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블랙잭 사이드 베팅이란 무엇인가요? 사이드 베팅은 플레이어나 딜러 중 누가 승리하는가에 상관없이 블랙잭 라운드 결과에 하는 보너스 베팅입니다. 대부분은 정규 베팅과 함께 라운드 시작 시 카드 딜링이 되기 전에 진행되며, 딜러에게 승리했을 경우 받는 단순한 2:1의 배당률과는 달리 더 큰 고정 배당률을 갖고 있습니다. 어떤 종류의 블랙잭 사이드 베팅이 있나요? 블랙잭에 적용할 수 있는 사이드 베팅은 대단히 많지만, 가장 대중적인 것은 다음과 같습니다. 인슈어런스 베팅 플레이어는 딜러의 앞면 카드가 에이스이고 블랙잭이 나올

Pinnacle 카지노에서 블랙잭 플레이하기

사이드 베팅은 블랙잭 게임을 더욱 흥미롭게 만들 방법을 제시하는 건 물론, 승리할 방법도 더욱 많이 제공합니다. 그렇다면 과연 사이드 베팅이란 무엇이고, 어떤 사이드 베팅이 있으며 그 가치는 어느 정도일까요? 다음 글을 읽으면서 알아보세요.

블랙잭 사이드 베팅 설명

베팅에서 틈새시장을 찾는 것은 종종 가치로 연결됩니다. 이것은 핸드볼 베팅의 전문 지식부터 일본 야구 베팅에서 확장된 경험을 갖고 있는 것까지 다양합니다. 북메이커보다 더 많은 것을 알고 있다는 전제가 있어야 수익이 발생합니다.  최고의 베팅 조언과 통계를 받아보세요 최신 전문 기사를 읽고 베팅 실력을 키우세요. Pinnacle 팔로우하기  코너킥 베팅은 왜 할까요?  최근 축구 코너킥 베팅이 점점 인기를 얻고 있습니다.

축구 배당률

자신의 축구 베팅 배당률을 형성하기 위해 충분한 데이터를 수집하지 않는 북메이커를 찾기란 힘들겠지만, 기본적인 1X2와 핸디캡 시장에서 벗어나는 것은 차이를 활용할 기회가 될 수 있습니다. 다음을 읽고 코너킥 베팅에서 얻을 수 있는 이점을 알아보세요.

축구 코너킥 베팅: 덜 알려진 시장의 가치

푸아송 분포는 평균을 전체 분포에 걸친 다양한 결과의 확률로 변환하는 수학적인 개념입니다. 예를 들어, Manchester City는&nbsp;경기당 평균 1.7골을 기록하므로 푸아송 분포 공식에 입력하면 Manchester City의 평균 득점 확률은 0골일 확률이 18.3%, 1골일 확률이 31%, 2골일 확률이 26.4%, 3골일 확률이 15%로 계산됩니다. 푸아송 분포 - 최종 점수 확률&nbsp;계산 가장 가능성이 높은 최종 점수를 계산하는 데 푸아송을 사용하기 전에 먼저 각 팀이 해당 시합에서 득점할 것으로 예상되는 평균 골 수를 계산해야 합니다. 이는 각

푸아송 분포는 과거 데이터와 함께 사용하면 축구 경기에서 가장 발생 가능성이 높은 점수 결과를 간단하고 믿을 수 있는 방법으로 계산하여 베팅에 적용할 수 있습니다. 이 간단한 단계에서는 푸아송 분포 값을 생성하는 데 필요한 공격력/방어력 척도를 손쉬운 방법으로 계산하는 방법을 보여줍니다. 곧 푸아송 분포를 사용해 축구 점수를 예측할 수 있게 될 겁니다.

푸아송 분포: 축구 베팅 점수 예측

  기대값 플레이어가 동일한 배당률로 여러 번 베팅을 신청한 경우 승패를 예상할 수 있는 금액입니다. 단순한 식으로 계산되며, 이길 확률과 베팅당 이길 수 있는 금액을 곱한 값에서 질 확률과 베팅당 잃는 금액을 곱한 값을 뺍니다.  용어►   기대값(EV)의 간단한 예를 살펴보겠습니다. 동전 던지기에서&nbsp;앞면에 $10를 베팅하고, 이를 맞출 때마다 $11를 받기로 한 경우 EV는 0.5가 됩니다. 이는 앞면에 대해 동일한 베팅을 계속하는 경우, $10를 베팅할

베팅의 기대값은 베팅당 평균적으로 얼마만큼의 금액을 기대할 수 있는지를 나타내며, 이는 베터가 북메이커 배당률을 비교할 때 가장 유용하게 쓸 수 있는 계산법입니다. 스포츠 베팅에서 승률을 예측하려면 기대값을 어떻게 계산하나요? 다음 글을 읽으며 알아보세요.

기대값 계산 방법

테니스에 특화된 분석가이자 트레이더인 Dan은 통계적 분석을 사용해 조사하고 테니스 경기 전 기사와 게임 중 베팅 마켓을 작성합니다. 회계학 학사 학위를 가진 Dan은 그만의 경기 전 가격 모델을 고안하여 매일 경기 미리보기 기사를 그의 웹사이트&nbsp;<a class="invisible-for-meet-authors" href="http://www.tennisratings.co.uk">www.tennisratings.co.uk</a>에 작성합니다.

Dan Weston

<a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources/ko/tennis/which-tennis-players-perform-better-fast-courts/bu72pvrnsvuwkzn9">지난 기사</a>에서는 서브 및 리턴을 주 무기로 삼는 선수들이 투어에서 가장 빠른 경기에서 어떻게 경기를 풀어나가는지 살펴보고, 빠른 경기에서 서브를 주 무기로 삼는 선수들이 과소평가되었으며, 리턴을 주 무기로 삼는 선수들이 과대평가되었다는 가설을 세우고 향후 베팅 시장에 적용할 수 있는 전략을 얻었습니다.


<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ko/tennis/which-tennis-players-perform-better-fast-courts/bu72pvrnsvuwkzn9">1부: 빠른 경기에서 더욱 실력 발휘를 하는 테니스 선수는 누구일까요?</a></li>
</ul>
</div>

2부로 구성된 이번 전략 기사의 두 번째 파트에서는 반대로 투어에서 가장 느린 경기일 때를 살펴볼 것입니다.
다시 한번 언급하지만 초반에 이 연구는 현 경기의 이력을 분석하기 위해 진행되었으며, 서비스 포인트를 딴 확률이 62.2% 이하인 투어에서 가장 느리다고 할 수 있는 12곳을 살펴보았습니다.
경기 속도가 빨랐던 곳은 하드 코트(실내 및 실외 모두)와 잔디 코트가 지배적이었던 반면, 동일한 방식을 기반으로 경기 속도가 느렸던 곳은 클레이 코트 경기가 독보적으로 많았습니다. 여기에는 Monte Carlo에서 열린 Masters 1000 경기와 앞으로 개최될 French Open과 같은 메이저 토너먼트 대회가 포함됩니다.
뿐만 아니라 지난 주 Dominic Thiem이 우승한 바르셀로나 경기와, Matteo Berrettini가 우승한 부다페스트 경기도 포함되어 있습니다.

<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ko/tennis/how-to-bet-on-tennis/qrf267l88zejp4j4">테니스에 베팅하는 방법: 초심자를 위한 테니스 베팅 가이드</a></li>
</ul>
</div>

투어에서 가장 경기 속도가 느린 12개 개최지에서 Thiem의 경기력을 살펴보면 그가 왜 바르셀로나에서 실력을 발휘했는지 알 수 있습니다. 2016년 이후로 그는 이 경기장(ATP Tour 전반)에서 총 73회의 경기를 치렀으며 경기당 그에게 베팅된 금액을 £100라고 가정했을 때 £1,203의 수익을 냈습니다.
이는 대략적으로 투자 수익률 16.48%에 해당하며, 느린 경기에서 그의 능력을 적절히 보여주고 있습니다.
서브를 주 무기로 삼고 있음에도 느린 경기에서 Berrettini의 경기력은 흔들림이 없었습니다. 동일한 경기장에서 했던 16회의 경기는 투자 수익률 22.44%를 기록했습니다.
<a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources/ko/tennis/which-tennis-players-perform-better-fast-courts/bu72pvrnsvuwkzn9">이번 시리즈 기사 1부</a>에서 우리의 주요 목표는 느린 경기에서 어떠한 선수 역학 관계가 영향을 미치는지 분석하는 것이었습니다.
<blockquote>지난 기사에서 우리는 서브를 주 무기로 삼는 선수들이 빠른 경기에서 시장의 기대치를 훌쩍 뛰어넘지만, 느린 경기에서는 반대가 될 것이라고 예측했습니다.</blockquote>
이 시점에서 선수가 서브를 주 무기로 삼는지, 리턴을 주 무기로 삼는지에 따라 선수의 기본 서비스 포인트 득점 비율을 사용할 것인지, 아니면 서브와 리턴 포인트 득점 비율 차이를 이용할 것인지 따져봐야 할 여러 옵션이 있습니다.
아래 두 표는 모든 베팅이 £100의 동일 금액이라 가정했을 때, 2016년 1월 1일부터 2019년 4월 28일까지 느린 경기에서 서브를 주 무기로 삼는 선수들이 어떤 경기력을 보여줬는지를 나타냅니다.
<h3>필터 1: 서비스 포인트 득점 선수 상위 10명</h3>
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>필터 1: 서비스 포인트 득점 선수 상위 10명</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<thead>
<tr>
<td>
선수
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
</tr>
<tr>
<td>
&nbsp;,
</td>
<td>
경기
</td>
<td>
수익/손실
</td>
<td>
투자 수익률
</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>
Isner
</td>
<td>
13
</td>
<td>
-213
</td>
<td>
-16.38
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Karlovic
</td>
<td>
12
</td>
<td>
-214
</td>
<td>
-17.83
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Federer
</td>
<td>
3
</td>
<td>
-63
</td>
<td>
-21.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Ranonic
</td>
<td>
14
</td>
<td>
-134
</td>
<td>
-9.57
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Kyrgios
</td>
<td>
8
</td>
<td>
-163
</td>
<td>
-20.38
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Anderson
</td>
<td>
17
</td>
<td>
199
</td>
<td>
11.71
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Opelka
</td>
<td>
6
</td>
<td>
-42
</td>
<td>
-7.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Tsonga
</td>
<td>
16
</td>
<td>
-17
</td>
<td>
-1.06
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Cilic
</td>
<td>
20
</td>
<td>
-440
</td>
<td>
-22.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Querrey
</td>
<td>
4
</td>
<td>
-178
</td>
<td>
-44.50
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h3>필터 2: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 상위 10명</h3>
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>필터 2: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 상위 10명</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<thead>
<tr>
<td>
선수
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
</tr>
<tr>
<td>
&nbsp;,
</td>
<td>
경기
</td>
<td>
수익/손실
</td>
<td>
투자 수익률
</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>
Karlovic
</td>
<td>
12
</td>
<td>
-214
</td>
<td>
-17.83
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Isner
</td>
<td>
13
</td>
<td>
-213
</td>
<td>
-16.38
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Opelka
</td>
<td>
6
</td>
<td>
-42
</td>
<td>
-7.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Klahn
</td>
<td>
3
</td>
<td>
-126
</td>
<td>
-42.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Ranonic
</td>
<td>
14
</td>
<td>
-134
</td>
<td>
-9.57
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Kyrgios
</td>
<td>
8
</td>
<td>
-163
</td>
<td>
-20.38
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Anderson
</td>
<td>
17
</td>
<td>
199
</td>
<td>
11.71
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Copil
</td>
<td>
21
</td>
<td>
-558
</td>
<td>
-26.57
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Kokkinakis
</td>
<td>
4
</td>
<td>
-295
</td>
<td>
-73.75
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Querrey
</td>
<td>
4
</td>
<td>
-178
</td>
<td>
-44.50
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
지난 기사에서 우리는 서브를 주 무기로 삼는 선수들이 빠른 경기에서 시장의 기대치를 훌쩍 뛰어넘지만, 느린 경기에서는 반대가 될 것이라고 예측했습니다. 이러한 예측은 필터 1에서 있었던 113회의 경기에서 투자 회수율 -11.19%, 필터 2에서 있었던 102회의 경기에서 더욱 낮은 투자 회수율인 -16.90%를 기록하면서 시장 기대치를 전혀 만족하지 못했습니다.
오직 Kevin Anderson 선수만이 느린 경기에서 투자 회수율을 양의 값으로 가지면서 두 가지 필터를 만족했습니다.
<h3>필터 3: 서비스 포인트 득점 선수 하위 10명</h3>
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>필터 3: 서비스 포인트 득점 선수 하위 10명</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<thead>
<tr>
<td>
선수
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
</tr>
<tr>
<td>
&nbsp;,,
</td>
<td>
경기
</td>
<td>
수익/손실
</td>
<td>
투자 수익률
</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>
Kavcic
</td>
<td>
3
</td>
<td>
-149
</td>
<td>
-49.67
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Olivo
</td>
<td>
29
</td>
<td>
2668
</td>
<td>
92.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Berlocq
</td>
<td>
41
</td>
<td>
-1052
</td>
<td>
-25.66
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Andujar
</td>
<td>
17
</td>
<td>
297
</td>
<td>
17.47
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Fabbiano
</td>
<td>
19
</td>
<td>
-883
</td>
<td>
-46.47
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Daniel
</td>
<td>
44
</td>
<td>
-640
</td>
<td>
-14.55
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Andreozzi
</td>
<td>
30
</td>
<td>
-506
</td>
<td>
-16.87
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Dzumhur
</td>
<td>
26
</td>
<td>
-204
</td>
<td>
-7.85
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Albot
</td>
<td>
22
</td>
<td>
-490
</td>
<td>
-22.27
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Nishioka
</td>
<td>
6
</td>
<td>
-308
</td>
<td>
-51.33
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h3>필터 4: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 하위 10명</h3>
<div class="table-holder-article-content"> <div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>필터 4: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 하위 10명</h2> </div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<thead>
<tr>
<td>
선수
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
<td>
느린 경기 경기력, 2016+
</td>
</tr>
<tr>
<td>
&nbsp;,
</td>
<td>
경기
</td>
<td>
수익/손실
</td>
<td>
투자 수익률
</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>
Schwartzman
</td>
<td>
56
</td>
<td>
-332
</td>
<td>
-5.93
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Andujar
</td>
<td>
17
</td>
<td>
297
</td>
<td>
17.47
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Dzumhur
</td>
<td>
26
</td>
<td>
-204
</td>
<td>
-7.85
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Olivo
</td>
<td>
29
</td>
<td>
2668
</td>
<td>
92.00
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Kamke
</td>
<td>
12
</td>
<td>
-272
</td>
<td>
-22.67
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Fabbiano
</td>
<td>
19
</td>
<td>
-883
</td>
<td>
-46.47
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Fognini
</td>
<td>
51
</td>
<td>
532
</td>
<td>
10.43
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Berlocq
</td>
<td>
41
</td>
<td>
-1052
</td>
<td>
-25.66
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Nishioka
</td>
<td>
6
</td>
<td>
-308
</td>
<td>
-51.33
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Simon
</td>
<td>
33
</td>
<td>
-582
</td>
<td>
-17.64
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
필터를 보면 느린 경기에서 서브를 주 무기로 삼는 선수들이 애를 먹는 것과, 이와 동시에 리턴을 주 무기로 삼는 선수들이 시장 기대치를 뛰어넘지 못했다는 것을 알 수 있습니다.
이것은 선수들이 느린 경기장을 더 선호하는 경향이 분명함에도 불구하고, 선수들이 참가하는 경기의 양에서 분명히 알 수 있는 것입니다. 또한 리턴을 주 무기로 삼는 선수들에 대해 시장이 꽤 정확한 분석을 하고 있다는 의미로 볼 수 있습니다.


<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ko/tennis/super-coach-tennis-analysis/z7p2fagf5l2qz5jb">테니스 코치가 경기력에 어떠한 영향을 끼칠까요?</a></li>
</ul>
</div>

필터 3에서 회수율은 -5.35%였고 필터 4에서는 -0.47%였는데 느린 경기에 있어 리턴을 주 무기로 삼는 선수를 무조건적으로 지원하는 것은 그다지 좋은 전략이 아닌 것으로 보입니다.
하지만 이전 기사에서 결론을 내린 것과 마찬가지로, 이 데이터는 서브를 주 무기로 삼는 상대 선수들이 느린 경기장에서 경기를 할 때 일정 가치가 있다는 것을 알아내는 데 도움이 되었습니다. 또 앞으로 몇 주 뒤에 이 선수들이 전부 French Open에 참가한다는 것을 고려하면, 이 데이터는 베터들이 2019년 두 번째 Grand Slam에 앞서 생각할 거리를 던져줄 것입니다.
우리가 제공하는 <a href="https://www.pinnacle.com/en/odds-list/countries/tennis">최고의 배당률을 받아보려면</a> 피나클의 <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-resources">전문가 베팅 조언</a>을 꼭 읽어보세요.

테니스 배당률

느린 경기에서 더욱 실력 발휘를 하는 테니스 선수는 누구일까요?

클레이 코트 시즌이 코앞으로 다가왔지만, 잔디 코트 시즌이 몇 달 뒤에 시작하기에 앞으로 있을 테니스 경기는 일반적으로 속도가 가장 느렸다가 끝내는 가장 빨라질 것입니다. 본지 주재 테니스 전문가인 Dan Weston이 테니스 선수의 역학 관계와 예상 조건을 바탕으로 몇 가지 베팅 전략을 살펴봤습니다.