선발 투수
- xERA84th
- K-BB%79th
- WHIP76th
시즌 투구 성적과 삼진·볼넷 억제력, 투구 이닝을 경기 전 시점으로 고정합니다. 주요 구종과 Statcast 지표는 사용자가 선발의 성격을 읽는 상세 근거로 함께 제공합니다.
THE EDGE MODEL
승리확률은
경기 전 데이터에서
시작됩니다.
EDGE는 질문에 답하는 생성형 AI 예측이 아닙니다. 정해진 시점의 경기 전 데이터를 구조화하고, 검증을 통과한 입력 변수로 승리확률을 계산합니다.
01STARTING PITCHER
02BULLPEN
03TEAM OFFENSE
04MATCHUP / PARK
- 01
- 경기 전 시점 고정
- 02
- 입력과 화면 근거 구분
- 03
- 발행 확률을 실제 결과로 정산
MODEL INPUT SYSTEM
기록을 모아,
읽을 수 있는 입력으로 만듭니다.
선발·불펜·타선·경기 조건을 함께 보여주되, 모델 계산에 쓰인 값과 경기 이해를 돕는 상세 데이터를 명확히 나눕니다. 아래 수치는 화면 구조를 설명하기 위한 예시입니다.
불펜
CLOSER24 P주의
SETUP A12 P가능
MIDDLE—가능
시즌 구원 성적과 최근 등판량을 함께 봅니다. 팀 전체 수치와 투수별 최근 5일 투구수를 분리해, 성적과 당일 가용성을 혼동하지 않게 표시합니다.
팀 타선 · 라인업
현재 Fundamental은 시즌 팀 공격력을 기준선으로 사용합니다. 현재 V5.1에서 라인업은 승리확률 입력이 아닙니다. 확정 또는 예측 라인업의 선수 성적은 별도의 화면 근거로 표시합니다.
매치업 · 구장
- Park FactorHR 108
- Wind12 mph
상대 선발의 투구 유형과 타자의 좌우·구종별 기록, 구장 정보를 같은 화면에서 확인합니다. 수집된 정보와 실제 모델 입력 역할은 계약에 따라 구분합니다.
MODEL R&D
새 입력 변수는 검증 뒤에만 반영합니다.
후보 변수를 바로 더하지 않고 시간순 백테스트, walk-forward, 안정성·ablation 검토를 통과한 경우에만 유지합니다.
- 01CANDIDATE
- 02TIME-ORDERED TEST
- 03WALK-FORWARD
- 04KEEP / DROP
HOW TO READ EDGE
확률과 근거를
같이 읽습니다.
먼저 발행된 확률을 보고, 그다음 어떤 요인이 판단에 영향을 줬는지 확인합니다. 설명문은 계산 결과를 읽기 쉽게 정리하며 확률을 다시 만들지 않습니다.
ILLUSTRATIVE EXAMPLE · 아래 숫자는 읽는 방법을 설명하기 위한 예시입니다.
EDGE PROBABILITY
LA vs SD63.9%HOME WIN PROBABILITY
경기 전 고정 확률발행 이후 경기 결과에 맞춰 수정하지 않습니다.
KEY DRIVERS
판단에 기여한 요인선발, 불펜, 타선과 경기 조건의 방향을 보여줍니다.
EXPLANATION
선발 매치업에서 우위를 평가합니다. 불펜 가용성의 부담은 전체 우위를 일부 낮춥니다.선발 우위 · 타선 생산성 · 불펜 리스크
근거 기반 설명LLM은 승리확률을 계산하지 않고, 서버가 공급한 근거를 문장으로 정리합니다.
MARKET REFERENCE
시장은 모델 입력이 아니라 독립적인 비교 기준입니다. 같은 팀 기준으로 환산한 마진 제거 확률과 EDGE를 함께 표시합니다.
EDGE 63.9%MARKET 61.2%+2.7pp