혈통 이야기는 대개 근거 없이 오갑니다
경마를 보다 보면 "이 말은 아비가 좋다"는 말을 듣게 됩니다. 그런데 얼마나 좋다는 것인지, 그게 오늘 경주에 얼마나 반영되는지까지 숫자로 붙는 경우는 드뭅니다.
재봤습니다. 결과가 저희 예상과 두 번 달랐습니다.
먼저, 혈통은 실제로 갈립니다
아버지 말(씨수말)마다 그 이전에 뛴 자마들의 3착률을 계산했습니다. 오늘 경주는 물론이고 같은 날 경주도 전부 빼서, 계산 시점에 알 수 없는 정보가 섞이지 않게 했습니다. 자마가 100번 이상 출전한 씨수말만 대상입니다.
| 아버지의 산구 3착률 | 자마 수(출전) | 오늘 3착률 |
|---|---|---|
| 30% 미만 | 935 | 18.50% |
| 30~36% | 2,623 | 26.92% |
| 36% 이상 | 6,246 | 35.43% |
16.9%포인트 차이입니다. 아버지가 잘 낸 계통의 말은 3착 안에 들 확률이 거의 두 배입니다.
"좋은 말이 좋은 혈통 아닌가"
당연한 반론입니다. 좋은 씨수말은 좋은 자마를 내고, 그 자마는 KRA 레이팅도 높습니다. 그러면 혈통이 아니라 레이팅을 본 것일 수 있습니다.
레이팅을 같은 구간으로 묶고 그 안에서만 비교했습니다.
| KRA 레이팅 | 아버지 하위 | 아버지 상위 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 40 미만 | 18.11% | 26.97% | +8.9%p |
| 40~70 | 27.44% | 36.06% | +8.6%p |
두 구간 모두 같은 방향이고 크기도 비슷합니다. 레이팅이 같아도 아버지가 다르면 갈립니다.
여기까지 보면 예측에 넣지 않을 이유가 없어 보입니다.
그런데 넣으면 나빠집니다
예측 모델에 이 값을 지표로 추가하고, 비교 대상이 되는 기준 모델도 같은 시각에 다시 학습해서 나란히 재봤습니다.
| 두 모델 배합 | 기준 | 혈통 지표 추가 |
|---|---|---|
| 0.3 / 0.6 | 53.13% | 52.74% |
| 0.4 / 0.6 | 52.99% | 52.71% |
| 0.5 / 0.6 | 53.08% | 52.92% |
| 0.5 / 0.7 | 53.06% | 52.55% |
모든 배합에서 내려갑니다.
모델이 이 값을 버린 것도 아닙니다. 62개 지표 중 분할 사용량 16위로 꾸준히 참조합니다. 참조하는데도 결과가 나아지지 않습니다.
왜 그런가
확실한 설명은 아직 없습니다. 다만 한 가지 실마리는 쏠림입니다.
기록에 남은 씨수말은 350마리인데,
- 상위 10마리가 전체 출전의 57.4%
- 상위 30마리가 77.1%
즉 이 지표는 대부분의 말에서 몇 가지 값만 가집니다. 그리고 같은 아버지를 둔 말들은 대체로 비슷한 등급과 레이팅을 달고 나옵니다. 모델은 이미 등급과 레이팅과 최근 성적을 보고 있으니, 혈통이 새로 말해주는 몫이 거기서 대부분 소진되는 것으로 보입니다.
이 모양을 저희는 여러 번 만났습니다. 단독으로는 잘 갈라지는데 나머지 지표 위에 얹으면 남지 않는 신호가 지금까지 다섯 번 나왔습니다. 출발 초반 속도, 주파기록의 여러 변형, 그리고 이번 혈통입니다.
저희가 낸 실수도 적습니다
처음 측정에서는 정반대 결론이 나왔습니다. "혈통은 레이팅을 다시 말한 것뿐"이라고 기록했습니다.
그 측정이 틀렸습니다. 아버지 이름이 -로 기록된 행을 하나의 씨수말로 묶고 있었습니다. 그 표시는 이름이 없다는 뜻인데, 전체의 3분의 1인 13,169건이 거기 해당했습니다. 결과적으로 자마 779마리를 거느린 가상의 씨수말이 만들어졌고, 그 덩어리가 평균 근처에 자리 잡아 구간을 통째로 끌어당겼습니다.
빈칸만 확인하고 -는 확인하지 않은 것이 원인입니다. 다음 날 발견해서 다시 재고 기록을 정정했습니다.
결론은 어차피 같았습니다. 다만 이유가 완전히 달랐고, 이유가 틀린 기록은 다음 사람을 같은 자리에서 헤매게 합니다.
그래서 혈통을 어떻게 볼까
말을 고를 때 혈통을 보는 것은 근거 있는 습관입니다. 위 수치가 그렇게 말합니다.
다만 출마표에서 이미 레이팅과 최근 성적을 보고 계신다면, 혈통이 그 위에 얹어주는 몫은 생각보다 작습니다. 아버지가 좋다는 사실은 대체로 그 말의 레이팅과 등급에 이미 반영돼 있습니다.
같은 이유로 저희 예측에는 이 지표가 들어가 있지 않습니다. 재봤고, 안 좋아졌고, 그래서 넣지 않았습니다.
측정해서 버린 다른 것들은 측정해서 버린 아이디어 스물여섯 개에 정리해 두었습니다.
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