#6の続きです。

#6では4ヵ月分を確認しましたが、1年分を改良した確率算出ロジックでバックテストした結果です。

前日分から過去2年3ヶ月分のデータを用いて当日のレースの確率予想を1年分行い集計した結果になります。

だいぶいい結果となりました。これなら合格です。

分析に使用した要素は「2年3ヶ月分の戦績」「フライング」「平均スタートタイム」「直近3ヶ月分の戦績」「開催期間中の戦績」です。

直近3ヶ月で出走する枠で1着2着が0、開催期間中に5日目なのに5着6着しかない、など来る確率が低いケースの勝率を下げる調整行ったのですが、そのあたりが0～2％の当選率の低さにつながったかなと思います。

この後、買い目候補の判定とオッズ判定のロジックを組み立てますが、予想率3％以上が全体の約9割近く当たりが含まれるのは好都合でした。

3％未満を切り捨てることで約7割が買い目の候補から外れ、当たりが9割近く残っているのは有難い。

また高確率が、予想以上に当たるのも好都合。逆より全然良い。

女性レースは、1枠の勝率が低めだったり意外な選手が来るイメージでしたが、分析結果を見ると来る人来ない人は案外はっきりしており、予想確率算出しやすいのかもしれません。

一旦、このロジックで進めてみて、3ヶ月毎ぐらいに予想確率が逸脱するようでしたら見直そう。