中間発表用のの履歴(No.7)

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- 1 (2021-11-14 (日) 00:57:37)
- 2 (2021-11-14 (日) 01:32:29)
- 3 (2021-11-14 (日) 09:12:04)
- 4 (2021-11-14 (日) 18:20:21)
- 5 (2021-11-15 (月) 17:16:49)
- 6 (2021-11-16 (火) 11:43:24)
- 7 (2021-11-16 (火) 16:29:59)

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

ファンダメンタルは血統，馬の能力（年齢，適正距離，実績など），騎手の能力（実績など），馬場状態，枠順，天気などの情報を用いて各要素を分析し，各要素間の重み分析をしっかりしたうえで，予測をする．
テクニカルは過去の結果から規則性を見つけ出し，その規則性が不変だとして，予測をする．（例：この馬は○○に勝率が100％だから，今後も勝ち続ける　的な）

本研究では，方向的にはテクニカル分析ではなく，ファンダメンタル分析を中心にやっていこうと考える
また，買う馬券としては複勝馬券を買うという方向でいきたい．　←3着以内の馬を当てる

単勝支持率と勝率には強い相関関係がある
単勝的中率＝1着数÷出走数
賭け金＝固定金額＋損失累計＊1.6/(オッズ-１)　←追い上げの賭け金を決定するための計算式

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

多点買いした時の複合オッズのことで払い戻し金額が等しくなるように分配した際の払い戻し率のこと
https://fkeiba.com/keiba-nomiss02/

オッズは支持率の逆数に比例する

モデル化

どのように競馬（ギャンブル）をモデル化するか．
出力（目的変数）として何を持っていくかによって何を説明変数に入れるかが変わってくる．

走破タイムやスピード指数を自分で算出し，それをもとに順位予想の判断に持っていくことができるかも
- 過去のレース成績データから各競走馬の走破速度を教師データとし，様々な情報から次レースの走破速度を予測する
競走馬の勝敗を予測するモデル
- 過去のデータから競走馬同士の勝ち負けを教師データとし，様々な情報から次レースで対戦する競走馬の勝ち負けを予測する．

http://www.rightniks.ne.jp/index.php?action=whatspidx_contents&name=sikumi#:~:text=%EF%BC%8A%E8%B7%9D%E9%9B%A2%E6%8C%87%E6%95%B0%E6%A7%98%E3%80%85%E3%81%AA,%E3%81%A7%E3%81%AF%E4%BE%A1%E5%80%A4%E3%81%8C%E7%95%B0%E3%81%AA%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82

スピード指数=（基準タイム-走破タイム）×距離指数+馬場指数+（斤量-55)×2+80
馬場指数：競馬場が芝なのかダートなのかだけでなく，雨で馬場がぶれているか，乾いているかなどを数値化し，指数を算出する．
距離指数：競走馬がいままで走ってきた距離を平均化し数値を出す．(1600mでは1.0になり距離が長くなれば小さく，短くなれば大きくなる)
- 距離指数=1秒÷基準タイム×1000
基準タイム：各競走場ごとに500万条件と1000万条件で行われたレースの1～3着に入着した馬のタイムの平均を求めてさらに平均したもの．

https://keiba-laptime.com/a-formula/

予想走破タイム＝予想ラスト3F地点までのペース＋予想ラスト3Fタイム
予想ラスト3Fまでのペース：出走各馬がラスト3F地点を逃げ馬の何秒後に通過していくのかを過去のレースの通貨順位やラップタイム傾向から計算
予想ラスト3Fタイム：3F地点まで進んだ場合，そこから繰り出せるであろうラスト3Fタイムを計算する．　競馬場，コース，4角のコース取り，斤量などのファクターから計算．坂の有無，芝の品種の違いなどの特徴で補正．

ランダムウォーク

過去の変動やデータなどのテクニカル分析を否定している．
競馬に当てはまりそうだけど，微妙

馬券の当たる確率（r_iはそれぞれの馬のオッズ1番人気はr_1とあらわされる）

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

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

アセットアロケーション

用する資金を国内外の株や債券などにどのような割合で投資するのかを決めることをいう．
アセットとは「資産」，アロケーションとは「配分」という意味を持っている．

ポートフォリオとの違いは，アセットアロケーションは資産クラスの配分を表し，ポートフォリオは「具体的な商品」で資産配分を表現する．

読んだやつ

競走馬の強さの分析と馬券ポートフォリオ問題

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

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
オッズから，単勝確率，馬単確率，馬連確率を求めて，これらを用いて，共分散を計算し，ポートフォリオを考えている．

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

ギャンブルの数学

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

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。

劣公平なオッズの競馬に対する戦略の最適性の証明

http://www.shinshu-u.ac.jp/faculty/engineering/chair/elec001/archive/20160220.pdf

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。

日本の公営競馬における「競馬必勝法の具体例」

http://www.lib.kobe-u.ac.jp/repository/81008413.pdf

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。

国内競馬における不確実性仮説の検証：部分的戦略バランスと投票行動

http://www.lib.kobe-u.ac.jp/repository/E0040648.pdf

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．

FM(Factorization Machine)：複数の特徴量の交互作用を推定可能なモデル

テクニカル分析の立場をベースとした複勝馬券の的中確率に関する統計モデル

http://www.itonwp.skr.u-ryukyu.ac.jp/download/paper/Ito2010_Keiba.pdf

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