OddsCast의 AI 경마 예측 화면에는 말마다 점수가 하나씩 붙습니다. 그 숫자 하나를 만드는 데 판단이 두 번 들어갑니다. 이 글은 두 판단이 갈렸을 때 실제로 어느 쪽이 맞았는지를 34경주에서 채점한 기록입니다. 기준 시점은 2026년 8월 25일입니다.
AI 경마 예측은 점수를 두 번 매긴다
첫 번째는 통계 모델입니다. 한국마사회(KRA) 공공데이터에서 뽑은 레이팅, 최근 성적, 기수·조교사 기록, 거리 적성 등 열일곱 가지 요소를 정해진 가중치로 합산해 말마다 점수를 냅니다. 규칙이 고정되어 있어서 같은 입력에는 언제나 같은 점수가 나옵니다.
두 번째는 경마 마스터 AI입니다. 모델이 매긴 점수와 각 말의 원자료를 함께 받아 경주 하나를 통째로 읽고, 0점에서 100점 사이로 서열을 다시 세웁니다. 사람 예상가가 출마표를 앞에 놓고 하는 일과 같은 순서입니다.
2026년 8월 24일 배포 전까지는 두 번째 판단이 설명 문장만 담당했습니다. 화면의 점수도 적중률 채점도 전부 통계 모델의 숫자였습니다. 8월 24일 배포부터 9월 3일까지는 마스터가 다시 매긴 점수가 화면에 나가고 적중률도 그 점수 순서로 채점했습니다. 9월 3일에 이 방식을 끄고, 지금은 다시 통계 모델 점수로 채점합니다. 모델이 매긴 원래 점수는 계속 남겨 두어 두 판단을 같은 경주에서 다시 채점할 수 있습니다.
| 항목 | 통계 모델 | 경마 마스터 AI |
|---|---|---|
| 입력 | 열일곱 가지 요소의 수치 | 모델 점수 + 각 말의 원자료 |
| 방식 | 고정 가중치 합산 | 경주 전체를 읽고 서열 재작성 |
| 같은 입력에 같은 답 | 항상 같음 | 조금씩 달라짐 |
| 화면·채점 반영 | 8/24 이전, 그리고 9/3 이후 | 2026-08-24 ~ 09-03 |
되돌릴 장치도 함께 넣었고, 2026년 9월 3일에 실제로 그 장치로 채점 기준을 통계 모델로 되돌렸습니다.
얼마나 자주 다른가: 34경주 중 20경주
2026년 8월 22~23일 서울·제주·부산경남 34경주에 마스터 판단을 소급 작성해 넣고 확인했습니다. 적중률은 AI가 꼽은 상위 3마리 중 몇 마리가 실제 3착 안에 들었는지의 비율입니다.
| 두 판단의 관계 | 경주 수 | 비율 |
|---|---|---|
| 상위 3마리 명단이 다름 | 20경주 | 58.8% |
| 명단은 같고 순서만 다름 | 14경주 | 41.2% |
| 첫손에 꼽은 말이 다름 | 16경주 | 47.1% |
절반이 넘는 경주에서 명단 자체가 달라집니다. 마스터는 모델이 3순위 밖에 두었던 말을 34경주 동안 23마리 상위 3순위로 끌어올렸고, 대신 모델이 3순위 안에 두었던 말 23마리를 밖으로 내렸습니다. 한 경주에 평균 10마리가 출전하니, 경주마다 상위 세 자리 중 한 자리를 바꾼 정도입니다.
한 경주를 뜯어보면
2026년 8월 23일 서울 3경주(1400m)의 상위 다섯 마리입니다.
| 순위 | 통계 모델 | 마스터 AI | 실제 결과 |
|---|---|---|---|
| 1 | 대동용마 (19.91점) | 대동용마 (72점) | 1착 대동용마 |
| 2 | 델타최강 (16.34점) | 클러치월드 (64점) | 2착 블루하와이 |
| 3 | 블루하와이 (16.04점) | 블루하와이 (60점) | 3착 클러치월드 |
| 4 | 서부킹 (15.42점) | 델타최강 (57점) | |
| 5 | 클러치월드 (15.20점) | 서부킹 (54점) |
모델은 세 마리 중 두 마리를 맞혔고, 마스터는 세 마리를 다 맞혔습니다. 차이를 만든 말은 클러치월드입니다. 모델 점수로는 5위였고, 마스터가 2위로 끌어올렸고, 실제로 3착에 들어왔습니다. 마스터가 남긴 근거는 두 가지였습니다. 조교사 지표 81로 출전 편성에서 가장 좋은 마방 소속이라는 점, 그리고 시장이 이 말을 두 번째로 높게 평가했다는 점입니다.
이 34경주를 라이브 성적으로 읽으면 안 되는 이유
두 번째 근거를 그대로 따라가 보면 문제가 나옵니다. 마스터가 본 "시장 29.4%"는 마감 배당 3.4배를 확률로 환산한 값입니다. 마감 배당은 경주가 끝나야 확정되는 숫자입니다. 34경주 전부가 이미 끝난 경주를 소급 작성한 것이라, 마스터는 실제 경주 전 예측에는 존재하지 않는 정보를 보고 판단했습니다. 34건 모두 판단 근거에 배당이나 시장 평가가 등장합니다.
그 정보가 항상 도움이 된 것도 아닙니다. 8월 22일 서울 1경주에서 마스터는 하이라이트를 "시장이 3.3%로 차갑게 보는 점이 마음에 걸려" 1순위에서 2순위로 내렸습니다. 하이라이트가 30.4배 배당으로 우승했습니다. 같은 경주에서 마스터는 유니콘에이스도 시장 지지가 더 높은 말에게 자리를 내주며 3순위 밖으로 밀어냈고, 유니콘에이스는 2착에 들어왔습니다. 이 경주는 모델이 세 마리를 다 맞혔고 마스터가 두 마리를 맞혔습니다.
같은 주말의 마감 배당을 직접 채점해 보면 더 분명해집니다.
| 34경주 채점 | 적중률(3착 안) | 1착마를 3순위 안에 넣은 비율 |
|---|---|---|
| 경마 마스터 AI (소급 작성) | 61.76% | 79.41% |
| 통계 모델 | 56.86% | 82.35% |
| 마감 배당 상위 3마리 | 63.73% | 70.59% |
마감 배당을 볼 수 있었던 마스터가 마감 배당 자체보다 낮았습니다. 그리고 1착마를 상위 3순위 안에 넣은 비율은 통계 모델이 82.35%로 셋 중 가장 높았습니다.
한 가지 더 있습니다. 적중률의 천장을 잰 글에서 정리했듯이, 1,443경주 장기 검증에서 마감 배당의 3착 안 적중률은 55.31%입니다. 이번 주말의 63.73%는 그보다 8%포인트 높습니다. 마감 배당의 적중률이 평소보다 유난히 높았던 주말이고, 그 위에서 잰 세 숫자 모두 평소보다 후하게 나왔다고 봐야 합니다.
경마 AI 분석에 값어치가 있었나
명단이 갈린 20경주만 따로 채점하면 이렇습니다.
| 명단이 갈린 20경주 | 마스터 AI | 통계 모델 |
|---|---|---|
| 적중률 | 60.00% | 51.67% |
| 더 잘 맞힌 경주 수 | 9경주 | 4경주 |
| 같은 성적 | 7경주 | 7경주 |
마스터가 3순위 밖에서 끌어올린 말 23마리 중 9마리(39.1%)가 3착 안에 들었고, 3순위 밖으로 내린 말 23마리 중에서는 4마리(17.4%)만 들어왔습니다. 올린 쪽이 내린 쪽보다 두 배 넘게 들어왔습니다. 손댄 방향 자체는 맞았습니다.
문제는 표본입니다. 34경주에서 두 판단의 적중률 차이는 +4.90%포인트이고, 이 차이를 2,000번 넘게 다시 뽑아 재면 95% 신뢰구간이 -1.96%포인트에서 +11.77%포인트 사이에 걸칩니다. 구간이 0을 포함하면 우열을 판정할 수 없다는 것이 OddsCast가 개선안을 채택할 때 쓰는 기준입니다. 같은 기준을 마스터 권위에도 그대로 적용하면, 지금 34경주로는 아무것도 증명되지 않았습니다.
경마 예측 정확도, 어느 코호트의 수치인가
같은 "적중률"이라도 어느 기간 어느 조건에서 잰 것인지에 따라 값이 크게 달라집니다. 이 글에 나온 수치를 코호트와 함께 정리해 둡니다.
| 수치 | 코호트 | 값 |
|---|---|---|
| 프로덕션 누적 적중률 | 2023-08-25 ~ 2026-08-24, 6,758경주, 통계 모델 기준 | 48.95% |
| 배포 모델 홀드아웃 | 2026-01-01 ~ 2026-08-16, 1,443경주 검증 | 53.48% |
| 마감 배당 (장기) | 같은 1,443경주 | 55.31% |
| 마스터 AI | 2026-08-22~23, 34경주, 소급 작성 | 61.76% |
누적 48.95%는 프로덕션에 남은 실제 예측 6,758건의 평균이고 전부 통계 모델 기준 수치입니다. 계산에 쓸 수 없는 플레이스홀더 예측 181건은 제외했습니다. 53.48%는 학습에 쓰지 않은 기간으로 따로 검증한 값이라 누적치보다 높습니다. 네 줄 전부 서로 다른 조건에서 잰 숫자라 위아래로 비교하면 안 됩니다.
맨 아랫줄 61.76%가 이 글에서 가장 조심해야 할 숫자입니다. 34경주 소급 작성분이고, 마감 배당을 본 상태에서 나온 값이고, 그 마감 배당보다 낮습니다.
8월 28일 이후에 실제로 잰 것
이 글을 처음 쓸 때는 8월 28일 경주부터 마스터 판단으로 채점하고, 경주 전 예측이 쌓이면 두 판단을 다시 비교하겠다고 적었습니다. 2026년 9월 14일에 그 결과를 덧붙입니다.
마스터 점수로 채점한 경주 전 예측은 8월 23~30일 53경주에서 끝났습니다. 9월 3일에 마스터 채점을 끄고 모델 점수로 돌아갔기 때문입니다. 그 53경주의 평균은 46.54%였고, 8월 21일 이후 모델 점수로 채점한 경주 전 예측 126경주는 45.77%였습니다. 두 묶음 모두 표본이 작아서 어느 쪽이 낫다고 말할 수 없습니다.
이 글에서 예상했던 대로, 마감 배당을 보지 못한 경주 전 예측의 숫자는 34경주 소급분의 61.76%보다 크게 낮았습니다. 이후 수치는 적중률 통계 페이지에서 계속 공개합니다.
원자료는 공공데이터포털의 한국마사회 경주 정보 API이고, 이 글의 모든 수치는 프로덕션 데이터베이스를 직접 조회해 다시 계산했습니다.
OddsCast는 한국 경마 AI 분석 서비스입니다. 사행성 도박이 아닌 KRA 공공데이터 기반 통계·정보 제공이 목적이며, 마권 구매는 KRA 공식 채널에서만 가능합니다.