競馬予測の論文紹介 - stockedge.jpの技術メモ

どうやら、私のブログを見て競馬の予測を始めたという人がちらほらいるようだ。そういう人たちの助けになるかもしれないので、私が読んだ競馬予測の論文（これまでの記事で紹介しなかったもの）をいくつか紹介する。 Comparing the effectiveness of one-and two-step conditional logit models for predicting outcomes in a speculative market 競馬予測では条件付きロジットモデルを使った予測が有効なのだそうだ。条件付きロジットモデルとは、多項ロジットモデルと似ているがちょっと違う*1モデル。この解説がわかりやすいかも。 この論文では、2ステップのモデル作成方法を提案している。まずファンダメンタル変数だけを素性として使って条件付きロジットモデルのパラメータを推定し、これをステップ1とする。次に、ス

[mahal]

グーグル先生がこの人を採用してAlphaBETとか企画したら(あれ？無駄に語呂が良いw)、JRAさん死んでまう…みたいなことを考えたり。

[kenjioda]

競馬予測

[raiceshower]

競馬コンテンツ

[platypus2000jp]

お馬のデータサイエンティスト

[Fluss_kawa]

特徴量選択が一番の難点だよね。

[kei_ta1211]

参考に。