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実験ログ

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8回)|有望に見えた数字は、欠損値の産物だった

「展開が向かなかった馬は過小評価されている」という仮説を数値で検証しました。一度は明確な信号が出ましたが、原因はデータの欠損値でした。修正すると信号は完全に消えました。
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AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第1回)|オッズ由来の期待値では控除率を超えられない

AIによる馬券戦略の開発・検証を記録する実験ログの第1回です。人気馬が相対的に買われにくい傾向は確認できましたが、複勝・ワイドのいずれもオッズ由来の期待値では控除率を上回れませんでした。数値はすべて実データのバックテスト結果です。