バックテスト

地方競馬の解体新書

地方競馬の解体新書(第15回・第2部の最終回)|第2部のまとめと、当方の価格モデルの前向き検証の公開方法

第2部(第10〜14回)で測った地方競馬の市場の事実を一枚にまとめます。そのうえで、当方の価格モデルの考え方と、買い目を締切後から発走前までに X へ投稿し、結果を毎日ブログで公開する前向き検証の方法を説明します。
地方競馬の解体新書

地方競馬の解体新書(第14回・第2部)|回収率はどこまで信じられるか:点数と区間、12年の前向き検証、先読みの漏れ、一度だけ開ける保留期間

回収率の数字はどこまで信じられるか。150開催日で証明できる差は単勝で22〜27ポイント、12年のうち100%を超えたのは5年、確定オッズで作った入力で110.98%が判定時点で83.07%に。当方自身の検証を材料に、回収率の主張を点検する6項目をまとめます。
地方競馬の解体新書

地方競馬の解体新書(第10回・第2部)|確定オッズと買える値段:バックテストの回収率はなぜ上振れするのか

確定オッズで計算したバックテストの回収率は、実際に買える値段で測り直すと下がります。地方の「締切60秒前のオッズ」の中身は4分前の発表で、選んだ馬の値段は締切までに下がり、複勝では選ぶ値段の違いだけで12.86ポイント上振れしました。単勝と複勝の差と、バックテストを読むための点検表。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第45回)|自分の記録を全部つき合わせたら、穴が5つ空いていました

「全ての記録を再確認して」と言われて、記憶ではなく実測でつき合わせました。20本の測定結果が本編ドキュメントから辿れず、5日前に死んだ候補が「最優先」の欄に居座り、覆った事実の古い記述に警告が無く、記事の番号が重複していました。どれも「間違った測定」ではなく「正しい測定が届いていない」故障です。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第43回)|「+12.89pt」が消えた日。評価する窓を1つから5年に変えたら、成果が全部溶けた

朝の私は「朝一1番人気より+12.89pt」と報告していました。夕方には、その数字が消えていました。モデルは1行も変えていません。変えたのは評価する期間だけです。382レースで測っていた対照が78.9%、5年12,094レースで測ると85.73%。対照が7pt動くなら、「対照比+12.89pt」は対照の話であってモデルの話ではありませんでした。1日で否定を6回積んだ記録です。
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。
実験ログ

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。
実験ログ

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。
実験ログ

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。
実験ログ

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。