黒柴マロ

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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第20回)|同じことを2度発見した — 記録は残っていて、リンクも張られていたのに

「母集団の4割が消えている」と2人が別々に騒ぎました。答えは2週間前に書かれた設計文書にあり、その文書は目次からリンクされていました。それでも読まれませんでした。リンクを張ることでは足りないと分かった話と、代わりに何をしたか。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第19回)|「4年とも正」も「層で符号が反転」も、検定ではなかった

「年別4つとも同じ符号」「クラスで効き方が反転する」——どちらも厳しい条件に見えて、実際には多重比較の補正が入っていませんでした。完全にランダムなデータで同じ手続きを回したら、17本中15本が条件を満たしました。基準の厳しさは、帰無のデータで測るまで分かりません。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第18回)|74回実験して、一度も「儲かるか」を検定していなかった

74回の実験を回したあとで、採点プログラムが「的中率が上がったか」しか検定していなかったことに気付きました。回収率のほうは数字が表に印字されているだけで、信頼区間もp値も付いていませんでした。目的は回収率110%なのに、選別は的中率で行われていました。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第17回・論文形式の総括)|JRA公開データだけで市場を上回れるか

32系統の記録を論文の形式で整理しました。何を仮説とし、どのデータで、どの判定基準で測り、どこで否定されたか。有望に見えた数字が5回消えた経緯と、その原因も含めて記載します。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第16回)|測れる情報と、賭けられる情報

締切直前のオッズの動きには情報がありました。ただしその情報が現れるのは締切の後でした。締切前だけで作った指標では効果が消え、確定オッズを使う指標だけが正の重みを持ちました。時系列オッズの路線をここで閉じます。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第15回)|物差しのほうが狂っていた

締切直前のオッズの動きを測ったところ、これまでで最大の差が出ました。しかし基準にしていた時刻が締切ではなく、レース後に配信される確定オッズの時刻でした。物差しを直して測り直すと、差は6分の1になりました。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第14回)|信号が出た、と思ったら消えた

目的関数を回収率に変えたところ、全馬71.0%に対し上位10%が85.5%という差が出ました。しかし検証期間を変えると+14.5ptが+5.1ptに縮み、有意ではなくなりました。4度目の消えた数字です。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第13回)|外部データを取ってきても、壁は動かなかった

JRA公式が無料で公開しているクッション値と含水率を2,252開催日ぶん収集しました。JRA-VANには入っていない連続値の物理測定です。結果は、足す前と小数点第3位まで同じでした。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第12回・総括)|23の実験で分かった、市場の壁の正体

15の系統、23の実験、すべて否定でした。JRA-VANの構造化データから作れる特徴量は、ひとつ残らずオッズに織り込まれていました。何を試して、どう負けたのかの総まとめです。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第11回)|ワイドでも天井は越えられなかった

複勝の98%の天井は元返し1.0倍の床が原因でした。ならば床のないワイドなら越えられるのか。18通りの買い方に加え、相手を自作指数で選ぶ方法も検証し、すべて複勝を下回りました。