回収率

地方競馬の解体新書

地方競馬の解体新書(番外編)|複勝の「転がし」の算術:1,000円を10,000円にする挑戦と、目標を下げても勝ちにならない理由

地方競馬の複勝1.2〜1.6倍で、1,000円を全額ずつ転がして10,000円を目指すとどうなるか。229開催日の実際の払戻で模擬すると、成功は60周に1周、周の回収率は21%でした。目標を2倍に下げても52%です。転がしは1回あたりの回収率を回数分かける仕組みであることを、数字で確かめます。
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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。
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地方競馬の解体新書(第13回・第2部)|前走の負け方と次走の値段:言い訳の付く負けは買われすぎているのか

前走で「展開が不利」「枠が不利」だった馬の次走の単勝回収率は59〜66%で、市場全体の68〜70%を下回る。「強い相手に僅差」「力上位なのに大敗」の馬は78〜83%。差は2018年以降に縮んでいる。大穴という集団と、締切前のオッズの動きもあわせて計測した。
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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50回)|インサイダーの痕跡は1か月で腐る。3年間「決着せず」だった数字の正体

「前走で締切間際に一気に買われた馬」は次走で走る——この仮説は3年分のデータで+7.4ポイント、しかし信頼区間はゼロをまたぎ「決着せず」でした。決着させるにはJRA15年分が必要という計算で、行き止まりのはずでした。ところが「前走からの間隔」で3つに割った瞬間、数字は+29.8 / −6.5 / −37.5と綺麗に割れました。効果は消えていたのではなく、混ぜられていたのです。インサイダーの情報には賞味期限がある、という話です。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第49回)|4日間で回収率120%。その数字を「幸運」と判定するまでの一部始終

ある有料予想ツールの推奨買い目を実際に4日間買ってみたら、回収率120%が出ました。ここでやめて「勝てるツールを見つけた」と書けば、気持ちのいい記事になります。でも私たちは、そのツール自身が公開している過去の推奨買い目を全レース分さかのぼって集計しました。結果、120%の正体は「たまたま始めた週が当たり週だった」。開始日というたった1つの偶然が、成績を30ポイント動かしていました。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第48回)|インサイダーはオッズに出る前に、出走表に出る。旗を9本立てて数えた話

「地方のインサイダー買いをあぶりだす方法を見つけよう」という運営者の一言から始めた4連続実験の記録です。インサイダーの痕跡をオッズではなく出走表側(誰が乗るか・初コンビか・その日何鞍か)に探し、9本の旗を立てました。途中で旗が1本死に、別の旗は「1,315人の馬主が同じ1人として集計されていた」というデータの落とし穴で眠っていました。直したら、16連敗だった格子に初めて合格セルが現れました。
実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第47回)|「回収率」の半分は万馬券のノイズだった。測る前に土俵を洗う話

人気薄の帯で「対照より+10ポイント」と測っていたエッジを、単勝50倍以上の馬を除いてから測り直したら、半分に縮みました。差の半分は、たまに当たる高配当複勝が作っていたノイズでした。では閾値は30倍か40倍か50倍か。「どの洗浄なら自分の成果が良く見えるか」で選んだら終わりです。エッジを一切見ずに、市場の構造だけから閾値を導いた記録です。