単勝

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。
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地方競馬の解体新書(第12回・第2部)|16年で地方の市場はどう変わったか:本命と大穴の回収率、名古屋と大井の逆向きの変化、古くなる学習

地方競馬の16年(2010〜2025年・21万レース)を確定オッズで年ごとに計測。1番人気の勝率と市場の精度はほぼ横ばい。30〜99倍の単勝回収率は55〜58%から68〜70%へ上昇。名古屋は固さが薄れ、大井は逆に固くなり、場ごとの差が縮んだ。
地方競馬の解体新書

地方競馬の解体新書(第11回・第2部)|複勝という券種:1番人気が3着から消えると配当はどう変わるか

地方競馬の複勝を2021〜2025年の60,242レースで計測。実効控除率は約24%で単勝より約3ポイント重い。1番人気が3着から消えると複勝配当の中央値は140円から230円へ上がる。結果で分ければ他の馬の複勝は100%を超えるが、1番人気のオッズだけで選んでも控除は超えない。
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56回)|解体新書の検証回②:「前走と同じクラス・同じ組にとどまった1番人気」は、締切3分前の値段でも6.5ポイント過大に値付けされていた

地方競馬で「前走と同じクラス・同じ組にとどまった馬」が1番人気のとき、他の1番人気より複勝回収率が6.5ポイント低い(片側95%区間 −10.7〜−2.3)。転入11戦目以降・前走で見放された1番人気は区別できず。事前登録した検証の記録。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第51回・その2)|敵の反対側に、同じ形の門があった。「鏡像の門」を3日で見つけた話

運営者の「もう結果を待つだけか」という一言から始めた3日間の連鎖の記録です。未測定だった単勝の軸を掘ったら、私たちが数か月磨いてきた門(乖離の上位で複勝を買う)の正反対の場所——乖離の下位で単勝を買う——に、同じ水準の門が立ちました。仕組みは対称で、どちらのプールも「まだ買われていない側」で買うのが正しい。券種を勝ち切り型に変えるほど良くなる観測が3つの独立な測り方でそろい、歪みの住所は番組の下層と判明。ただし全セル下限100未満。これはエッジではなく、機構の地図です。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第51回)|「単勝で買えばもっと儲かるのでは」を測ったら、想定外の答えが返ってきた

私たちの買い目はほぼ全部が複勝です。「同じ馬を単勝で買えばもっと儲かるのでは」という当然の問いを、3年分の確定オッズで測りました。答えはノー。ただし外れ方が想定外でした——「複勝が割安な馬は単勝では割高のはず」という理屈ごと外れ、割安な馬は単勝でも割安だったのです。市場は「プール間の歪み」ではなく「馬そのものの見落とし」をしていた。そしてこの機構理解が、探索6連敗の末に新しいセル(乖離×少頭数)を1つ生みました。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第35回)|「なぜ負けたか」を市場は区別しない — 地方競馬で140%が見えた日【追記あり】

複勝には「1.0倍の床」があって、強い馬の値段を正しく表現できません。床のない馬券から本当の実力を逆算すると、安く売られている馬が見えます。そこに「市場は負けた理由を区別しない」という2つ目の歪みを重ねたら、地方競馬で140.50%が出ました。ただし70レースぶんの、まだ確かめていない数字です。なぜこれがエッジになるのかを、競馬をやらない人にも分かるように書きます。
実験ログ

AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第32回)|「相手の主張が外れた」と書いた当日に、条件を落としていたのは我々だと分かった

前回、有料サービスの主張を4本測って「着順は合うのに回収だけ3本とも外れた」と書きました。同じ日に元記事を読み直したら、条件を2つ落としていたのは我々のほうでした。「9〜12レース限定」を戻すと、外れていた回収2つが両方とも主張値の区間に入ります。5指標すべて再現しました。それでも買えない理由まで、数字のまま出します。
実験ログ

AIでJRAの回収率110%を目指す検証(第31回)|有料サービスの「数字つきの主張」4本を4年分で測った【追記あり: 検証3・検証4は第32回で訂正しています】

有料の競馬オッズ解析サービスが公開記事で示している「数字つきの主張」を4本、JRA 4年分(11,745〜11,783レース)で検証しました。勝率・連対率・複勝率は小数第1位まで一致したのに、回収率を出した3か所は3つとも再現しませんでした。同じ集合で着順が合って回収だけずれる——そこに何があるかを、数字と区間のまま出します。