경마예상은 단순한 직감이 아니라 데이터의 조합입니다. 먼저 최근 성적과 연도별 기복, 경주 거리 적응을 파악하고 빠른 랩타임 변화와 선행·추입 패턴을 비교합니다. 예를 들어 최근 4경주에서 3회 1·2위를 기록한 마필은 직관보다 높은 신뢰도를 줍니다.

둘째로는 말의 컨디션과 트랙 변수를 고려해야 합니다. 트랙 조건(건조·습윤), 출발 위치, 기수 교체, 조교 기록 등은 숫자로 환산해 가중치를 둡니다. 출발 지연이 0.1초 단축될 때 승률에 영향이 관측되는 등 작은 변수도 누적 효과를 냅니다.

셋째는 배당과 리스크 관리입니다. 기대값 관점에서 낮은 확률에 무리하게 투자하지 않고 복승·삼복 조합 비율을 조정해 장기 수익을 목표로 합니다. 초보자는 소액으로 모델을 검증하고 기록을 남겨 통계적으로 유의한 패턴을 찾아야 합니다.

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