実験ログ AIでJRAの回収率110%を目指す検証（第3回）｜特徴量を作り込んでも市場を超えられなかった
条件別適性・騎手厩舎成績・調教データを投入した第3回。一度は「効いた」と見えた数値が、正しく測り直すと消えました。最後の検証に入る前に停止条件を決め、届かなかったため技術的な追求を終了しています。
バックテスト
実験ログ 実験ログ AIでJRAの回収率110%を目指す検証（第2回）｜回収率98%のエッジは、サンプルを増やすと消えた
直前のオッズ変化に賭ける第2回。107点で回収率98.2%という結果が出ましたが、サンプルを17倍にすると74.5%まで低下しました。有望に見えた数値が消えていく過程と、そこから得た方法論上の教訓を記録します。
実験ログ 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。