Bayesian Priors에 대한 기사는 Millenium Falcon이 소행성 지역을 통과할 때 Star Wars 시나리오를 설명합니다. C3PO는 Han Solo에게 소행성 지역을 무사히 통과할 확률은 3720대 1이라고 하죠. 하지만 C3P0는 보통의 통계가 Han Solo에게 적용되지 않는다는 사실을 고려하지 않았습니다. 그리고는 시나리오를 적절히 업데이트해야했죠.

이것이 바로 Leicester의 경우에서 발생했던 일입니다. 첫째, 몇몇 모델은 여기에 제대로 적용되지 않습니다. 예를 들어 전형적인 모델은 Poisson 프로세스대로 득점 수를 예측합니다. .

또한, 이것은 더 높은 득점 확률을 가진 팀을 맞출 월등한 확률을 나타냅니다. 하지만 Leicester는 1-0 승리를 주로 하는 팀입니다. 이는 모델 중 수비에 강점을 두어 카운터 공격을 하는 팀이기 때문입니다.

둘째, 적합한 통계를 사용하더라도 마켓은 비논리적으로 보입니다. 모두가 Arsenal에게 압박을 가하고 Leicester에게는 김이 빠지도록 기대했습니다. 그럴 듯한 시나리오였지만, 가장 가능성 높은 것은 두 팀 모두 같은 코스에 남아있는 것이었습니다.

중간 길

결론으로, 정착하되 잊지 말아야 할 것이 있습니다. 과거 성적은 미래 결과의 지표가 아니라는 것입니다. 그러므로 주관적으로, 창의적으로, 재판을 하듯 냉철해야 하고 가까이 사용 가능한 사례를 고려해야 합니다. 하지만 너무 변덕을 부리지는 마십시오. 네, 쉬운 일은 아닙니다.

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