競馬予想システムの開発ブログ

今週は、若手に環境構築方法を細かく教えながら新サーバの構築を予定通り完了した。

GitbucketはPostgreSQLを使うよう設定してもらった。

長らく社内のバージョン管理システムはSVNだったので時代遅れだったが、今後はこのGitbucketを使うことになる。

チーム開発グループを作って簡単なMavenのサンプルを入れた初期プロジェクトのリポジトリを作成し共有展開した。

※何故かMaven3がJDK17で動作せずJDK11をデフォルトJDKにした。

もう今年は新規案件を自分でやることはせず、教育の1年にしようと思う。

という訳で今週末は、教育用課題習作を作らせるための要件定義書をまとめることにする。

5月頭~5月半ばの課題

Java/JerSey/SpringFramework/PostgreSQL/MySQL/Javascript/HTMLを使ったMavenプロジェクト

5月半ば〜6月頭

PHP/Laravel/PostgreSQL/MySQL/Javascript/HTMLを使ったPHPプロジェクト

6月〜

Python/PostgreSQL/MySQLを使ったPythonプロジェクト

取り合えずこれだけ教えておけばある程度の案件はこなせるので良かろう。

UI側とサーバ側でそれぞれ課題を作る。サーバ側はAPIで実装しJSONを介してUI側に渡す感じ。

あとは競馬AI。

取り合えずは新サーバへのPostgreSQL/MongoDB移行。

既存の学習モデルは去年の8月1日に作成したもので対象データも2011年〜2019年末までのもので相当古いが、このままでもちゃんと成果が出ているし新しいモデルが今以上の回収率を出せるとも限らないので、

既存の自動購入システムは、このままで継続しておいて、新サーバでは新しい特徴量テーブルの設計と新しい学習モデルの生成と検証/シミュレーションをおこなっていこうと思う。

まだ色々と追加したい特徴量もあるし、今のモデルではダメな岩手金沢高知あたりのグループ再編成も試したい。

そもそもの学習データも2020年末か2021年末まで量を増やしてみたい。

これまでの経過からクロスバリデーションは全く不要という判断なのでわざわざ1年分ロスさせることもあるまい。

誰も使わなくなったデスクトップPCが社内に転がっていたので、

主DBサーバにして現行の環境を移行することにした。

5-6年前のPCなのでスペックは古いが社内サーバ用途には充分であろう。

CPU

Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60GHz

GPU

GeForce GTX 1060 6GB

メモリ

32GB

1TBのHDDを買ってきて、Ubuntu 20.04.1 LTSをインストールした。

来週から教育も兼ねて環境整備を若いのに教えながらやらせてみることにする。

■新サーバへの導入予定

Postgres12か13

MongoDB5.05

PHP7.4

Python3.9

JDK(OpenJDK17あたり?)

Tomcat9

Apache2.4

Maven3

Gitbucket

■現在稼働中の予想システム

予想システム

　CentOS6/JDK1.8/Tomcat7/Apache2.2/PostgreSQL9.4

レースデータ更新バッチ+AI予測スクリプト+自動購入スクリプト＋自動投稿スクリプト

　Jetson/Ubuntu18.04/PHP7.2/Python3.8

レースデータ取得アプリ+MongoDB5.05

　Windows10

PostgreSQLのバージョン移行がメインだが、

現在バラバラの仮運用体制なので、新サーバ1つにまとめたい。

ついでにLightGBMをCUDA=1にしてビルドしてGTX1060で機械学習速度がどう変化するかも測定したい。

新サーバへの移行が完了したら、現行DBサーバのPostgresも更新してスレーブとして使うことにする。

Jetsonもバッチサーバとしてはバックアップリザーブとしておき、別途画像動画系AIのテスト用途に使うことにする。

某掲示板の情報に触発されて、新しい投資配分方式を2日間掛けて実装&シミュレーションしてみた。

これまでの自動購入では回収率による傾斜配分のみだったが、

バンクロール×N%を期待配当として均等配当配分の要素を取り入れてみた。

期待配当は候補馬のパターンによってもレート変動させるが基本は均等配当配分計算の流れ。

この新ルーチンの算出した投資金額と、これまでの傾斜配分の金額を按分して投資金額を決定するロジックだ。

2021年8月1日から2022年4月6日までのフォワードテスト結果で購入シミュレーションしてみる。

※現在使用している予測モデルの最終更新が2021年8月1日で、以降は予測モデル変更をおこなっていない。

三連単の配分をちゃんと見たかったのでスタート時のバンクロールは1000万円にしてシミュレーション。

※初期バンクロールが少ないと期待配当が少なくて三連単のオッズが高いところは100円しか賭けないのでバンクロール多めのシミュが良い。

■購入シミュレーション結果

■結果総括

中央競馬/地方競馬�@/南関競馬�B/帯広ばんえい�Dについては、うまく複利の発火点に到達している。

兵庫競馬�Aと岩手競馬�Cは未達。レース数が少ない上に成績も悪いのであまり買わないほうが良いのかもしれない。

地方�@南関�B帯広�Dは複利発火しているが、地方競馬は売上が小さいので(特に帯広の売上が少ないし南関でも枠連枠単売上は少ない)、この金額だと天井コツンする気がする。実際はここまでの金額を賭けられることは無いと思う。まだ券種別票数による投資金額の上限制限は実装していないのでそろそろこの機能を実装してから再度シミュレーションするほうが良い。

馬券フィルターは過去結果で最適化しているので、未来の実戦ではここまでのパフォーマンスはない。当然ながら単利モードでの1Rあたりの平均回収率は実戦ではこれより下がる想定だが、仮に10%低下したとしてもまだ耐えられる。

地方�@南関�B岩手�Cはレース勝率が少し悪い。できれば3割は勝ちたいところだが地方�@は金沢高知門別あたりがあまり点数を買えないので勝率を上げにくいと思う。岩手は元から諦めている。

均等配分方式で算出した側の投資金額の按分率を増やすことで、勝率を上げることはできる。

※ただし回収率は落ちるのでバランスが重要。

上記結果を踏まえて

これまで均等配当方式の投資シミュレーションでは回収率が大幅に下がるので全く使えなかったが、今回の新方式でかなり改善されたので、4月7日から新投資配分方式での試験運用に入ることにする。

※試験運用での開始バンクロール金額は30万~50万くらいにして暫くの期間デバッグする。

※兵庫�Aと岩手�Cは、バンクロール金額1/3程度にして様子見する。多分負けると思う。

レース予測・投資運用結果の記事については

2022年3月26日から

『競馬AI育成ブログ』にて配信します。

配信対象レースは下記となります。

※正式サービスが始まるまでは当面の間、配信する予定です。

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