清水?

内容

研究について 

スクレイピングは現段階で一応できているが、まだ詳しくはわかっていない。
あと持ってきたい必要な情報は馬の血統情報、脚質情報

合成オッズ 

1.それぞれのオッズの逆数を計算する
2.出てきた数字を足す
3.足した数字の逆数を計算する

ランダムウォーク 

資産分配問題 

ポートフォリオ問題 

効率よく資産を成長させるためのに、投資を分散させる。
そのときの最もリターンが大きくリスクが小さい最適な組み合わせを探る問題

読んだやつ 

http://www.ise.chuo-u.ac.jp/ise-labs/taguchi-lab/pdf/bachelor/2015/2015_akita.pdf

↑は「競走馬の強さの分析と馬券ポートフォリオ問題」という論文。

競走馬の順位をBTモデルに適用し、競走馬の強さを数値化する。

また、馬券のオッズを用いてポートフォリオ問題最適化をやったやつ

BTモデルに関しては自分の研究にも用いることができる気がする。

例：BTモデルを用いて強さを数値化し、強さを特徴量として扱い予測に用いる

https://nc.math.tsukuba.ac.jp/cabinets/cabinet_files/download/148/b92354d1e6f42f5627251128d51664f2?frame_id=221

↑は「ギャンブルの数学」ってやつ

ドメレの失敗、大数の法則、ペテルブルグの逆理、マルチンゲールの法則の４つを紹介している。

http://www.shinshu-u.ac.jp/faculty/engineering/chair/elec001/archive/20160220.pdf
↑は「劣公平なオッズの競馬に対する戦略の最適性の証明」ってやつ

胴元が存在するギャンブルにおいて、資金の成長率が最大となる掛け方を最適化問題として捉えて、その最適解を考えたやつ。
まだ深くまで読めていない。

http://www.lib.kobe-u.ac.jp/repository/81008413.pdf
↑は「日本の公営競馬における「競馬必勝法の具体例」」ってやつ

馬券の最終的な売り上げ枚数を正確に予測することができれば裁定取引が実行可能になったことについて書いてある。

http://www.lib.kobe-u.ac.jp/repository/E0040648.pdf
↑は「国内競馬における不確実性仮説の検証 : 部分的戦力バランスと投票行動」

組合せ依存型ランキング学習 – 競馬への応用事例 

これは競馬などの馬同士の影響を考慮するためにFMを応用して，組合せを考慮したランキング手法を提案するとともに，その応用事例として競馬の勝ち馬予測に適用し，従来の手法と比較した．
従来の2段階ロジットモデルと比較した際に，評価指標を用いたら従来の手法よりも高い結果を得ることができた．
しかし，このFMではオッズを考慮していないので，考慮した場合は2段階ロジットモデルの方が良い結果がでると予想する．

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