7 6, 2018
7 6, 2018

테니스 잔디 코트 경기의 베팅 시장 분석

잔디 코트 경기에 대한 배당률은 얼마나 정확할까요?

잔디 코트 언더도그에게 베팅을 하는 것이 과연 가치가 있을까요?

Wimbledon에서 큰 반전이 더 많이 생기나요?

테니스 잔디 코트 경기의 베팅 시장 분석

테니스 코트 표면이 선수들의 성적에 영향을 미친다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 그러나 베터들은 테니스 코트가 선수의 성적에 미치는 영향 뿐만 아니라, 시장에 미치는 영향까지 함께 고려해야 합니다. 잔디 코트에서 우승 후보나 언더도그에 더 많은 가치를 부여할 수 있을까요? 다음 글을 읽으며 알아보세요.

ATP와 WTA를 모두 합해 2018년에 치러질 126개의 토너먼트 중 단지 14개만이 잔디 코트에서 진행됩니다. 하드 코트에서 진행되는 토너먼트는 75개, 클레이 코트에서 진행되는 토너먼트는 37개인 것에 비교해 잔디 코트에서 이뤄지는 토너먼트는 훨씬 적습니다.

이렇게 짧은 잔디 코트 시즌에 대해 베팅 시장의 가격은 어떻게 형성될까요? 이 기사에서는 잔디 코트에서 진행되는 테니스 경기의 가격 형성을 제대로 이해하고 있는지와 이를 기반으로 우승 후보와 언더도그 중 더 나은 베팅 기회를 제공하는 것은 누구인지를 알아볼 것입니다.

잔디 코트에서 언더도그에 대한 가격은 어떻게 형성될까요?

2010년 이후, 언더도그들은 하드 코트와 클레이 코트에서 30%의 승률을 보인 반면 잔디 코트에서는 29%의 승률을 보였습니다. 흥미로운 것은 언더도그가 승리하는 것에 대한 평균 배당률이 하드 코트의 경우 3.11, 클레이 코트의 경우 3.13인 것에 비교해 잔디 코트는 3.33으로 상대적으로 무척 높았다는 사실입니다. 이것은 잔디 코트 경기에서 언더도그가 승리함으로써 크게 이득을 봤던 경우가 존재한다는 것을 의미합니다. 실제로 승리한 언더도그 중 배당률이 10.00 이상인 경우가 비 잔디 코트 경기의 경우 1.2%에 그치는 것에 비교해 잔디 코트에서는 1.7%였습니다.

피나클의 함축 배당률 기댓값과 배당률이 10.00보다 큰 선수의 잔디 코트 경기 승률(함축 배당률 10% 미만)을 비교하면 배당률이 제대로 보정됩니다. 이렇게 형성된 가격에 근거하면 이 선수 중 6.4%가 승리하고 ATP의 경우 5.8%, WTA의 경우 6.3%가 승리할 것으로 예상해야 합니다.

grass-court-betting-analysis-inarticle1.jpg

피나클의 배당률은 모든 가격대에서 효율적인 것으로 보입니다. 큰 마진 차로 승률이 기댓값을 뛰어넘는 유일한 배당률 범위는 WTA 선수 중 배당률이 5.00~10.00 사이인 경우(함축 배당률 11~20%)와 ATP 선수 중 배당률이 1.43~1.67 사이인 경우(함축 배당률 61~70%)입니다. 다음 표는 각각의 함축 배당률 구간에서 모든 잔디 코트 선수에게 고정 금액을 베팅하는 전략을 취할 경우의 회수율을 보여줍니다.

모든 잔디 코트 선수에게 고정 금액 베팅

함축 배당률

배당률 범위

ATP 베팅

평균 배당률

ATP 회수율

WTA 베팅

평균 배당률

WTA 회수율

0~10%

> 10.00

223

16.30

27.40%

95

14.20

-11.30%

11~20%

5.00 ~ 10.00

448

6.65

-9.60%

271

6.53

5.10%

21~30%

3.33 ~ 5.00

534

4.00

2.80%

460

3.93

-4.10%

31~40%

2.50 ~ 3.33

572

2.86

-11.10%

606

2.86

-4.40%

41~50%

2.00 ~ 2.50

575

2.23

-4.80%

588

2.24

-6.20%

51~60%

1.67 ~ 2.00

562

1.81

-0.30%

561

1.80

-2.30%

61~70%

1.43 ~ 1.67

592

1.53

1.60%

620

1.54

-0.60%

71~80%

1.25 ~ 1.43

505

1.34

-2.90%

491

1.34

-1.40%

81~90%

1.11 ~ 1.25

483

1.18

-2.90%

322

1.18

-2.10%

91~100%

< 1.11

342

1.06

-1.40%

150

1.07

-2.60%

가장 높은 회수율(27.4%)은 배당률이 10.00 이상인 모든 ATP 선수에게 베팅했을 때로 볼 수 있습니다. 배당률에서 의미하는 평균 승률보다 실제 승률이 낮음에도 불구하고 이러한 결과가 나타났습니다. 어떻게 이러한 결과가 나올 수 있었을까요?

이 대회는 128명의 선수가 추첨을 통해 대진을 결정하는 유일한 잔디 코트 대회이며 이것은 대회 초반에 일방적인 경기가 많은 동시에 큰 반전의 기회가 될 수도 있음을 의미합니다.

10.00보다 배당률이 높은 ATP 잔디 코트 선수 223명 중 13명(5.8%)만 승리했습니다. 이윤이 발생할 수 있었던 이유는 패배한 선수의 경우 15%만이 30.00이 넘는 배당률을 받았던 것에 비교해 승리한 선수 31%가 이러한 배당률을 받아 높은 배당률 쪽으로 편향되어 있었기 때문입니다.

2010년 이후 언더도그의 승리에 대한 배당률이 30.00을 넘은 잔디 코트 경기는 총 4번 있었습니다. 이는 전부 Wimbledon에서 발생했으며 모두 ATP 경기였습니다. WTA 반전으로 가장 큰 가격이 형성되었던 것은 2013년 2차전에서 Larcher De Brito(24.52)가 Sharapova를 격파한 것이었습니다.

배당률 30.00 이상에서 언더도그가 승리한 경우

토너먼트

피나클 배당률

선수

상대 선수

점수

Wimbledon

46.00

Sergiy Stakhovsky

Roger Federer

6-7, 7-6, 7-5, 7-6

Wimbledon

41.00

Lukas Rosol

Rafael Nadal

6-7, 6-4, 6-4, 2-6, 6-4

Wimbledon

34.00

Steve Darcis

Rafael Nadal

7-6, 7-6, 6-4

Wimbledon

31.30

Sam Querrey

Novak Djokovic

7-6, 6-1, 3-6, 7-6

Wimbledon

24.52

Michelle Larcher De Brito

Maria Sharapova

6-3, 6-4

Wimbledon

20.00

Ernests Gulbis

Tomas Berdych

7-6, 7-6, 7-6

최근 잔디 코트의 커다란 반전이 모두 Wimbledon에서 발생했다는 사실은 그다지 놀랍지 않습니다. 이 대회는 128명의 선수가 추첨을 통해 대진을 결정하는 유일한 잔디 코트 대회이며 이것은 대회 초반에 일방적인 경기가 많은 동시에 큰 반전의 기회가 될 수도 있음을 의미합니다.

Wimbledon은 이런 면에서 유명해지고 있는 듯합니다. Nadal이 두 해 동안 각각 Rosol(41.00)과 Darcis(34.00)에게 패배했던 것부터 2013년 Stakhovsky(46.00)에게 패배한 Federer, 같은 해 Lisicki(10.25)에게 패배한 Serena Williams에 이르기까지 최근 있었던 테니스계의 커다란 반전은 All England Club에서 벌어졌습니다.

그뿐만 아니라 Wimbledon에서는 가능성이 매우 희박했던 일도 생겼습니다. 와일드카드였던 Ivanisevic이 2001년에 승리하고 2004년에 17세의 나이였던 Sharapova가 승리할 수 있으리라고 누가 상상이나 했을까요?

Wimbledon에서 큰 반전이 더 많이 생기나요?

최근 10년 동안 Wimbledon에서 열린 ATP 경기에서는 21.7%, WTA 경기에서는 26.9%가 언더도그의 승리로 마무리되었으며 다른 그랜드 슬램 대회와 큰 차이는 없었습니다. 하지만 배당률 10.00이 넘는 선수의 승률이 4.6%를 기록하면서 ATP 반전에서는 꽤 높은 비중을 차지하고 있습니다.

그랜드 슬램별 ATP 반전

그랜드 슬램

ATP 반전율 %

ATP 평균 반전 배당률

5.00 ~ 10.00 반전

10.00+ 반전

Wimbledon

21.70%

3.02

11.10%

4.60%

Australian Open

21.90%

2.93

11.40%

3.20%

French Open

19.10%

2.99

9.10%

4.30%

US Open

24.60%

3.04

16.20%

3.30%

그랜드 슬램별 WTA 반전

그랜드 슬램

WTA 반전율 %

WTA 평균 반전 배당률

5.00 ~ 10.00 반전

10.00+ 반전

Wimbledon

26.90%

2.89

13.40%

6.60%

Australian Open

26.90%

2.81

15.20%

2.30%

French Open

26.40%

2.86

10.20%

8.10%

US Open

26.70%

2.96%

17.50%

6.20%

ATP 경기에 비하면 WTA 그랜드 슬램 경기는 보다 꾸준하게 반전을 보여줬습니다. 그 이유는 경기가 5세트가 아닌 3세트로 진행된다는 사실로 일부 설명할 수 있습니다. 경기가 짧을수록 결과에 미치는 변수는 더 커지기 때문입니다. 5세트 경기로 진행되는 ATP의 경우 언더도그는 우승 후보를 이기는데 필요한 수준을 유지하기가 더 어렵습니다.

Wimbledon에서 큰 반전에 베팅하기

Wimbledon의 가능성 있는 모든 언더도그에게 베팅하는 단순한 전략이 과연 좋은 것일까요? 다음 표에서는 2010년 이후로 모든 Wimbledon 언더도그에게 고정 금액 베팅을 했을 때 회수율을 세 가지 배당률 범위(2.00 ~ 5.00, 5.00 ~ 10.00, 10.00+)를 통해 알아보았습니다.

Wimbledon에서 가능성 있는 언더도그에 베팅하기

함축 배당률

배당률 범위

ATP 베팅

ATP 회수율

WTA 베팅

WTA 회수율

< 10%

10.00+

175

19.90%

91

-7.50%

11 ~ 20%

5.00 ~ 10.00

244

27.40%

186

-11.30%

21 ~ 50%

2.00 ~ 5.00

564

10.10%

720

-7.40%

배당률이 10.00보다 큰 모든 ATP 선수에게 베팅하는 전략은 175번의 베팅에서 20%를 약간 밑도는 회수율을 보입니다. 다른 세 개의 그랜드 슬램에서 같은 전략을 사용한다면 평균 -48%의 상당한 손실을 보게 됩니다. WTA 경기에서 배당률 10.00+의 언더도그에게 베팅을 하는 것 또한 좋지 못한 전략이 될 수 있지만, French Open에서는 예외적으로 111번의 베팅을 통해 39%의 회수율을 기록했습니다.

Wimbledon 경기 승률과 선수 배당률을 통한 함축 배당률을 비교하면 다른 잠재적인 배당률 편향을 발견할 수 있습니다. 다음 차트를 통해 피나클의 Wimbledon 가격이 일반적으로 모든 배당률 범위에서 정확하다는 것을 알 수 있습니다.

grass-court-betting-analysis-inarticle2.jpg

다만 함축 배당률이 40%~60% 사이(배당률 1.67~2.50 사이)인 선수들의 ATP 경기 가격 편차는 예외적입니다. 약간 언더도그 성향을 가진 선수(함축 배당률 41~50%)는 기대치보다 적게 승리하고 약간의 우승 후보 성향을 띈 선수(함축 배당률 51~60%)는 배당률이 의미하는 것보다 더 많이 승리하곤 합니다.

실력이 비슷한 ATP 선수의 경기에서 시장은 우승 후보를 정확히 짚어내기는 하지만, 가격은 기대한 것보다 더 높이 책정되곤 합니다. 1.67~1.95 사이의 배당률(함축 배당률 51~60%)인 모든 Wimbledon 우승 후보에게 베팅하는 전략은 2010년 이후 6.0%의 회수율을 보였을 것입니다.

2018년 Wimbledon에 베팅하기

이번 기사에서는 잔디 코트 경기가 전체 테니스 경기의 아주 작은 부분을 차지하고 있음에도 불구하고 일반적으로 합당한 가격 형성이 되고 있다는 것을 알 수 있었습니다. 2010년 이후부터 Wimbledon에서 10.00+인 ATP 언더도그와 약한 ATP 우승 후보 성향을 보이는 선수에게 베팅하는 것이 이득이라는 사실 또한 밝혀졌습니다. 이러한 경향이 지속될지는 미지수지만 피나클의 낮은 마진율은 여러 챔피언십 대회에서도 이러한 선수들의 가격이 상당히 유용하게 사용될 수 있다는 것을 의미합니다.

베팅 정보 - 베팅 지원

피나클의 베팅 정보는 온라인의 모든 전문가 베팅 조언 중 가장 광범위한 콜렉션입니다. 모든 경험 수준에 맞추어서 피나클의 목표는 단 하나, 베터가 더 풍부한 지식을 함양하도록 지원하는 것입니다.