브레이크 포인트 퍼포먼스를 통해 알 수 있는 것은 무엇일까요?

Australian Open 남자 준결승전이 있던 2017년 1월 27일이었습니다. Grigor Dimitrov는 Rafael Nadal과 대결하게 되었으며 우승하면 결승전에서 Roger Federer을 만날 예정이었습니다.

테니스 언론, 테니스 팬, 테니스 베터들은 모두 이제 26세인 Dimitrov가 드디어 고수의 반열에 올라 'Baby Fed'라 불리는 명성에 걸맞은 인물이 될 것이라 믿었습니다.

브레이크 포인트 오버퍼포먼스

하지만 숫자는 다른 결말을 암시하고 있었습니다. 이 시점까지 2017년 10번의 대회에서 10연승을 올리던 Dimitrov는 서브로 브레이크 포인트를 지켜내면서 기대치 대비 9.7%(서비스 포인트 득점 기대치 기준)를 상회하고 리턴을 성공해 브레이크 포인트를 가져오면서 기대치 대비 3.4%(리턴 포인트 득점 기준)를 상회하는 모습을 보였습니다. 

긴 시간 동안 이런 수치를 유지한다는 것은 사실상 불가능한 일이었으며 조만간 Dimitrov의 숫자가 원상태로 복구될 것은 불 보듯 뻔한 일이었습니다. 그 날 5세트 만에 Nadal이 승리했지만 다음 대회가 열린 Sofia에서 Dimitrov는 딱 한 세트만 내어주고 우승을 했습니다.

긴 시간 동안 이런 수치를 유지한다는 것은 사실상 불가능한 일이었으며 조만간 Dimitrov의 숫자가 원상태로 복구될 것은 불 보듯 뻔한 일이었습니다.

Dimitrov에 대한 열기는 지속되었습니다. Bulgaria 대회에서 네 경기 모두 1.41보다 낮은 배당률을 받고 있었기 때문에 놀라운 일이 아니었습니다. 선수가 이렇게 사랑을 받는 경우, 테니스 핸디캡 베팅을 활용하는 방법을 터득하는 계기가 되었습니다.

그 후에 Dimitrov는 Sofia와 French Open 사이에 열린 12번의 경기에서 겨우 5번의 승리를 거뒀고 배당률이 1.50 이하인 게임 5번을 패배로 끝냈으며 사람들의 열기도 곧 가셨습니다. 예상했다시피 평균 회귀가 이뤄졌고 결국 Dimitrov는 열 손가락 안에 꼽히진 않아도 20위권에는 안전히 진입한 2016년 시즌의 마지막 무렵과 비슷한 수준으로 돌아왔습니다.

'형태'가 아닌 변수

이러한 성적의 변동성은 종종 '형태'로 넘겨짚게 되며 더 정확하게 변수로 설명되어야 합니다. 여러 시즌에 걸쳐 서브와 리턴 모두에서 한 선수가 브레이크 포인트에 오버퍼포먼스를 유지하기란 극히 어려운 일이며 만일 테니스 베팅을 잘 안다면 브레이크 포인트가 얼마나 어려운 것인지 잘 알 수 있습니다.

이것을 염두에 두고 앞서 호주 대회에서 Dimitrov와 같이 브레이크 포인트에 오버퍼포먼스를 보인 선수를 향한 시장의 편견을 분석하게 되었습니다.  

먼저 ATP Tour에서 서브 중심적 선수가 예상보다 많은 브레이크 포인트를 가져왔는지 살펴보도록 하겠습니다. (서비스 홀드 % - 상대 브레이크 %)라는 간단한 공식으로 상위 100위권 선수 중 어느 선수가 가장 서브 중심적인지 계산해보았습니다.

이 샘플의 데이터는 2016년 시즌 말에 상위권 100인의 선수들을 사용했습니다(이 샘플 자격 요건은 2016년 메인 투어 최소 10회 참가).

Ivo Karlovic과 John Isner는 ATP Tour에서 확연한 차이로 서브 중심적인 선수이며, 이 목록에 있는 대부분의 선수는 테니스에 밝은 사람이라면 모두 알 법한 선수입니다.

서비스 포인트를 가져온 것을 기준으로 이렇게 높은 서비스 홀드 비율을 볼 때 이 선수들이 높은 브레이크 포인트 세이브 비율을 가지고 있다는 것 또한 알 수 있습니다. 다음 표에서 볼 수 있듯이 이 선수들은 2016년 무승부 경기에 대해 ATP의 평균인 60.7%보다 훨씬 높은 브레이크 포인트를 가지고 있습니다.

무승부 경기에서 ATP 선수가 서비스 포인트를 가져오는 것보다 2.8% 적게 브레이크 포인트 기회를 세이브하는 것에 비해 리턴 포인트를 가져오는 것보다 2.8% 더 브레이크 포인트 기회를 세이브하는 것으로 알려졌습니다. 이러한 수치를 통해 브레이크 포인트 오버/언더퍼포먼스에 대한 이론을 수립할 수 있습니다.

이것이 반영되면 브레이크 포인트에서 서브 중심적인 선수 상위 10위권 중 6명이 언더퍼포먼스를 보였다는 것이 되는데, 이 중 Gilles Muller가 키포인트에서 가장 핵심 인물이며 가장 오버퍼포먼스가 심한 것은 큰 차이로 Horacio Zeballos임을 알 수 있습니다. 따라서 데이터를 통해 서브 중심적인 선수가 평균보다 키포인트에서 오버퍼포먼스를 보였는지는 확실하게 알 수 없습니다.

변수가 시장에서 받는 과대평가

더 자세히 살펴보기 위해 다음 표에서는 2016년에 브레이크 포인트에서 오버퍼포먼스를 보인 상위 10위권 선수를 나열했습니다. 이 자료와 지금까지의 2017년 주요 투어 경기의 데이터를 통해 2016년 통계로 인한 변수로 시장에서 이 선수들을 과대평가하고 있는 것은 아닌지를 알아볼 수 있습니다.

베팅 비용이 동일한 £100라고 할 때 2017년 자료를 고려하지 않고 이 선수들에게 베팅한다면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

보다시피 아무런 자료 없이 2016년에 브레이크 포인트에서 오버퍼포먼스를 보인 선수들에게 베팅하면 올해 지금까지 226번의 경기에서 -9.62% ROI라는 처참한 결과를 얻게 됩니다. 

즉, 시장이 키포인트 오버퍼포먼스만을 놓고 '형태'와 선수들의 능력을 과대평가했다는 것입니다. 현재 출전 정지 중인 Dan Evans와 Horacio Zeballos를 제외하고는 10명의 선수 모두 2017년에 평균 회귀를 했습니다.

아무 조건 없이 베팅함과 동시에 평균 회귀를 기대하면서 반대로 접근하는 것은 오히려 긍정적인 결과를 가져올 수 있습니다. 2016년 브레이크 포인트에서 언더퍼포먼스를 보인 선수를 가려내면, 시장에서 이들의 능력을 과소평가함으로써 2017년에 긍정적인 결과를 가져올 수 있다는 것 또한 흥미로운 사실입니다.

흥미롭게도, 올해 초반에 브레이크 포인트에서 굉장한 오버퍼포먼스를 보여준 Dimitrov가 같은 측정 기준에서 2016년 전반적으로 사실상 굉장한 언더퍼포먼스를 보여줬다는 사실은 변수를 '형태'로 잘못 받아들이기가 얼마나 쉬운지 보여주는 좋은 예입니다.

평균 회귀

올 시즌 36경기 중 34경기에서 승리한 Roger Federer*를 필두로, 이러한 선수에게 아무 기반 없이 베팅하는 것은 조금 잡다해 보일 수 있지만 274회 경기에서 £100로 베팅한다고 가정했을 때 거의 6%에 가까운 이익을 얻는 것이 가능합니다.

*Rogers Cup 준결승 이전의 데이터

요컨대 2016년에 브레이크 포인트에서 오버/언더퍼포먼스를 보인 선수들의 2017년 수치를 보면 양쪽 그룹 모두에서 평균 회귀를 확실히 보여주고 있으며 시장에는 이러한 영향이 전혀 반영되어 있지 않았습니다.

지난해에 대한 심화 연구를 통해 더욱 큰 샘플을 형성함으로써 시장을 공략할 수 있는 흥미로운 시각을 얻을 수 있을지도 모릅니다. 테니스 베팅에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 피나클의 테니스 베팅 논의에서 하이라이트를 읽어보세요.