Ot poygasi uchun mashinada o'rganish

By 08.09.2021 08.09.2021

Ushbu maqolada biz otning poygada g'olib chiqish ehtimoliga qaratilgan kompyuterlashtirilgan poyga modelini ishlab chiqishda foydalangan qadamlarimiz ko'rsatilgan. Buni amalga oshirish uchun biz har bir otning poyga bo'yicha yakuniy mavqeini, shuningdek vaqt o'tishi bilan foydali pul tikish uchun har bir otning talab qilingan stavkalarini / dividendlarini taxmin qilishimiz kerak edi. Ushbu maqolaning quyidagi bo'limlari: ma'lumotlarimizga bo'lgan talablarimiz; manba va tozalash; model tanlash; xususiyatlar muhandisligi; ishlashni sinash; vizualizatsiya va tarqatish.

Iltimos, bizning so'nggi Tableau Public interaktiv vizualizatsiyasini bu erda ko'ring.

Bizning modelimiz 160-gigagertsdan umumiy qiymati 800 AQSh dollarini tashkil etgan holda 262 SG dollar miqdorida sof foyda keltirgan bo'lsa-da, 01.01.2019 dan beri, bizning sinovdan o'tgan modelimizdan haqiqiy daromadni kamaytirishi mumkin bo'lgan bir qator amalga oshiriladigan muammolar mavjud. Ushbu qiyinchiliklarga qaramay, bizning natijalarimiz tadqiqot davomida mavjud bo'lgan bozorning samarasizligi va garovga qarama-qarshi tomonlarning dalillarini ko'rsatmoqda deb ishonamiz.

Ipodrom uchun foydali pul tikish strategiyasini ishlab chiqa olamizmi?

Pari-mutuel pul tikish tizimi ko'pgina kazino o'yinlariga qaraganda moliya bozori chayqovchiliklari bilan ko'proq o'xshashdir. Muhimi, trekdagi qimorbozlar ruletka kabi stavkali o'yinlarda kazinoga pul tikish emas, aksincha ular pari-mutuel hovuzidagi boshqa bozor ishtirokchilariga qarshi bahs olib borishmoqda. Masalan, ruletda g'ildirakda 38 ta bo'shliq mavjud va agar siz to'g'ri birini tanlasangiz, uy sizga faqat 35 dan biriga to'laydi. Ushbu o'yinda qancha ko'p o'ynasangiz, shuncha ko'p yutqazasiz, kafolatlanadi.

Shu bilan birga, pari-mutuel pul tikish tizimida g'oliblar to'lovi yo'qotilgan garovlar hisobidan aniqlanadi. Shunday qilib, agar prognozli model keng jamoatchiliknikidan ko'ra ko'proq prognozlash aniqligi bilan tuzilishi mumkin bo'lsa, biz ishonamizki, bu yugurish yo'lida foydali garov strategiyasini ishlab chiqish mumkin. Shuning uchun bizning maqsadimiz har bir musobaqada eng katta ehtimollik bilan g'olib topishni emas, balki qaysi ot yoki otlarning g'olib bo'lish imkoniyatidan oshib koeffitsientlarni taklif qilishini aniqlashdir. Bu har bir musobaqada bo'lmaydi, lekin boshqa o'yinchilarning harakatlari stavkani belgilashga yordam berganda, vaqti-vaqti bilan jamoatchilik noto'g'ri narxni keltirib chiqaradi.

Ushbu o'xshashlik, shuningdek, fond bozoriga investitsiyalarni jalb qiladi. Masalan, agar siz qimmatli qog'ozlar kam baholangan deb hisoblasangiz va uni sotib olishni boshlasangiz, sizning harakatlaringiz (va boshqalar) narxni oshirishga yordam beradi, bu esa o'z navbatida kelajakdagi daromadlarni pasaytiradi. Ushbu nuqta kutilgan qiymatning har qanday ehtimoliy mashqlarda markaziy tushuncha sifatida ahamiyatini ta'kidlaydi. Kutilayotgan qiymat sarmoyadan olingan daromadingiz ehtimoliy natijalar va har xil natijalar va har bir natijadan olinadigan foyda mahsuli degan fikrni rasmiylashtiradi. Investitsiya, asosan, ehtimoliy mashqdir.

Bashoratli modelni yaratish:

1975 yilda muallif Endryu Beyer o'zining "G'oliblarni yig'ish" kitobida ot poygasini tahlil qilishda an'anaviy yondashuvni o'zgartirdi. U Beyer tezligi figurasini yaratuvchisi sifatida keng tan olingan, bu otning o'tgan musobaqalarda qanchalik tez yugurganligini normallashtirilgan o'lchovdir. Raqamlar yo'lning yuzasi va masofa bo'yicha normallashtirilganligi sababli, otning tezlik ko'rsatkichlari taqqoslanadi va taqsimlanadi, xom tugatish vaqtiga qaraganda. Biroq, har bir otning tezkor raqamlarining mustahkam lug'atini yaratish jarayoni juda ko'p vaqt va zerikarli mashqlar edi.

Bugungi kunda, kompyuter kerakli tezlikni olish, tozalash va loyihalashtirish mumkin bo'lsa, bunday tezlik ko'rsatkichlarini bir misolda hisoblashi mumkin. Shunday qilib, biz duch kelgan eng qiyin va ko'p vaqt talab qiladigan jarayon tanlangan modellashtirish xususiyatlarini ishlab chiqish va sinovdan o'tkazish edi. Biz foydalangan model turi - bu modelni o'rgatish uchun 10000 dan ortiq o'tmishdagi ishlash ma'lumotlari va o'ndan ortiq muhandislik xususiyatlariga ega bo'lgan bir nechta chiziqli regressiya.

Muhim bashorat qilish qobiliyatiga ega modelni yaratish uchun biz har bir otning o'tgan faoliyati haqida ma'lumotni Singapur Turf Club veb-saytidan oldik. Ushbu ma'lumotlarni tozalash va xususiyatlar muhandisligi uchun sozlash, ortiqcha va ma'lumotlarning tortishuvi tufayli katta kuch sarfladi. Keyinchalik, biz ko'plab testlarni o'tkazdik va natijada xususiyatlarimizni ishlab chiqish va ularning prognozli ahamiyatini sinab ko'rish uchun mavjud ma'lumotlarimizdan bir qator yangi ma'lumotlar seriyasini yaratdik. Sinovdan o'tgan va hozirgi modelimizga kiritilgan xususiyatlarning yakuniy ro'yxati:

Maqsad:

- G'olib ortidagi uzunliklar (LBW) (doimiy)

Muhandislik xususiyatlari:

- Musobaqada boshqalarga nisbatan o'rtacha tezlik ko'rsatkichi (doimiy)

- So'nggi tezlikning nisbiy ko'rsatkichi… (uzluksiz)

- So'nggi 100 m tezlik ko'rsatkichi nisbatan… (uzluksiz)

- Eng yaxshi masofa va sirt tezligining nisbiy ko'rsatkichi… (uzluksiz)

- Jokey vaznining qarindoshi… (uzluksiz)

- Otning eng yaxshi vazniga nisbatan nisbiy… (uzluksiz)

- Nogironlik reytingi nisbiy… (uzluksiz)

- Jokey g'olibi% (doimiy)

- Murabbiy g'olibi% (doimiy)

- Masofadagi to'siq g'olibi% (tartibda)

- Uskunani almashtirish (nominal)

- Oxirgi poygadan keyingi kunlar (uzluksiz)

- O'tmishdagi muammo (matn - tartibli)

Kompyuter hisob-kitoblar tezligini tezlashtirganiga qaramay, bizning modelimizni yaratishdagi eng qiyin va ko'p vaqt talab qiluvchi jarayon bizning ba'zi bir ishlab chiqilgan xususiyatlarimizni yaratish bilan bog'liq bo'lgan ishlab chiqish va murakkab kodlash edi. Masalan, kompyuter yo'lda eng tez va eng sekin bo'lgan otlarni xom ma'lumotdan osongina ajratishi mumkin bo'lsa-da, odatda bu otlar har biriga qarshi raqobatlashmaydi. Buning o'rniga, otlar 5-darajadagi eng sekindan 1-darajadagi eng tezgacha raqobatlashish uchun har xil sinf darajalariga birlashtirildi. Bundan tashqari, otlar turli masofalar, sirt va ob-havo sharoitlari bo'yicha raqobatlashadi, bu o'tgan o'yinlarni taqqoslash juda qiyin. har bir ot poygada xom ma'lumotlardan. Bunaqa,xom ashyoni ishlab chiqilgan xususiyatlarga standartlashtirish va normalizatsiya qilish uchun bir qator subroutines kerak bo'ladi, bundan keyin biz har bir otni taqqoslash va yaqinlashib kelayotgan musobaqada saralash uchun foydalanishimiz mumkin.

Maqsadli tanlov, shuningdek, bashorat qilish uchun turli maqsadlarni ko'rib chiqish va sinovdan o'tkazish uchun ko'p vaqt va kuch sarflagan maydon edi. Biz ko'rib chiqqan boshqa ko'plab kompyuter poygalari modellari tasniflash modelining ba'zi bir shakllari bo'lib, bu erda "Win" va "Loss" kabi taxmin qilinadigan maqsad, yoki "Top-3" da ot tugashi yoki bo'lmasligi. Ushbu tasniflash modellari bilan bog'liq bo'lgan eng muhim muammo shundaki, ular 10-ot poygasidan atigi 2 qatorga ("G'alaba" va "Yo'qotish") 10-qatorli o'tmishdagi ishlash ma'lumotlarini samarali ravishda konvertatsiya qilish orqali katta miqdordagi ma'lumotlarni samarali ravishda tashlaydilar. '). Natijada, modelni o'rgatish uchun har bir otning oldingi ko'rsatkichlari mashq qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan modelni ishlatishdan oldingi ko'rsatkichlar miqdori sezilarli darajada ko'p bo'lishi kerak.

Uchta sababga ko'ra biz g'olibning orqasida turgan uzunlikni aniqlab oldik. Birinchidan, bu bizning ma'lumotlar bazamizda mavjud bo'lgan osongina mavjud bo'lgan ketma-ketliklarda mavjud edi, qo'shimcha bonus allaqachon bitta kasrga raqamli shaklda edi. Ikkinchidan, g'olibni ortda qoldiradigan uzunlik bo'yicha modelimizni o'rgatgandan so'ng, biz taxminlarga ko'ra, g'alaba / yutqazish o'rniga dispersiyani prognoz qilish imkoniyatini berishimiz mumkin. Va nihoyat, biz poyga raqobatbardoshligini aks ettirish uchun zarur bo'lgan stavkalarni / dividendlarni belgilash va sozlash uchun maqsadli dispersiyani bashorat qildik.

Endi qurilgan va o'qitilgan model bilan biz keyingi ish faoliyatini sinab ko'rdik. Dastlab biz k- katlamali tarjimai hol testini qo'lladik, u mashg'ulotlar to'plamini k kichikroq to'plamlarga ajratdi , biz 5 marta burmalarni ishlatdik. Kutilmagan darajada yaxshi ishlash bizni sinov tartibida haddan tashqari mos keladigan yoki ma'lumotlarning qochqinligi borligiga ishonishimizga olib keldi. Natijada biz kelajakdagi irqlardan olingan ma'lumotlarning o'tmishdagi ma'lumotlarga qaytishi uchun potentsialdan qochish uchun odatda vaqt ketma-ketligi ma'lumotlari uchun ishlatiladigan Walk-Forward test yondashuviga amal qilishga qaror qildik. Ushbu yondashuvdan foydalanish bizni har bir qadamda taxminan 2 haftalik 13 ta yurish bosqichida o'qitish va ma'lumotlarni sinashni taqsimlashni talab qildi. Bu biz k dan olganimizdan gumon qilingan ma'lumotlarning tarqalishi bilan bog'liq muammolar uchun hech qanday imkoniyat yo'qligini ta'minladi- tarjimai hollarni sinovdan o'tkazish.

Bizning modellarimiz g'olib ortidagi uzunlikni bashorat qilishda (y-shapka) r² 0,29 ga teng va o'rtacha kvadratik xatoligi 5,2 ga teng edi. Ushbu statistik ma'lumotlarga qaraganda, bizning modelimiz bashorat qilish qobiliyatiga ega emasligini ko'rsatmoqda. Ammo, aslida, biz mumkin bo'lgan natijalarning o'ziga xos tasodifiyligini hisobga olgan holda qattiq mos model ishlab chiqarishni kutmasligimiz kerak. Masalan, o'rtacha poyga 10 dan ortiq ot yugurishidan iborat, aksariyati g'oliblik salohiyatiga ega. Bundan tashqari, natijalar birinchi va oxirgi o'rinlarni egallaganlar orasidagi 20 ga yaqin uzunlikdagi keng tarqalishni ta'kidlaydi. Shunday qilib, biz uzoq muddatli daromadni kutishimiz mumkin bo'lgan juda ko'p miqdordagi imtiyozli garov imkoniyatlarini taqdim etadigan model va garov tizimiga muhtojmiz. Stavkalar / dividendlar garov ommasi tomonidan belgilanishi hisobga olinsa, biz haqiqatan ham jamoatchilik bilan raqobatlashadigan modelga muhtojmiz.Qizig'i shundaki, ularning r²lari maqsadga atigi 0,099, RMSE esa 5,8 uzunlikni tashkil etadi, ularning ikkalasi ham bizning model ko'rsatkichimiz bemalol oshib ketadi.

Va nihoyat, musobaqadagi har bir otga stavka / dividend belgilash uchun biz o'z modellarimizni maqsadli bashoratidan foydalanamiz. Biz buni har bir otning musobaqada g'olib bo'lish ehtimolini taxmin qilish va ehtimollikning teskarisidan hisoblangan adolatli koeffitsientlar bilan (kuch-quvvatdan tashqari) tayinlash orqali qilamiz. Ushbu mashqdan so'ng biz har bir otning yaqinlashib kelayotgan poyga kartasida g'olib bo'lish imkoniyatini baholash, shuningdek har bir otni minimal qabul qilinadigan koeffitsient / dividend bilan tayinlash bo'yicha vazifamizni bajardik, bu ustunlik imtiyozli garov imkoniyatlarini anglatishi kerak. Ammo, biz hali ham eng yaxshi imtiyozli garov imkoniyatlarini aniqlashga yordam berish uchun quyida bayon qilingan ba'zi tikish strategiyasini o'zgartiramiz.

Garov strategiyasi:

1988 yilda akademik tadqiqotchilar, shu qatorda Richard Taler va Uilyam Ziemba, bu pul tikish jamoatchiligining uzoq muddatli fotosuratlarga haddan ziyod pul tikish va favoritlarning past darajadagi garovi bo'lganligi sababli pul tikish bo'yicha mazmunli tarafkashliklarini ta'kidlab, tadqiqot o'tkazdilar. Ularning tadqiqotlari shuni ko'rsatdiki, qisqa koeffitsientli otlar (ya'ni favoritlar) uzoq koeffitsientli otlarga (ya'ni uzun tortishishlarga) qaraganda o'rtacha yuqori rentabellikga ega. Shunday qilib, uzoq muddatli yutuq ehtimoli, ehtimol ularning nisbati / dividendlari nazarda tutganidan ancha past. Ushbu noxolislik uchun taklif qilingan ba'zi sabablarga ko'ra, katta hisobda umidvor bo'lgan uzoq chiziqlarni qaytarib berishga moyil bo'lgan odatiy ot bettorining tabiatini bir martalik qidirish xavfi mavjud. Mantiqiy bo'lishiga qaramay, biz ushbu noaniqlik bugungi kunda ham mavjudligini tekshirishga ko'proq qiziqish bildirmoqdamiz, chunki bu bizning pul tikish strategiyamizni sozlashimizga yordam beradi.

Qizig'i shundaki, bu pul tikish tarafkashligi hali ham yaqinda bo'lib o'tgan Singapur Turf Club musobaqalarida yaqqol namoyon bo'lmoqda. Masalan, so'nggi 2 yil ichida bizning ma'lumotlar to'plamimiz shuni ko'rsatadiki, barcha favoritlarni qo'llab-quvvatlagan (5 dollarlik garov uchun 21 dollar yoki undan kam to'lagan) bettor uchun o'rtacha yo'qotish -7,5 foizni tashkil etadi. Shu bilan birga, barcha uzoq muddatli suratlarni qo'llab-quvvatlaydigan (21 dollardan yuqori to'lovlarni amalga oshiradigan) pul tikuvchilar uchun zararlar -17,5% gacha kengayadi. Ushbu statistik ma'lumotlardan osonlikcha foyda olish hakamligi mavjud emasligi sababli, ikkala bettorning uzoq vaqt davomida pul yo'qotishi sababli biz garov strategiyamiz uchun ba'zi qoidalarni belgilashni boshlashimiz mumkin, bu esa pul tikish orqali yo'qotishlarni kamaytirishga yordam beradi.

Yuqoridagi tarafkashlikni hisobga olgan holda, biz o'z modelimizni uzun suratlarga pul tikishdan qaytarishni istaymiz. Biz foydali pul tikish imkoniyatlarini aniqlashda to'siqni ko'tarishni sinab ko'rdik va foyda / zararlar samaradorligini oshirdik. Keyinchalik, agar ular foydali bo'lsa ham, uzoq masofalarga pul tikib qo'ymaslik uchun turli xil chegara darajalarini ko'rib chiqdik. Oxir oqibat, biz o'z modelimizdan eng yaxshi foyda / zarar ko'rsatkichlarini 28 AQSh dollari miqdoridagi dividendni chegirma yordamida topdik (9/2 koeffitsienti), bu bizning potentsial bahsimizdan qochib qutuladi. Biz ushbu chegara darajasini sinab ko'rdik va yuqori darajalarda pastroq daromad bilan ortiqcha pul tikishga olib kelganini aniqladik, shu bilan birga bu chegirmani pasaytirib, garovni kamaytirdik va aniq tushumlarni pasaytirish uchun etarlicha foydali imkoniyatlarni qo'ldan boy berdik.

Shu nuqtada, endi biz o'z modelimizdan o'tmishdagi ishlash ko'rsatkichlarini tezda tahlil qilish uchun foydalana olamiz, so'ngra kelgusi musobaqalarning har birida barcha tugatish holatlarini oldindan bilib olamiz va nihoyat har bir yugurayotgan otga minimal qabul qilinadigan koeffitsientlarni / dividendlarni tayinlaymiz. Bu erda biz faqat tikish strategiyasini to'xtatib qo'yadigan foydali garov imkoniyatlari paydo bo'lishini kutamiz va kutamiz. Bunday imkoniyatlar, odatda, har bir musobaqa kartasiga ikki yoki uch marta taqdim etiladi.

Vizualizatsiya va tarqatish:

Tableau Public galereyasi ta'sirchan interaktiv vizual dasturiy ta'minotni taqdim etadi, bu bizning shaxsiy boshqaruv panelimizni yaratish va ommaviy ko'rish uchun Internetda nashr etish imkonini berdi. Bizning boshqaruv panelimiz ekranning yuqori qismidagi yorliqlar bilan bog'langan ikkita sahifani o'z ichiga oladi, bu foydalanuvchilarga bizning sahifalarimiz orqali oldinga va orqaga o'tish imkoniyatini beradi. Ko'rsatkich panelining birinchi sahifasida tomoshabinlar har bir otning prognozi uchun bugungi musobaqalarda g'olibdan uch uzunlikgacha tugashi uchun bashorat qilingan tugatish pozitsiyalarining jozibali ko'rinishini topishi mumkin. Bundan tashqari, kutilgan g'alaba qozongan otning darhol ostida uning nomi va shuningdek, ustunlik paydo bo'lishi uchun zarur bo'lgan minimal dividend ko'rsatilgan. Bundan tashqari, ushbu ma'lumotlarni boshqa da'vogarlar uchun ko'rish mumkin, agar tomoshabin sichqonchani paneldagi boshqa ot tasvirini olib yursa.

Ko'rsatkich panelining ikkinchi sahifasi tomoshabinlar bizning modellarimiz uchun foyda / zararni ishlash ma'lumotlarini, shu jumladan yuqori vizualizatsiyadagi to'plangan foyda / zararlar qatorini topishlari mumkin. Bundan tashqari, tomoshabin sichqonchani yuqori yoki pastki vizualizatsiyadagi tasvirlar ustiga qo'yib, ishlash statistikasi haqida batafsil ma'lumot olishi mumkin. Va nihoyat, jadvalni yangi prognozlar va o'tmishdagi ma'lumotlar bilan yangilash uchun biz panelni yaratgan va saqlagan Tableau Public uy sahifasidagi ma'lumotlarni yangilash tugmachasini bosish kifoya. Tableau ushbu interaktiv vizualizatsiyani Twitter va LinkedIn kabi ijtimoiy media saytlariga surish qobiliyatini taklif etadi, biz buni kelajakda qilishimiz mumkin.

Bankroll va pul tikish bo'yicha muammolar:

Singapur hovuzlaridan ot poygasi tikish uchun taqdim etilgan chegirma tizimi garov yutqazgandan 10% chegirma olish huquqiga ega bo'lish uchun eng kam miqdordagi garov miqdori 2000 AQSh dollarini tashkil etadi. Eng muhimi, bizning barcha illyustratsiyalarimiz va hisob-kitoblarimizga qaramay, 5 AQSh dollari miqdoridagi pul tikish stavkalari ko'rsatilganiga qaramay, pul tikuvchilar ushbu chegirma uchun munosib hajmga ega bo'lishadi deb o'ylaymiz. Oddiy qilib aytganda, biz barcha raqamlarni S $ 5 pul tikish miqdoriga ko'rsatishimizning sababi shundaki, bu Singapur Turf Club-dan kutilayotgan dividendlar va to'lovlar miqdori. Agar biz foyda / zararni chegirmani hisobga olmagan holda qayta ishlasak, bu bizning sof foydamizni 54 dollarga kamaytiradi, bu bizning yig'ilgan foyda / zararlar hisob-kitobimizga nisbatan -22% kamayadi.

Ushbu o'yinda mag'lubiyat seriyalari odatiy holdir, biz iyun oyi o'rtalarida ketma-ket ettita garov bo'lib, sinov paytida ko'rgan eng yomon seriyamiz. Agar biz chegirma uchun zarur bo'lgan minimal miqdordagi pulni o'ynagan bo'lsak, bu bizning banknotamizning 14000 S $ miqdorida iste'mol qilgan bo'lar edi. Agar bizning dastlabki banknotamiz atigi 10 000 AQSh dollari bo'lsa, bu moliyaviy halokatga olib kelgan bo'lar edi. Biz, aslida, barcha investitsiya kapitalini yo'qotish yoki bank kassasini keyingi o'ynash uchun minimal miqdordan pastroq yoki 2000 AQSh dollari miqdorida o'chirish ehtimolini hisoblashimiz mumkin. Vayron bo'lish xavfidan foydalanib, biz vayron bo'lish xavfini maqbul darajaga tushirish uchun dastlabki bankrollimiz hajmini hisoblashimiz mumkin. Bizning pul tikish strategiyamiz uchun taxminiy hisob-kitoblarga ko'ra, 40 000 S $ miqdorida dastlabki banknot talab qilinadi.

Tegishli modellardan yana biri - bu kutilgan boylik geometrik o'sish sur'atlarini maksimal darajaga ko'tarish uchun eng yaxshi tikish hajmini hisoblash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan Kelly mezonidir. Bu sizning bankrolingizning foizlari sifatida ko'rsatilgan va biz o'rtacha hisobda ko'proq pul tikmasligimiz kerakligini hisoblaymiz

Bizning banknotamizning 6%.

Razmeshcheno uchastnikom

Charlz Spenser

Invenio Asset Management Pte-ning Quanta-mental tovar tadqiqotchisi. Ltd

Bosh assambleyada ma'lumotlar bilimlari bo'yicha 3 oylik immersiv kursni tugatganimdan so'ng, yakuniy loyiham bilan bo'lishishni xohladim.