16. xFIP / SIERA – 투수의 '진짜' 실력을 예측하는 지표

야구에서 피칭은 통제와 예측의 싸움입니다. 완벽하게 던진 공이 운 나쁜 내야 안타로 연결되거나, 수비수의 실책으로 실점하는 경우를 우리는 흔히 목격합니다. 전통적인 지표인 **ERA(평균자책점)**는 이 모든 변수가 반영된 **'결과'**를 보여줍니다. 그러나 ERA의 변동성이 크다는 한계 때문에, 세이버매트릭스는 투수의 **'실력'**과 **'미래 예측'**에 초점을 맞춘 지표들을 발전시켜 왔습니다. 그 중심에 FIP 계열 지표가 있으며, 이 중 가장 발전된 형태가 바로 xFIP와 SIERA입니다.

 

목차

• FIP의 한계와 xFIP의 등장
• SIERA: 투수 능력의 상호작용을 반영하다
• ERA vs xFIP vs SIERA 비교
• 실제 MLB 사례 분석 (예측력의 증명)
• 실전에서의 활용 및 결론

 

1. FIP의 한계와 xFIP의 등장

**FIP (Fielding Independent Pitching)**는 투수의 성적을 홈런(HR), 볼넷(BB), 사구(HBP), 탈삼진(K) 네 가지 요소만으로 측정하자는 혁명적인 아이디어였습니다. 이 네 가지는 타구가 수비수에게 가지 않아 투수가 결과에 100% 영향을 미친다고 보았기 때문입니다.

그러나 FIP 역시 완벽하지 않았는데, 그것은 바로 '피홈런(HR)' 때문이었습니다.

🔹 피홈런의 변동성 문제

1. 구장 요인: 어떤 투수는 홈 구장이 담장이 짧아 불리하고, 어떤 투수는 넓어서 유리합니다.
2. 일시적 운: 투수가 허용한 홈런 수는 시즌 중 일시적인 '운'에 의해 과도하게 높거나 낮게 기록될 수 있습니다. FIP는 이 실제 홈런 수를 그대로 반영합니다.

**xFIP (eXpected Fielding Independent Pitching)**는 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. xFIP는 실제 투수가 허용한 홈런 수 대신, 투수가 던진 뜬공(Fly Ball) 대비 리그 평균 홈런 비율을 사용하여 **'기대 홈런 수'**를 계산해 FIP 공식에 대입합니다.

🔹 xFIP의 계산 원리: 운의 보정

xFIP의 핵심 가정은 다음과 같습니다.

장기적으로 볼 때, 모든 투수는 자신이 유도한 뜬공 중 리그 평균만큼의 비율로 홈런을 허용하게 될 것이다.

xFIP는 이 기댓값으로 실제 홈런 수를 대체하여 계산하므로, 구장 특성이나 일시적인 홈런 운에 의한 영향을 제거합니다.

• xFIP가 ERA보다 낮은 투수: 운이 나쁘거나 피홈런을 많이 허용한 투수로, 다음 시즌 ERA가 하락할 가능성이 높다고 예측됩니다.
• xFIP가 ERA보다 높은 투수: 피홈런을 비정상적으로 적게 허용한 투수(운이 좋았던 경우)로, 다음 시즌 ERA가 상승할 가능성이 높다고 예측됩니다.

xFIP는 ERA나 FIP보다 미래 성적을 예측하는 데 더 안정적인 지표로 평가받습니다.

 

 

2. SIERA: 투수 능력의 상호작용을 반영하다

xFIP가 홈런의 변동성 문제를 해결했다면, **SIERA (Skill-Interactive ERA)**는 한 걸음 더 나아가 **투수의 다양한 능력(Skills) 간의 상호작용(Interaction)**까지 반영하여 ERA를 예측하려는 시도입니다. 이는 FIP와 xFIP가 단순히 요소들을 가중치로 더하는 방식($13\times\text{HR} + 3\times\text{BB} \dots$)보다 훨씬 복잡하고 정교한 계산을 사용합니다.

🔹 SIERA가 고려하는 '상호작용 효과'

SIERA는 FIP 계열 지표 중 가장 예측력이 높다고 평가받으며, 다음과 같은 점을 반영합니다.

1. 탈삼진 (K) 효과의 증대: 삼진을 많이 잡는 투수는 인플레이 타구(BABIP)를 허용할 기회 자체가 적어집니다. SIERA는 높은 삼진율을 단순히 점수를 막는 요소($-2\times\text{K}$)로 보는 것을 넘어, 인플레이 타구의 질을 개선하는 효과까지 반영합니다.
2. 땅볼/뜬공 유도 능력: SIERA는 투수의 **땅볼 유도 비율(GB%)**을 주요 변수로 사용합니다. 땅볼 투수는 뜬공 투수보다 홈런을 허용할 가능성이 현저히 낮고, 땅볼은 수비진이 병살타로 처리할 가능성이 높아 실점을 억제하는 데 유리합니다.
3. 볼넷 (BB)의 부정적 효과: 볼넷을 많이 허용하는 투수는 인플레이 타구의 성향이나 땅볼 비율이 좋더라도 주자를 쌓아 실점 확률을 높이므로, SIERA는 볼넷의 부정적 영향을 더욱 크게 반영합니다.

SIERA는 이 모든 복잡한 요소들을 비선형적으로 결합하여, 투수가 실제 경기에서 얼마나 '효율적'이고 '꾸준하게' 실점을 억제할 수 있는지를 가장 현실적으로 보여주는 궁극적인 예측 지표로 간주됩니다.

 

3. ERA vs xFIP vs SIERA 비교

지표	측정 대상	핵심 반영 요소	주요 특징 및 활용
ERA	경기 결과	실제 자책점	투수의 과거 기여도를 측정하는 전통적 지표. 운과 수비 영향을 크게 받음.
FIP	투구 실력	HR, BB, HBP, K	투수가 통제 가능한 요소만 측정. 미래 예측력은 xFIP/SIERA보다 낮음.
xFIP	투구 잠재력	FIP + 평균 기대 홈런	피홈런의 운을 보정하여 미래 성적을 예측하는 데 효과적.
SIERA	투수 기술 상호작용	K%, BB%, GB% 등	삼진, 땅볼 등의 상호작용을 반영. 현재까지 가장 예측력이 높은 지표로 평가.

 

 

4. 실제 MLB 사례 분석 (예측력의 증명)

xFIP와 SIERA의 가치는 이 지표들이 다음 시즌 투수의 ERA를 얼마나 정확하게 예측하는지를 통해 증명됩니다.

🔹 불운했던 투수 (ERA > xFIP/SIERA)

• 2018년 제이콥 디그롬 (당시 Mets):
  • ERA: 1.70 (리그 최정상급)
  • xFIP: 2.27
  • SIERA: 2.30
  • 분석: 디그롬은 1.70이라는 놀라운 ERA를 기록했지만, xFIP/SIERA가 그보다 높았습니다. 이는 피홈런 억제에 극도로 운이 따랐고 (BABIP가 비정상적으로 낮았음), 장기적으로는 2점대 초반의 실력이라고 해석되었습니다. 참고: 디그롬은 다음 해에도 2.43 ERA를 기록하며 여전히 뛰어났으나, FIP 계열 지표 예측치에 수렴하는 모습을 보였습니다.

🔹 운이 좋았던 투수 (ERA < xFIP/SIERA)

• 2019년 잭 그레인키 (당시 Astros):
  • ERA: 2.93
  • xFIP: 3.66
  • SIERA: 3.61
  • 분석: 그레인키는 2점대의 준수한 ERA를 기록했지만, xFIP/SIERA는 3점대 중후반을 가리켰습니다. 이는 인플레이 타구 처리나 피홈런에서 운이 따랐음을 의미합니다. 실제로 다음 시즌(2020년 단축 시즌) 그의 ERA는 4.65로 크게 상승하며 xFIP와 SIERA의 예측의 타당성을 입증했습니다.

이처럼 세이버매트릭스 지표는 투수의 현재 기록(ERA)이 아닌, **근본적인 실력(xFIP/SIERA)**에 기반하여 미래 성적을 정확히 예측해 냅니다.

 

5. 실전에서의 활용 및 결론

스카우트와 프런트는 더 이상 ERA만으로 투수를 평가하는 것은 리스크가 발생합니다.

xFIP와 SIERA는 이제 투수 영입, 트레이드, 연봉 협상 등 모든 의사결정 과정에서 핵심적인 참고 자료입니다.

• FA 시장 가치 평가: ERA는 높지만 xFIP/SIERA가 낮은 투수 (불운했던 투수)는 저렴한 가격에 영입할 수 있는 숨겨진 보석으로 평가됩니다.
• 육성 방향 설정: SIERA가 특정 능력을 높게 평가한다면, 그 투수의 강점(예: 높은 삼진율, 뛰어난 땅볼 유도)을 살리는 방향으로 투구 전략을 수립합니다.

결론적으로, ERA가 "과거에 무슨 일이 일어났는가"를 알려주는 지표라면, xFIP와 SIERA는 **"앞으로 무슨 일이 일어날 가능성이 가장 높은가"**를 예측하는 지표입니다. 야구의 데이터 분석은 투수의 결과가 아닌 과정과 잠재력에 집중함으로써, 불확실한 스포츠 속에서 최대한의 합리성과 예측력의 정확도를 확보하는 방향으로 진화하고 있습니다.