축구는 왜 예측하기 어려운가
축구는 득점이 적습니다. 90분 동안 평균 2.6골 정도가 나옵니다. 농구처럼 200점이 오가는 종목에서는 실력 차이가 점수로 수렴하지만, 축구에서는 한 번의 굴절이나 오프사이드 판정 하나가 결과를 뒤집습니다. 그래서 축구 모델의 목표는 "누가 이기는가"를 맞히는 것이 아니라 각 스코어가 나올 확률 분포를 만드는 것입니다.
실력이 좋은 팀이 항상 이기지 않는다는 사실은 약점이 아니라 전제입니다. 이 전제를 받아들여야 확률 이야기가 시작됩니다.
모델이 읽는 40개 이상의 지표
- 기대 득점(xG)과 기대 실점 — 슈팅의 개수가 아니라 질을 봅니다. 페널티박스 안 정면 슈팅과 30미터 중거리 슈팅은 완전히 다른 값입니다.
- 홈/원정 분리 성적 — 홈 어드밴티지는 리그마다 다르고 팀마다 다릅니다. 평균으로 뭉뚱그리면 정보가 사라집니다.
- 최근 폼 — 5~10경기 구간. 너무 짧으면 노이즈, 너무 길면 이미 바뀐 팀의 옛날 모습입니다.
- 일정 밀도와 이동 — 3일 간격 경기, 대륙 간 원정, 연장 직후는 실제로 득점 기대치를 떨어뜨립니다.
- 결장자의 가중치 — 골키퍼, 중앙 수비, 주득점원의 결장은 다른 포지션보다 훨씬 크게 반영됩니다.
- 전술적 상성 — 강한 압박 팀이 후방 빌드업에 의존하는 팀을 만날 때처럼, 스타일 조합이 만드는 편차입니다.
- 배당률 움직임 — 시장이 아는 정보의 요약본입니다. 라인이 한쪽으로 크게 밀리면 이유가 있습니다.
확률은 어떻게 만들어지나
- 두 팀의 득점 기대치를 추정합니다. 공격력, 상대 수비력, 홈/원정 보정을 곱해 "이 경기에서 몇 골을 넣을 것으로 기대되는가"를 구합니다.
- 스코어 분포를 만듭니다. 득점 기대치를 바탕으로 0-0부터 4-3까지 각 스코어의 확률을 계산합니다.
- 마켓 확률로 변환합니다. 이 분포를 합치면 승/무/패, 오버/언더 2.5, 양팀 득점, 더블찬스, 핸디캡 확률이 한꺼번에 나옵니다. 마켓마다 따로 모델을 돌리는 것이 아닙니다.
실제 숫자로 보기
홈 팀 득점 기대치 1.7, 원정 팀 1.1인 경기라면 대략 이런 분포가 나옵니다.
| 마켓 | 모델 확률 | 공정 배당률 | 시장 배당률 예시 |
|---|---|---|---|
| 홈 승 | 51% | 1.96 | 1.80 |
| 무승부 | 25% | 4.00 | 4.20 |
| 원정 승 | 24% | 4.17 | 4.10 |
| 오버 2.5 | 47% | 2.13 | 2.25 |
| 양팀 득점 | 52% | 1.92 | 1.90 |
여기서 걸 만한 것은 홈 승이 아니라 무승부와 오버 2.5입니다. 시장 배당률이 공정 배당률보다 높기 때문입니다. 가장 일어날 법한 결과와 가장 걸 만한 결과는 대개 다릅니다.
모델이 놓치는 것
감독 경질 직후의 반등, 강등 확정 뒤의 동기 상실, 다음 주 챔피언스리그를 앞둔 로테이션, 라커룸 갈등. 이런 정보는 데이터에 늦게 나타나거나 아예 나타나지 않습니다. 시즌 개막 3~4라운드와 승격 팀도 표본이 없어 확률의 폭이 넓어집니다. 이럴 때는 모델이 픽을 적게 내놓는 편이 정상입니다.
예측을 어떻게 검증하는지는 AI 축구 예측 가려내는 법에서 다뤘습니다.
정리
축구 AI 분석은 득점 기대치 → 스코어 분포 → 마켓 확률의 세 단계입니다. 이 확률을 배당률과 비교했을 때 차이가 나는 경기만 의미가 있습니다.
이길 팀을 찾지 말고, 값이 잘못 매겨진 경기를 찾으세요.
리그별로 수익이 나는 마켓
같은 대회에서도 마켓별 성적은 같지 않으며, 이는 프리뷰를 읽어서는 알 수 없습니다 — 결과를 봐야 합니다. 아래는 확정된 802건의 픽에 대한 저희 공개 기록입니다:
| 리그 | 적중 | % | 최고 마켓 | 최악 |
|---|---|---|---|---|
| 🇩🇪 Bundesliga | 20/29 | 69.0% | 양팀 득점 6/6 (100%) | 경기 결과 6/10 (60%) |
| 🌎 Libertadores | 41/62 | 66.1% | X골 이상 16/22 (73%) | 양팀 득점 3/8 (38%) |
| 🇳🇱 Eredivisie | 13/20 | 65.0% | 경기 결과 6/8 (75%) | X골 이상 6/10 (60%) |
| 🇪🇸 La Liga | 30/51 | 58.8% | 양팀 득점 9/13 (69%) | X골 이상 11/23 (48%) |
| 🇮🇹 Serie A | 17/29 | 58.6% | 경기 결과 15/22 (68%) | X골 이상 2/7 (29%) |
| 🇧🇷 Brasileirao | 31/53 | 58.5% | 양팀 득점 4/5 (80%) | X골 이상 4/9 (44%) |
| 🌎 Sudamericana | 33/57 | 57.9% | X골 이상 16/24 (67%) | 경기 결과 15/30 (50%) |
| 🇫🇷 Ligue 1 | 19/33 | 57.6% | X골 이상 10/14 (71%) | 경기 결과 6/14 (43%) |
| 🇺🇸 MLS | 16/28 | 57.1% | X골 이상 7/13 (54%) | 경기 결과 7/13 (54%) |
| 🇦🇷 Liga Prof. | 35/62 | 56.5% | X골 이상 15/26 (58%) | 경기 결과 20/36 (56%) |
| 🏴 Premier League | 22/42 | 52.4% | 경기 결과 10/16 (63%) | X골 이상 6/15 (40%) |
| 🇲🇽 Liga MX | 13/26 | 50.0% | 양팀 득점 5/6 (83%) | X골 이상 7/17 (41%) |
의미를 가질 만큼 표본이 있는 리그만 표시했습니다. 확정된 픽이 20건 미만이면 비율은 잡음입니다. 대시는 어떤 마켓도 최소 표본에 도달하지 못한 리그를 뜻합니다.
이 격차가 핵심입니다. 수익이 나는 마켓은 대회에 따라 달라집니다. 모든 리그에 하나의 전략을 적용하는 것이 축구 베팅에서 가장 값비싼 실수입니다.
표본이 작습니다. 보장이 아니라 경향으로 읽어 주세요. 숫자는 적중뿐 아니라 실패도 포함하며 픽이 확정될 때마다 다시 계산됩니다. 전체 적중률은 59.7%, 수익률은 1.04%로 사실상 본전입니다. 베팅 금액 설계가 틀리면 적중률만으로는 부족합니다.
자주 묻는 질문
축구 AI 모델은 어떤 데이터를 쓰나요?
기대 득점(xG)과 기대 실점, 슈팅의 위치와 질, 홈/원정 분리 성적, 최근 5~10경기 폼, 일정 간격과 이동 거리, 결장자, 전술적 상성, 그리고 배당률 변동입니다. 경기당 40개 이상의 지표가 들어갑니다.
기대 득점(xG)이 왜 중요한가요?
결과와 내용을 구분해 주기 때문입니다. 슈팅 3개로 1-0 승리한 팀과 15개를 때려 1-0으로 이긴 팀은 다음 경기 전망이 완전히 다릅니다. 배당률은 결과를 따라가므로, 이 차이에서 밸류가 생깁니다.
홈 어드밴티지는 얼마나 되나요?
리그마다 다릅니다. 유럽 5대 리그에서는 대체로 득점 기대치 0.2~0.4골 정도의 이점으로 나타나지만, 관중 규모와 이동 거리에 따라 편차가 큽니다. 팀별로 따로 추정하는 편이 정확합니다.
가장 확률이 높은 결과에 걸면 되나요?
아니요. 확률이 높으면 배당률이 낮아 대부분 밸류가 없습니다. 걸 만한 것은 모델 확률이 배당률 암시 확률보다 높은 쪽이며, 그건 종종 무승부나 언더 같은 인기 없는 선택지입니다.
오버/언더와 양팀 득점은 따로 계산하나요?
아니요. 같은 스코어 분포에서 한꺼번에 나옵니다. 그래서 마켓 간 확률이 서로 모순되지 않습니다. 마켓마다 별도 모델을 쓰면 오히려 일관성이 깨집니다.
모델이 가장 약한 상황은 언제인가요?
시즌 개막 후 3~4라운드, 승격 직후 팀, 하부 리그, 로테이션이 큰 컵 대회 초반, 감독 교체 직후입니다. 표본이 없거나 데이터가 상황을 설명하지 못하는 구간입니다.
K리그도 분석하나요?
네. gambeta.ai는 38개 이상의 리그와 컵 대회를 다루며 K리그도 포함됩니다. 다만 표본이 적은 시즌 초에는 픽이 적게 나옵니다.
예측은 얼마나 자주 갱신되나요?
라인업과 배당률이 확정되는 흐름에 맞춰 하루 여러 차례 갱신됩니다. 다만 이미 공개된 픽은 덮어쓰지 않고 새 경기의 픽이 추가되는 방식입니다.