골프 베팅 전략: 성공 = 재능 + 운

골프 대회나 토너먼트의 결과에 운은 엄청나게 큰 비중을 차지합니다. 통계학에 쓰이는 회귀 분석 (regression analysis) 이란 개념을 통해 어떻게 운이 대회 결과의 영향을 미치는지 살펴보도록 하겠습니다.

그린 위의 변수

유명한 도박꾼 Titanic Thompson은 이렇게 말했습니다. “포커, 당구, 주사위에서는 내 자신과 상대방만 고려하면 된다. 하지만 골프엔 날씨란 변수까지 있다.” 날씨뿐만 아니라 골프 예측이 어려운 이유는 여러가지 요인이 있습니다. 그린 위의 작은 변수 하나도 최종 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

스포츠 종목 중 상호 작용하는 요소가 많은 종목일수록 결과를 예측하기가 힘듭니다.

  • 골프는 야외 종목 중 특히 날씨의 영향을 많이 받습니다.
  • 토너먼트 대회는 4일 동안 진행되는데 각 선수의 티 타임이 일정하지 않으므로 컨디션을 유지하기가 어렵습니다.
  • 골프 코스는 굉장히 넓으며 굉장히 다양합니다.
  • 핀 포지션(골퍼가 노리는 곳)이 라운드마다 다릅니다.
  • 베팅 기준으로 볼 때 우승 후보 범위가 넓습니다.
  • 토너먼트 구조상 72홀 중 71홀까지 우승하고 있던 선수가 마지막 홀에서 큰 실수를 할 경우 결과가 뒤집어질수도 있습니다.

다행인 부분은 그만큼 예측이 어려운만큼 골프 배당률은 다른 종목에 비해서 높은 편입니다.

PGA와 유러피언 투어 순위권에 드는 선수가 그렇게 많지 않음에도 불구하고 2009 마스터 부터 2017년까지 메이저 대회의 우승자 43명 중 28명은 전부 다릅니다. 아래의 표는 지난 2007부터 2017년 까지 예상 밖에 선수가 메이저 대회를 우승한 기록입니다.

선수대회배당률특이사항
Danny Willett2016 US Masters101.000이후로 어떤 메이저 대회에서도 T37 이상의 성적을 내지 못함
Darren Clarke2011 British Open126.000이듬해에 열린 2011 USPGA에서 첫 두 라운드 동안 +15 기록
Keegan Bradley2011 US PGA151.000메이저 데뷔
Louis Oosthuizen2010 British Open201.000이전 8번의 메이저 대회에서 컷을 1번밖에 통과 못 함
Lucas Glover2009 US Open201.000US Open 역사상 최악의 악천후에서 열린 대회. Glover는 이전 세 번의 US Open에서 컷 탈락
YE Yang2009 US PGA151.000이전 7번의 메이저 대회에서 5번 컷 탈락
Michael Campbell2005 US PGA151.000예선 통과하기 위해 6피트 퍼팅에 성공해야 했음

실력과 운

골프 베팅 전략을 제대로 하려면 선수의 재능과 실력뿐만 아니라 운도 고려해야합니다.

성공 = 재능 + 운

이 공식을 골프에 접목시킨다면 베터는 핸디캡 이외에 운도 계산해야 합니다. 그렇다면 운은 대체 어떻게 수치로 나타낼까요?

회귀를 통해 설명해 드리겠습니다. 예를 들어 어떤 대회의 1라운드 점수가 나왔다고 가정합니다. 이날 언더파 선수들은 대체적으로 나머지 선수들보다 실력이 더 좋다고 판단할 수 있겠죠. 하지만 우리의 성공 공식을 대입하면 행운도 어느 정도 역할을 했다고 볼 수 있습니다. 마찬가지로 오버파를 기록한 선수들은 실력이 떨어지는 면도 분명히 있지만 그날 운이 안 좋았을수도 있는거죠.

평균 이상 1라운드 점수 = 평균 이상 실력 + 행운

평균 이하 1라운드 점수 = 평균 이하 실력 + 불운

베팅의 목적은 결과를 정확히 예측하는 것입니다. 즉, 우리는 이 분석 방법으로 2라운드의 결과를 예측해야 하는 것입니다. 2라운드의 선수들의 실력이 1라운드와 비슷하다고 가정한다면 행운이 변수가 됩니다. 하지만 행운을 정확히 측정할 수 있는 방법은 없습니다. 확률적으로 우리가 동의할수 있는것은 “2라운드 행운이 1라운드 때와 같을 확률은 적다” 입니다.

그렇다면 전반적으로 1라운드 때 평균 이상의 점수를 낸 선수들은 2라운드 때도 어느정도 좋은 결과가 있겠지만 1라운드 때만큼 운이 좋지는 않을거고 점수도 그만큼 좋지 않을거라고 예측할 수 있습니다.

반대도 마찬가지입니다. 1라운드 때 점수가 안 좋았던 선수들은 운이 안좋았을 경우를 고려해보면 2라운드 때 성적이 평균적으로 약간 올라갈 것입니다.

전체적으로 선수들의 2라운드 점수가 1라운드 보다 평균 점수에 더 가까워질 확률이 높다는 점입니다. 바로 평균으로의 회귀 영향 때문입니다.

여기서 중요한 점은 전반적으로 넓게 보았을때 이런 영향이 있다뿐이지 개별적으로 선수들을 살펴보면 1라운드부터 끝까지 쭉 잘하는 선수도 있을것이며 반대로 처음부터 끝까지 점수가 안 좋은 경우도 있을것입니다.

스포츠 일러스트레이티드 징크스

그럼에도 불구하고 회귀는 통계적 과학에서 나타내듯이 분명히 존재합니다. 미국의 유명한 스포츠 잡지 ‘스포츠 일러스트레이티드’ 징크스라는 것을 보면 확인할 수 있습니다. 이 징크스는 일종의 스포츠계의 괴담인데, 이 잡지의 표지 모델이 된 인물들중 굉장히 많은 선수들이 이후 하향세를 걷는다는 얘기입니다.

이것은 징크스라고 불리지만 간단히 회귀 측면에서 설명 가능합니다. 대다수의 커버 모델은 최정상의 자리에서 물러나게 됩니다. 왜냐하면 이들을 최고의 선수로 만든 지난 행보는 극적으로 높은 기록과 행보이기 때문에 시간이 지나면 통계적으로 회귀할 수 밖에 없는 것입니다.

회귀는 분명히 골프 대회에 베팅시 고려해볼 요소이지만, 한 시즌 전체에서 작용하지는 않습니다. 길게 볼수록 행운의 업다운은 평균화되며 각자 선수의 재능의 영향이 더 크게 작용하기 때문입니다. 기간을 더 길게 잡으면 그 선수 자체가 가지고 있는 실력과 재능이 더 분명하게 되며, 타이거 우즈 같이 여러 메이저 대회를 석권하는 우승자가 나오게 되는 것입니다.

하지만 아무리 뛰어난 선수일지라도 타이거 우즈도 짧게 보면 운이 안 좋은 날들도 분명히 있기 마련입니다.