競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
文章をCabochaで解析してグラフにして可視化する(歌詞可視化) - クフでダローバルな日記
最近どうやら歌詞を可視化するのが流行っているようです。 何がおもしろくて朝の時間をこんなものにつぶしたんだと10時間前の自分を責めたい pic.twitter.com/Y8kffFm8gW— 御苑トンネル (@Tatawidepine) 2015, 9月 28 自然言語処理をすれば簡単に自動化出来るんじゃないかと思ったので、文章を与えると流れを可視化してくれるプログラムを組んでみました。 出来上がったサンプルがこちら 使ったもの Ruby CaboCha(係り受け解析器) graphviz(グラフ作成) gviz(graphvizのgem) 事前準備 CaboChaのインストール 僕は既にMeCabとかをインストールしてあったので超簡単でした。 $ brew install cabocha $ gem install cabocha-ruby graphvizのインストール これもいつだっ
DMMゲームのログ解析~ログ収集と解析の概要~ - DMM.comラボエンジニアブログ
現在オンラインゲームのバックエンド、KPIシステムを担当していますマサヨシです。 今回のブログでは【DMMオンラインゲームで実際に実装しているログとKPI】に関して3回にわたってご紹介致します。 DMMオンラインゲームでは、これまではオンラインゲームのプロジェクトごとに行っていたログの収集方法を統一し、プロジェクトに依存しない基本KPI機能とゲーム独自のKPI機能を実装するためのフレームワークを開発しましたのでその事例をもとにご紹介します。 ログ収集、解析の概要 まず、オンラインゲームのログ収集の全体像をご紹介します。 オンラインゲームのログ収集ではApacheやnginx、PHPのログをfluentdで収集しています。 fluentdに集めたログをHadoopの分散処理システムに保存し、HiveやImpalaで解析をする流れになっています。 ご存知の方も多いと思いますが、HiveとはHD
Twitterで自分が普段どういった発言をよくしているのかが露骨にわかる「テキストマイニング」ツールの使い方
文章の集まりを対象として、単語や文節がどんな頻度で登場しているのか、どういった相関関係があるのか、どういう時系列で出てきているのかなどを分析して有用な情報を得る「テキストマイニング」を簡単に行えるツールを、ユーザーローカルがリリースしました。解析対象はテキストファイルとTwitterアカウントで、自分が普段どういった発言をよくしているのかがわかります。 テキストマイニング 無料 by ユーザーローカル http://textmining.userlocal.jp/ 利用時はサイトにアクセスして、それぞれの「解析ページへ」をクリックすればOK。 Twitter解析の場合、アカウント連携が必要なのでIDとパスワードを入力して「ログイン」をクリック。 GIGAZINE公式アカウントでも試してみました。文章中に出てくる単語の出現パターンが似たものを線で結んだ「共起ネットワーク」では、「食べる」「使
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「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側
【悲報】炎上ソシャゲ「Fate/GO」、解析データをGitHubに晒される : IT速報