30秒でわかる今回の進捗
5つの異なる予測方式を比較しましたが、安定してROI100を超えた候補は0件でした。最良の方式でも複数年のpooled ROIは84.8054%で、100%まで15.1946ポイント不足しています。
そこで、同じ方式の細かな調整を続けるのではなく、探索方法を変更します。
次に試すのは **Selective Betting / Race Difficulty** です。
AIに全レースを予測させたうえで、「予測しやすいレースだけを買う」と経済成績が変わるかを検証します。
何を変えるか
次の実験では、新しいモデルを作る前に既存予測を利用します。
比較するのは事前に固定した4段階です。
- 全レース
- 上位50%
- 上位25%
- 上位10%
レース難易度は予測時点で利用できる情報だけから作り、結果を見た後で都合のいい閾値を追加することは禁止します。
今回のEvidence
- 比較したモデル方式: 5
- 年別結果: 10
- 安定ROI100候補: 0
- 最良 pooled ROI: 84.8054%
- ROI100までの差: 15.1946ポイント
- 次の構造変更候補: 5
現在地
今回の結果は「ROI100を達成した」というものではありません。
むしろ、複数のモデル方式を試しても経済成績が十分に伸びなかったため、次は「どの馬を当てるか」だけでなく「どのレースを買うか」を検証する段階に移ります。
Selective Bettingで良い結果が出た場合も、最終判断には新しい未使用データでの検証が必要です。