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後追いの恐怖(2004.8.20)
データ予想をしていると、どうしても避けられない、一つの悩ましい問題に直面します。 例として次の場合を考えてみましょう。 例:馬柱の中で△が一番多く付いている馬の単勝を買い続ける。というものです。 この買い方に関して3種類の回収率が存在します。 A、真の回収率 B、これまでのデータの回収率。 C、買うか買わないかの閾値の回収率。 ここで一般的な人はBが50%では馬券は買わないでしょう(永久に)。 さて、ここでAの真の回収率が120%としましょう。 そして、Cの閾値を変化させてみます。B(これまでの回収率)がCの閾値を超えた場合は馬券を買い、 Cの閾値が0%(つまり全部買う)なら、買った馬券の回収率は120%になります。 しかしCの閾値の値を下記左のように変化させると、買った馬券の回収率の平均は下記右のようになってしまいます。 閾値 回収率 80 121 90 120 100 118 110 113 120 104 130 91 閾値が高くなるほうが回収率は下がります。 更にAの真の回収率が110%とすると次のようになります 閾値 回収率 80 110 90 109 100 107 110 101 120 79 130 78 つまり、Aの真の回収率より高いCの閾値を設定すると、Aの真の回収率がプラス収支にも関わらず、 ではCは小さければ小さいほど良いかというと・・・・・?? Cの閾値を100%以下に設定する人は無いでしょう。 ならばCの閾値を100にすれば何でも良いかというとそうでもありません。 たとえばAの真の回収率が80%の場合(競馬の回収率から考慮すると、この辺が一番多いはずです)、Cの閾値を100にすると実際に買えた馬券(B(過去の累計成績)が100%越えた時のみ馬券をかう)の回収率は、 50% 真の回収率が90%のときは 68% 真の回収率が100%のときでも 89% と惨憺たる成績になってしまいます。 Aの真の回収率が判れば良いのですが、これを確定することは出来ません。 つまりBが120%の買い方は、買い続けたほうが良いのですが、場合によって外れが続くとBが120%以下になるときがあります。この時に買うのを辞めるとA(真の回収率)が120、Cが(閾値)120の場合と同じになってしまい、損です。そこでB(過去の回収率)がある程度の量のデータのもと、120を越えるようなら、その条件は買い続け、B(過去の回収率)が120を割り込んでも、100以上なら我慢して買い続けたほうが、良い結果が得られると考えられます。 同等の考え方をすると、あるレースの中で最もB(過去の回収率)が良い馬を買い続けるというのは、 |
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