日本ダービー 馬券買いました!取りました!

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第85回日本ダービーで優勝した福永祐一騎乗のワグネリアン(中央)=27日、東京競馬場 撮影日:2018年05月27日

今日は東京競馬場で平成の最後の日本ダービーでした。ちょっと考えることがあって、馬券を買いました。ネットを使った即パットです。

結果は、5番人気のワグネリアンが優勝しました。2着は4番人気のエポカドーロで、馬連12-17で7950円の配当です。

私が買ったのは、12番エポカドーロを軸にして高配当へ総流しで10点買い。といっても100円×10=1000円の投資です。約7000円の利益ですな。↓これが証拠です。万馬券を狙ったのですが、届きませんでした。

競馬は趣味ではありません。20年くらい前に少しやってたことがあるだけです。

今月から始めた予想では、5月6日 1新4/11R 新潟大賞典で、馬連1-14で10,890円。5月5日 3京5/11R 京都新聞杯で、馬連15,710円の万馬券をゲットしています。

今回日本ダービーに挑戦した理由は・・・人工知能の研究!!

昨今は人工知能ブームですが、人工知能やデータマイニング、ディープラーニング、ニューラルネットワークと言っても、ビッグデータを使った統計解析に過ぎません。人工知能は何でもできるという誤解がありますが、アルゴリズムは人間が与えてやる必要があります。

ワトソンを初めとして、これからがん治療にも人工知能がどんどん導入されるでしょう。人工知能をがん治療にどのように応用できるのか、私は研究者ではないし、その能力もないが、人工知能の限界を知っておきたいという動機で、少しかじってみることにしました。

人工知能の言語といえば、Pythonが定番で、今人気の出ている開発言語です。Python(パイソン:ニシキヘビ)に科学技術計算に特化したOptionを付けたのがAnaconda(アナコンダも大蛇ですね)。これをパソコンにインストールしています。

実際のプログラムは、Visual Studio Codeを使って開発します。

こんなイメージです。

問題は大量のデータをどのようにして手に入れるかです。がん治療の大量データなど国立がんセンターでもない限り得ることはできません。そこで考えたのが”競馬”です。競馬のデータなら、JRA-VANから過去のものを全てダウンロードできます。(1ヵ月の試用期間内なら無料)

<途中は省略して>

強いと思われる馬を予想しても競馬には勝てません。配当が低くなるからです。弱い(と思われている)馬で、勝てそうな馬を選ぶことがギャンブルに勝つ極意です。

馬の名前も知らない競馬オンチの私が、4番人気のエポカドーロをどのようにして選んだのか。詳細は秘密です。が、ヒントはこの大量購入です。↓


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前日土曜日の12:54に、12番の複勝を900万円買った人がいます。人気馬で100万円程度の馬券買いは普通にありますが、900万円は異常です。推論はこれだけではないですが。

こんなデータを苦もなく得ることができます。このデータを人工知能でどのように活用するのかが、今後の課題です。どの程度の大量購入があれば勝つ可能性が高いのか、馬連の相手馬はどう選ぶのが合理的かなどなど。

あっ、続けて競馬をやるつもりはありません。そんな暇もないし、貴重な土日を競馬にどっぷりと浸かるのもあほらしい。JRA-VANが無料で使えるのも今日までですので。あくまでもビッグデータとしてプログラミングの学習に使うだけですから、予想を教えろという期待には応じかねます。(^Д^)

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