競輪データ解析

AIを駆使した自作の競輪予想システムが6か月間の実証実験で回収率117%を達成! 機械学習モデルによる着順予測を毎日配信! 回収率100%を超える車券の買い方も公開中! 機械学習やデータ分析で競輪と向き合うブログです。

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自作の競輪予想システムが6か月間で回収率100%超を達成した

自作の競輪予想システムで3か月間6か月間の回収率100%超を目指す

以前の記事で,自作の競輪予想システムの実証実験をしてみたところ,最初の3か月間で回収率100%超を達成することができたことを書いた。
その後も実証実験を継続していたわけだが,2019年9月末で実証実験期間も6か月が過ぎたのでここで改めて記事に残すことにする。

前回の記事「自作の競輪予想システムが3か月間で回収率100%超を達成した」 www.ai-keirin.com

過去記事「AI(人工知能)による競輪予想システムの開発」 www.ai-keirin.com

実証実験4か月目(2019年7月)

出落ち感があるが7月は競輪を殆ど打たなかった。毎年7月は級班の入れ替えや新人デビューがあるため選手の競走得点が定まっておらず予想システムが破綻する可能性が高いからだ。
なので予想システムは一切使わず,たまに少し投票して遊んでいた。なお収支的には回収率100%程度,投票金額は普段の月の1/10程度なのでトータル回収率への影響は軽微だ。

実証実験5か月目(2019年8月)

これまで予想システムは理想的な成果をあげていたが,この月はこれまでのプラス分の大半を失う程の大敗を喫した。
ただ,いつかこのような大きなマイナスが来るだろうとは思っていた。なぜならこの予想システムの一部に懸念する部分があったからだ。その懸念点とは簡単に言うとAIモデルの判断機構の一部に粗い部分があるというものだ。これはシステムのバグというわけではなく,AIが「車券を買う」という判断を下す閾値をどのあたりに設定するかという問題で,この閾値に明確な正解はない。
今まではプラス収支で推移していたので,この粗さに対して調整はしてこなかった。しかしこの月の大敗を受け,この懸念を払拭するためAIモデルとプログラムの調整に取りかかることを決めた。結果がどうなるかはやってみないとわからない。

実証実験6か月目(2019年9月)

さて,がっつりやられた8月のデータを糧として,不安要素を可能な限り除去したAI予想システムで臨む9月。
ここは正念場である。これまでのプラス収支の大半は8月に失った。この9月でまたもマイナス収支ならば4月からのトータル収支もマイナスになるし,なによりも前回の記事の最後に書いたとおり「4月 ~ 6月の3カ月間は上ブレによりたまたま高い回収率を示した」という説が有力になる。
その9月の結果は…8月の負債を補って余りある大勝だった。不安に感じていた「AIの粗さ」を浮き彫りにした8月の大敗だったが,対策を講じたことで9月のこの好結果につながったのかもしれない。

実証実験6か月間で回収率100%超を達成

7月 ~ 9月は激動の3か月だったが,なんとか乗り越え半年間の実証実験で回収率100%超を達成できた(例によってネット投票の成績画像を以下に掲載)。

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回収率と的中率

今後もこの調子で結果を残すことができれば,この自作の競輪予想システムで回収率100%超を達成するという夢が現実のものとなるかもしれない。

おわり