FAQ
해소되지 않은 의문은 리스크입니다

A. 냉정하게 말씀드립니다. 스포츠 예측에서 100%란 성립할 수 없습니다.

만약 100% 적중을 확언하는 곳이 있다면, 그것은 통계학적 사기(Fraud) 알고리즘입니다. 경기 중의 기습적인 퇴장, 돌발 부상 등 통제 불가능한 변수가 늘 존재하기 때문입니다.

우리의 예측 모델링(TR-Model)은 수학적 기댓값이 유저에게 유리한 구간(EV+)을 지속적으로 찾아내어, 100경기 이상의 포트폴리오를 구성했을 때 자산 곡선을 장기 우상향시키는 것을 목표로 합니다.

A. 주관적 느낌을 철저히 배제하고 글로벌 Raw Data만 해부합니다.

일반적인 픽스터들이 “최근 기세가 좋으니 이길 것 같다”는 정성적 해석을 내놓을 때, 토토연구소 데이터 아키텍처실은 오직 수치화된 정량적 지표만을 연산합니다.

해외 정식 API를 통해 최근 5경기의 기대득점(xG), 포제션 효율, 라인업 변화에 따른 파괴력 변동 지표를 수학적으로 크런치(Crunch) 하여, 대중의 심리가 몰려 오즈메이커가 실수로 산정한 ‘오류 배당(Value)’만을 골라냅니다.

A. ‘데이터의 깊이’와 ‘마감 직전의 정보력’ 차이입니다.

무료 리포트는 1차적으로 취합된 스탯을 바탕으로 발간됩니다. 하지만 프리미엄 리포트는 경기 시작 1시간 전, ‘글로벌 오즈 무브먼트(거대 자본의 배당 하락 흐름)’와 ‘최종 라인업 부상 변수’까지 모두 취합하여 최종 기댓값(EV+)을 산출한 하이엔드 데이터입니다.

A. 네, TR-Model의 핵심이 바로 그 ‘트랩’을 찾는 것입니다.

대중들이 강팀의 이름값에 속아 배팅이 몰릴 때, 데이터 센터는 해당 강팀의 최근 원정 득점 기댓값(xG) 저하 현상이나 핵심 수비수의 피로도 누적 데이터를 포착해 냅니다. 오즈메이커가 깔아놓은 함정(Trap)을 피해 오히려 역배당 쪽의 높은 가치를 잡아내는 것이 알고리즘의 진면목입니다.