2014.12.21
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開始早々ではありますが、中間報告。
競馬のシステムを回してはいるが、どうもプラスになるような気配がしません。
ここで改めて統計モデルについて振り返り、競馬で勝つことがいかに難しいかについて少々。
まず、統計モデルについては一般に以下の３つの属性のエラーが内在されていると考えられる。
１．確率的なエラー
サイコロの例にとると、１が出る確率は必ずしも１／６とはかぎらない。１０回振って１回も”１”が出ないときもある、そんなエラー
２．パラメータに起因するエラー
再びサイコロでいうところの１が出る確率が”１／６”というのが必ずしも正しくないというエラー。
実際はサイコロが欠けていたり、過去の統計がたまたま”１／５”だったため、本来のパラメータとは異なる変数を使い続けている、というエラー。
３．モデル自体のエラー
サイコロの目が実は立方体でなかったり、カイジで使われていたようにすべての目が１でできていたり、そんな前提自体が覆すようなエラー。
実際に用いる統計モデルにおいては１、２のエラーは試行回数を重ねればそれなりに収束していくものである。
一方３のモデル自体のエラーについては試行回数により収束がしないのがやっかいである。
そしてさらにエラーの方向は本来の期待値に向かう方向で調整される。
競馬の場合、本来の期待値は７５％なので、内在するモデルエラーが大きければ大きいほど、この７５％の期待値に収束していってしまう。
一方、”まともな投資”であれば期待値は１００％を超えているはずなので、少々のモデルエラーは気にならないものである。
だから普通の統計屋は競馬なんてやらない。
が、だからこそ逆に勝機が見いだせるかも、と思ったのは驕りでしょうか。。。
競馬のシステムを回してはいるが、どうもプラスになるような気配がしません。
ここで改めて統計モデルについて振り返り、競馬で勝つことがいかに難しいかについて少々。
まず、統計モデルについては一般に以下の３つの属性のエラーが内在されていると考えられる。
１．確率的なエラー
サイコロの例にとると、１が出る確率は必ずしも１／６とはかぎらない。１０回振って１回も”１”が出ないときもある、そんなエラー
２．パラメータに起因するエラー
再びサイコロでいうところの１が出る確率が”１／６”というのが必ずしも正しくないというエラー。
実際はサイコロが欠けていたり、過去の統計がたまたま”１／５”だったため、本来のパラメータとは異なる変数を使い続けている、というエラー。
３．モデル自体のエラー
サイコロの目が実は立方体でなかったり、カイジで使われていたようにすべての目が１でできていたり、そんな前提自体が覆すようなエラー。
実際に用いる統計モデルにおいては１、２のエラーは試行回数を重ねればそれなりに収束していくものである。
一方３のモデル自体のエラーについては試行回数により収束がしないのがやっかいである。
そしてさらにエラーの方向は本来の期待値に向かう方向で調整される。
競馬の場合、本来の期待値は７５％なので、内在するモデルエラーが大きければ大きいほど、この７５％の期待値に収束していってしまう。
一方、”まともな投資”であれば期待値は１００％を超えているはずなので、少々のモデルエラーは気にならないものである。
だから普通の統計屋は競馬なんてやらない。
が、だからこそ逆に勝機が見いだせるかも、と思ったのは驕りでしょうか。。。
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