競馬のAI予想をさらに改良！単勝専用モデルで長期間でも回収率160%！
以前紹介したAI予想モデルをさらに改良し、単勝専用モデルを作りました。
長期間全レース投票でも回収率160%超えを達成できました。
AI指数はアプリの最新版で無料公開しています。
競馬AI予想の成績
2022年~2024年間のレース
AI指数が最も高い馬に投票(7386件)
全期間 回収率:160.8% (的中率:26.3%)
2022年 回収率:167.9% (的中率:27.2%)
2023年 回収率:158.6% (的中率:25.6%)
2024年 回収率:126.6% (的中率:25.7%)
単勝オッズが10倍以上のみ投票(2364件)
全期間 単勝回収率:237.0% (的中率:10.8%)
2022年 回収率:259.4% (的中率:11.3%)
2023年 回収率:227.8% (的中率:10.5%)
2024年 回収率:152.6% (的中率:10.0%)
以前のモデルより的中率を4%向上させました。
オッズが10倍以上の時を除外した場合でも回収率は125%となり、前回のモデルより回収率はよくなっております。
シンプルに的中率の向上が効いたようです。
2024年のデータはまだ少ないため判断するには件数が足りないとは思いますが、
荒れるレースが増えると成績がよくなっていきます。
複勝で投票した場合の成績は
回収率 99% (的中率:48%)
と複勝に関しては前回のモデル(回収率104%)の方が成績がよくなります。
理論上は、単勝の平均配当は2022~2024年957.8円となりますので、的中率11.1%あれば9回に1回あてて回収率は100%を超えることになります。
この場合、荒れるレースも硬いレースも等しく11.1%の的中率が必要になります。
実際は、だれが見ても早いと思われる馬は投票されるため配当は低くなり理論通りにはいきません。
競馬のAI予想の強みは感情がないので、データから早いかどうかの判断をし、オッズや過剰人気の影響を受けずに穴馬も硬そうな馬も等しく評価します。
オッズを元につくられたAI予想だと、1番人気を高評価し、的中率が高くても配当が平均を下回るので回収率は悪くなります。
1番人気の平均オッズは2.23倍となりますので、的中率が44.8%以上ないと回収率100%を超えることは難しくなりますが、1番人気の勝率は30%となります。
競馬のAI予想で回収率100%超えのために重要なポイント
基本的なことは以前の記事に書いてあります。
前回から変わった点は、評価の仕方をかえました。
複勝に関しては以前のモデルの方が成績はよくなります。
的中率を高めるために、オッズを学習させれば30%を超えることができますが、1番人気ばかり選ばれるため回収率は低くなってしまいます。
また回収率100%超えに囚われすぎると大穴狙いの一発逆転モデルになる可能性があるので、あくまで汎用的なモデルで全レース投票でも高回収率を達成するのを目標にしています。
競馬AI予想の改良の余地
さらなるモデルの細分化
今まではあくまで汎用的なモデルを作ることで、馬自体の早さを見出すのに必要な要素を探してきました。
さらに的中率を向上させるために、開催地、距離別、クラス別といったように細分化して、より特化したモデルを作る方法があります。
荒れやすいレースを見つける
とくに新馬戦や未勝利戦など、データが少なくオッズが分散されるようなレースでは回収率がよい傾向があります。
開催地の距離別、枠別、馬場状態などからレースが荒れるかどうかのAIモデルを作るのもありかもしれません。
特定のレースで当てたい
競馬のAI予想による回収率は、的中率25%の場合、4回に1回当てて4倍以上の配当があれば回収率100%以上を達成するといった、ある程度の期間を継続的にかけて回収する方法になります。
タイミングによっては10回連続で外れ続けることもありえますが、長期間でプラスになるようにします。
なのでG1などの特定のレースだけ投票する人が予想の参考にするといった方法にはあまりむいておりません。
特定のレースで当たるかどうかは、1番人気に投票した方が確立は高いです。
全てのレースに投票するユーザーより特定のレースにだけ投票するユーザーの方が多いとは思うので、的中率特化型の予想指数があれば参考になると思います。
的中率特化型に投票しつづけると回収率は悪くなるので注意が必要です。
今後の予定
他の券種で投票した場合の回収率も気になるので、券種別のAIモデルとシミュレーションを作成しようと思います。
またAI予想を公開することで同じように投票する人が増えると、オッズが下がり回収率は低下していくのでAIを改良しつづける必要があります。
エンジニアとしては予想販売などで収益を上げるより、アプリのできで収益を上げたいので、今後もよいモデルができたら公開していく予定です。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？