予測モデル

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。

「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。

複勝の98%の天井は元返し1.0倍の床が原因でした。ならば床のないワイドなら越えられるのか。18通りの買い方に加え、相手を自作指数で選ぶ方法も検証し、すべて複勝を下回りました。

大敗した馬は本気で追われていないため、その時計は能力より低く出ます。ならば指数から外すべきか、市場は過小評価しているのか。二つの検証を行い、どちらも否定されました。

予測モデルが市場に勝てなかったのは、作り方そのものが文献の推奨から外れていたためでした。構造と特徴量を根本から入れ替えたところ、海外文献の数値が再現されました。それでも市場への上積みはゼロでした。

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。