先週の重賞レースの予想結果および、全レース機械学習予想結果のまとめです。
中山牝馬ステークス 予想と結果
スルーセブンシーズは1着取れたのですが、対抗のエイシンチラーがさっぱりで・・・
調教AAで期待していたのですが、うーん。
フィリーズレビュー 予想と結果
ルーフ、いまいち伸びず・・・
調教AAで期待していたトラベログは全然だめでした。うーむ、レベルの高い重賞になると調教の出来の違いはあんまり出ないのかな。全体的に調教評価高いですしね。
条件戦になるとAB少なくなりますし。
金鯱賞 予想と結果
プログノーシスが力強い伸び足で勝利。着差以上に強い勝ち方だったと思う。
オッズ安いけど・・・
全レースの予想結果
全レース予想
2番手予想との指数差分を見た場合
私の予想モデルは各出走馬に予想指数を出しますが、まあ当然1着予想馬の指数と2着予想馬の指数に開きがあった方が、１着予想馬の信頼性が高いものと考えられます。
それで、２番手予想との指数の差分毎に１着予想馬の予想結果をに集計したのがこちら。（利益は100円ずつBETした場合）
先週はまずまずの結果かなと。
ここ最近の成績と比べると回収率９０％は高い方。でもまぁ、マイナスには変わりないですけど。
調教評価を考慮した予想結果
下の表は1週前、当週の調教評価ランクを見て、DとEと評価なし「-」がある馬を除外して上の予想結果を再集計しています。
つまり、調教評価の高い馬に絞って見たわけですが
調教評価を考慮した予想指数差分集計結果
上で２番手予想との指数の差分毎に１着予想馬の予想結果をに集計したものについて、更に調教評価E、D、「-」の馬を除外した結果がこれ。（利益は100円ずつBETした場合）
１着予想単勝回収率は140％に向上。
2着との予想指数差分が大きいほど回収率が低くなるのはアレですが・・・。たまたまかな？
調教評価ランク結果集計
先週から調教評価ランクを新たに予想に組み込んでみたのですが、その調教評価（1週前と当週）×機械学習1着予想の馬の単勝的中率、回収率を集計しています。
ちなみに調教評価については以下を参照ください
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調教ランク評価
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先週の結果
先週は１週前調教の結果があまり冴えませんでした。
累計集計では当週よりも良い結果になっているんですけどね。サンプルが少ないとばらつきますね。
2022年9月～の累積結果
先週の買いレース結果
私の機械学習モデルで出した予想指数とオッズの組み合わせで、過去の統計から回収率100％超えの期待があるレースをピックアップ。
その結果を検証してみます。
馬券種は単勝を想定しています。
先週の成績は
的中数 0
レース数 4
回収率 0%
的中率 0%
先週は１レースも的中せず・・・
ですが、対象の４レース共に調教評価はあまりよろしくない。今週から調教評価が良くない馬はスルーする予定。
対象レースが少なくなりますが、外れるよりは良いでしょう。
ここのところ調子悪いですし。
今年に入ってからの回収率はマイナスになりましたね。
調教評価を取り入れて挽回したいなと思います。
netkeiba 俺プロの成績
俺プロですが、1/7のレースより自動でデータ取得して投票する（レース発走３分前）スクリプトを作成、テスト運用しています。
その先週の結果はこちら
ダメダメですね。
これは原因がわかっているので、今週からロジックを組み替えます。bet対象のしきい値を厳し目に調整。あと調教評価のウエイトを高く設定しようかと。
ちょこちょこ調整を加えて最適化を目指します。
年間トータル回収率もとうとう125％まで低下。
ま、これまで調教評価を自動betに組み込んでなかったので、これから挽回できると考えています。
