競馬予測 PAI for Horse Racing
本ページでは単勝予測にこだわって情報掲載しています。
単勝にこだわる理由は「単勝予測の的中率を1番人気のそれよりも高めることができれば、うまく期待値が収束して安定した収益が得られるのではないか。」というシンプルな仮説を立てたことによります。
入力データとして過去レース情報のみ（当日の体調、馬体重、パドック、返し馬、輪のり、オッズなどの情報は含みません）を使うことにした場合に的中率をどこまで向上できるかについて独自研究しています。
競馬ファンの集合知である1番人気を超えることは、なかなか難題の一つであることに取組み始めてから気付きましたが、データサイエンスの力でどこまで迫れるかご覧頂けましたら幸いです。
過去のレース予測結果：単勝
直近メイン11レースおよび重賞レースにおける単勝予測の結果を掲載しています。
・PA:Predictor A
・PI:Predictor I
・N1:１番人気
競馬予測エンジンのシミュレーション結果
【単勝予測】月別の平均的中率（集計対象：2013年1月以降のメインおよび重賞レース）
メイン11レースおよび重賞レース（開催：20～30レース／月)を対象にして月別の平均的中率を計算しています。1番人気の的中率（30％前後）を超えることが目標です。
「Predictor AI」予測は、PAとPIの予測を組合わせて対象レースを取捨する（目安：6～10レース／月）ことで、さらなる精度向上を目指しています。
【単勝予測】全体の的中オッズ分布（集計対象：2013年1月以降のメインおよび重賞レース）
メイン11レースおよび重賞レースを対象にして的中オッズの分布を計算しています。一般に1番人気のオッズは低くなってしまいがちですが、人気薄の実力馬を正しく予測できればより高オッズが期待できます。
【単勝予測】月別の平均回収率（集計対象：2013年1月以降のメインおよび重賞レース）
メイン11レースおよび重賞レースを対象にして月別の平均回収率を計算しています。回収率100％を超えることが目標です。
「Predictor AI」予測は、PAとPIの予測を組合わせて対象レースを取捨する（目安：6～10レース／月）ことで、さらなる回収率向上を目指しています。
【単勝予測】着順分布（集計対象：2013年1月以降のメインおよび重賞レース）
メイン11レースおよび重賞レースを対象にして着順分布を計算しています。1番人気の着順よりも予測値のそれが上位になるような予測モデル作成を目標にしています。
免責事項等
・本ページの情報を利用することで生じたいかなる損害やリスクに対しても当方は一切の責任を負わないものとします。
・転載禁止：本ページに掲載されている予測情報、文書、画像等の無断転載はご遠慮下さい。
・当方は、購入代行は行っておりません。また、法律により未成年者は競馬投票券の購入や譲り受けることは禁止されています。
・シミュレーション結果は、過去データに基づいて予測値を集計したものであり、将来の的中率、回収率、及び的中オッズ等を保障するものではありません。また、特定バージョンの予測エンジンを用いたシミュレーション結果であり、そのバージョンアップとともに予告なく再計算され変化する可能性があります。
参考書籍
・EFFICIENCY OF RACETRACK BETTING MARKETS 2008 Edition：William T Ziemba／World Scientific
・競馬予想とは何か（競馬ファンの集団知と機械学習による予想の間に横たわるもの）：守真太郎、久門正人著／JWEIN10
・ANDREW BEYER’S PICKING WINNERS 勝馬を探せ！：アンドリュー・ベイヤー著／メタモル出版
・革命理論 西田式スピード指数：西田和彦著／KKベストセラーズ
・勝馬がわかる競馬の教科書：鈴木和幸著／池田書店
・BLUE BACKS 競争馬の科学：JRA競走馬総合研究所編／講談社
・騎手の一分：藤田信二著／講談社現代新書
・一番人気取捨の極意：奥野憲一著／白夜書房競馬王新書
・BLUE BACKS 確率・統計であばくギャンブルのからくり：谷岡一郎著／講談社
・なぜ競馬学校には「茶道教室」があるのか：原千代江著／小学館
・勝負師の極意：武豊著／双葉社
・馬券裁判：卍著／メタモル出版
・天才数学者はこう賭ける：ウィリアム・バウンドストーン著／青土社
・直感力：羽生善治著／PHP新書