馬王Zカスタマイズの的中率、回収率がシミュレーションしない理由

      2019/09/29

馬王Zを使ってプラス回収率シミュレーションを行っている人を多く見てきました。基本的に高的中率・高回収率はありえません。

「過去6年分のレースデータで的中率5%、回収率125%のシミュレーションに成功しました」

「過去6年のうち5年間プラスを達成して、投票条件に適合するレース数は約2200レースでした」

まさに歓喜の瞬間ですが、あなたならこの競馬予想システムのシミュレーションの結果を信じるでしょうか?

実際に買ってみた人によると、このシミュレーションは履行されず1年間で500万円もの損害をだしたそう。

毎週しっかり管理した上での大敗で大変ショックなようでした。一体なぜこのような結果になってしまったのか。

ただの確率的なハマりで損をだしたという説があったり、もともと崩壊する過程のシミュレートだったなど意見はさまざま。

こういった事例はネットでも複数確認していて、とくに競馬必勝法を発見した!と意気込んだブログが更新されなくなったりするのは日常茶飯事だったりします。

なぜ、こうなったのか全く分からない、こういった事例からソフトウェアに判断を委ねるリスクの大きさが見て取れるでしょう。

ウォーレン・バフェット「リスクとは、自分が何をやっているかよくわからない時に起こるものです。

これだけシミュレーションの試行回数を重ねても確率が履行されないのは競馬にもランダム・ウォークな面があるのかもしれません。

かなりシンプルに言えば、誰でも分かるような法則性がないからシミュレーション通りにならないということ。

株式で有名な理論ですが、その反証として「インサイダー情報」と「バリュー投資」なら勝てるはずだという反証もあり意見が分かれるところ。

みんなの投資競馬では、どちらも取り込んでいることで強力なリスクヘッジとして機能させることに成功しました。

クラスリビルド投資競馬では、どちらもシステムとして取り込んでいるため、その中でのシミュレーションなら上手くいくでしょう。

こうした考察から自分自身の判断においてレースと買い目を絞り適切にリスクヘッジをかけていくのが安全だと言えます。

過去データの統計を過信しすぎない柔軟性の間の絶妙なバランスがあるからこそ個々の創造力やカスタマイズ性能が生きてくる。

すべて数字のやりとりで分かるようなものなら、最終的には研究され尽くされ資金力がモノをいう単純な世界になっていたでしょう。

そうでないからこそ人それぞれの競馬予想には価値があり、また色々な考え方や勝ち方があって当然だと思うわけです。

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