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3 28, 2017
3 28, 2017

골프 베팅 전략: 성공 = 재능 + 운

운이 골프 베팅 전략에서 중요한 이유 확인

골프 베팅 시 운을 수치화하는 방법

골프 베팅에서 평균으로의 분석 회귀

골프 베팅 전략: 성공 = 재능 + 운
2017 골프 시즌이 한창인 지금 베터들은 자신의 골프 베팅 전략을 가다듬고 있을 때입니다. 대다수 스포츠와 마찬가지로 운은 골프 경기나 골프 토너먼트의 결과에 크게 관여합니다. 베터는 회귀 분석을 통해 확률이 작용하는 방식을 이해함으로써 예리한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기사를 읽으면서 골프 베팅 전략 수립 시 운을 수치화하는 방법을 알아보세요.

골프 베팅 전략 - 그린 위의 변수

운은 어느 스포츠 경기에나 영향을 미치기 마련인데, 그중에서도 골프에 특히 강한 영향력을 행사합니다. 어떤 사람들은 운이 가장 변수로 작용하는 건 야구 베팅이라고 주장하기도 합니다. 이에 대해서 유명한 도박 승부사인 Titanic Thompson은 간단히 정리했습니다. "포커, 당구, 주사위판에서는 나와 상대만 생각하면 된다. 하지만 골프엔 날씨란 변수까지 있다." 물론 날씨는 골프를 예측하기 힘들게 만드는 여러 요인 중 하나에 지나지 않습니다. 골프 베팅에서는 그린 위의 조그만 변수 하나도 큰 영향을 줄 수 있습니다.

일반적으로 스포츠에서는 서로 상호 작용하는 요소가 많을수록 결과를 예측하기가 힘듭니다. 축구 베팅에서의 날씨처럼 말이죠. 베터들은 골프 베팅 방법을 익힌 후 다음 특성을 고려해야 합니다.

  • 골프는 실외 스포츠이므로 변덕스런 날씨의 영향을 많이 받습니다.
  • 토너먼트 대회는 4일 동안 진행되는데 상대 선수의 티 타임도 일정하지 않으므로 선수가 일정한 컨디션을 유지하기가 어렵습니다.
  • 골프 코스는 굉장히 넓은 공간을 차지하며 표면도 제각각입니다.
  • 핀 포지션(골퍼가 노리는 곳)이 라운드마다 다릅니다.
  • 베팅 기준으로 볼 때 우승 후보 범위가 넓습니다.
  • 72홀 토너먼트의 득점 형태를 보면 71홀까지 잘 나가던 선수가 최종 홀에서 삐긋하며 경기에서 질 수도 있습니다.

골퍼의 점수에 영향을 주는 무작위 변수가 이렇게나 많은 걸 보면 골프 베팅의 배당률이 매우 높은 것도 쉽게 수긍이 갈 것입니다. 그 예로 현재 US Masters 베팅 배당률을 보면 배당률이 굉장히 높습니다.

포커, 당구, 주사위판에서는 나와 상대만 생각하면 된다. 하지만 골프엔 날씨란 변수까지 있다. 유명 도박사 Titanic Thompson


PGA와 European Tour 순위권에 드는 선수는 그 수가 그렇게 많지 않음에도 불구하고 2009 Masters 이래로 메이저 대회의 우승자 43명 중 28명은 의외의 선수였습니다.
이 점을 잘 이해하려면 다음 목록을 보는 것이 좋겠습니다. 이 목록에는 지난 10년 동안 메이저를 우승한 예상치 못한 아웃사이더들의 이름과 당시 그들의 상황을 보여 줍니다.

지난 10년간 열린 골프 메이저 대회의 의외의 우승자:

선수메이저 대회배당률특별한 상황
Danny Willett 2016 US Masters 101.000 이후로 어떤 메이저 대회에서도 T37 이상의 성적을 내지 못함
Darren Clarke 2011 British Open 126.000 이듬해에 열린 2011 USPGA에서 첫 두 라운드 동안 +15 기록
Keegan Bradley 2011 US PGA 151.000 메이저 데뷔
Louis Oosthuizen 2010 British Open 201.000 이전 8번의 메이저 대회에서 컷을 1번밖에 통과 못 함
Lucas Glover 2009 US Open 201.000 US Open 역사상 최악의 악천후에서 열린 대회. Glover는 이전 세 번의 US Open에서 컷 탈락
YE Yang 2009 US PGA 151.000 이전 7번의 메이저 대회에서 5번 컷 탈락
Michael Campbell 2005 US PGA 151.000 Campbell은 예선 통과하기 위해 6피트 퍼팅에 성공해야 했음

골프 베팅 - 재능과 운을 모두 분석

골프 베팅 전략을 제대로 짜려면 선수의 재능과 실력을 분석하는 일 이외에도 운이 결과에 미치는 영향을 이해하고 있어야 합니다. 베터가 봐야 하는 것도 선수의 경우와 다르지 않은데, 이것은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

성공 = 재능 + 운

이 공식이 골프의 세계에도 접목될 수 있다고 생각한다면 베터는 핸디캡 이외에 운도 고려해야 합니다. 그렇다면 운은 대체 어떻게 수치로 나타낼까요?

한 가지 방법은 회귀의 중요성을 인식하는 것입니다. 예를 들어 어떤 메이저 대회의 1라운드 점수 계산을 기다리고 있다고 가정하겠습니다. 이날 언더파를 기록한 선수들의 경우 좁은 기준으로 봤을 때 해당 선수들의 재능은 이날만큼은 다른 평균적인 선수들보다 더 좋았다라고 추론할 수 있습니다. 여기에 우리의 성공 공식을 대입하면 행운도 어느 정도 역할을 했다라고 볼 수 있습니다.

마찬가지로 오버파를 기록한 선수들은 평균 이하의 실력이라고 판단하면서 불운도 있었다라고 봐야 합니다. 그러면 다음과 같은 큰 명제를 낼 수 있습니다.

평균 이상의 1라운드 점수:

평균 이상의 성적 + 행운

평균 이상의 1라운드 점수:

평균 이하의 성적 + 불운

골프 베팅을 하는 목적은 결과를 정확히 예측하기 위해서입니다. 즉, 우리는 이 분석 기법으로 2라운드의 결과를 예측해야 하는 것입니다. 광범위한 가정이긴 하지만 만일 성적이 일정하다고 가정한다면 운이 변수가 됩니다. 하지만 운은 정확히 측정할 수 있는 방법이 없습니다. 아무리 생각해도 "운이 1라운드 때와 같을 확률은 적다"라고 예측할 수 밖에 없는 정도입니다.

조금 더 공들여 말한다면 1라운드 때 평균 이상의 점수를 낸 선수들은 2라운드 때도 비슷하게 잘 할 것이지만 1라운드 때의 운은 따르지 않을 것이므로 2라운드 때는 점수가 평범해질 수 있다라고 말할 수 있습니다.

그 반대도 참입니다. 1라운드 때 점수가 안 좋았던 선수들은 2라운드 때까지 불운이 지속되지는 않을 테니 성적이 평균적으로 약간 향상할 것으로 볼 수 있습니다.

어째서 Sports Illustrated 표지에 등장했던 스타 선수들은 대부분 하향세를 보이기 시작할까요? 그 통계학적인 답은 바로 회귀 때문입니다.

베터가 흥미롭게 관찰할 수 있는 점은 회귀 측면에서 봤을 때, 선수들의 2라운드 점수가 1라운드 점수를 기준으로 봤을 때에 비해 평균 점수에 더 가까워질 확률이 높다는 점입니다. 이 절충 효과는 평균으로의 회귀 영향 때문입니다. 이는 특히 극적인 점수의 경우에 더 눈에 띕니다.

하지만 어쨌거나 회귀는 아무것도 장담하지 않습니다. 일부 선수는 1라운드 때 잘하고 2라운드 때도 역시 잘하거나 더 잘하기도 합니다. 그 반대도 성립합니다. 운의 역할이 있다고 본다면 평균적으로 봤을 때 점수는 평균으로 회귀하게 됩니다.

회귀와 Sports Illustrated 징크스

이미 말한 것처럼 우리는 평균 기대치를 얘기하고 있지만 그럼에도 불구하고 회귀는 통계적 사실입니다. 특히 잘못 오해를 받고 있죠. Sports Illustrated 징크스를 보면 회귀 요인이 활발히 작용하는 걸 알 수 있습니다. 이 징크스는 일종의 도시 전설인데, 이 유명 잡지의 표지 모델이 된 굉장히 많은 수의 스타 선수가 이후 하향세를 걷는다는 얘기입니다.

이것은 징크스와는 상관 없습니다. 현실은 더 평범하며 간단히 회귀 측면에서 설명 가능합니다. 대다수의 커버 모델은 최정상 자리에서 물러나게 됩니다. 왜냐하면 이들을 최정상으로 이끈 성적은 극적인 값이기 때문에 통계적으로 회귀할 수 밖에 없는 것입니다.

회귀는 분명히 골프 메이저 토너먼트 대회에 베팅할 때 감안할 요소이지만, 여러 시즌의 차원에서 보면 운은 평균에 가까워지므로 재능의 영향이 더 크게 작용한다고 볼 수 있습니다. 기간을 더 넓게 잡을수록 재능의 영향은 두드러지며, 그렇기에 Tiger Woods와 같이 여러 메이저 대회를 석권하는 우승자가 나오게 되는 것입니다.

재능처럼 극적일 수 있는 만큼, 단기적으로 봤을 때 선수나 베터 모두에게 이렇게 독특하면서 만만치 않은 스포츠에서 재능의 영향은 운의 영향을 상쇄하지는 않습니다.

이제 운이 골프 베팅 전략에 미치는 영향을 알았으니 온라인 최고의  US Master 배당률이 주는 기회를 활용하세요!

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