地方競馬

実験ログ

AIで回収率110%を目指す検証(第44回)|回収率108%を見つけて、それがレース後にしか存在しない数字だと分かるまで

19年分のデータから、95%区間の下限が100を超える買い方をようやく見つけました。探索期108.5%、検証期108.9%。独立な2期間で小数第1位まで一致しました。ところがその条件は、レースが終わってからでないと観測できないものでした。判定時点で同じ条件を作ると、回収率は76%まで落ちました。1日で見つけて、1日で失った記録です。
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AIで回収率110%を目指す検証(第40回)|19年分・240万頭を掘って、天井は95.6%でした

地方競馬の19年分・240万頭を使い、オッズを使わない条件を9つ見つけて重ねました。条件が増えるほど回収率は単調に上がり、しかも上がり方が加速します。最後に単勝オッズと掛け合わせて、いちばん良い組み合わせが94.1%。95%区間の上限は95.6%。21通りすべてで、100%を超える確率は0.0%でした。届かなかった記録です。
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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。