축구 xG 분석을 통한 적중률 향상 3가지 방법
스포츠 베팅을 또 다른 직업으로 생각하고 투잡처럼, 사이드잡처럼 진지하게 이용하는 배터들이 많아지고 있는 추세입니다. 어느 정도 토토 경험이 있다면 각 팀에 대한 예상 성과와 부합하는 기대 가치, 즉 기댓값이라는 개념에 익숙하실 수 있는데요. 축구 경기에서의 기대값이란 곧 '골 수'를 의미하겠죠. 어떤 팀이 더 많은 골을 넣느냐에 따라 xG 수치가 높아지는 것입니다. xG란, '슛이 골로 전환될 가능성'을 의미합니다. 한 팀이나 선수가 해당 경기에서 얼마나 많은 골을 넣을 수 있을지를 예상하는 중요한 지표가 되죠.
스포츠 베팅을 하다 보면 예기치 못한 조합을 통해 의외로 성공할 때도 있고 실패할 때도 있습니다. 완전히 전세가 역전되는 대반전의 베팅 결과가 나왔다면 대부분은 순수 실력보다 하늘이 도운 운의 결과일 수 있죠. 따라서 이처럼 운에 치중하는 불안한 배팅을 반복하기보다, 차근차근 장기적으로 기댓값을 계산하고 예측하여 더 큰 기회를 얻는 토토가 더욱 롱런할 수 있습니다. 이 때 최근 대두되고 있는 개념이 바로 xG이며, xG는 매 순간마다 각 선수가 득점할 확률이 어느 정도인지를 파악할 수 있는 개념입니다. 성공 여부를 추측할 수도 있죠.
최근 축구 토토 배터들 사이에서는 결과 예측에 예상 골 수 또는 xG과 같은 개념을 적극 사용하기 시작했습니다. 예상 골 수가 곧 실제 골로 이어지는 득점 기회도 미리 파악할 수 있고, 해당 경기의 승리 확률을 꼼꼼하게 계산하여 축구 팀과 선수의 성과를 평가하는 성과 지표로 사용되기도 하죠. xG는 골 득점 기회와 골 전환율에 대한 과거 데이터를 활용해서 계산하는데, 한 번의 득점 기회에 대한 xG는 1과 0 사이 값으로 정해집니다. 여기에 여러 골 득점 기회가 있는 알찬 경기의 xG를 합산하면 경기의 xG 또는 경기에서 보여주는 각 팀 xG 지수를 확인할 수 있습니다.
아래를 통해 축구 xG 분석을 통해 적중률을 곧바로 높일 수 있는 여러가지 방법에 대해 알려드리겠습니다.
축구 토토 적중률 향상시킬 수 있는 xG 활용 방법 3가지
스포츠 베팅을 하다 보면 예기치 못한 조합을 통해 의외로 성공할 때도 있고 실패할 때도 있습니다. 완전히 전세가 역전되는 대반전의 베팅 결과가 나왔다면 대부분은 순수 실력보다 하늘이 도운 운의 결과일 수 있죠. 따라서 이처럼 운에 치중하는 불안한 배팅을 반복하기보다, 차근차근 장기적으로 기댓값을 계산하고 예측하여 더 큰 기회를 얻는 토토가 더욱 롱런할 수 있다는 사실은 그 누구도 이견이 없을 것입니다.
이 때 최근 대두되고 있는 개념이 바로 xG입니다. xG는 매 순간마다 각 선수가 득점할 확률이 어느 정도인지를 파악할 수 있는 객관적인 지표입니다. xG를 통해 성공 여부를 추측할 수도 있고, 경기 중 팀 플레이의 수준까지 알 수 있는 것입니다. 이론적으로 xG는 한 경기에서 팀 플레이의 수준과 팀의 수준을 냉철하게 판단하며, 실제 골 득점 수보다 정확한 수치로 나타냅니다. 골은 어느 정도의 운에 의해 득점되는지, 실제 스코어 라인을 사용하던 팀이 다음 경기에서는 어떤 활약을 펼칠지 예측하고자 할 때 xG를 사용하는 것이 좋으며, 이는 곧 신뢰도를 높이고 적중률을 수직 상승시키는 좋은 방법입니다. 골은 베팅에서 '승패'의 의미, 예상 골은 '기대값'과 같은 개념이라고 볼 수 있습니다.
그렇다면 축구 경기 결과를 예측할 때 골 대신 xG를 사용할 수 있을까요? 아래에서 축구 xG 분석을 통해 적중률을 높이는 방법들을 크게 3가지로 추려 알아보도록 하겠습니다.
1.팀 전력을 측정하여 우승의 가능성을 예측한다.
앞서 말씀드린 바와 같이 xG는 팀이 우승할 수 있는 가능성의 척도입니다. 골의 갯수를 단순히 세는 개념이 아닌, 한 경기 동안 팀이 보여주는 여러 방면을 분석하여 경기력을 보다 정확히 측정합니다. 골과 xG 모두 표본 경기 수를 늘리면 경기 결과의 노이즈 양이 감소합니다. 하지만 초반에는 골 수보다 xG에서 감소율이 더 가파르게 변화하는 경향이 있습니다. 실제 관련 전문가는 이를 바탕으로 향후 경기를 예측할 때 어떤 종류의 데이터에 집중할 지 결정하기도 합니다. 만약 15경기 이상의 표본 또는 시즌 절반 이상인 표본이라면, 골 데이터를 xG만큼 신뢰할 수 있습니다. 이렇게 하면 노이즈를 최소화 할 수 있죠. 또한 골은 현재 즉각적으로 올리는 실질적인 점수이며 xG는 앞으로 넣을 골 득점 확률이이라는 의미를 정확하게 구분해야 합니다.. 이를 혼란스러워 할 경우, 실제로 예측한 골 데이터보다 적중률이 떨어질 수 있습니다.
전문가들을 포함한 다수의 베테랑 배터들이 xG를 예측 도구로 활용해도 된다는 관점으로 활동하고 있습니다. 그러나 너무 남발하지 않도록 주의해야겠죠. 3~6경기의 경우 xG 수치가 가장 중요하며, 7~15경기로 급증할 경우 실제 넣은 골의 갯수와 xG를 서로 비교해보시는 것이 현명합니다.
2.딕슨 콜스 계산법과 푸아송 분포 공식을 응용하여 골 수를 예측한다.
축구 경기 예측에 필요한 xG라는 요소를 주제로 가장 참고해 볼만한 자료는 1997년으로 거슬러 올라가 찾을 수 있었습니다. 당시 마크 딕슨과 랭커스터 대학교의 스튜어트 콜스가 관련 주제로 발표를 진행한 바 있는데요. 바로 루아송 분포를 기반으로 하여 경기의 득실점을 한 눈에 파악할 수 있는 딕슨 콜스 공식이었습니다. 딕슨-콜스 모델로 잘 알려진 이 수학 공식은 특정 경기 수 동안 각 팀의 득점 및 실점을 리그 평균과 비교하여 공격과 수비력의 개념을 명확하게 파악할 수 있다는 점에서 특별합니다. 뿐만 아니라 각 팀이 다음 경기에서 득점할 예상 골 수를 예측하는 데에도 적극 활용되기도 했습니다.
이에 또 한 번 필요한 개념이 바로 푸아송 분포도입니다. 푸아송 공식은 선수별 골 득점의 확률을 계산하는 데 사용되며 여기서 예상 골 수가 분포의 평균이라 볼 수 있습니다. 홈, 무승부, 원정 경기 결과에 대한 예측 확률을 페어 베팅 배당률로 변환한 다음 유명 해외배팅사이트의 종가와 비교함으로써 정확한 수치를 구할 수 있습니다. 정리하자면, 가장 먼저 푸아송 분포 표본을 구하고, 평균 기댓값 즉 xG 지수를 산출한 뒤, 해당 값에 따라 예상되는 골의 갯수를 예측한다면 성공률의 높낮이를 판단할 수 있게 될 것입니다.
3.평균 기댓값과 배당률을 대조하여 실제 배팅 적중 가능성을 예측한다.
토토 배팅 분석을 할 때 평균 기댓값 수치를 먼저 파악한 뒤, 이렇게 예측한 xG값과 실제 xG 값을 비교하는 도표와 대조하는 것도 굉장히 중요합니다. 이 때 한 가지 분명한 사실을 알게 되는데, 바로 예측과 어긋나는 값과 노이즈가 예상 외로 굉장히 많다는 것입니다. 이 때, 임의로 수정되고 강제로 조정된 xG 수치는 실제 경기를 진행한 팀의 xG를 정확하게 예측하는 데에 큰 도움이 되지 않으며 오히려 혼란을 가중시킨다는 것을 결코 간과해서는 안되겠습니다. 최소 문제가 늘어날수록 당연히 배팅 실패의 가능성도 높고, 원인을 찾아내기가 더 어려울 수 있기 때문입니다. 이런 상황에서는 보통 앞서 언급한 딕슨 콜스 공식을 배팅 활용에 실패했거나, 축구 득점 수를 예측하는 것에 본질적인 문제가 발생했을 가능성이 있습니다. 그러나 실패의 원인을 빠르게 찾아 개선하지 않고 무분별하게 반복되면 선수와 팀, 팀과 선수의 파트너십과 팀워크가 모조리 깨져버리는 불상사가 벌어질 수 있습니다. 지고 있는 팀은 점수를 더 내기 위해 더 열심히 뛰려는 의지가 있으며, 동점인 경우 한 골만 더 넣으려는 동기 차이가 발생하기 때문에 반드시 xG 수치를 통해 평균 기대값과 배당률을 대조하고 적중 가능성을 파악하시는 것이 좋습니다.
지금까지 스포츠토토 축구 xG 분석을 통해 적중률을 높일 수 있는 방법들을 알아보았습니다. xG는 승패 예측 데이터를 구축하는 데에 있어서 유용한 지표가 될 수 있습니다. 이 때 예측 모델의 정확성은 활용하는 데이터와 정보의 수준에 따라 달라집니다. xG 데이터에서 종합할 수 있는 모든 정보는 이미 배당률에 포함되어 있다는 점도 꼭 기억해야겠죠. 이미 토토 배팅 시 결과를 예측하는 단계에서 xG를 활용하고 있다면 가장 높은 정확도의 배팅을 한다고 해도 과언이 아닙니다. 앞으로는 축구 베팅 시 xG를 효과적으로 활용하여 보다 높은 적중률을 기록하실 수 있길 바라며, 저희 토토픽은다음에도 더욱 알차고 풍성한 토토 관련 소식으로 인사드리겠습니다.
