これまでやったこと～競馬AI作成のYouTubeに倣う～

はじめに

今年、いや去年の秋くらいからあんま勝てなくなったな…毎週日曜日の夕方ひとしきり競馬を楽しんだ後にそう思う。

心当たりはものすごくあって、馬券を買い始めて2年余り、自分で予想ももちろんしているものの当時は競馬AIゆま牧場さんに結構頼っていた。
5分前に出される各馬の勝率から、あ、これオッズかけたら期待値出せるということに気づきその作戦で収支が安定していた。さらに自分の予想と被ると強気にいけたので、それがうまく働いていた。

ゆま牧場は去年の8月いっぱいで予想の公開を終了。有名になりすぎてオッズの低下をカバーできなくなったことが原因だったそうだ。そこから自分の回収率も徐々に下がり始めることに、、

馬券に負けても競馬はドラマチックで楽しく、去年生で見た天皇賞（秋）や有馬記念はとても興奮したし、先日東京競馬場に行って見た福永騎手JRA最終騎乗後インタビューはとても感動的だった。けれどもやっぱり負けが込むのは辛い

ということで、馬券にはやっぱり勝ちたいしなんか面白そうだし、予想するにしてもデータ抽出とか計算とかは機械でやらんとサラリーマンの自分にとって時間が足りんと思い、いっちょ勉強してみるかと決めました。

これまでやったこと

前置きが長くなりましたが、勉強を始めて1週間弱。やってるうちにわいてきた疑問や、やったことを備忘録的に残しておいたほうが良いなと思えてきたのでnoteに記載していくことに。

現在やっていることは2つ

• 競馬予想で始めるデータ分析・機械学習さんの動画を見ながらコードを写経

• 読書

競馬予想で始めるデータ分析・機械学習さんの動画を見ながらコードを写経

1日1動画を目標に実施中で現在4つ目まで完了。コードも公開されていて説明も丁寧なので流れはわかりやすい。ただ、自分自身のPythonの知識はほぼゼロベース。昔軽く本を読んだことがあってちょっとそれにそってコードを打ったことがあるくらいので苦戦中。もう1回教則本などを読み直す必要あり。以前はそれ覚えてスクレイピングできて結局どうする？みたいな感じでつまらないと感じてたけど知ってるデータ扱いだすと面白いですね。ちなみに文学部卒のド文系で数学はセンター試験のためにやったくらい…カリキュラムに統計がなかった世代。

第1回

netkeibaのデータから必要情報をスプレイピングするといった内容。現状この動画が一番苦戦した…主にAnacondaのダウンロードや必要なモジュールの準備など環境構築の部分で。普段使い慣れないターミナルに恐る恐るコマンドを入力しインストールしているはずのtqdmが何度やってもエラーを吐く…入れた後jupytar lab再起動しなきゃだてへぺろみたいな不慣れゆえのミス、また、単純にここでデータの抜き取りに時間を要すのでそれも大きかった。抜き出しだけやって仕事行って帰ったらサーバとの通信切れててやり直しになるという敗北も

第2.3回

第1回でスクレイピングしたデータを分析しやすい形に成形するというテーマの動画。具体例でいうとデータをとってきた段階では牡2やセ７というようにひとまとまりにされている性齢のデータを性別と年齢で独立させたりデータ型にバラツキがあるカラムを整えたり。データ型についてはふんわり知っていたので、この回に関してはすんなり。動画だと走破タイムなどの項目は削除してるけど後々はいれたいな、いれるとしたら分秒の表記を秒に統一するとかやらなきゃいけなさそうだなーなんてことをぼんやり考えつつ。

第4回

2019年のレース結果をベースにロジスティック回帰で分析してみようの回。やってることはなんとなくわかるけどコードは今までより複雑に感じるし、統計の知識もないしで勉強の必要性を感じる回に。ちなみにこの動画だとスクレイピングしている2019年のレース漏れているものがあるため、自分でやる時にそれを補ったところ馬が１着を取ることに関する偏回帰係数のワーストくらいに岩田康誠が来ていてこの年の岩田パパ不調やったんやな、去年今年と存在感を示しとるのになんて気持ちを味わうことに。

ってな感じで現状壁にぶつからず楽しくやれています。

読書

現状は読み物として面白いな的な本を読んでいます。読了1冊、読書中1冊
細かい感想はいずれ書くかも。

【読了】降格ローテ 激走の9割は“順当"である

降格ローテ 激走の9割は“順当"である

著者のとうけいばさんが独自に見つけた理論を紹介、馬券をあてようといった本。その理論で2/11,12週のデータ見たらわりと勝っていたのでおーと思ったけど18,19週はうまくいかず。こういうのは決めたら継続するのも大事ですが笑、理論的に重賞だとあまり適用できないですが平場の予想には役立てられそう。かつ、基本的な考えが前走のレースレベルが高かった馬を選ぶというものなので、じゃあレースレベルが高いとはなに？っていうのを自分で定義できるようになると面白いのかなーなんてことを思ったり。

【読書中】AI競馬 人工知能は馬券を制することができるか?

AI競馬 人工知能は馬券を制することができるか? (競馬王馬券攻略本シリーズ)

こちらは買ったはいいもののしばらく積んでいた本。というのも、想像よりAIとかプログラミングの話が多く、何言ってるかよくわからないってなってしまい、、ただ先述の動画を見ながら写経をしているとわかる範囲が増えておりヒントも転がっているような気がして面白く読めているのが現状。何回か読み直すことになりそうな気がしている。

これからはちゃんとプログラミングや数学まわりの本読んで勉強しようと思ってます。

初回のため、これまでやったことをまとめる形になり長くなったけれど今後はデイリーくらいでやった事と思ったことをコンパクトに記載していく予定。