MCP๋กœ ์—ฐ๊ฒฐ โ†’

๊ณ„์‚ฐ ์ž…๋ ฅ

๊ณต์‹

Show calculation steps (3)
  1. Lay Liability

    Lay Liability: ๋งค์น˜๋“œ ๋ฒ ํŒ… ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ

    Amount risked at the exchange = Lay Stake times (Lay Odds minus 1).

  2. Profit

    Profit: ๋งค์น˜๋“œ ๋ฒ ํŒ… ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ

    Net profit = back winnings minus lay liability (equal in both outcomes when fully hedged).

  3. Return on Investment

    Return on Investment: ๋งค์น˜๋“œ ๋ฒ ํŒ… ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ

    ROI = Profit divided by total outlay (Back Stake plus Lay Liability), as a percentage.

๊ด‘๊ณ 

๊ฒฐ๊ณผ

๋ ˆ์ด ์Šคํ…Œ์ดํฌ (๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์— ๋ฒ ํŒ…)
98.04
๋ฒ ํŒ… ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์—์„œ
๋ ˆ์ด ์ฑ…์ž„๊ธˆ์•ก 156.86
ํ™•์ • ์ˆ˜์ต / ์†์‹ค -6.86
ํˆฌ์ž ์ˆ˜์ต๋ฅ (ROI) -2.67%

๋งค์น˜๋“œ ๋ฒ ํŒ… ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ๋ž€?

๋งค์น˜๋“œ ๋ฒ ํŒ… ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ๋Š” ๋ถ๋ฉ”์ด์ปค(์Šคํฌ์ธ ๋ถ)์— ๊ฑด ๋ฒ ํŒ…์„ ์ƒ์‡„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋ฒ ํŒ… ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์—์„œ ์ •ํ™•ํžˆ ์–ผ๋งˆ๋ฅผ '๋ ˆ์ด(lay)'ํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š”์ง€ ๊ณ„์‚ฐํ•ด ์ฃผ๋Š” ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ™์€ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ถ๋ฉ”์ด์ปค์—์„œ๋Š” '๋ฐฑ(back)'์œผ๋กœ, ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์—์„œ๋Š” '๋ ˆ์ด'๋กœ ์žก์œผ๋ฉด ๋ชจ๋“  ๊ฒฝ์šฐ์˜ ์ˆ˜๋ฅผ ์ปค๋ฒ„ํ•˜๊ฒŒ ๋˜์–ด ๊ฒฐ๊ณผ์™€ ๋ฌด๊ด€ํ•˜๊ฒŒ ์†์ต์ด ๊ณ ์ •๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•˜๋ฉด ๋ฌด๋ฃŒ ๋ฒ ํŒ…(free bet)์ด๋‚˜ ๋ถ๋ฉ”์ด์ปค ํ”„๋กœ๋ชจ์…˜์„ ์ €์œ„ํ—˜ ์ˆ˜์ต์œผ๋กœ ๋ฐ”๊ฟ€ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฐธ๊ณ : ๋งค์น˜๋“œ ๋ฒ ํŒ…์˜ ํ•ฉ๋ฒ•์„ฑ๊ณผ ๋ฒ ํŒ… ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ ์ด์šฉ ๊ฐ€๋Šฅ ์—ฌ๋ถ€๋Š” ๋‚˜๋ผ๋งˆ๋‹ค ๋‹ค๋ฆ…๋‹ˆ๋‹ค. ํ•œ๊ตญ์—์„œ๋Š” ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฒ ํŒ… ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ๊ฐ€ ํ•ฉ๋ฒ•์ ์œผ๋กœ ์šด์˜๋˜์ง€ ์•Š์œผ๋ฉฐ, ์ด ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ๋Š” ์˜๊ตญ ๋“ฑ ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ๊ฐ€ ์กด์žฌํ•˜๋Š” ์‹œ์žฅ์„ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ํ•œ ์ˆœ์ˆ˜ํ•œ ์ˆ˜ํ•™์  ๋ณด์กฐ ๋„๊ตฌ์ผ ๋ฟ ๋ฒ ํŒ…์„ ๊ถŒ์œ ํ•˜๋Š” ์กฐ์–ธ์ด ์•„๋‹™๋‹ˆ๋‹ค.

์‚ฌ์šฉ ๋ฐฉ๋ฒ•

๋ถ๋ฉ”์ด์ปค์˜ ๋ฐฑ ๋ฐฐ๋‹น(์†Œ์ˆ˜ ๋ฐฐ๋‹น), ๋ณธ์ธ์˜ ๋ฐฑ ์Šคํ…Œ์ดํฌ, ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์˜ ๋ ˆ์ด ๋ฐฐ๋‹น, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ ์ˆ˜์ˆ˜๋ฃŒ๋ฅผ ํผ์„ผํŠธ(%)๋กœ ์ž…๋ ฅํ•˜์„ธ์š”. ๊ณ„์‚ฐ๊ธฐ๋Š” ์ตœ์ ์˜ ๋ ˆ์ด ์Šคํ…Œ์ดํฌ, ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์—์„œ ํ™•๋ณดํ•ด ๋‘ฌ์•ผ ํ•˜๋Š” ์ฑ…์ž„๊ธˆ์•ก(liability), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์–ด๋А ์ชฝ์ด ์ด๊ธฐ๋“  ๋™์ผํ•˜๊ฒŒ ์ ์šฉ๋˜๋Š” ํ™•์ • ์ˆ˜์ต ๋˜๋Š” ์ ๊ฒฉ ์†์‹ค(qualifying loss)์„ ์•Œ๋ ค ์ค๋‹ˆ๋‹ค.

๊ณต์‹ ํ’€์ด

๋ ˆ์ด ์Šคํ…Œ์ดํฌ๋Š” ๋‘ ๊ฒฐ๊ณผ์˜ ์ˆœ์†์ต์ด ๊ฐ™์•„์ง€๋„๋ก ์ •ํ•ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค: $$\text{๋ ˆ์ด ์Šคํ…Œ์ดํฌ} = \frac{\text{๋ฐฑ ๋ฐฐ๋‹น} \times \text{๋ฐฑ ์Šคํ…Œ์ดํฌ}}{\text{๋ ˆ์ด ๋ฐฐ๋‹น} - \dfrac{\text{์ˆ˜์ˆ˜๋ฃŒ \%}}{100}}$$ ์—ฌ๊ธฐ์„œ ์ˆ˜์ˆ˜๋ฃŒ๋Š” ์†Œ์ˆ˜(์˜ˆ: 5% โ†’ 0.05)๋กœ ๋„ฃ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ˆ˜์ต์€ $$\text{์ˆ˜์ต} = \text{๋ฐฑ ์Šคํ…Œ์ดํฌ} \times (\text{๋ฐฑ ๋ฐฐ๋‹น} - 1) - \text{๋ ˆ์ด ์Šคํ…Œ์ดํฌ} \times (\text{๋ ˆ์ด ๋ฐฐ๋‹น} - 1)$$ ๋กœ ๊ณ„์‚ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ์–‘์ˆ˜๋ฉด ํ™•์ • ์ˆ˜์ต์ด๊ณ , ์ž‘์€ ์Œ์ˆ˜๋ฉด ๋ฌด๋ฃŒ ๋ฒ ํŒ…์„ ํ•ด์ œํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ฐ์ˆ˜ํ•˜๋Š” ์ ๊ฒฉ ์†์‹ค์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋ฐฑ ๋ฒ ํŒ…๊ณผ ๋ ˆ์ด ๋ฒ ํŒ…์ด ๋‘ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์ปค๋ฒ„ํ•ด ์ˆ˜์ต์„ ํ™•์ •ํ•˜๋Š” ๋ชจ์Šต์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ํ”Œ๋žซ ๋‹ค์ด์–ด๊ทธ๋žจ
๋ถ๋ฉ”์ด์ปค์˜ ๋ฐฑ ๋ฒ ํŒ…๊ณผ ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ์˜ ๋ ˆ์ด ๋ฒ ํŒ…์„ ํ•จ๊ป˜ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ชจ๋“  ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ปค๋ฒ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ณ„์‚ฐ ์˜ˆ์‹œ

๋ฐฑ ๋ฐฐ๋‹น 2.5, ๋ฐฑ ์Šคํ…Œ์ดํฌ ยฃ100, ๋ ˆ์ด ๋ฐฐ๋‹น 2.6, ์ˆ˜์ˆ˜๋ฃŒ 5%(0.05)๋ผ๊ณ  ํ•˜๋ฉด โ€” ๋ ˆ์ด ์Šคํ…Œ์ดํฌ $$= \frac{2.5 \times 100}{2.6 - 0.05} = \frac{250}{2.55} = ยฃ98.04$$ ์ฑ…์ž„๊ธˆ์•ก \(= 98.04 \times 1.6 = ยฃ156.86\). ์ˆ˜์ต $$= 100 \times 1.5 - 98.04 \times 1.6 = 150 - 156.86 = -ยฃ6.86$$ ๋ฌด๋ฃŒ๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ์ผ๋ฐ˜ ๋ฒ ํŒ…์—์„œ ํ”ํžˆ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ์ ๊ฒฉ ์†์‹ค ์ˆ˜์ค€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋‘ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ๋™์ผํ•œ ์ž‘์€ ํ™•์ • ์ˆ˜์ต์„ ๋‚ด๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋น„๊ตํ•˜๋Š” ํ”Œ๋žซ ๋ง‰๋Œ€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„
์–ด๋А ์ชฝ์ด ์ด๊ธฐ๋“  ์ˆœ์ˆ˜์ต์€ ๋™์ผํ•˜๊ฒŒ ์ž‘์€ ํ™•์ • ์ˆ˜์ต์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์ฃผ ๋ฌป๋Š” ์งˆ๋ฌธ(FAQ)

์ˆ˜์ต์ด ๊ฐ€๋” ๋งˆ์ด๋„ˆ์Šค๋กœ ๋‚˜์˜ค๋Š” ์ด์œ ๋Š”? ์ ๊ฒฉ ๋ฒ ํŒ…(qualifying bet)์—์„œ๋Š” ๋ณดํ†ต ์•„์ฃผ ์ž‘์€ ์†์‹ค์„ ๊ฐ์ˆ˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์ด์ต์€ ํ”„๋กœ๋ชจ์…˜์ด ํ’€์–ด ์ฃผ๋Š” ๋ฌด๋ฃŒ ๋ฒ ํŒ…์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ๋•Œ ๋ฐœ์ƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์†Œ์ˆ˜ ๋ฐฐ๋‹น(decimal odds)์ด๋ž€? ์†Œ์ˆ˜ ๋ฐฐ๋‹น์—๋Š” ๋ณธ์ธ์˜ ์Šคํ…Œ์ดํฌ๊ฐ€ ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฆ‰ ๋ฐฐ๋‹น 2.5๋Š” ยฃ1๋‹น ยฃ2.50๋ฅผ ๋Œ๋ ค์ฃผ๋ฉฐ(์ˆœ์ด์ต ยฃ1.50) ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ˆ˜์ˆ˜๋ฃŒ๋Š” ๋ฐฑ ๋ฒ ํŒ…์—๋„ ์ ์šฉ๋˜๋‚˜์š”? ์•„๋‹ˆ์š”. ๊ฑฐ๋ž˜์†Œ ์ˆ˜์ˆ˜๋ฃŒ๋Š” ๋ ˆ์ด ์ชฝ ์ˆœ์ˆ˜์ต์—๋งŒ ๋ถ€๊ณผ๋˜๋ฉฐ, ๊ทธ๋ž˜์„œ ๊ณต์‹์—์„œ ๋ ˆ์ด ๋ฐฐ๋‹น์—์„œ ์ฐจ๊ฐํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ตœ์ข… ์—…๋ฐ์ดํŠธ: