prizooomはPythonの機械学習AIプログラムとそのAPIを活用し、相対順位(順位/頭数)を指数として予測します。
AIで予測しますが、馬という生き物が主役のため、不確実要素も多く、全レース的中させるのは不可能です。
しかし、AIと統計を組み合わせることにより、100%を超える回収率を得る確率は高められると考えています。
現在は統計解析から複勝確率を計算し、それを基に過去のデータで回収率が高くなるような買い方(点数、複勝確率の組み合わせ方)を探索して選択しています。
「統計の部屋」では過去2010年以降のデータを学習し、学習に利用しなかった2003~2009年のデータも用いて検証・
シミュレートした回収率に関する統計データを視覚化しています。
これにより、持続的に勝負するためのバックボーンを構築します。
期待値を把握することで、1レースごと、あるいは短期で一喜一憂することなく、長期・将来に亘り期待される勝利を目指します。
なお、現在統計の部屋は拡充中です。この部屋から各種の統計資料にアクセスできます。
prizooomは計算された予測指数(相対着順の予測値)を用いて、
過去2003年以降の全ての対象レース(9頭立て以上)に対しシミュレーションを行い、複勝確率と回収率の統計的期待値を基に、回収率が100%を超えることが期待される買い目を選択します。
現在の条件は以下の通りです。
次のページで紹介する結果は当サイトアプリをデプロイしてから(2021/8/7以降)の結果です。
統計の部屋で紹介している過去の結果は、今週末に用いられる指数算出式に過去の出馬情報を
代入して算出していますので、シミュレーション結果になりますが、
次のページの結果はいわゆる”ガチ”の結果です。
回収率を明示しないサイト等が多い中、本サイトはAI予想の実験の場ということと、本当に勝てるのであれば隠す必要はないですので、
きちんと結果を確認できる場を提供いたします。
(※)更新の目安
週末の全レース後~翌日まで