ビッグデータ × AI × 競馬 その3

前回の続き
前回足りなかったもの、それはオッズです。オッズを考慮していませんでした。
ディープインパクトが相対的に強いのが分かっても、オッズ1.0では、100億円投資しても100億円しか返ってきません。
この見落としは致命的です。
では、オッズをどうやって考慮するか?
大変難しい課題です。
強い馬が分かっても、大抵は人気になります。そのオッズが高いのか?低いのか?を判断するのです。どうやって?
1つ、ある仮定をします。
単勝オッズが馬の相対能力を正しく表しているとする。
この仮定のもと、
3連単(1着~3着までを順番通りに当てるもの、馬券の種類はnP3)のオッズは均等に買われているのか?
を調べました。
18頭だと、18P3=18×17×16=4896通りの馬券がありますから、流石にバラツキますね。
3連単の控除率は0.275なので、期待値 0.725 が買われているか買われていないかの閾値になります。
レースにより異なりますが、3連単のオッズと期待値を並べると、期待値は0.5~1.0程度でバラついているようです。たまに1.0を超えるものもポツポツいます。1.0を超える!?
コレです!探していたもの!!
ということで、テンション上がりますね。
さて、検証してみましょう。
過去のレースをピックアップしてみます。
単勝オッズから、3連単オッズがどう評価されているかを出します。
期待値1.0以上のものを買い続けたとします。
10年間続けたとして、、、、
結果はマイナスになりました・・・・・
残念。
プラスになることもありましたよ。超高額配当があった年です。
3連単なので、大穴が当たるかどうかです。
でも、なぜ?マイナスに?
それは、仮定が間違っていたから。3連単だと十分な試行回数とは言えなかったから。
(高額配当が出るかどうかでプラスかマイナスか分かれる)
といったところでしょうか。
単勝オッズで能力を判断するのではなく、過去のレース結果で能力を判断する。
そして、オッズを見て、買われていない馬を買う。
最初に考えた当然のことをすればいいのです。
あれ?どうやる?
誰か、頭のいい人、教えてください。。。。。

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