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2019年01月18日

中山7レース 500万下 1/19(土)の予想

こんばんは ユリシーズです

経済バブルとは何か?と問われた時
バブルに抱かれはしなかったけど
バブルに乗り切れなかった今は中年の私が
若い御仁に唯一言えることは

「文化・芸術に時間を惜しまない時代」

です(笑

そういう訳で 今度の日曜は馬券を買わず
フェルメール展に行ってきます
たぶん 今回見逃すと
私自身が生きている間に観る事が出来なくような
そんな気がしてならないので・・・


それでは 1/19(土)の予想

中山7レース 500万下 芝2200

基本線は(4・6・7・14)

そこに(1・2・10・13)をどう絡めるか...



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posted by ulysseus at 20:57 | Comment(0) | 競馬予想 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年01月11日

馬連方程式2.0

こんばんは ユリシーズです

今晩は私の予想理論「馬連方程式」についてお話したいと思います

なんちゃって多変量解析からの「馬連方程式」ですが
中身は重回帰分析で1着からビリまでを
モデル式から推定するものです

重回帰分析では寄与率という物があり
この「馬連方程式」は0.4強と
自分で言うのもなんですが
まあまあ優秀な値と思っていました(笑

何せ香港で私がやっているファンドラップの
いわゆるIFAの運用実績(0.36)よりよかったので...

しかし 問題は寄与率がいいから馬券が
馬鹿みたいに当たると言う訳はなかったと言うことで・・・

つまり 上位3〜5頭の順位を的確に推定したいのに
実際は下位順位の推定の精度が良かったかもしれない
というジレンマに陥っていました

そういった訳で 約一年
もう一度モデル式を構築するためにお休みを頂いた次第です


そして今回「馬連方程式2.0」はロジスティック回帰を取り入れました
前々からロジスティック回帰は意識していましたが
エクセルの分析ツールには用意されておらず
Rなどの言語でプログラミングをするしかなかったのですが
今回 エクセルで偏回帰係数や対数尤度やら
1/(1+exp(-sumproduct($---,---)))等の数式を
半べそをかきながら計算しています(汗

と言うのも 本来はpython3でプログラムを組めば
簡単にできる作業なので
プログラマーに見積もりを依頼しましたが
100万という返事でしたので
四半世紀ぶりに統計の教科書と格闘中です

そんなこんなで 本格復帰までは
若干 お時間を頂きたいのですが
頭でっかちのプログラマーよりは
センスのよいモデルは作れていると思っていますので
(思っていないと作業を続ける気力が・・・)
しばしお待ち下さいませ


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posted by ulysseus at 20:26 | Comment(2) | 馬連方程式2.0 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年01月10日

好耐冇見!

大家好嗎?大約一年嘅 好耐冇見!

皆さん お元気でしたか?
約一年ぶりのご無沙汰です

近日中に復活する予定です

たぶん早ければ1月中に
遅くとも2月のはじめには
ブログを再開します

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posted by ulysseus at 23:01 | Comment(0) | 競馬予想 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

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