5월에 적은 비중이 지금은 달라서
이 글을 처음 쓴 2026년 5월에는 레이팅이 17%, 최근 성적이 15%로 가장 큰 요소라고 적었습니다. 그 뒤로 비중을 기록으로 두 번 고쳤고, 8월에는 새 요소가 들어와 가장 큰 요소가 바뀌었습니다. 지금 예측이 실제로 쓰는 비중으로 다시 씁니다.
지금 보는 17가지 요소
말마다 각 요소를 0~100점으로 바꾸고, 아래 비중을 곱해 더합니다. 비중을 모두 더하면 100%입니다(2026년 9월 14일 기준).
| 요소 | 비중 | 무엇을 보나 |
|---|---|---|
| 스피드 지수 | 16.65% | 지난 경주에서 같은 경주 말들보다 얼마나 빨리 달렸는지 |
| 최근 성적 | 13.25% | 최근 경주의 착순과 흐름 |
| 레이팅 | 9.54% | KRA 공식 레이팅 |
| 기수 | 9.37% | 기수의 과거 성적 |
| 경험 | 6.86% | 통산 출전 수와 승률 |
| 상대 경쟁력 | 5.55% | 내 레이팅과 이 경주 출전마 레이팅 중간값의 차이 |
| 출전 두수 | 5.03% | 출전 두수에 따른 유불리 |
| 주로 상태 이력 | 4.59% | 오늘과 같은 주로 상태에서의 과거 성적 |
| 등급 변화 | 3.81% | 등급이 내려왔는지 올라왔는지 |
| 적합도 | 3.76% | 각질과 거리, 주로 상태의 조합 |
| 달리는 방식 | 3.65% | 초반과 막판 구간 기록으로 본 말의 달리는 방식과 예상 전개의 궁합 |
| 휴식 | 3.45% | 지난 출전 이후 지난 날수 |
| 컨디션 | 3.07% | 마체중 변화, 나이, 부담중량 |
| 조교사 | 3.07% | 조교사의 과거 성적 |
| 게이트 | 3.07% | 출발 게이트 위치에 따른 유불리 |
| 전개 예상 | 2.79% | 선행하는 말이 몇 마리인지로 본 경주 흐름 |
| 조교 | 2.49% | 최근 조교 기록 |
스피드 지수가 가장 큰 요소가 된 이유
다른 요소는 대부분 착순을 봅니다. 그런데 착순은 그 경주 안에서만 뜻이 있어서, 약한 경주에서 1착한 말과 강한 경주에서 4착한 말을 가려내지 못합니다.
주파기록은 경주 결과에 98.5% 채워져 있었는데 2026년 8월 14일 전까지 어느 요소도 읽지 않았습니다. 스피드 지수는 지난 경주마다 그 말이 같은 경주에 나온 말들의 평균보다 얼마나 빨랐는지를 잽니다. 같은 경주 안에서 비교하므로 거리, 주로 상태, 그날의 주로 빠르기 차이가 따로 보정하지 않아도 상쇄됩니다. 기록이 없는 말에는 불리한 점수가 아니라 중립인 50점을 줍니다.
저장된 예측 8,533건에 이 요소를 넣어 다시 계산했을 때 적중률이 51.25%에서 51.67%로 올랐습니다. 차이는 0.43%포인트로 작지만, 같은 경주끼리 비교한 95% 구간이 0.16~0.69%포인트로 0을 넘었습니다.
비중을 고친 두 번
2026년 5월 21일. 최근 180일 기록으로 요소마다 실제 결과와 얼마나 관련 있는지 쟀더니, 레이팅과 기수의 비중은 실제보다 컸고 출전 두수, 상대 경쟁력, 경험, 주로 상태 이력의 비중은 작았습니다. 계산이 제안한 값으로 한 번에 옮기지 않고 기존 값과의 중간으로 옮겼습니다.
2026년 8월 14일. 스피드 지수를 넣으면서 기존 요소의 비중을 모두 같은 비율(0.8333배)로 줄였습니다. 요소끼리의 상대 크기는 그대로입니다.
레이팅 비중이 줄어든 데에는 이유가 하나 더 있습니다. 2026년 8월에는 KRA가 출전마의 41%에 레이팅을 채우지 않았고, 그만큼 같은 경주 안에서 레이팅으로 말을 가르기 어려워졌습니다.
5월 목록에서 빠진 두 요소
2026년 8월 14일, 5월 목록에 있던 거리 성적과 당일 피로를 뺐습니다.
거리 성적은 따로 보면 좋은 요소였습니다. 이 점수가 높은 구간으로 갈수록 3착 안 비율이 19.2%에서 63.8%까지 올라갔습니다. 그런데 최근 성적과 주로 상태 이력이 이미 거리 적성을 담고 있어서, 하나를 더 넣으면 같은 정보를 두 번 세게 됐습니다.
당일 피로는 같은 날 앞 경주에 나왔는지를 보는 요소였습니다. 한국 경마에서는 한 말이 하루에 두 번 뛰지 않아서, 저희가 가진 68,190행에서 이 값은 전부 0이었습니다. 모든 말에 똑같은 점수를 주고 있었던 셈입니다.
두 요소를 빼고 저장된 예측 6,733건을 다시 계산했더니 적중률이 49.58%에서 50.27%로 올랐습니다.
요소를 더한다고 좋아지지는 않았습니다
요소 점수는 예측의 출발점입니다. 실제 순위는 이 규칙 점수 위에 학습 모델 두 개의 판단을 섞어 정합니다. 그 과정은 AI 경마 예측이 만들어지는 과정에 적었습니다.
요소는 늘리기보다 재 보고 버린 것이 더 많습니다. 혈통처럼 따로 보면 뚜렷하게 갈리는데 예측에 넣으면 나빠지는 신호도 있었습니다. 넣지 않기로 한 것들은 측정해서 버린 아이디어 스물여섯 개에 모아 두었습니다.
이 글은 정보·분석 콘텐츠이며 마권 구매는 KRA 공식 채널에서만 가능합니다.