昨年10月から再開したPythonを用いた競艇予想の先月の結果です。
以前は下記の2つの予想モデル、
・機械学習アルゴリズム
でやってたんですが、それぞれ昨年7月以降トータルで-12,960円、-29,470円とダメダメだったりGoogle Colaboratoryで使えなくなったりでやめて、７月から新たなモデルで様子をみてました。
新モデルは当初は、
で、７月の成績は、
・投票券数（投資額）：436（43,600円）
・3連単勝舟投票券数（賞金、利益）：57（62,840円、+19,240円）
・3連複勝舟投票券数（賞金、利益）：111（50,790円、+7,190円）
とそこそこだったんですが８月になると、
・投票券数（投資額）：679（67,900円）
・3連単勝舟投票券数（賞金、利益）：40（35,260円、-32,640円）
・3連複勝舟投票券数（賞金、利益）：90（36,760円、-31,240円）
※微妙に計算があってないのは返還艇分が考慮に入ってない部分があるため。
と大負け。原因は調べてないですけど少なくともこのままではダメだなと。
で、並行して新たなモデルを模索して、わりとコンスタントに勝てそうなモデルを見つけて、「おっこれは鉱脈を見つけちゃったかも」とにわかに色めき立って１週間ほど過去データを地道に集めて検証に没頭してました。
これが検証を進めれば進めるほど勝率が上がり、終いにゃひと月で数百万円利益が出る計算になったあたりで、ようやく立ち止まってプログラムを見直したらバグを見つけて、勝率が良かったのは機械学習でいうところの過学習だったと判明。
１週間の過去データ検証はひたすら過学習を強化して見た目の勝率を爆上げしていたという顛末。わりと飯も忘れてやったりしてたのでかなりショックでした。途中で過学習に気づくタイミングはたくさんあったのに欲に目がくらんだっつうことですな。
これならリアルマネーを投入してもいいじゃないかと思い始めて、舟券の選定・購入・回収など具体的な手順を確認している最中に「どうもおかしい」と気づいたのが立ち止まるきっかけでした。
その後も新たなモデルを探してますがどうもうまくない。まあそんなに簡単に見つかるわけがないという。
そんななか、イマイチしょぼいけどそこそこいけそうなモデルをなんとか見つけました。このモデルの８月の成績は下記のとおり。
・投票券数（投資額）：33（3,300円）
・3連単勝舟投票券数（賞金、利益）：5（9,860円、+6,560円）
ちなみにこのモデルは今年４〜８月末で検証すると17,730円のプラスなので多少は期待できそうな気もしますが、昨年４月〜今年３月の１年間だとわずか数百円のプラスなのでかなり微妙。
しかもひと月で11レースしか投票しないのでちょっと盛り上がりにかける気も。
というわけで、とりあえずこのモデルの行く末を日々眺めながら、さらに新たなモデルを模索していこうと思います。