Python競艇予想:9月の結果

先月から再開したPythonを用いた競艇予想の9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。

・自作アルゴリズム(機械学習ではない自作モデル)
・機械学習アルゴリズム

自作では、16レースに投票して3,850円獲得で2,250円のプラス。7月以降トータルでは+1,770円で8月末の-480円からプラスに転じました。

一方の機械学習は、156レースに投票、15,820円獲得で220円のプラス。7月以降トータルでは+1,670円でプラス域を維持。

ただまあ、いずれもほぼトントンといった微妙な感じ。マイナスでないだけでもいいような気がしないでもないですが予測趣味としては醍醐味に欠けますな。

6月に一時中断して先月3ヶ月ぶりに再開していろいろ忘れてたんですが、だいぶ思い出してきたので今後はいろいろ試してみたいと思います。

とりあえず、まだ試してないパラメータとしては、

・レースグレード(SG、G1、G2、G3、一般)
・レースの種類(優勝戦、準優勝戦、選抜戦、特賞・特選、一般戦など)
・展開予想
・気候(天気、温度、風など)
・オッズ
・選手属性(出身、支部、体重、年齢、登録期など)
・買い方

などなど、中には予測に使いにくいものもありそうですが、いろいろ考えるネタにはなるのでしばらく楽しめそうです。

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