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
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
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