2018年1月5日星期五

2017 年終小結

2017 年終小結

原本在1/1/2018從新起步,因模型優化未有如期完成,所以先來一個年終小結,記錄一下現況。

獨贏彩池是否仍有贏錢空間,老某都想知!最少老某的模型話我知: 係冇架」。由開鑼至今,老賭徒做了一個簡單統計,場場以模型的結果投注獨贏(W) 、連贏(Q) 及位置連贏(PQ) 彩池,看看回報率會怎樣,結果全部都是負數: 獨贏-16%、連贏-6%、位置連贏-27%。關於位置連贏的情況,因Kelly計算問題未有解決,結果是不可作準,因overbet的情況出現,如模型準確度不足,輸得仲快。

模型結果反映連贏比獨贏有更好的表現,即是經常跑第二多個第一,是連贏有生存空間或者是模型的偏差?真是不懂,只知道顧教授其中一個贏錢方法是連贏彩池。無論如何,老某會主觀相信(期望)連贏彩池是仍有贏錢空間的。

老某發覺模型現況是只要2隻計算平手的馬匹跑出一二名,投注連贏位多數會有錢收。如兩匹有賠率優勢的馬匹跑出就肯定大有所獲,但大前提這一句,要有一個準確又合適的模型。

所以2018年會集中關注連贏彩池的優化及修改,希望可做到平衡一點,將計算因子不要太注重或集中小夥的狀況身上。用「以奇用兵」為例:老某模型計結果是1.6倍,她竟然是1.3倍勝出,不「中」也罷這又是模型的問題嗎?市場上的不理性,可以令人贏錢,同樣也可以輸錢的。又以23/12/2017 R5為例,老某計到「軒轅齊飛」有優勢,加上一隻初出新馬「南莊加寶」即有88倍回報,相當吸引。


以老某模型觀察所得,連贏投注的注數是大約獨贏的四倍,即如投注五匹獨贏大約需要投注20注連贏,但投注獨贏總金額比連贏還要多,但回報金額相若(要視乎情況) 。數據顯示多次買「中」千元的連贏組合,想起都覺得樂趣非常。

6 則留言:

  1. 多年前睇過一篇文章,鬼佬寫的,當時有人做過統計,發現有edge的馬多數係熱門而唔係冷門,因為小注散戶都喜歡搏冷門而唔吼冇分頭的穩陣熱門,所以大多時候買熱門是理性反而買冷門係唔理性。

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  2. 始㚵Wisdom of Crowds的力量唔可以輕視。

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  3. 如在十多年前我相信鬼佬的觀點是沒錯的,包括老某都是喜冷惡熱,但自從香港賽馬投注額由谷底回升,大量國內及專業投注人參與後,情況已經有變。以老賭徒參與多年賭馬的感覺來說,近年是「難中又唔好分」,經常有馬匹位置派彩只有$10.5,已往只有馬王級的名氣馬如「精英大師」才會出現,究竟什麼人有這能力?相信肯定不是池兄及老某。

    再者,現時情況如期指一樣大戶撼大戶,如「以奇用兵」1.3倍是理性加理性,老某認同她仍有三十分在手,相信買到1.1仍然有高「人」下注,但「爭分奪秒」與國際賽精英及超新星同場,只得1.8倍實在難以理解,仍然有edge?老某深信只有一個可能,落飛者不是用自已的錢下注。

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    1. Nice blog and amazed with the betting model built for that. Even 以奇用兵 finally won didn't mean that our systems of finding edges not profitable as 以奇用兵 runs this race 100 times might win 80 times, say but we can sill getting huge edges on returns for those 20 potential lost events. Keep up the good work and it will pay out for the efforts.

      I can see 老某 has some good views or understanding on pace and may be it will help a lot if you can put more weighting % on horses which suits the potential pace scenario. Pace makes the race and data on sectional times are very critical data provided we are based on mathematical model to handicap the races as these data tell you how they ran well or poor.

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    2. 感謝PP兄的鼓勵及意見,你對步速的了解及觀點令老某佩服及欣賞,可惜老某仍然在尋找方法怎樣將步速融入在模型中,希望PP兄可以多給意見。
      正如「美麗傳承」及「馬克羅斯」在超快步速下時放頭取勝,除馬匹實力超群外,也說明跑法同步速一樣重要。老某在型模中原本有一「跑法」因子極具威力,但因為未能在賽前準確預測騎師心意而放棄,唯有希望日後能找出客觀條件再跟進。

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    3. My model mainly defines the running style of each horse first..of course it happens that for some horses may run different from their own running styles but knowing the running styles of horses can more or less predict the overall pace of the race. This is very important to have an idea of the probable pace. Then, I need to covert sectional times of their races with adjustments of the different track variants (e,g, track going is "faster" or "slower"?)and then I assigned ratings for each horse for say in first 400m, then next 400m and then final 200m 200m. From these ratings, I can overall seeing what horses will be beneficial under the predict pace scenario.

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