馬脳 Umanou

EV回収率の進化（Dirt）

Walk-forward CV EV回収率推移（Dirt・threshold=1.2）

V4.7

83.8%

損益分岐 100%

85.4%

86.1%

V12

85.0%

V16

100.3% 🎉 初突破

V17b ▶

125.3%

※ バーの長さは最大150%基準。赤線=損益分岐(100%)。数値はWalk-forward 4fold CV平均。

モデル変遷史

V4.7 — fundamental 33列 🔑 最重要転換点

V4以前のモデルは 市場オッズ（tan_odds / implied_prob）を学習特徴量に含んでいた。モデルが市場コンセンサスを再学習するだけでエッジがゼロになることが判明。「オッズは学習に使わない。バックテストで使うだけ」の絶対ルールを確立し、全オッズ特徴量を除外した fundamental 33列に刷新。

0.818

AUC (dirt)

83.8%

EV-回収率

33列

特徴量数

⚡ この転換なしに100%超は不可能だった。市場効率理論と一致する最重要設計判断。

V5 → V8 — 特徴量拡充フェーズ（42〜58列）特徴量エンジニアリング

グラフDBを使わずOracle SQLでGraphモデルを実現。血統2世代・H2H対戦履歴・騎手×調教師シナジーをグラフ特徴量化（pedigree_edges 396K行 / h2h_matchups 2.4M行）。ダート専門指数（騎手・調教師のダート限定EB勝率）を追加した V8 で peak 86.1%。

0.833

AUC (dirt)

86.1%

EV-回収率 (V8)

58列

特徴量数 (V8)

V9（61列）はゼロコスト派生を追加したが EV が後退。ノイズ特徴量は「捨てる」判断が重要。

V11 → V12 — ペース偏差 + threshold=1.2 確定（70〜72列）ハイパーパラメータ確定

horse_avg_pace_dev（直近5走の pace_deviation rolling mean）が芝・ダート双方で top-15 入り。同時に EV threshold=1.0→1.2 で dirt +2.9pp 改善を確認し、threshold=1.2 を production default に確定。

0.822

AUC (dirt)

85.0%

EV-回収率

72列

特徴量数 (V12)

Coverage 50-65% に絞り込み。全レースにベットする Coverage=99% は「希薄ROI」への警戒サイン。

V16 — LambdaRank 96列（100%初突破） 🎉 損益分岐超え

binary classification から LambdaRank（順位最適化目的関数） に切り替え。「勝つかどうか」ではなく「何番目に強いか」のランキングを直接学習することで EV が 100% を初突破。JRDB KYI/SED/BAC 全期間取込み（305K行）が効いた。

0.790

AUC (dirt)

100.3%

EV-回収率

96列

特徴量数

AUC は V12 より低いが EV は大幅改善。AUC ≠ EV 最大化。ランキングモデルが馬券収益に直結することを確認。

V17b — LambdaRank 129列 + Calibration + Ensemble（現行採用） ✅ 現行本番

V14 フルデータ（CHA/KKA/UKC 230,686行バックフィル）を追加して再学習。Isotonic Regression による確率較正で Plackett-Luce の入力確率精度が向上。Ensemble: dirt は LambdaRank 単体（w=0.00）、turf は WinCls 10% 混合（w=0.10）で最適化済み。

0.8236

AUC Dirt

0.8302

AUC Turf

125.3%

EV Dirt CV

105.0%

EV Turf CV

129列

特徴量数

🏆 ホールドアウト（直近3ヶ月）dirt フラットROI=120%・turf 246.7% で実運用適正を確認。

馬券戦略（Phase 8 現行）

Step 1

勝利確率算出

V17b LambdaRank → score → softmax → win_prob (raw)

→

Step 2

確率較正

Isotonic Regression calibration → Σ=1 正規化

→

Step 3

Plackett-Luce

P(i,j,k) = p_i/S × p_j/(S-p_i) × p_k/(S-p_i-p_j)

→

Step 4

EV計算

EV = pred_prob × market_odds (控除済み倍率) ≥ 1.2 で推奨

→

Step 5

ベット推奨出力

Telegram通知 + コンソール表示（4券種 × 上位N組）

① 単勝 (Tansho)

NL_O1 実EV ✅ バックテスト済み

確率計算PL direct P(win_i)

オッズソースNL_O1 TANODDS (確定)実EV

EV Dirt125.3% (CV)

EV Turf105.0% (CV)

控除率20%（最低）

ステータス🟢 本番稼働中

② 馬連 (Umaren)

NL_O2 実EV（当日のみ）

確率計算PL P(i,j)+P(j,i) 上位2頭

オッズソースNL_O2（当日確定）実EV

バックテスト歴史O2なし（直近2週のみ）

控除率22.5%

ステータス🟡 シャドーラン中

③ 三連複ボックス (Sanrenpuku)

NL_O5 実EV（当日のみ）

確率計算PL P3 6順列合算

オッズソースNL_O5（当日確定）実EV

バックテスト歴史O5なし（直近2週のみ）

控除率22.5%

ステータス🟡 シャドーラン中

④ 三連複フォーメーション（軸1頭）

PLランク1位を軸に C(5,2)=10通り

軸馬PLランク1位固定

相手PLランク2〜6位（5頭）

組合せ数C(5,2)=10通り / ¥1,000/R

バックテスト歴史O5なし（シャドーラン待ち）

ステータス🟡 シャドーラン中

月次期待収益試算（1点 100円）

シナリオ別月次収支シミュレーション

EV回収率はWalk-forward 4fold CV値。将来の収益を保証しない。

シナリオ	1R当たり投資	月間投資	EV回収率	月間期待回収	月間期待利益	備考
✅ 単勝のみ (Dirt)	¥100	¥3,000	125.3%	¥3,759	+¥759	月30R×100円。最も信頼性高い
✅ 単勝のみ (Turf)	¥100	¥3,000	105.0%	¥3,150	+¥150	月30R×100円
✅ 単勝合計（芝+ダート）	¥100	¥6,000	〜115%	¥6,900	+¥900	バックテスト値ベース最良推定
🟡 馬連追加（1-2点/R）	¥100〜200	¥6,000〜12,000	検証中	—	シャドーラン後に確定	NL_O2 当日実EV使用
🟡 三連複ボックス（3-5点/R）	¥300〜500	¥18,000〜30,000	検証中	—	シャドーラン後に確定	控除率22.5%・高難度
🟡 フォーメーション（10点/R）	¥1,000	¥60,000	検証中	—	シャドーラン後に確定	軸的中が前提。高リスク
🏆 全4券種（最大展開）	¥1,500〜1,800	¥90,000〜108,000	Partial（単勝のみ検証済）	試算不可	100bet蓄積後に再試算	2026-05-24〜シャドーラン開始

ドローダウン設計（リスク管理）

⚠️ Level 1 警戒

月間損失 −25%

ベット額を50%削減し継続

🔴 Level 2 完全停止

月間損失 −50%

当月ベット停止・モデル再診断

✅ 連敗補正

3連敗 → ×0.7 / 5連敗 → ×0.5

2連勝で元の額に回復

📊 評価サイクル

月次 / 100betごと

単月では判断せず複数月で評価

シャドーラン進捗（2026-05-24〜）

🔍 シャドーラン — 実ベットせず100bet蓄積中

蓄積済みbet数（目標: 100bet）

—

シャドーラン実EV (dirt)

—

シャドーラン実EV (turf)

5/24

初回実行予定日（土曜 09:00 launchd）

125.3%

CV目標EV（この水準を確認したい）

2ヶ月後

実ベット移行判断目安

⚠️ 重要な前提と注意事項

EV回収率は全てバックテスト値（Walk-forward 4fold CV）であり、将来の収益を保証しない。Fold間分散が大きいため単月での判断は不可。
オッズは学習特徴量に一切使わない（絶対ルール）。EV計算レイヤーのみで使用。
芝とダートは常に別モデル。混在学習は絶対禁止。
馬連・三連複のバックテストは未完了。NL_O2/O5 歴史データはJRA-VANが直近2週分のみ配布する仕様（構造的制約）。シャドーランでの実測が唯一の検証方法。
Coverage=99%は危険信号。EV閾値と最大オッズ制限で60%前後に絞ることでROI希薄化を防ぐ。
障害競走は自動除外済み（track_type_enc=3 フィルタ・train_dirt.py 実装確認済み）。
ホールドアウト（直近3ヶ月）フラットROI: Dirt 120% / Turf 246.7% — ただし Coverage ≈ 99% 時の値。Coverage 絞り込み後の数値はシャドーランで確認中。

PJ38 馬脳 Umanou — 作成日 2026-05-19 / モデル V17b LambdaRank 129特徴量
数値はバックテスト値。実運用での収益を保証しない。

Walk-forward CV EV回収率推移（Dirt・threshold=1.2）

📐 ベット推奨フィルタリングルール

📊 試算前提

シナリオ別月次収支シミュレーション

🔍 シャドーラン — 実ベットせず100bet蓄積中

馬脳 Umanou

Walk-forward CV EV回収率 推移（Dirt・threshold=1.2）

📐 ベット推奨フィルタリングルール

📊 試算前提

シナリオ別 月次収支シミュレーション

🔍 シャドーラン — 実ベットせず100bet蓄積中

Walk-forward CV EV回収率推移（Dirt・threshold=1.2）

シナリオ別月次収支シミュレーション