工学系大学院生のブログ

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第2-2回 様々な賭け方の予測精度 (競馬)[python, 機械学習]



第2-1回では、単勝オッズから複勝や馬連などのオッズを予測しました。



これらの結果を用いて、機械学習の精度の良い賭け方を模索してみます。



1 機械学習



機械学習のデータやモデルは第1回と同様のものを使用します。


詳しくは以下をご参照ください。



2 賭け方と精度



今回評価するのは、以下の賭け方です。
評価方法は第2-1回に記載した通りで、コードをGithubにあげています。

https://github.com/hide-dog/horse_racing_2


・単勝
・複勝
・ワイド
・馬単
・馬連
・3連単
・3連複


各賭け方に100円ずつ賭けます。
また、対象とする試合は2021年の中央競馬での全試合とする。


結果を以下に示します。
単勝は全試合に100円かけていますが、それ以外では、1位予測番号が馬番になかったときに除去しており、投資金が少し少ないです。



回収率を1.0を超えるものが見つかりました!


3連複をよく当てていますね。何か大きいものを当てたのでしょうか。

もう少し分析してみます。




純利益の履歴を以下に示します。

ニューラルネットワークによる利益履歴
lightGBMによる利益履歴




これらの結果を見ますと、万馬券ならぬ10万馬券を2回当てることで、回収率が100パーセントを超えていますね。


短期的には損をするので、どこかでこのような大きな当たりを引くまで止められなさそうですね。

これは、コンコルド効果が強く働きそうな賭け方なので、自分はこの賭け方は止めておこうかと思います。




ただ、面白いことに、回収率100%以上を出したこの二つの解析手法は、同様の30万馬券を当てています。


すなわち、多数決のように「二つの手法が一致した場合に賭ければ当たりやすい」でしょうか?


もしくは、「データの多い第8,9レースに注目すれば当たりやすい」でしょうか?





当たりやすいであろう賭け方を分析し、どの競馬場でもどの年でも平均的に当たる手法を今後は模索したいと思います。


そんな手法があるかはわかりませんが、自分はそうでもならないと心理的に安心して賭けられなそうです……。





うまはうまい。

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