競馬 数学

競馬を確率論の観点で考えれば、各レースは「独立事象である」と言えます。しかしながら天気や馬場状態というファクターによって左右されるので実際には「想定よりも連勝や連敗が多くなる」と考えています。例えばですが、毎週レース前日に大雨が降れば、ベテランの腕が必要になりますので騎手のファクターを重視することになります。日本の天気の周期的に変化しやすいです。「毎週同じ曜日に雨が降る」などがよく発生します。例え「網羅的に購入」していたとしても該当するサンプルデータをどれだけ拾えているかによっては「カーブ・フィッティング（過剰最適化）」となっているケースもあります。そのため、最大ドローダウンを予想しても想定を上回るケースも考えられます。（UPROの...

AI競馬ファンドUPRO(ユープロ)では、ベイズ統計モデルを競馬予想に利用しています。一般的にはベイズ統計モデルを使うのはメンテナンスをはじめから計画する必要があり、どのタイミングで改善を加えていくかなどデメリットがありますが、UPROでは一般的な競馬AI開発者がようやくたどり着いたことを15年前に既に開発しているパイオニア的存在ですので、ベイズ統計モデルのデメリットを解決する術を持っています。ひと昔前までは、競馬予想は『このコースは内枠有利とか外枠有利』など単純な傾向を述べることが統計学だと思われていました。それもそのはず、競馬ファンはそこまで数学に明るい人がほぼいなかったからです。そのような中でベイズ統計モデルでの多変量解析を使...

競馬を資産運用対象と考えた時、競馬予想方法と同等レベルで重要になってくるものが競馬の資金配分です。競馬ヘッジファンドUPROでは、この配分に関してリスク許容度によって変更するようにしています。数学的にはケリー基準(ケリーの公式)に則って資産運用するのが最適解であると結論づいていますが、競馬の場合は誤差要因も多く、AIを使って完璧な分析をしても予想が外れるケースも多々あります。そうした中で、どれくらいの誤差を受け入れるかという点が鍵になってきます。競馬データ分析をしている方の中でも確率計算手法というのは様々ありますが、アナログデータも含めて確率計算しているのはUPRO以外あまりないと自負しております。これはUPROがヘッジファンドとし...

日本の皆様、お久しぶりです、UPRO(ユープロ)代表です。UPRO(ユープロ)は2004年～2015年頃までウインズ新横浜のエクセルフロア、エクセル伊勢佐木などで活躍していた馬券生活者数名による競馬投資グループです。競馬予想方法について競馬予想方法について、競馬データ分析と資金配分の両面で最適化する必要があります。というのも競馬予想が正しくても買い目や購入金額を間違ってしまえばリスクが大きくなり、長期的な資産運用に向かなくなってしまいます。UPROは、競馬データ分析の仕組みを作ったパイオニア的存在です。そこに資産運用の世界の考え方を応用することで最強の投資法が完成しました。詳しくはUPROの競馬予想方法（ベイズ統計学）をご覧ください...