시장보다 정확한 경도(競艇) AI가, 그럼에도 불구하고 복권에서 이길 수 없는 이유

이전 기사에서 경도(競艇)의 확률을 계산하는 사이트 'イチマーク'의 확률이 액면가 그대로 맞음을 26,560경주를 통해 보여드렸습니다. 즉, '60%'라고 예측한 배는 59.8% 승리한다는 이야기입니다.

이번 글은 그에 대한 후속 내용입니다. 모델의 확률은 시장(오즈)보다 약간 더 정확합니다. 그럼에도 불구하고 이것을 사용해서 복권을 구매하면 회수율이 100%를 밑돌게 됩니다. 왜 그런지, 측정된 수치로 설명하겠습니다.

먼저 결론부터 말씀드리자면,

• 시장과 혼합한 확률은 시장만 이용했을 때보다 확실히 정확합니다 (8개 기간 모두에서).
• 하지만 모델이 '시장보다 높다'고 판단한 조합은 마감 시간까지 오즈가 2할 하락합니다. 구매 시점의 기대값은 확정되는 시점에서는 사라집니다.
• 적중률을 올리는 구매 방식은 할인율에 붙어있어 (회수율 약 80%) 회수율을 높이는 구매 방식은 적중률이 1할로 떨어집니다. 두 마리 토끼를 잡을 수 없습니다.
• 남은 길은 좁고, '승리한다'고 말하려면 몇 달 간의 기록이 필요합니다.

용어 하나만 설명하자면

확률의 좋고 나쁨을 비교하는 데 '로그 손실(対数損失)'을 사용합니다. 적중한 조합에 붙었던 확률의 로그를 부호를 반전하여 평균 낸 값으로, 낮을수록 좋습니다. 3연단(三連単) 120가지 경우의 확률이라면, 전부에게 동일하게 1/120을 부여할 경우 약 4.79가 나옵니다. 시장(확정 오즈에서 역산한 확률)은 약 3.63입니다. 0.01의 차이가 체감상으로는 '조금 정확하다'이고, 0.1이라면 '꽤 정확하다'는 수준입니다.

시장보다 우위에 있다는 증거

먼저, 자신의 예측 모델이 시장보다 더 정확하다는 근거를 제시합니다. 이는 2024년까지의 데이터로 학습한 모델을 2025년 하반기 전체 경주에 적용하여 측정한 것입니다.

'혼합한다'는 것은, 모델의 확률 p와 시장의 확률 q를 $c imes ext{q}^{1.06} imes ( ext{p}/ ext{q})^{0.48}$ 와 같이 곱하여 정규화하는 일반적인 방법입니다. 혼합했을 때 좋아지는 이유는, 모델이 시장이 모르는 것을 알고 있기 때문입니다. 2개월 간격으로 나눈 8개 기간 모두에서 혼합한 쪽이 더 좋았으므로 우연이 아닙니다.

공개 후 2주(2026년 9월 21일~29일, 1,333경주)에서도 마찬가지로, 마감 1분 전 시장과 혼합한 것은 확정된 시장만 이용했을 때보다 0.013 더 좋습니다. 모델의 정보는 아직 시장에 사라지지 않았습니다.

여기까지가 '우위에 있다'는 이야기입니다. 여기서부터가 '이길 수 없다'는 이야기입니다.

벽 그 자체: 선택한 조합의 오즈는 마감 시간까지 2할 하락한다

구매할 때 눈에 보이는 것은 마감 전의 오즈입니다. 확정 오즈가 아닙니다. 그래서, 마감 전의 오즈를 12시 기준으로 기록하고 '그 시점에서 기대값이 높은 조합을 구매했을 때, 확정 오즈로 얼마나 돌아올지'를 측정했습니다.

공개 후 9일간, 마감 1분 전 오즈로 선택하여 공식 배당으로 정산한 결과입니다.

| 기대값 기준 | 베팅 조합 | 적중 | 회수율 (일별 운의 폭) | 그 시점의 오즈라면 | 선택된 조합의 확정 ÷ 그 시점 |
|---|---|
| 1.05 이상 | 4,371개 지점 | 107 | 85% (66~103) | 115% | 0.80 |
| ... |

'그 시점의 오즈라면' 열은 구매 순간의 오즈로 지급되었다고 가정한 회수율이며, 115175%에 달합니다. 하지만 실제 배당은 확정 오즈로 결정되며, **모델이 높게 본 조합은 확정되기까지 23할 하락합니다** (가장 오른쪽 열). 전체 평균으로는 인기 조합이 4~5% 정도 하락하는 수준이므로, 이는 '선택된 조합만' 크게 하락하고 있다는 의미입니다. 모델이 '시장보다 높다'고 본 조합은 마감 직전에 구매한 사람들도 구매했던 조합이었다는 뜻입니다.

시점을 앞당겨도 피할 수 없습니다. 10분 전에 구매하면 가치 감소가 0.65까지 커지며, 회수율은 99% (79~117)에 머뭅니다. 빠를수록 오즈가 높다는 장점과 가치 감소가 크다는 단점이 상쇄됩니다.

벽 그 자체 2: 마감 직전의 돈은 모델보다 더 많은 것을 알고 있다

시장의 로그 손실은 마감 10분 전이 3.77, 1분 전이 3.71, 확정 시가 3.63입니다. 마지막 1분 동안 0.08만큼 좋아집니다. 모델이 시장에 더할 수 있는 정보가 0.013인 것에 비해, 마지막 1분에 들어오는 돈이 추가하는 정보는 0.08입니다. 약 6배입니다.

전시 경주를 보고 구매하는 사람, 거액의 자금을 마지막에 투입하는 사람들. 그들의 정보는 마감 전 오즈에는 담겨있지 않습니다. 모델은 전시 숫자를 사용하지만, 마감 직전의 돈은 그것과 같은 방향으로, 더 강하게 움직입니다. 모델이 시장보다 2배 이상 높게 본 조합은 확정되기까지 평균 16% 하락했고, 절반 이하로 본 조합은 54% 상승했습니다.

덧붙여, 기술적인 발견을 하나 했습니다. 마감 10초 전에 배당률(odds)을 가져와도 의미가 없었습니다. 송신처의 배당률 파일은 1~2분 간격으로만 업데이트되고 있었고, 10초 전에 가져온 내용은 중앙값 기준으로 60초 전, 1할은 2시간 반 이상 전의 것이었습니다. '마감 직전에 보고 사기'는 애초에 성립하기 어렵습니다.

세 번째 벽: 적중률과 회수율은 동시에 높아지지 않는다

'기대값(期待値)으로 범위를 좁히면 안 된다. 더 많이 맞힐 수 있는 매수 방법이 없을까?'라는 발상도 측정해 보았습니다. 확률이 높은 순서대로 k점을 모든 경기에 구매하는 방식입니다.

회수율이 100%를 넘는 것은 기대값으로 조합을 골랐을 때뿐이며, 그때 적중률은 1할대로 떨어집니다.

그럼에도 남아있는 길

솔직히 말하면, 좁습니다.

• 기대값이 높은 범위만 구매한다. 1분 전 기대값 1.20 이상은 9일 동안 133%였지만, 적중 32건, 폭은 58207%입니다. 좋은 주와 나쁜 주의 차이 범위 내에서 승리할 증거는 아닙니다. 1,000점을 넘을 때까지(약 4주) 기록을 쌓은 후에 판단하겠습니다. - 2연복/二連複. 적중률 자체가 원래 높은 종목이므로, 기대값으로 범위를 좁혀도 3할이 남습니다. 다만 2연복 자체의 배당률은 판매량이 적어(1경기 약 230만 엔) 마감까지 절반이 될 수도 있으므로, 3연단/三連単의 배당률에서 나누어 얻은 '적절한 배당률'로 기대값을 계산하는 규칙을 정했습니다. 과거 검증으로 136%(폭 105169%), 하루 4~5점입니다. 이것도 건수가 부족합니다. - 배당률의 움직임 자체를 입력으로 사용한다. 12시점의 배당률 이력이 쌓이면, '확정 배당률 전망'을 세워 기대값을 다시 계산할 수 있습니다. 7일 동안 시도했을 때는, 전망과 실제 간 상관관계가 0.62였고, 오차 범위는 약 30%로 아직 쓸모가 없었습니다. 몇 달 분이 필요합니다.

모두 공통적인 것은, 답이 나오기까지 시간이 걸린다는 것입니다. 1점당 적중률이 1할이고 평균 배당률이 10배 전후라면, 회수율의 운의 폭은 130점에서 ±30포인트, 500점에서 ±15, 2,000점에서 ±8입니다. '105%와 100%를 구별하는' 데는 2,000점, 하루 4~5점의 규칙이라면 1년 반이 걸립니다.

맺음말

'AI가 시장보다 정확하다'와 'AI로 이길 수 있다' 사이에는 공제율 25%와 마감 직전에 들어오는 돈이라는 두 개의 벽이 있습니다. 전자는 측정했고, 넘어설 수 있었습니다. 후자는 현재까지 넘지 못했습니다. 여기서부터가 승부입니다.

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