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데이터 인사이트
KRA 공공데이터를 활용한 정량 분석. 게이트 위치 승률, 비 오는 날 주로 영향, 클래스 하향 우승률, 외산마 vs 국산마, 출전두수와 인기마 적중률 등 OddsCast 가중치 산정 근거를 데이터로 풀어내는 시리즈입니다.
15편 발행
같은 예측, 승식에 따라 60%와 1.3%: 실측 6,799건
AI 예측 6,799건을 7승식 기준으로 각각 채점했습니다. 연승 59.9%, 단승 29.7%, 쌍승 6.9%, 삼쌍승 1.3%. 예측은 하나인데 승식별로 결과가 갈리는 이유를 실측으로 정리합니다.
3분 분량
경마 하루 430억, 어디에 걸리나: 승식별 매출 3년 기록
2023년 8월부터 2026년 8월까지 7,351경주의 승식별 매출액을 집계했습니다. 3년 합계 19조 원 중 절반 이상이 세 마리 조합 승식에 몰렸고, 가장 단순한 단승은 1.1%였습니다. 경마장별, 경주별 매출 구조를 공개 데이터로 정리합니다.
3분 분량
빨리 출발하는 말이 정말 잘 들어올까: 6만 경주 기록으로 확인
최근 5경주에서 출발이 빨랐던 말과 느렸던 말의 3착 이내 비율을 62,684건의 한국 경마 기록으로 비교했습니다. 가장 빠른 그룹 35.7%, 가장 느린 그룹 21.2%, 거리별 분해와 앞자리 경쟁이 붙었을 때의 변화까지 정리합니다.
3분 분량
마감 배당은 얼마나 맞나: 경마 예측의 천장을 재다
모든 관중의 판단이 모인 마감 배당 인기순으로 3마리를 고르면 55.31%가 3착 안에 들어옵니다. 무작위 29.51%, OddsCast AI 53.48%와 같은 1,443경주에서 비교하고, 넷 중 하나꼴로 아무도 못 읽는 경주가 나오는 이유를 정리합니다.
2분 분량
삼쌍승은 왜 그렇게 안 맞나: 곱셈이 만드는 벽
AI가 세 마리를 정확히 고르는 경주는 9.08%인데 순서까지 맞는 경주는 1.73%입니다. 1,443경주 검증으로 승식마다 확률이 어떻게 깎여 나가는지, 맞힌 세 마리의 순서 정확도가 무작위와 얼마나 차이 나는지 정리합니다.
3분 분량
휴식 일수와 성적: 3년 7만 건으로 본 최적 휴양 기간
직전 경주로부터 며칠 쉬고 나왔는지가 성적에 얼마나 영향을 주는지 2023~2026년 한국 경마 69,063건으로 계산했습니다. 최적 구간, 연령별로 규칙이 깨지는 지점, 장기 휴양마의 편차까지 정리합니다.
3분 분량
조교사 승률은 다음 시즌에도 이어질까: 3년 데이터로 본 지속성
조교사별 승률이 우연인지 실력인지 2023~2026년 한국 경마 기록으로 검증했습니다. 기간을 둘로 나눠 비교한 상관계수, 상하위 그룹의 이후 성적, 조교사가 기수와 다른 이유까지 정리합니다.
3분 분량
외산마 vs 국산마: 한국 경마에서 정말 외산이 강한가
한국 경마의 외산마와 국산마 구분, 외산마가 상위 등급에 많이 분포하는 이유, 같은 등급 경주에서의 실제 성적 차이를 데이터 관점으로 정리합니다.
5분 분량
겨울 경마 패턴: 추위·건조한 주로·시즌 막판 효과
한국 겨울철(12~2월) 경마 결과의 특징을 정리합니다. 추위가 경주마 컨디션에 미치는 영향, 건조한 주로 상태의 의미, 시즌 막판(연말 그랑프리) 효과, 겨울 시즌 OddsCast 분석에서 어떤 요소를 우선 봐야 하는지 설명합니다.
4분 분량
여름 경마 패턴: 더위·습도·휴식이 결과에 미치는 영향
한국 여름철(6~8월) 경마 결과가 다른 계절과 어떻게 다른지 정리합니다. 더위·습도가 경주마 컨디션에 미치는 영향, 휴식 기간 변화, 장마철 주로 상태 변동, 여름 시즌 분석 시 OddsCast 17개 요소 중 어떤 것을 더 주목해야 하는지 설명합니다.
4분 분량
출전두수가 인기마 적중률에 미치는 영향: 소두수 vs 다두수 경주
한국 경마에서 출전두수(6마리 이하 소두수, 12마리 이상 다두수)가 인기마 적중률과 이변 가능성에 어떤 영향을 주는지 정리합니다. OddsCast의 17개 분석 요소 중 '출전두수(fsz)' 가중치 2%의 실제 계산 로직을 공개합니다.
6분 분량
클래스 하향이 가장 강한 단일 신호인 이유
한국 경마에서 경주마의 등급 하향(예: 국3등급에서 국4등급으로)이 우승 가능성에 미치는 영향을 정리합니다. OddsCast의 17개 분석 요소 중 '클래스 변화(class_change)' 가중치 5%의 실제 점수 구간과 활용법을 공개합니다.
6분 분량
기수의 경마장 특화: 통산 승률 vs 경마장별 승률
같은 기수라도 서울·부산경남에서 승률이 크게 다른 이유를 정리합니다. OddsCast의 17개 분석 요소 중 '기수(jky)'가 통산 평균 대신 경마장별 승률을 우선 보는 이유와 신예 기수 페널티 메커니즘을 설명합니다.
5분 분량
비 오는 날 강한 말: 주로 상태별 승률이 다른 이유
한국 경마의 주로 상태(양호·습·불·중) 분류, 비가 내릴 때 어떤 각질·체격의 말이 유리한지, OddsCast의 17개 분석 요소 중 '주로 이력(tch)' 가중치 3%가 이를 어떻게 점수화하는지 정리합니다.
5분 분량
부산경남 내측 게이트가 정말 유리한가: 모델 로직과 검증 가이드
부산경남 경마장 단거리 경주에서 내측 게이트(1~3번)가 통계적으로 유리하다는 통념을 OddsCast 모델 로직과 검증 가능한 SQL 쿼리로 정리합니다. 게이트 가중치 +18의 근거와 적용 조건을 명확하게 분리해 설명합니다.
6분 분량