5월에 쓴 설명이 지금은 틀려서
이 글을 처음 쓴 2026년 5월에는 "규칙 점수와 학습 모델을 6대 4로 섞는다", "AI는 점수를 뒤집지 않는다"고 적었습니다. 확인해 보니 그 학습 모델은 실제로는 한 번도 돌지 않았고, AI가 점수를 정하던 기간도 있었습니다. 지금 돌아가는 방식대로 다시 씁니다.
데이터는 KRA 공공데이터에서 받습니다
한국마사회(KRA) 공공데이터포털에서 출주표, 경주 결과, 배당, 기수와 조교사 성적, 조교 기록을 받아 옵니다. 다른 곳의 비공개 정보는 쓰지 않습니다.
먼저 규칙으로 점수를 매깁니다
말마다 17가지 요소를 점수로 바꾸고, 요소마다 정해 둔 비중을 곱해 더합니다. 비중이 가장 큰 요소는 주파기록으로 만든 스피드 지수와 최근 성적입니다. 요소 목록과 비중은 17가지 분석 요소에 적었습니다.
그 위에 학습 모델 두 개를 섞습니다
2026년 8월 19일부터 규칙 점수에 학습 모델 두 개의 판단을 섞습니다. 하나는 규칙이 만든 요소 점수를 보고, 다른 하나는 요소로 가공하기 전의 기록을 봅니다.
학습에 쓰지 않은 2026년 1,443경주로 쟀을 때 결과는 이렇습니다.
| 방식 | 적중률 |
|---|---|
| 세 마리를 무작위로 고르기 | 29.51% |
| 규칙 점수만 | 49.41% |
| 규칙 점수 + 학습 모델 두 개 | 53.48% |
| 마감 배당 인기 3마리 | 55.31% |
다만 이 수치는 지난 경주로 잰 것입니다. 경주 전에 실제로 만든 예측으로는 2026년 8월 21일 이후 179경주 평균이 46.00%로, 아직 그만큼 나아진 모습이 보이지 않습니다. 179경주는 판단하기엔 적은 수라, 더 쌓이는 대로 적중률 페이지에 그대로 나옵니다.
AI 마스터는 해설을 쓰고, 한동안 점수도 정했습니다
Google Gemini로 만든 "경마 마스터"가 점수와 경주 정보를 받아 말마다 해설을 씁니다.
2026년 8월 23일부터 30일 경주까지는 마스터가 매긴 점수로 순위를 정하고 채점했습니다(경주 전 예측 53경주). 9월 3일에 이 방식을 끄고, 지금은 마스터 점수를 기록만 합니다. 순위와 채점은 모델 점수로 합니다. 두 판단이 갈린 경주를 비교한 기록은 AI가 통계 모델과 다르게 판단할 때에 있습니다.
확률은 실제 결과에 맞춰 고칩니다
점수를 1착 확률로 바꾼 뒤, 경마장마다 실제 결과에 맞춰 눈금을 고칩니다. 이렇게 고치기 전에는 승률 90% 이상이라고 말한 말의 실제 승률이 56.6%였습니다. 고친 과정은 AI가 말한 승률 94%는 왜 절반만 맞았나에 적었습니다.
승식별 추천은 조합마다 따로 계산합니다
2026년 8월 25일부터 연승이나 쌍승 같은 승식은 1착 순위를 위에서부터 자르지 않고, 말마다의 확률로 조합이 들어올 가능성을 계산해 가장 높은 조합을 고릅니다.
예측을 만드는 시점
경주가 있는 날에는 오전 9시부터 오후 8시까지 매시 정각에 그날 경주의 예측을 만듭니다.
저녁 6시 반에는 결과가 나왔는데 예측이 없는 지난 경주의 예측도 만듭니다. 경주 페이지에 분석을 채우기 위한 것이라, 적중률 페이지의 "경주 전 예측만" 수치에는 들어가지 않습니다. 세는 방법은 적중률을 세고 고친 방법에 적었습니다.
이 글은 정보·분석 콘텐츠이며 마권 구매는 KRA 공식 채널에서만 가능합니다.