高い回収率が残っていても、それを「実運用でも再現できる成績」として掲載することはしません。検証で大切なのは最も良い数字ではなく、その数字が発走前に利用できる情報だけで、同じ条件でも再現するかです。

再検証で見直すこと

まず、発走前オッズが記録されている期間だけを対象にします。学習・条件選定・最終評価を時系列で分け、最後の評価結果を見てから条件を変えません。着順、払戻、馬番とオッズの結合も、元データと照合します。

中間データでは、列名が正しくても実際の意味が違うことがあります。着順列の定義、馬番での結合、オッズの取得時刻、確定情報の混入を確認しなければ、精密なモデルでも誤った結論になります。

良い数字だけを採用しない

少ない候補数での高い回収率、複数の条件を試した後に見つかった結果、特定期間だけの好成績は、優位性の証拠ではありません。購入数、年ごとのばらつき、最大ドローダウン、未使用期間での再現性を同時に見ます。

現在は実運用を推奨しません。必要なのは、破損や曖昧さのない中間データ、発走前オッズの継続収集、将来データでの疑似運用です。高い数字が出たことより、どの条件でどこまで再現するかを公開する姿勢を優先します。

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本記事は競馬データを用いた研究・技術解説です。馬券購入や利益を推奨・保証するものではありません。