【初投稿】競馬は「ギャンブル」から「投資」へ。Python×LightGBMで挑む期待値戦略ラボ、始動!
はじめまして!当ブログ「競馬投資工学ラボ 〜PythonとLightGBMによる期待値戦略〜」の管理人アルゴ馬(アルゴ・マ)です。
数ある競馬ブログの中から、このマニアックな(?)タイトルのブログに足を運んでいただき、ありがとうございます。記念すべき最初の投稿となる今回は、私がなぜこのブログを立ち上げたのか、そしてこれから何を目指していくのかをお話ししたいと思います。
1. はじめに:競馬は「投資」になりえるのか?
このブログの最大のテーマ、それは
**「競馬を単なるギャンブルや運任せの遊びとして終わらせず、データと機械学習を用いた『投資』として成立させること」**
です。
「競馬で投資なんて無理だろ」と思われるかもしれません。
でも、私は本気で「競馬は投資になりえる」という境地にたどり着きたいと考えています。
目指すのは、大好きな競馬で趣味と実益を兼ねること。そして、
予想から投票までの仕組みを完全に自動化し、そこで浮いた時間と増えたお金で、人生の他の楽しみも大いに満喫する
という欲張りな目標を持っています。
2. なぜ「Python × LightGBM」なのか?
競馬をやっている方なら痛いほど分かると思いますが、従来の「勘」や「経験」、あるいは「単純なスピード指数」だけでは、長期的に回収率100%を超えることは非常に困難です。
競馬は突き詰めれば「他の馬券購入者とのお金の奪い合い」です。
そして今の競馬界には、すでに高度なAIやデータ分析を駆使する猛者たちがはびこっています。
人間がウンウン唸って考えた予想だけでは、冷酷に期待値を弾き出す彼らにどうしても負けてしまう時代になりました。
そこで私も武器を持つことにしました。それが**「Python」と「LightGBM」**です。
最先端の深層学習(ディープラーニング)にも興味はありますが、まずは競馬予想と非常に相性が良いと言われる「LightGBM(勾配ブースティングツリー)」を採用しました。LightGBMには以下のような素晴らしいメリットがあります。
- 表形式のデータ(血統、タイム、枠順など)の処理に圧倒的に強い
- 学習スピードが速く、試行錯誤(トライ&エラー)がしやすい
- どの要素(特徴量)が予想に影響を与えたのかが分かりやすい
まさに、競馬データを分析し、回収率を極めるための強力な相棒になってくれるアルゴリズムです。
3. このラボの所長(アルゴ馬(アルゴ・マ))について
少しだけ、私のバックグラウンドをお話しさせてください。
私の競馬歴は30年以上になります。トウカイテイオーがターフを駆け抜けていたクラシックの熱狂から、ずっと競馬を見てきました。
インターネット投票ができるようになってからは、ほぼ毎週のように馬券を買っています。
もちろん、競馬の予想は最高に楽しいです。
あれこれ悩む時間そのものが至福ですし、やはり実際にお金を賭けないと張り合いがありません。
「大好きな競馬で、自動的にお金が増えていったら最高だな」
……長年、心の底からそう思っていました。
しかし、現実は甘くありません。回収率100%の壁は高く、お金が減っていく口座を見て嫌になることもありました。
私なりの「予想理論」は長年の経験で培ってきたものがあるのですが、どうしても人間ゆえの「感情(ひいき馬、負けを取り返したい焦りなど)」が入り込んでしまいます。
私は長年、システムエンジニアとしてキャリアを積んできました。そこでふと思ったのです。「自分の予想ファクターを生かしつつ、感情を完全に排除して期待値だけでAIに予想させられないか?」と。
さらに、現代の競馬は直前でオッズが大きく動きます。それならば、
**「AIが弾き出した期待値をもとに、直前のオッズをプログラムで取得し、本当に買える条件の時だけ自動で投票するシステム」**
を作ればいいのではないか。
これが、私がやってみたかったことなのです。
4. これからの発信内容(ロードマップ)
とはいえ、システムはまだ完成したわけではなく、改善の余地が山ほどあります。
今後も日々改良を加えていくつもりです。
このブログでは、完成した結果だけでなく、「どうやって作っているのか」という過程や考え方を包み隠さず発信していきます。
- データ収集や特徴量エンジニアリングの試行錯誤(どんなデータが効くのか?)
- AIモデルの精度検証や、実際の回収率シミュレーション
- 作ったAIが出力した週末の予想結果、狙い馬、重賞予想の公開
- 実際の運用結果(現在のリアルな回収率)の記録
コードなど技術的なものはあまり書く気は無いのですが、考え方や試したこと、結果等は書いていきたいと思います
また、ゆくゆくは私と同じように「自分で競馬AIを作ってみたい」という方の参考になるような情報発信や、学習用のデータ(既存データの活用法も含め)の提供なども考えています。
まだまだ手探りの部分も多いですが、この「競馬投資工学ラボ」での実験プロセスを、どうか温かい目で、そして少しの期待と共に見守っていただければ嬉しいです。
これから、よろしくお願いいたします!
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