오랜만입니다. 그동안 시험 준비한다는 핑계로 블로그에 소홀했었습니다. 이제 남는 시간이 좀 생겨서 몇 달 동안은 열심히 블로그 포스팅 가능할 것 같습니다. 물론 제가 글 쓰는 주제나 글 쓰는 성향 때문에 자주 쓸 수 있을 것 같지는 않지만요. 그래서 먼저 간단한 글 하나 씁니다.


모든 스탯은 팬그래프에서 얻었습니다.

 

요즘 야구팬이라면 WAR이란 소리를 지겹게 들으셨을 겁니다. Wins above Replacement, WAR에 대한 이야기는 복잡하기도 하거니와 저 말고 설명해 주실 분들이 많기 때문에 설명이 필요할 것 같지는 않습니다. 다만, 우리가 계산하는 팬그래프 방식 WAR은 득점을 이용하는 방식이기 때문에 득점을 승수 스케일로 바꾸는 무언가가 필요하다는 것은 확실합니다. 그것이 오늘 이야기할 R/W(Runs Per Wins)입니다. 근데 왜 이 얘기를 뜬금없이 하느냐? 하신다면 WAR 계산에 도움이 좀 될 수 있겠다 싶어서입니다. 정확히는 WAR 계산할 때 팬그래프 따라하기 위해 알아야 할 팁에 관한 글입니다. 몇 년간 팬그래프에서 계산하는 수준의 R/W을 계산하는 것은 저를 괴롭혔습니다.(그 시간에 공부를 더 해야 했다는 것은...) 근데 불현 듯 제 머리를 스친 것이 있었습니다. 정확히 말하자면, 인식의 전환입니다. 이제 이 방법으로 R/W을 계산하신다면 팬그래프와 가까운 방식으로 WAR 계산이 가능해질 겁니다.(진짜로, 진짜로 말입니다.)


득점을 승수 스케일로 환산하자

 

보통 WAR을 소개할 때 R/W10으로 놓거나, 혹은 10 부근이라고만 알려줍니다. 더 나아가서, 피타고리안 승률을 이용하면 R/W을 구할 수 있을 거라는 힌트 정도를 줍니다. 알쏭달쏭합니다. 그렇다면 먼저 R/W이 왜 필요한지에 대한 설명이 필요할 것 같군요.


국내에 널리 알려진 WAR을 구하는 방법이라면 단연 팬그래프 방식이라고 할 수 있습니다. 팬그래프에서 WAR을 구할 때 시작은 공헌도를 득점 스케일로 환산하는 것에서 시작합니다. 그러니 wRAA가 필요하고, UZR이 필요하고, 포지션 보정점수 등등이 필요한 겁니다. 모두가 다 득점(R)’ 스케일이죠. 하지만, 우리가 원하는 것은 Replacement보다 얼마나 더 많은 승수를 쌓게 해 주었느냐 입니다. 득점은 승수가 아니기에, 이제 득점을 승수로 환산하는 과정이 필요하게 됩니다. 그래서 Runs Per Wins라는 개념이 생기게 된 겁니다. 역시나 알기 쉽게 돌직구적 작명입니다. 마음에 드는군요.(...제 마음에 들어서 뭐 하겠습니까만...)


그렇다면 먼저 과연 R/W으로 10점이 괜찮을지에 대해서 생각해 봅시다. 아주 간단한 모델을 살펴봅시다. 매 시즌 득점수준은 달라지긴 하겠지만, 모든 시즌들을 다 더해서 계산해보면 대략 4.5점 정도니 4.5점인 리그 상황을 상상해 보기로 해 봅시다. 메이저리그에서 한 팀이 치루는 한 시즌은 162경기이니까 729점입니다. 딱 평균적인 상황인 0.500의 팀이라면 득점과 실점의 수준이 같을 것이고, 그러니 득점도 729점이고 실점도 729점일 겁니다. 이 때 승수는 81승입니다. 이제, 1승을 더 하는 팀을 생각할 때입니다. 그러니까, 82승 팀입니다. 승률은 0.506173..정도입니다. 이제, 우리의 목표는 간단해집니다. 득점을 몇 점을 더 하거나, 실점을 몇 점 덜 하는 것이 82승과 비슷할지에 대해서 맞추는 문제인 겁니다.


만약 10점이 R/W이라면 739득점 729실점 팀이 0.506일 것이고, 729득점 719실점 팀이 0.506일 것입니다. 먼저 전자, 0.506411..정도입니다. 후자? 0.506474..정도입니다. , 10점이면 대략 R/W에 부합하겠군요. 간단한 계산이 보여주는 10점의 마법입니다.


득점을 승수 스케일로 사진출처-위키피디아


 

근데 매 시즌 득점수준이 달라지잖아?

 

그렇습니다. 득점 수준은 매 시즌마다 계속 변동됩니다. 높아지거나, 낮아지기도 합니다. 어느 정도 경향성이 있지만 그 안에서도 요동이 있습니다. 아놔, 그러면 R/W도 조금씩 변하겠네요? 아주 간단히 얘기해서, 평균득점이 3점인 리그에서는 10득점을 더 하면 0.50854팀이 됩니다. 평균득점이 10점인 리그에서면, 10득점을 더 해 봤자 0.503638..정도입니다. 그래서 득점 수준이 높아지면 R/W이 높아지고, 득점이 적어지면 R/W이 낮아지게 됩니다.

 

그럼 우리는 팬그래프가 떠먹여주는 것만 먹어야 하나요?

 

역시 덕후들의 성지인 팬그래프는 우리의 기대를 배반하지 않고 매년마다 R/W을 계산해서 제공해주고 있습니다. , R/W을 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 좋은 방법은 역시나 피타고리안 계산입니다. 근데, 좀 이상합니다. 수비로 세이브 해 주는 득점수준, 그리고 득점으로 기여하는 부분에 대해서 어떻게 점수를 적용해야 할지, 또한 계산했다고 해도 그 점수들을 그냥 더해야할지 등등 여러 가지 정의 문제가 산재해 있습니다. 그것도 그렇지만, 피타고리안으로 점수 수준을 알아내는 것 자체가 쉬운 문제가 아닙니다. 아래 식을 봅시다. 이 때는 R/W을 득점 관점에서만 바라본 상황입니다. 편의상 R/Wx로 보고, 승률을 W로 생각합시다. 득점과 실점이 같아야 승률이 0.500인 팀이니까 득점=실점=R로 봅시다.



만약 여기에서 c2라면 계산하기 훨씬 수월할 겁니다.(평균 4.5점인 리그에서 대략 9.506점이 나오네요.) 다만, 요새 세이버매트리션들이 좋아하는 c=(경기당 득점+실점)^0.287이라면 문제가 달라집니다. 아래가 그걸 풀려고 할 때 우리가 맞딱뜨리는 어려움입니다. 원래 상황이 c=(2RPG)^0.287이니, 그냥 쉽게 쓰기 위해 c=(2RPG)^y라고 하고 y는 고정되어 있다고 생각합시다. 이 때, 달라진 상황에 의해 c=(2RPG+x)^y이 됩니다.(y=0.287)



이제 이 방정식을 풀면 됩니다. (어때요, 참 쉽죠?...)이 상태로는 풀기가 어렵기 때문에 이제 테일러 전개를 시켜보겠습니다. 이 때, x는 대략 10점 정도로 가정해 봅시다.



이게 1차항까지 계산한 겁니다. 보통 상황이라면 x10에 가깝다고 생각하고 이차항까지만 계산해도 무방할 가능성이 있습니다만, 어떤 분들에게는 심기가 불편할 수도 있습니다. 더욱이, x10과 너무나 차이가 나는 경우는 그냥 실패입니다.

..그러니까 차라리 R/W을 계산하기 위해 수치해석 책 1장 붙들고 열심히 프로그래밍 하는 게 나을 수 있다는 얘기입니다. 하하하...이젠 아예 팬들에게 세이버매트릭스 개념 계산하려면 공대나 수학과 가라는 얘기가 나오겠습니다. (물리학과 나와도 할 수 있습니다! 많이 안 쓰면 까먹겠지만..) 세이버매트릭스는 누구에게나 열려 있어야 하기 때문에(라기 보다는 제가 그렇게 생각하기 때문에), 좀 더 쉬울 필요성이 있습니다. 그러니 방정식 풀이라니, 당치도 않습니다. 그 때 제 뇌리에 언뜻 스친 게 있습니다.

투수 계산할 때!”

 

태초에 투수와 타자가 다 있었으니

 

탱고느님은 이미 이런 말씀을 하신 적이 있습니다.

투수 WAR을 계산할 경우 R/W((리그 득점*(18-투수가 던진 평균 이닝)+실점*투수가 던진 평균 이닝)/18+2)*1.5로 계산하라

이 때 득점수준은 9이닝당으로 계산하는 겁니다. , 이게 맞느냐고 물어보실 수 있겠지만 목표는 팬그래프 따라하기니까, 무시하기로 합시다.(여러분은 저와 같이 단순하게 생각하지 않기를 바랍니다..)

이걸 타자로 적용해보기로 합시다. 타자는 투수에 비해서 한 경기에 끼칠 수 있는 영향력이 적습니다. 그러니 모든 타자의 R/W을 같다고 가정해봅시다. 그러면, 위에 쓴 투수 R/W 모델에서 투수가 던진 평균 이닝은 9가 될 것입니다. 실점은 결국 리그 득점이 될 것입니다. 그렇다면, 4.5점인 리그에서는 아래와 같이 계산할 수 있을 것입니다.

R/W=((4.5+4.5)/2+2)*1.5=9.75

그러니까, (RPG+2)*1.5로 계산하라는 겁니다. 그렇다면 이렇게 계산하면 팬그래프와 같게 R/W을 계산했는지 맞춰보면, 우리의 팬그래프 따라하기는 성공적인 겁니다.

아래 파일은 그 계산 파일입니다.

 

WAR_FANGRAPHS_RunsPerWins.xlsx


, 거의 똑같습니다. 그러니까 위와 같이 열심히 방정식을 풀거나 수치해석 안 해도 계산할 수 있다는 것입니다. 오차들이 조금 있는데, 0.001점 차이는 아무래도 팬그래프에서 반올림을 하지 않았을까 하는 생각입니다. 그리고 0.009점 차이가 나는 시즌(1998)이 있는데, 이 오차에 대해서는 생각해 보았지만 잘 모르겠습니다.(만약 다른 방법이 생각이 나신다면 덧글로 알려주세요.)

사실상 단 한 시즌만이 오차가 나는 것으로 보이며, 그렇다면 아마도 팬그래프도 위와 같이 R/W=(RPG+2)*1.5로 계산하지 않을까 하는 것이 제 추측입니다. 그러니, 이제 우리도 좀 더 팬그래프와 비슷하게 계산해 보자구요! 그리고 지금까지 이런 단순한 사실도 깨닫지 못했던 제 굳은 돌머리에 대해서 반성하기로 합니다...

 

+덧붙여서

하하, 저는 우리나라에 이와 관련된 포스팅을 찾지 못해서 제 블로그에 올립니다만, 이미 이전에 누군가가 했을 수도 있겠다는 생각이 듭니다. 무엇보다, 이전에 이미 제가 봤던 어떤 블로그 페이지에서 톰 탱고R/W=(RPG+2)* 1.5로 근사했다는 사실을 명시해 놓았더군요. 왜 그 페이지에서 Tangotiger를 안 찾아봤는지 모르겠습니다.(...) 여튼 팬그래프는 꽤나 톰 탱고의 연구에서 영향을 받은 사이트라서 아마도 R/W=(RPG+2)*1.5일 거라는 제 예상은 거의 맞지 않을까 생각합니다.

Posted by 야구고물상

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2013시즌 공포의 출루 듀오.. 안타깝게도 이번 시즌은 둘다 부진하네요,



오랜만에 돌아왔습니다. (3개월 이상 들어오지 않았다고 휴면계정이었다네요.ㅋㅋ) 하하;;근데 하필 돌아오니까 정말 필요 없는 거 하나 만드네요...

 

이 포스팅에서 다룰 것은 제가 만든 APD, Adjusted Plate Discipline으로 조정된 선구안이라는 개념으로 만든 겁니다. (근데 사실 선구안을 보고 싶으면 팬그래프에서 Plate Discipline란을 보는 게 나을 겁니다..)

 

1. 개념

 

말 그대로 Plate Discipline의 조정으로 한국말로 하자면 조정 선구안(...)쯤 되는 개념으로 만들었습니다. 저는 선구안을 주로 보고 싶기 때문에 고의4구를 제외한 4구를 취급할 것입니다. 그리고 사구의 경우 선구안이라기보다는 타석에서의 approach와 관련된 것이라고 생각하여 사구를 제외한 타석에 대하여 LIBB%를 구한 후 이것을 투수 이외의 선수들 평균에 대하여 계산할 것입니다. 이 때 타격이 좋은 선수들은 원래 선구안이 좋은 것도 있겠지만 타격이 좋기 때문에 투수들이 선수들을 피할 것이기 때문에 이에 대하여도 조정을 가할 것입니다.

 

2. 타격 조정

 

타격에 대하여 조정을 가하는 이유는 배리 본즈와 같이 홈런을 칠 수 있는 슈퍼스타들을 상대하는 투수들은 최대한 홈런을 맞지 않기 위해 피하는 방식의 피칭을 하여 많은 고의4, 혹은 그에 준하는 4구를 기록할 것이지만 에디 요스트(통산 0.254/0.394/0.371, 1614볼넷으로 별명이 Walking Man이었음) 같은 타자들은 투수들이 최대한 출루를 시키지 않기 위한 피칭을 할 것이므로 4구가 파워히터에 비해 적을 것이기 때문입니다. 즉 순수한 능력의 선구안 이상의 볼넷 기록을 배리 본즈 같은 유형의 타자들은 얻을 것이고, 그에 비해 에디 요스트 유형의 타자들은 그와는 반대의 상황에 직면할 것이므로 타격에 대하여 조정을 해야 한다는 것이 저의 생각입니다.

 

-약간의 연구(?)

다음과 같은 스탯들에 대하여 LIBB%와의 상관관계를 조사할 것입니다. 이 때 타자마다 선구능력이 다르기 때문에 약한 상관관계를 찾을 것입니다. (r=0.3~0.5,R^2=0.09~0.25) 아래는 제가 조사한 스탯들에 대한 목록입니다. 모든 리그 스탯은 투수들을 제외한 스탯이며, 조사할 때는 AL, NL을 분리하여 계산하였습니다. 샘플은 AL에서 지명타자 제도를 도입한 1973시즌부터 40시즌간의(1973~2012) 정규타석을 채운 선수들에 대하여 모았습니다.

 

LIBB%: (4-고의4)/(타석-고의4-사구)

BA+: 타율/리그 타율

SLG+: 장타율/리그 장타율

ISOP+: 순수장타율/리그 순수장타율

ISOPHR+: 홈런에 대한 경우를 제외한 순수장타율/리그 순수장타율(홈런 제외)

AXBH%+: (순수장타율/장타율)/(리그 순수장타율/리그 장타율)

HR%+: (홈런/타수)/(리그 홈런/리그 타수)

LIBB%+: LIBB%/리그 LIBB%

 

저는 위의 스탯들에서 BA+,SLG+,ISOP+,ISOPHR+,AXBH%+,HR%+에 대해 LIBB%가 가지는 상관관계를 엑셀의 추세선 툴을 통해 알아냈고 그로 인해 ISOP+,HR%+LIBB%에 대해 약한 상관관계를(각각 r^2=0.0927,0.1043) 가짐을 알 수 있었습니다. 하지만 저는 타격조정을 할 때 ISOP+에 대하여는 조정하지 않기로 하였습니다. 왜냐 하면, ISOP의 경우 HR이 같이 계산되는 스탯이며 만약 ISOP에서 HR을 제외하여 LIBB%와의 상관관계를 조사할 경우(ISOPHR+) r^2=0.0004로 사실상 없다는 결론이 나기 때문입니다. 그러니까 사실상 HR의 비율이 LIBB%와의 약한 상관관계를 가지며, 그러므로 HR%에 대하여 4구비율의 조정을 가하기로 하였습니다. 아래는 이와 관련된 엑셀 파일입니다.


APD.xlsx

 

다음에는 각각의 HR%+에 대하여 평균 LIBB%+를 계산하고 그 그래프의 추세선을 통해 타격조정식을 만드는 것을 조사할 것입니다. 이 때 HR%+의 경우 round함수를 이용하여(안 그러면 0.01차이로 끊어서 그래프를 만들기가 제 실력으로는 힘들기 때문입니다..;;) 그에 대응하는 타자들의 LIBB%+의 평균을 계산하고 그걸로 그래프를 그린 후 추세선을 찾아서 타격조정식을 만들 것입니다.

 

그 결과 타자의 ExLIBB%+로 계산하는 것으로 하였습니다.

이 때 앞의 상수를 

으로 한 이유는 HR%+가 1인 경우 ExLIBB%+도 1이 되어야 하기 때문입니다.

 

3. 계산식

 

ExLIBB%+:

APD: LIBB%+/ExLIBB%+

이 때 리그는 AL, NL을 따로 계산하는 것으로 하였습니다. 또한 HR%+를 계산하는 경우 홈런 파크펙터를 사용하여 계산하는 것으로 합니다.

 

4. 적용

 

우선 아주 가볍게 AL, NL 구별하지 않고 계산하여 APD의 분포 그래프를 그려 보았습니다. 예상대로 평균적인 정규분포곡선을 따르는 것으로 보입니다.



 

다음으로 최근 5년간 리그 1위 리스트입니다.


 Season

 AL

NL 

 2009

Chone Figgins 

185 

Nick Johnson 

211 

 2010

Daric Barton 

207 

Jason Heyward 

172 

 2011

Bobby Abreu 

177 

Carlos Pena 

172 

 2012

Carlos Santana 

185 

Dan Uggla 

180 

 2013

Carlos Santana 

170 

Joey Votto 

209 

 

참고로 2013시즌 추신수는 204를 기록하였습니다. (리그 2위) 작년 추신수, 보토가 정말 엄청나게 볼을 골랐음을 이 허접한 스탯으로도 알 수 있습니다.


다음은 2014시즌 기록 엑셀 파일입니다. 스탯은 한국시간으로 2014826일 기준입니다.

 

2014 APD.xlsx


다음은 몇몇의 전·현역 선수들의 기록입니다. 참고로 조 모건/마이크 슈미트/리키 헨더슨/배리 본즈/블라디미르 게레로/스즈키 이치로/알버트 푸홀스/추신수/조이 보토에 대하여 계산하였습니다. (사실 에디 요스트, 베이브 루스, 테드 윌리엄스에 대해서도 계산해보고 싶었습니다만 각각 IBB가 기록되지 않는 시즌이 있었기 때문에 계산을 하지 않았습니다.) 계산 결과 각각 통산 197/135/195/145/60/57/95/145/155로 계산되었습니다. 현역 선수의 경우 위와 같은 시간 기준가지 스탯을 계산하였습니다. (참고로 홈런 파크펙터는 팬그래프에서 1974시즌부터 참고되므로 조 모건과 마이크 슈미트의 초기 스탯의 경우 휴스턴의 홈런 파크펙터는 85, 필라델피아는 105로 고정하여 계산하였습니다.) 예상 외로 푸홀스가 100이 안 되었으며 추신수와 배리 본즈가 비슷한 수준의 선구안을 가진 것으로 계산되는 군요;; 그리고 조 모건과 리키 헨더슨은 정말 엄청난 수준의 선구능력을 보여준 것으로 계산되네요.


Batters.xlsx

 

다음으로 KBO에 적용할 경우입니다. 파크펙터는 적용하지 않았습니다. 각각 시즌 출루율 1위 선수들과 이외 제가 관심이 가던 선수들을 위주로 계산하였습니다. 물론 MLB 기준으로 만든 툴로 KBO에 정확히 똑같이 적용하기는 힘들기는 하지만 한 번 해 볼만하다고 생각했기에 적용해 보았습니다. 그리고 2006시즌 100볼넷을 넘긴 양준혁은 대단하군요..(195)

 

KBO 타자들(2004~2013).xlsx


위의 계산들을 보면 정규타석을 기록한 선수들 중 약 120정도의 APD를 기록하는 경우 수준급의 선구안을 가진 것으로 생각할 수 있다고 생각할 수 있겠고(대략적으로 한 팀당 1~1.5명 정도 수준입니다.), 160 이상이면 대략적으로 시즌 1위급 정도로 생각됩니다.

 

5. 끝마치며


이상으로 이 허접한 선구 능력 스탯 글을 끝마치도록 하겠습니다. 한 가지 아쉬운 점은 위의 파일에서 확인할 수 있듯이 푸홀스나 배리 본즈 같은 경우를 보면 이 툴이 강타자들에 한해서는 APD가 실제보다 낮게 측정될 가능성도 있다고 생각된다는 점입니다. 다만 제 생각에는 exponential 식을 쓰는 게 맞다고 생각되므로(...) 저의 직관이 틀렸을 수도 있다는 생각이 듭니다.

 

 

 

MLB 스탯은 Fangraphs를 참고하였고 KBO 스탯은 Baseball-Reference한국야구위원회에서 참고하였습니다.

Posted by 야구고물상

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  1. 토아일당 2015.03.18 20:40 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    블로그에 재미있는 글이 많네요. 감탄했습니다.
    이런 생각은 한번도 못해봤는데요. 볼넷의 갯수로는, 장타자들에 대한 상대 투수의 도망가는 피칭으로 인한 영향이 뒤섞여서, 볼넷의 갯수 또는 타율과 출루율의 갭. 같은 걸로는, 선구안(=공을 골라서 출루하는 능력 또는 성향)을 측정할 수 없다고만 생각했는데,,, 이런 방법이 있었네요.

    그런데, LIBB%를 구할때,(4구-고의4구)/(타석-고의4구-사구) 가 아니라
    타격하지 않은 타석에서의 볼넷출루 SIBB = (4구-고의사구) / (타석 - 안타 - 볼넷 - HBP - 고의사구) 로 하는게 더 낫진 않을까요?

    선구안이라는 개념이 좀더 어울리려면, 가운데 들어오는 공을 친 경우 거꾸로 LIBB%가 낮아지는 부분이 약간 안어울린다는 느낌입니다.

    직관적으로는, 투수의 고의적이지 않은 고의사구 (거포들에 대한 피칭전략때문에 생기는 볼넷)에 가장 크게 영향을 주는 요인은, 홈런의 갯수보다는, 약간 조정된 SLG+ 일거 같은데요.

    ISOP의 경우는 타율이 낮은 선풍기형 타자들이 노이즈를 만들것 같고,
    SLG의 경우는 고타율의 똑딱이들이 노이즈를 만들테니,
    회귀식을, SIBB에 대한 (BA+ 곱하기 ISOP+) 로 할 경우 혹시 높은 R^2 를 얻을 수도 있지 않을까 하는 생각도 해봤습니다. 필요하다면 BA+ * ISOP+ 중에서 ISOP 쪽에 좀더 가중치를 주거나 아니면 승수를 주거나 라든가의 조작을 포함해서요.

    글에 쓰신 exLIBB% 라는게 굉장히 재미있는 아이디어인데, HR%에 대한 R^2가 좀 낮은거 같아 아쉽습니다.

    • 야구고물상 2015.03.18 21:12 신고  댓글주소  수정/삭제

      와, 그게 훨씬 더 맞는 방법이겠네요. 사실 이건 만들어 놓고 나중에 '아 이건 좀 아닌 것 같다' 하고 버려논 자식 같은 스탯이라서요..사실 진짜 선구안을 알려고 한다면 관련 스탯들을 다 요모조모 따져 보는 게 훨씬 좋다는 생각입니다. 근데 그렇게 하기에는 직관적으로 받아들이기 힘들 때도 있으니까, 하나로 통합하자면 조금 더 직관적으로 생각이 가능하지 않을까 하는 생각에서 출발한 거라서요.

      그리고 상관관계와 같은 경우에는, 사실 이 스탯이 낮은 건 맞는데 낮을 수밖에 없다고 생각한 게 선구안이란 것도 차이가 있으니까 r=0.3만 넘게 된다면(r^2=0.09) 괜찮을 거라는 생각을 한 겁니다. 사회과학을 하는 분들은 r=0.3을 기준으로 한다는 얘기를 들은 적이 있어어요.

류현진의 대단함

야구/MLB 2013. 9. 30. 22:08

이번 시즌 시작 전 참 여러가지 말이 많았던 계약이었습니다. 사실상 그럴 수밖에 없는게, 이전에는 KBO에서 MLB로 직행한 케이스 자체가 없었을 뿐더러 류현진과 비슷한 포스팅비를 기록하였고 기록 자체가 비슷하고 투구 스타일도 비슷하다고 판단되었던(물론 이건 몇 경기만에 뻥으로 판명되었습니다...) 이가와 게이가 완벽한(하하하....스크랜튼 양키스..??)커리어를 보여주면서 여러가지 의심을 살 수 밖에 없는 상황이었죠. 그런 선수에게 포스팅비 2573만달러에 6년 3600만달러라는 굉장히 큰 계약(역대 포스팅비 4위, 포스팅+연봉은 3위)은 정말 위험해 보일 수 있는 계약이죠. 하지만 시즌이 끝나보니 확실히 류현진은 난놈이라는  걸 알 수 있게 되었습니다.

야구팬들의 걱정은 기우였다는 걸 보여준 류현진 사진 출처: 위키피디아

이번 시즌 류현진의 위엄은 이거 하나로 설명할 수 있지 않을까 생각합니다. 

"fWAR 3.1"

이게 뭐 대단하냐고 할 수도 있습니다. 에인절스의 어떤 목 굵은 송어는 맨날 fWAR 10.0은 기본으로 찍는다고 하고, 어떤 게으른 천재는 못해도 fWAR 5.0은 기록한다는데 고작 3.1가지고 위엄이라고 하기에는 부족해 보일지도 모릅니다. 심지어 평균 95마일을 기록한다는 쿠바애는 더 어린 나이에 첫 시즌임에도 fWAR 4.2를 기록하였습니다. 하지만 이거 하나 보면 생각이 달라질 거라고 확신합니다.

"그 박찬호마저도 가장 좋은 fWAR을 기록한 시즌은 3.5였다. 이외에는 3.0을 두 번 기록했을 뿐이다."

그렇습니다. 류현진은 그 어려운 fWAR 3.0의 장벽을 넘어선 두 번째 한국인 투수입니다.(아...물론 추신수 선수는 빼기 위해 투수란 말을 넣었습니다. 그 분은 이미 그 경계선을 한참 넘으셨습니다.ㅎㅎ)

fWAR 말고 다른 스탯을 볼까요?

시즌 30경기 192이닝을 던졌습니다. 완투는 두 번, 완봉은 한 번이 있었습니다. 14승 8패를 기록하였고 아쉽게도 ERA 3.00을 기록하였습니다. ERA-는 84입니다. QS는 22회를 기록하여 QS% 73.3%를 기록하였습니다. 최근에 리그의 투고타저 흐름이 심화되었다고 해도 이 정도의 QS기록은 굉장히 좋은 기록입니다. K/9는 7.22로 리그 평균에 비해 조금 떨어지지만(ML 평균 7.57) BB/9는 2.30으로 좋습니다. 무엇보다 후반기에는 거의 볼넷을 주지 않는 활약을 하면서  엄청나지는 않을 수 있어도 확실히 안정감 있는 선발의 역할을 해 주었다고 볼 수 있습니다. FIP는 3.24입니다. FIP-는 91입니다. 이는 박찬호의 전성기 시절 기록보다 더 좋은 기록입니다. 고작 메이저 1년차의 선수가 메이저에서 17년간을 뛴 전설의 기록보다 더 좋은 기록을 기록한 거죠. 개인적으로 아주 좋아하지는 않지만 xFIP도 3.46으로 좋습니다. xFIP-도 92입니다. 훌륭하죠.

류현진의 패스트볼은 그리 빠르지 않습니다. 시즌 평균 90.7마일을 기록했을 뿐입니다. 물론 그렇다고 느린 편도 아닙니다. 그냥 딱 평균정도의 기록이죠. 그렇다면 무엇이 류현진을 좋은 선수로 만들어주었을까요? 물론 패스트볼의 피치밸류도 +를 기록하였습니다. 하지만 류현진에게는 무기는 패스트볼이 아니죠. 시즌 초반에는 슬라이더로 재미를 봤습니다만, 결국 가장 좋은 무기는 체인지업이었습니다. 이번 시즌 체인지업의 피치 밸류는 20.6. 100개로 한정해도 3.07의 굉장한 기록입니다. NL 2위의 기록이자 ML 2위의 기록입니다. 무엇보다, 2002년 이후로 범위를 넓혀도 17위의 대기록입니다. 류현진의 체인지업이 미국 현지에서도 좋은 평가를 받는 건 허투로 받은 평가는 아닙니다.

하...이렇게 나열해 보니 류현진이란 선수 참 대단한 선수인 것 같습니다. 네, 저는 샌프팬이고 다저스를 좋아하지 않습니다. 하지만 류현진이란 선수는 참 좋아합니다. 제가 처음 야구를 보기 시작했을 때 잘하기 시작한 선수이고 그 이후 누구라도 압도하는 포스를  보여주고(물론 다르빗슈급은 아니었습니다...)KBO선수로는 최초로 MLB직행이라는 기록을 세우더니 첫 시즌부터 이렇게 사고를 쳤습니다..난 놈은 난 놈입니다. 이번 시즌 앞으로 다저스는 포스트시즌이 남았습니다. 다저스 소속의 류현진이 포스트시즌에서도 잘 던질지, 아니면 못 던질지 저는 알 수가 없습니다. 이전에도 큰 경기에서 좋은 모습도 나쁜 모습도 보여줬던 선수거든요. 하지만 잘 해 줬으면 좋겠습니다. fWAR 3.1을 허투로 찍은 건 아니라는 걸 보여줬으면 좋겠거든요.ㅎㅎ

Posted by 야구고물상

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MLBNATION회원들이라면 아시겠지만, 예전에 제가 쓴 글에 '간단히 해보는 선발투수 운(Luck)의 계량'이라는 글이 있었습니다. 이 포스팅은 그 분들, 그리고 그 외에도 윤석민 어워드에 관심이 많으신 분들을 위한 많은 야구팬을 위한 것으로, 제가 지금까지 독점해왔던(흠...허접하기 때문에 별 의미는 없긴 하지만서도ㅎㅎ) LUCK 지수 계산을 위한 엑셀 파일을 공유하기 위한 포스팅입니다. 아래 엑셀파일 링크를 참조하시길 바랍니다.

LUCK_공유용.xlsx


우선 간단히 어떤 식으로 사용하면 되는지 설명해드리겠습니다. 우선 위의 파일은 2013년 LUCK지수 계산을 위해 사용한 파일의 재활용(;;)입니다. 뭐 AL과 NL에 특별히 할 언급은 없고요 IP_FAN이라는 항목은 팬그래프 기록을 사용한 흔적이라고 보시면 됩니다.(팬그래프는 이닝항목이 0.1씩 나와서 엑셀로 계산하면 ERA와 FIP에 오차가 생기게 되죠.) 그리고 League 항목은 간단히 필요한 리그에 대한 기초적인 자료(다만 필요없는 것도 있기는 합니다만 저것도 팬그래프 걸 그대로 사용하다보니 그렇게 됐습니다. 그리고 맨 위의 FIP의 경우 FIPC입니다.)를 위한 시트고요, BPF는 2013년 득점 파크팩터에 대한 시트입니다. 지금까지 저는 모든 자료를 팬그래프 것을 중심으로 하였기 때문에 모든 자료는 팬그래프의 정렬방식을 따랐습니다만, 계산하실 때 너무 불필요한 것이 많다고 생각되시면 필요한 것만 취하시면 됩니다. 그리고 FIP 기반이 아니라 ERA 기반으로 계산을 진행하고 싶으시다면  ExRA의 수식에서 Z열에 해당하는 부분을 E열로 바꾸시면 됩니다. 물론 RS도 리그 RS가 아니라 리그 FIP_RS로 사용하고 싶으시다면' League!$P$()/League!$G$()'(괄호 안은 번호)에 해당하는 부분을 ;League!$Y$()*League!$P$()/League!$Q$()'로 하시면 됩니다.

그럼 이상으로 LUCK 엑셀자료 공유에 대한 설명을 마치겠습니다. 궁금하신 것이 있다면 아래에 댓글에 문의해주세요. 감사합니다.

Posted by 야구고물상

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  1. Bench Wannabe 2013.09.30 20:28 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    수능 끝나고 역대로 해서 노트북 한 번 터뜨려 볼까 합니다