Python競艇予想：10月の結果

先月から再開したPythonを用いた競艇予想の10月の結果です。

以前から書いてるとおり、予想モデルは下記の2つ。

自作では、67レースに投票して3,030円獲得で−1,310円。7月以降トータルでは+460円でなんとかプラス圏を維持してます。

一方の機械学習は、204レースに投票、8,080円獲得で-12,320円と大きく負け越し。7月以降トータルで-10,650円とついにマイナス圏に突入しました。

自作の方はなんとかトントンをキープしてますがいくつかアイデアはあるので、そのためのデータ収集スクリプトを時間を見つけてちまちまPythonで作ってます。

あとアイデアを簡単に試すための仕組み（新しいアイデアによる過去のレースの予測と結果を一発で答え合わせできるようなやつ）を作ろうと思ってます。

機械学習については、ここに来てどうしちゃったんだってくらいひどい落ち込みようですな。グラフ的にするとこんな感じ。

縦軸が金額、横軸はレース数。551と601の間が10月のはじめで、それまで上下しながらもしぶとくプラスをキープしてたのが一転してズブズブと沈み込んでるのがわかります。

機械学習は既存のアルゴリズムなので、学習用データのパラメータを変えてみるとか投票するレースを絞り込むなどしかやりようがない気がしてますが、さてどうしたものか。