【競馬】馬券版ファクターモデル

おはこんばんにちわ。

まず研究第1弾。

馬券版ファクターモデル構想なるものをご紹介したいと思います。

実は今、競馬×データサイエンスが熱い。

ウマナリティクスなるものがあるようです。

https://www.slideshare.net/mobile/data_sciesotist/umanalytics-1

単純に言えば、これまでのレース結果からなんらかのモデルを作成し、順位予想や回収率を高める馬券購入方法を考えようというものです。

中には回収率100%を超える事に成功された方もいるようで、馬券市場には歪みがある事がわかります(http://stockedge.hatenablog.com/entry/2016/01/17/180919)。

ただし、その具体的な方法などは当たり前ですが一般に公開はされておらず、そのインパクトがどれほどなのかもわかりません(どれほど儲かるのか？、費用対効果は？、汎用性は？などなど)

ということで、今回は「馬券市場の歪みを捉え、回収率100%を超える馬券版ファクターモデルを1ヶ月(仮)運用したらいくら儲かるのか？」というテーマで研究を進めて行きたいと思います。