中央競馬

「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。

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。

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。

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。

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。

「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。

「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。

「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。

「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。

「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。