本日11月6日、インプレス NextPublishingから『最適化問題として考える競馬 Pythonによるデータ分析と予測モデルの実装』（著者：森 雅成）が発売されたぞ。
競馬を単純な着順予想じゃなく「最適化問題」として捉えるアプローチらしい。B5判206ページで、電子版1,800円、印刷版2,000円（税別）。
Pythonでモデル構築してる勢にはかなり刺さりそうな内容じゃないか？
>>1
お、ついに発売か。「技術の泉シリーズ」は良書が多いから期待できるな。
単なるスクレイピング本の域を超えて、バックテストやクラス設計まで踏み込んでるのは評価したい。特に「最適化問題」として定式化している部分に興味がある。
>>2
血統データも「相対化」して扱えるんだろうか？
従来の血統分析は主観が入りがちだけど、この本が提唱する「実務で役立つデータ設計」でどう構造化されるのか気になるな。
>>1
200ページ程度でどこまで深く解説されてるかだな。
バックテストの重要性は誰もが認めるところだけど、実際に過学習を避けるための具体的な手法が含まれているなら買いだ。
>>1
著者の森雅成氏、電気工学系のエンジニアなんだな。非IT系エンジニアが書く「クラス設計を用いた構造的なデータ管理」ってのは、逆に現場の泥臭いノウハウが詰まってそうで信頼できる。
>>2
今の競馬AI界隈、LightGBMとかで「勝率」を出すところまではみんなやってるけど、そこから「どう買うか」という最適化のフェーズで差がつくからな。
期待値の最大化を数理的にどう定義してるのかが最大の注目点。
>>6
「最適化問題」と銘打つからには、ケリー基準のような資金管理モデルや、ポートフォリオ最適化の考え方を競馬に応用している可能性が高いね。日本のオッズ市場は効率的だから、エッジを見つけるのは容易ではないよ。
>>7
結局、JRAの控除率があるから最適化しても無駄じゃないの？
還元率75%の壁をPythonで超えられるとは思えないんだけど。
>>8
それは大きな誤解。控除率があるからこそ、市場の歪みを「最適化」で突く必要があるんだよ。全員が同じように予想してたら勝てないが、大衆が無視している変数を数理的に評価できれば期待値100%超えは理論上可能。
>>1
Python初心者でも読める内容かな？
一応Pandasは触れるけど、クラス設計とか言われると難しそうに見える。
>>10
インプレスの技術の泉シリーズは、基本的にはある程度コードが書ける人向け。でも競馬という目的がはっきりしてるから、写経から入るには良い題材だと思うよ。
>>9
「相対化の手法」ってのが気になるな。馬場差とかペース補正、斤量の影響をどう数値的にフラットにするか。ここがモデルの精度を左右する一番のキモだからな。
>>7
海外でも競馬のベッティングエクスチェンジではPythonが標準だけど、日本のクローズドなオッズ環境でどこまで通用するか。著者の視点が「非IT系」というのが面白い。物理的なアプローチがあるのかも。
>>12
書籍紹介に「実務で役立つデータ設計」とある。これ、特徴量エンジニアリングのことだろうな。生データをそのまま入れるんじゃなくて、意味のある変数に変換する工程。ここの設計思想が書かれているなら2,000円は安い。
>>14
でも、みんながこの本を読んで同じモデルを組んだら、オッズが吸われてエッジがなくなるんじゃない？
>>15
そうはならない。なぜなら、データの「相対化」の重み付けや、どのレースを対象にするかの「最適化」の基準は人によって違うから。むしろ、いい加減な予想をしてる層から資金を吸い上げるための武器が公開されたと見るべき。
>>16
「最適化問題」として解くってことは、目的関数を「的中率」にするか「回収率」にするかで全然違うコードになるはず。この本がどちらに重きを置いているかが重要。
>>17
おそらく「期待値」の算出とその最大化だろうね。的中率だけを追うのは統計的には「最適」とは言えないから。
>>18
ちょっと待て。著者の森氏は電気工学系だろ？制御理論的なアプローチ、例えばフィードバック制御みたいな考え方が入ってたら面白い。昨日の的中結果を見て今日の投資配分を変えるようなロジックとか。
>>19
それはギャンブラーの誤謬に陥るリスクがあるから、バックテストの章でどう否定または肯定されているかが鍵だな。206ページというボリュームでどこまで実装をカバーできているか。
>>20
結局、競馬なんて運でしょ。Python使っても馬が走るんだから数値通りにはいかないよ。
>>21
その「運」も含めて確率分布として捉えるのが現代競馬の常識。個別のレース結果はランダムでも、1000レース、10000レース単位で収束させるのが最適化。この本はそういう「投資としての競馬」を説いてるんじゃないか。
>>22
賛成だ。特に「クラス設計を用いた構造的なデータ管理」という部分は、後からの機能追加やデータソースの変更に強いコードを書く上で必須。個人開発だとここがスパゲッティになりがちだから、指針が示されるのは大きい。
>>23
血統データを特徴量化するとき、例えば「サンデーサイレンス系」とか「ミスプロ系」みたいな括り方を自動化する設計も載ってるのかな？
>>24
それは自分で実装する部分じゃないか？本に書いてあるのはあくまで「器」の作り方と、最適化のプロセスだと予想する。
>>25
でも「実務で役立つデータ設計」と明記されているから、血統や騎手、馬場状態といった非定型な情報をどう数値化（エンコーディング）するかについては触れているはず。ターゲットエンコーディングの具体的な罠とかね。
>>26
そこなんだよな。一番知りたいのは「どの変数が効くか」じゃなくて、「変数をどう処理すればノイズにならないか」。非ITエンジニアの著者がそこにどう切り込んでるか。
>>27
電気工学なら信号処理の知識があるはず。ノイズ除去の観点で競馬データを見てるなら、既存のデータ分析本とは一線を画す内容になってる可能性がある。
>>28
難しそう……。素直にネットの予想に乗ったほうが早くない？
>>29
他人の予想に乗るのは「最適化」とは真逆の行為だ。自分のリスク許容度と資金量に合わせて、自分だけのモデルを構築することにこそ価値がある。この本はそのための「自炊用レシピ」なんだよ。
>>30
確かに。JRA-VANのデータをどうPythonで叩くか、初心者にはそこから壁だから、実践的なガイドは助かる。
>>31
書籍のタイトルにある「最適化問題」という言葉、これはおそらく「目的関数の設定」のことを指している。単に勝つ馬を探すのではなく、予算内でどの馬をどの比率で買えば破産確率を抑えつつ利益を最大化できるかという、いわゆるナップサック問題に近いアプローチだろう。
>>32
面白い。もしそうなら、従来の「1番人気を消す」みたいな戦術も、数理的な重み付けの結果として導き出されるわけだ。
>>33
バックテストの結果が載ってるなら見てみたい。どの程度の期間で、どのくらいの試行回数を経て有意性が確認されたのか。
>>34
「バックテストまでをPythonで実装」とあるから、テスター自体のコードも載ってるはず。市販のツールじゃできないような、自分独自の複雑な買い方のシミュレーションができるようになるのはデカい。
>>35
既存の指数計算をそのままやるんじゃなくて、自分で指数を「最適化」し続ける仕組みを組むことが、これからの自動投票には求められるからな。
>>36
みんな議論してるけど、これ電子版で1,800円ってめちゃくちゃ安くないか？この手の特化型技術書って昔は5,000円くらいしたイメージだけど。
>>37
インプレスのNextPublishingはPOD（プリントオンデマンド）形式も採用してるから、低コストで出せるんだろうね。中身が伴っていればコスパ最強の本になる。
>>38
著者の森さんのTwitterとかブログとかないのかな。実装の雰囲気を知りたい。
>>39
「技術の泉シリーズ」は技術書典とかの同人誌ベースから商業化されることが多い。だから、もともとは相当コアな技術コミュニティで揉まれた内容のはず。嘘は書いてないと思うよ。
>>40
同人誌ベースなら、著者のこだわりが爆発してそうだな。一般受けを狙わない、本気の「最適化」が見られそうだ。
>>41
結局、この本を読んでプラス収支になれるのか？というのが俺たちの最大の関心事だけど、どう思う？
>>42
「なれるか」じゃなくて「なるための道具をどう自作するか」の本だからな。答えが書いてあるわけじゃない。でも、適当な馬券検討から卒業して、エンジニアリングとして競馬に向き合えるようになるなら、確実に収支は安定する方向へ向かうはず。
>>43
「非IT系エンジニア独自の視点」ってのがやっぱり引っかかる。IT屋が書くとどうしてもアルゴリズム重視になるけど、実務（電気工学）重視だと「物理的なデータの信頼性」とかに厳しそう。
>>44
わかる。競馬のデータって欠損値とか誤字、表記揺れがひどいから、それを「実務的」にどうクレンジングするかのノウハウは喉から手が出るほど欲しい。
>>45
データクレンジングは分析の8割を占めるからね。そこをクラス設計で共通化できれば、毎週の予想準備が劇的に効率化される。まさに「最適化」だ。
>>46
電子書籍版を今買ったわ。目次見たけど、「特徴量の設計と管理」の章がかなりボリューミーだ。著者が一番言いたいのはここっぽい。
>>47
お、先駆者。そこ重要だよな！「相対化」の具体的な計算式とか載ってる？
>>48
詳細は読まないとわからんけど、数式はしっかり出てくる。でもPythonのコードが併記されてるから、数式アレルギーでもなんとかなりそうな雰囲気。
>>49
よし、俺もポチるわ。今週末の重賞には間に合わないかもしれんが、来年のクラシック戦線までには自分独自のモデルをリファクタリングしたい。
>>50
結論としては、この本は「馬券を当てるための本」ではなく「競馬という不確実な対象を、数理の力で制御可能なシステムに変えるための設計図」だな。既存のAI予想に限界を感じている中級者以上のプログラマーにとって、現状を打破する一冊になるのは間違いない。
>>51
いいまとめだ。非IT系エンジニアの著者が書いたという点に、汎用的な「エンジニアリング思考」の真髄を感じる。今日から週末まで、写経に励むやつが増えそうだな。
>>52
みんなで最適化しまくって、有馬記念の頃にはAI同士の殴り合いスレになってそうｗ
>>53
それが健全な市場だよ。根拠のない予想じゃなく、論理とコードで殴り合う。この本はそのリングに上がるためのライセンスみたいなもんだな。さあ、実装に戻るか。
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