지난 기사에서는 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.
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.
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.
이번 시리즈 기사 1부에서 우리의 주요 목표는 느린 경기에서 어떠한 선수 역학 관계가 영향을 미치는지 분석하는 것이었습니다.
지난 기사에서 우리는 서브를 주 무기로 삼는 선수들이 빠른 경기에서 시장의 기대치를 훌쩍 뛰어넘지만, 느린 경기에서는 반대가 될 것이라고 예측했습니다.
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.
필터 1: 서비스 포인트 득점 선수 상위 10명
필터 1: 서비스 포인트 득점 선수 상위 10명
선수
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
,
|
경기
|
수익/손실
|
투자 수익률
|
Isner
|
13
|
-213
|
-16.38
|
Karlovic
|
12
|
-214
|
-17.83
|
Federer
|
3
|
-63
|
-21.00
|
Ranonic
|
14
|
-134
|
-9.57
|
Kyrgios
|
8
|
-163
|
-20.38
|
Anderson
|
17
|
199
|
11.71
|
Opelka
|
6
|
-42
|
-7.00
|
Tsonga
|
16
|
-17
|
-1.06
|
Cilic
|
20
|
-440
|
-22.00
|
Querrey
|
4
|
-178
|
-44.50
|
필터 2: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 상위 10명
필터 2: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 상위 10명
선수
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
,
|
경기
|
수익/손실
|
투자 수익률
|
Karlovic
|
12
|
-214
|
-17.83
|
Isner
|
13
|
-213
|
-16.38
|
Opelka
|
6
|
-42
|
-7.00
|
Klahn
|
3
|
-126
|
-42.00
|
Ranonic
|
14
|
-134
|
-9.57
|
Kyrgios
|
8
|
-163
|
-20.38
|
Anderson
|
17
|
199
|
11.71
|
Copil
|
21
|
-558
|
-26.57
|
Kokkinakis
|
4
|
-295
|
-73.75
|
Querrey
|
4
|
-178
|
-44.50
|
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.
필터 3: 서비스 포인트 득점 선수 하위 10명
필터 3: 서비스 포인트 득점 선수 하위 10명
선수
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
,,
|
경기
|
수익/손실
|
투자 수익률
|
Kavcic
|
3
|
-149
|
-49.67
|
Olivo
|
29
|
2668
|
92.00
|
Berlocq
|
41
|
-1052
|
-25.66
|
Andujar
|
17
|
297
|
17.47
|
Fabbiano
|
19
|
-883
|
-46.47
|
Daniel
|
44
|
-640
|
-14.55
|
Andreozzi
|
30
|
-506
|
-16.87
|
Dzumhur
|
26
|
-204
|
-7.85
|
Albot
|
22
|
-490
|
-22.27
|
Nishioka
|
6
|
-308
|
-51.33
|
필터 4: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 하위 10명
필터 4: 서비스 포인트 득점 - 리턴 포인트 득점 차 선수 하위 10명
선수
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
느린 경기 경기력, 2016+
|
,
|
경기
|
수익/손실
|
투자 수익률
|
Schwartzman
|
56
|
-332
|
-5.93
|
Andujar
|
17
|
297
|
17.47
|
Dzumhur
|
26
|
-204
|
-7.85
|
Olivo
|
29
|
2668
|
92.00
|
Kamke
|
12
|
-272
|
-22.67
|
Fabbiano
|
19
|
-883
|
-46.47
|
Fognini
|
51
|
532
|
10.43
|
Berlocq
|
41
|
-1052
|
-25.66
|
Nishioka
|
6
|
-308
|
-51.33
|
Simon
|
33
|
-582
|
-17.64
|
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.
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 최고의 배당률을 받아보려면 피나클의 전문가 베팅 조언을 꼭 읽어보세요.