6 7, 2018
6 7, 2018

월드컵 베팅이 데이터 악몽인 이유

데이터에 의한 월드컵 베팅 전략의 문제점

질적 접근방식도 제한적인 이유

월드컵 문제의 해결방법이 있습니까?

월드컵 베팅이 데이터 악몽인 이유

월드컵은 의심의 여지가 없이 축구 세계에서 가장 큰 대회입니다. 4년마다 열리므로 팬들은 러시아에서 한 달 동안 열리는 64경기를 즐기기를 고대하고 있습니다. 그러나 이 대회는 종종 베터의 머리를 아프게 합니다. 월드컵 베팅이 이렇게 어려운 이유가 무엇일까요? 다음 글을 읽으며 알아보세요.

Mark Taylor는 이전의 기사에서 정확한 2018 월드컵 예측(우승자 포함)을 위한 자신의 접근방식을 설명하면서 이러한 접근방식을 사용할 때의 한계도 지적했습니다. 이 기사에서는 후자에 집중합니다. 이 기사에서는 양적 접근방식과 질적 접근방식의 한계를 논의합니다. 

여러분의 모델 결과는 여러분이 사용하는 프로세스에 의해 결정됩니다.

모델을 구축하는 것은 테스팅 및 모니터링 결과를 포함하는 반복적인 프로세스입니다. 이 내용은 판단 및 창의성 요소를 모든 모델 구축 프로세스의 중요한 요소로 제안한 이전 기사에서 논의되었습니다.

대회가 4년에 한 번 열리므로 월드컵 시나리오에서 테스팅 및 모니터링 결과는 제한적일 수밖에 없습니다. 양적 접근방식은 완벽한 실제로 사실인 결과를 얻기 위한 것이 아니며 숫자를 통해 실제 세계의 결과를 시뮬레이션하거나 설명하는 창의적 프로세스입니다.

그러나 모든 양적 모델은 일련의 가설 및 과거의 데이터에 기반을 둡니다. 월드컵에서 문제는 지역 예선 단계에서 수집한 데이터조차도 어느 정도는 과거의 데이터일 수밖에 없다는 점입니다.

과거의 팀 성적을 활용하는 경우를 생각해봅시다. 지역 예선 단계에서 수집한 데이터는 이 팀이 앞으로 실력이 다른 팀을 상대해야 한다는 사실보다 중요하지 않습니다. 예를 들어 파나마가 미국에 근소한 차이로 승리해 CONMEBOL 라운드를 통과했지만, 이 팀이 UEFA 지역 예선을 통과할 수 있었을까요?

데이터가 부족하다는 사실은 알고리즘에 의존하는 접근방식(이런 접근방식은 실제로 상당히 많이 존재합니다)이 매주 진행되는 일반적인 축구 리그에서와 같은 정도의 이점을 가지지 못한다는 것을 의미합니다.

위의 가정은 유럽 지역 예선이 통과하기 더 어렵다는 것이 아니라 조별 예선 단계와 매우 다르다는 것을 의미합니다. 게다가 지역 예선 경기는 2년 동안 펼쳐지며 이 기간에 팀의 기량은 변동을 겪었을 수 있습니다. 선수들은 한 해에도 능력치에 변동이 발생하며 부상에 시달리기도 합니다.

혹자는 FIFA 팀 랭킹을 활용해 이 변동을 보정하려고 할 수 있지만, FIFA 팀 랭킹은 매우 현실적이지 않은 것으로 알려져 있습니다. 차라리 FIFA 2018 시뮬레이션을 더 신뢰하겠습니다.

일부 발전된 모델은 선수별 수치를 활용하려고 시도합니다. 이러한 모델은 매우 복잡한 경향이 있으며 더 나은 예측 결과를 제공합니다. 그러나 선수의 기량은 팀의 구성에 따라 달라지며 클럽의 플레이 세트업 유형에서는 뛰어나지만, 대표팀에서 반드시 그러리란 보장은 없습니다.

Messi가 겪을 월드컵에서의 성적에 대한 압박감에 아르헨티나 대표팀에 Barcelona 동료들 같은 선수가 없다는 사실이 더해집니다. Mohammed Salah가 마법과 같은 시즌을 보낸 것은 분명하지만, 이집트 대표팀에서도 비슷한 기량을 보일 것이라는 증거는 없습니다(개인적으로 이집트 대표팀의 선전을 기원합니다).

같은 이유로 이전 월드컵 데이터를 활용하여 득점력과 같은 팀별 수치를 계산하는 것은 실패의 지름길일 수 있습니다. 월드컵 우승팀 또는 준우승팀이 다음 월드컵에서 처참한 성적을 기록한 사례가 자주 발생하는 것처럼 팀들은 4년 동안 상당히 변합니다. 팀 감독과 플레이 스타일도 시간에 따라 변할 수 있습니다.

질적 접근방식도 제한적인 이유

1970년의 브라질이나 1974년의 네덜란드(비록 우승은 못 했지만), 2010년의 스페인과 같은 전설적인 팀을 떠올리는 것도 질적 예측을 포함한 다른 접근방식에 영향을 미칩니다.

몇 달 전 제가 공동 발간한 학술지(브라질 월드컵 성적에 대한 공공연한 (잘못된) 해석)에서는 2014 월드컵 당시의 브라질 배당률을 평가했습니다. 기사 전문을 읽으실 필요가 없도록 주제를 브라질의 경기 후 아웃라이트 배당률은 경기 전 배당률보다 높다라고 요약해 드리겠습니다.

월드컵 우승팀 또는 준우승팀이 다음 월드컵에서 처참한 성적을 기록한 사례가 자주 발생하는 것처럼 팀들은 4년 동안 상당히 변합니다.

제가 공동 발간한 이 논문에서는 월드컵이 시작하기 전에 브라질의 월드컵 우승 확률이 25%였지만, 카메룬과 경기를 치르고 조별 예선을 통과한 직후 18%였다는 사실을 발견했습니다. 이 확률은 16강 경기가 시작되자 27%로 높아졌습니다.

나중에 깨달은 사실이지만, 직전 월드컵에서 본 브라질은 과거의 대회에서 봤던 전설적인 팀이 아니었습니다. 하지만, 베터들은 초반의 인상에 너무 집중한 나머지 기준점 편향의 희생자가 된 것으로 보입니다.

이 편향은 브라질이 경기를 치를 때마다 공격을 받았지만(따라서 경기 후 배당률이 높았습니다), 다음 경기가 시작되면 빠르게 잊혔습니다.

이러한 부정확한 결과를 발생시킬 수 있는 다른 요인이 있습니다. 전문용어로 과잉확신 편향이라고 부르지만, 짧게 자만심이라고 부르겠습니다. 돈을 따거나 잃는 베터 중에는 자신의 능력에 대해 자만하는 사람이 많으며 아마 저도 여기에 포함될 것입니다.

우리는 모두 “Leicester는 리그 우승을 차지할 수 없어”, “Chelsea가 4위 안에 들 것은 확실해”, “Juventus가 Champions League 우승을 차지할 거야” 등과 같은 너무 많은 이야기(이러한 이야기에는 말하는 사람의 확신이 포함됩니다)를 듣고 살며 이러한 이야기는 과잉확신 편향의 실제 예입니다.

월드컵 문제의 해결방법이 있습니까?

양적 접근방식이 제한적이며 질적 접근방식이 편향적이라면 정확한 월드컵 예측을 제시할 과학적 방법은 없다는 것을 의미합니까?

월드컵에서 문제는 지역 예선 단계에서 수집한 데이터조차도 어느 정도는 과거의 데이터일 수밖에 없다는 점입니다.

아니요, 이것은 이점이 될 수 있습니다. 데이터가 부족하다는 사실은 알고리즘에 의존하는 접근방식(이런 접근방식은 실제로 상당히 많이 존재합니다)이 매주 진행되는 일반적인 축구 리그에서와 같은 정도의 이점을 가지지 못한다는 것을 의미합니다. 게다가 월드컵 베팅은 오락적이고 감정적 특징이 강한 베터들도 참여합니다.

모든 예측은 상대적이지만 엄밀하게 정확하지 않을 것을 목표로 합니다. 예를 들어 저는 오피스 예상 풀(Scoragol.com에서 편하게 무료 Excel 파일을 사용하세요)에서는 다소 창의성을 발휘하라고 제안하지만, 지나치지 말라고 당부합니다.

참가자의 반이 독일이 우승한다고 선택했다는 사실을 알았다면, 똑같은 결정을 하지 않는 것이 좋습니다(그렇다고 파나마가 우승한다고 선택하라는 의미는 아닙니다). 마켓에서 승리하려면 다른 “만약에”를 고려하십시오. 질적 모델을 사용하는 경우 한 세트의 수치만을 사용해 결과를 도출하지 마십시오. 그러나 수치 변동에 대한 민감도는 테스팅하십시오.

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