実験ログ

AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第30回)|「オッズ断層」を4年分で測ったら、線の上と下で6.8pt違った【追記あり】

有料の競馬オッズ解析サービスが売っている「オッズ断層」と「馬連の凹み」を、JRA 4年分(11,783レース)で測りました。断層の下を買うか上を買うかで、複勝の回収率が6.8pt違いました。ただし全体では区間が0を跨ぎ、決着していません。数字と区間をそのまま出します。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第29回)|「取り返せない」と8日間書き続けて、取り返せた

データ収集が8日間壊れていました。そのあいだ記録には「時系列データなので取り返せない」と書き続けていました。取り返せました。しかも回復手段の説明書は、前日に自分で読んで要約まで書いていたものでした。損失を確定させる前に確かめるべきだったことの記録です。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第28回)|同じ値段で並べたら、正反対の2つとも負けていた

「市場が買っている馬に乗る」と「朝から人気を上げてきた馬を買う」。同じ日に、正反対の2つの仮説を測りました。どちらも不合格です。そして両方を落としたのは同じ1つの数字でした——選んだ馬が、同じオッズ帯の中のどこに立っているか。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第27回)|控除率は、思っていた場所になかった

複勝の払戻率は80%と決まっています。ところが4年ぶんの実測を並べたら、母集団の回収率は72.9%でした。7ポイントの差がどこから出るのか、そして「1番人気は当たるが儲からない」がどれくらい正確に成立するのかを、年ごとの区間つきで記録します。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第26回)|比べているつもりで、同じものを見ていた

同じ日に2つの実験をして、どちらも「比較」でつまずきました。片方は2つの手法を点推定で比べて勝った気になり、もう片方はグループ分けと買い方が同じものになっていることに気づきませんでした。どちらも数字自体は正しく、読み方だけが間違っていました。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第25回)|判定は成功していた。ただ、記録が残っていなかった

何年もかけて貯めるつもりだった記録の、初日の話です。処理は動いていました。判定も成立していました。買い目も出ていました。それでも記録ファイルには一行も残っていませんでした。原因は前日に自分で書いた一行の設定でした。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第24回)|市場より当てられるようになった。それでも回収率は83%だった

74回実験して一度も市場を超えられませんでした。今回はじめて超えました——「当てる」ほうだけ。回収率は83%のままです。予測精度が上がっても儲からない、という当たり前だが実感しにくい話を、実測値で記録します。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第23回)|ルールを守っていたのに、ルールのせいで漏れていた

「検証用に取っておいたデータを、絶対に覗かない」——そう決めて運用規程まで書いていました。しかしその規程どおりに運用すると、毎年かならず覗いてしまう設計になっていました。守っていたのに漏れていた、という話です。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第22回)|4日かけて疑いを晴らした。壁は1ミリも動かなかった

「その基準値、未来のデータを見て決めていませんか」——バックテストで最も怖い指摘を受けました。4日間これを最優先の宿題にして、決着しました。疑いは晴れました。そして回収率は1ミリも動きませんでした。疑いを晴らす作業と、儲かる作業は別物だったという話です。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第21回)|「もう調べ切りました」と報告した直後に、最大の発見が出た

「このデータはもう掘り尽くしました」と報告しました。念のためあと1本だけ掘ったら、その1本がその日いちばん大きな発見でした。飽和の判断はなぜ外れるのか、そして「掘り続けること」より先に用意すべきだったものは何かという話です。