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ご挨拶

あぶの競馬予想」に出会ったのが、2019年。
競馬の予想を新聞とかSNS以外で、もっと数学的な視点で可視化検証できないものかと日々考えていました。
とはいえ自然現象で起こりうる結果は天文学的。    

多変量解析で導いた確率変数を、グラフ化することで予想の精度を高め、馬券につなげるあぶ氏のスタイルが、自分とマッチしたのか、とにかく予想が毎日楽しくて仕方がない。

あぶ氏の公開した指数の近似を求め、過去とのグラフをオーバーラップすることで過去レースの「再現率」が読めるのではと考えました。

このグラフが、皆さんの予想の精度を高める手助けになれば幸いです。

グラフについて

効果

☆勝負レースの選定が容易になります。
☆思わぬ穴馬を見つけてしまい、自然とニヤけてしまいます。

分析の手法

中央競馬は2008年~2021年のデータ、地方競馬(南関)については2020年、2021年(指数がオーバーサンプルになるのを回避するため母数を絞っています)を参照しています。

それらのデータを、3次関数に近似するソルバーで処理し、その3次関数をもとにユークリッドの公式を用いてレースの近似を行っているマクロです。

ユークリッドの計算では、指数を近似した3次関数の係数と定数部分をベクトルとし、距離が近いものを抽出しております。

1段階処理/指数をもとにレースごとに3次関数に近似。

2段階処理/3次関数の係数・定数をもとにユークリッド距離が近いレースを抽出。

以上の2段階での近似になります。

今後は蓄積データをもとに、券種組みに反映させるプログラムとかも叩いてみようと考えています。

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