AIデータラボ

桜花賞 AIデータラボ予測 1：スターアニス 2：ドリームコア 3：アランカール ドリームコアの2着率がかなり高い。 リリージョワの予測がかなり低い。 穴候補はナムラコスモス、スウィートハピネス。 皆さまの健闘を祈ります。

「株で最強の戦略を見つけるぞ！」この考え方が一番の落とし穴。 株の投資論文753本を検証した私が良い記事を見つけたので要約 ↓ 「どれだけ時間をかけてチャートを眺めても、どれだけ決算書を読み込んでも、「絶対に当たる1つの答え」は存在しない。市場はそれほど単純ではないし、もし本当に完璧な指標があれば、すぐに多くの資金が流れ込んでエッジは消える。 ヘッジファンドのトップ研究者たちが実際に使う手法は、まったく逆の発想から始まる。 どんな優秀なシグナル（予測指標）でも、的中率は55〜60%程度にとどまる。これはプロが使う、実際に大きな資金を動かしている指標の話だ。「外れることの方が多い」のが前提。それでも彼らが安定して利益を出せる理由は、「少しだけ当たる予測」を50個、100個と集めて、数学的に最適な形で組み合わせているからだ。 その根拠となる数式がこれだ。 総合力 ＝ 個々の精度 × √シグナルの数 精度が低くても、独立したシグナルを50個集めると、精度の高いシグナル1個より3倍以上強くなる。これは理論上の話ではなく、実際の運用成績で繰り返し確認されてきた事実だ。 ただし、ここに絶対に外せない条件がある。「バラバラな視点」であること。 たとえば「直近5日の価格上昇」と「直近3日の価格上昇」は、一見別の指標に見えるが、ほぼ同じ情報を使っている。こういった似たような予測をいくら集めても、実質1個と変わらない。本当に意味があるのは、「価格のトレンド」「企業の割安度」「注文板の偏り」のように、まったく異なる視点から導き出された予測を組み合わせることだ。視点が重なれば重なるほど、50個集めた意味が薄れていく。 「1つの完璧なシグナルは存在しない。勝つのは、わずかに正しい複数のシグナルを正しく組み合わせた者である。」 」 ↑要約ここまで。 私が今やっている事がまさにこれと重なっていて、 750本の投資論文から戦略を分析・スコアリングし、S・A・B・C・D・Eといったランクに分類。全体の82%はEランク（採用基準を満たさないもの）として除外し、生き残った上位の戦略のみを候補とする。さらにその中からスコア上位30戦略に絞り込み、次のステップへ進む。 上位30戦略が揃ったら、今度は「どの組み合わせが最もリスクを抑えながら、リターンを高められるか」を自動で探索するプログラムを走らせる。具体的には、各戦略間の相関係数を計算し、互いの動きが打ち消し合う（＝相関が低い・またはマイナスになる）組み合わせを優先的に選ぶ。たとえば戦略A、戦略B、戦略Cの3つは、画像のようにそれぞれの相関係数が−0.23〜0.27程度と低く、異なる市場環境で異なる動きをする。 例えるなら『雨が降れば売れる傘屋』と『晴れれば売れるアイス屋』を同時に営んでいる状態。一方が苦しい時に、もう一方が必ず支えてくれる状態を数学的に作り上げた。 この組み合わせの効果は、最大下落率のグラフ（画像）にしっかり表れている。個別の戦略では最大−10〜−13%程度の下落が発生している局面でも、ポートフォリオ全体では最大−5.3%に抑えられている。コロナショックの2020年ですら、全体の下落はこの水準にとどまった。戦略が互いの損失を補い合うことで、全体のリスクがかなり抑えられている。 これは偶然ではなく数学的な必然で、相関の低い戦略を組み合わせることで、どれか1つが大きく外れても、別の戦略がカバーする仕組み。1つの予測に全力を注いだ場合、その予測が外れた瞬間に致命的なダメージを受ける。しかし独立した複数の戦略では、1つが崩れても全体は踏みとどまれる。 さらに重要な視点があって、最大下落率が−5.3%に抑えられることは、単に「損失が少ない」という話ではなくて、もっとリスクが取れる＝リターンも狙えるようになる。 たとえば、資産100万円で許容できる最大損失が20万円（資産の20%）だとする。 【個別戦略の場合】 ・最大下落率：−13% ・投入可能額：20万円 ÷ 13% ＝ 153万円 （これ以上張ると損失が20万円を超える） ・年率リターン10%の場合 年間利益：153万円 × 10% ＝ 約15万円 【ポートフォリオの場合】 ・最大下落率：−5.3% ・投入可能額：20万円 ÷ 5.3% ＝ 377万円 （これ以上張ると損失が20万円を超える） ・年率リターン10%の場合 ・年間利益：377万円 × 10% ＝ 約37万円 戦略の精度は何も変わっておらず、変わったのはリスク管理だけ。それだけで同じ損失許容度の中で得られるリターンが約2.5倍に膨らむ。ポジションが大きくなれば当然リターンの絶対額も大きくなる。リスクを抑えた結果として、同じ損失許容度の中でより大きなリターンを狙える構造が生まれるという仕組み。 つまりドローダウンの圧縮は、守りの話ではなく攻めの話でもあって、守りを固めることで攻めの余力が生まれ、その余力を使ってより大きなリターンを取りにいけるようになる。 株の投資戦略750本の検証結果を近日公開。 フォローしてお待ちください。

@shin0101shin レポートに記載のある論文へのリンクをご確認ください。 レポートはあと少しで完成します。

@AI_datalab どういう戦略ですか？

株の検証レポート95%完成。 レポートでは検証過程をほぼすべて公開します。 いつも応援してくれるフォロワーの皆が喜んでくれたら嬉しいな。

株の学術論文を参考に753本の投資戦略を検証。 近日バックテスト結果を公開します。

競馬AIの壁と難易度について AIの発達でデータの価値が大きく変わっている。 誰もがすぐに取得できるデータの価値は暴落している。検索すれば出てくる情報、スクレイピングすれば集まるデータ、公開APIで取れる数字。これらの価値は大きく下がっている。全員が同じデータを同じスピードで簡単に処理できるからだ。 代わりに価値が上昇しているのが独自データや蓄積系データで、自分だけが持っているデータ、時間をかけて積み上げたデータ、他者が再現できないデータなど。これらが他者との競争で優位に立つためにより重要になっている。 競馬で言えば、その最たるものが時系列オッズで、Xで最近見かけた競馬のバックテスト結果では確定オッズで検証されていた。一見すると有望な戦略に見えても、確定オッズは締め切り後にしか判明しない未来の情報で、それを使ったバックテストはそもそも成立しない。 じゃあいざレース直前オッズを探すとしても、提供しているサービスは存在しない。自分で取得するにしても、信頼性のあるデータ量として最低1年は必要になる。 つまり競馬で本格的に勝ちたいなら今日始めても、1年後にようやくスタートラインに立てる事になり、さらにそこから勝てるのかも分からない。そういった意味でも競馬AIの難易度は最難関とも言える。 競馬市場はかなり効率化されてきたが、この参入障壁の高さと独自データの積み上げであと5年はいけるかな。

桜花賞 アランカールを狙っている。 理由は前走チューリップ賞でスローペース追い込みからの好走。当日馬場は明らかに内先行有利だった馬場で、4角大外回しの大不利も差し切りかけたところにかなりの能力を感じた。調教も一応上向き。 スターアニスは安定に強い。でも特別な能力の高さは感じない。 ドリームコアは個人的には微妙。能力はかなり高そうだが天栄馬は東京は圧倒的だけど西開催でイマイチになる。調教も左回りタイムは良く左回り専用感がある。調教師の実績も西と東で全然違う。 AI予測勝率もまた公開いたします。

BOTが買ってたのは昨日と一昨日。 なぜ今日の分はしていない？？

BTCはこの1週間で相当な量の仕込みを観測していた。 インサイダーのターン継続！

競馬レース映像からの自動識別・位置追跡をやってみた。これは本気出しても全然ダメそう。

競馬AIは安定軌道に乗り後は複利で回し続けるのみ。 裏では大掛かりなモデルを実装中。完成すればかなりの回収率アップが見込めるはず。またディープラーニングを使った馬体診断にも興味がある。ただこちらは実装コストとリターン考えるとイマイチな予感がしている。でも新馬戦再開までには少し試しておきたいかな。

競馬で勝つには予想をやめる 誰かの予想記事を5000文字読むより、AIが出した勝率の表を5秒眺めた方が的確な馬券が買える。 昨日の大阪杯だとAI予測は以下だった。 クロワデュノール 36.05% ショウヘイ 14.94% メイショウタバル 14.12% ダノンデサイル 11.47% レーベンスティール 5.45% 結果は1着クロワデュノール、2着メイショウタバル。 今回の大阪杯で面白かったのは、世間の予想の大半が「ダノンデサイルvsクロワデュノールの2強対決」という構図で語られていたこと。ダービー馬同士の激突、ドバイ制覇の実績、新コンビの坂井瑠星。確かに記事としては読み応えがある。 でもAIは最初からダノンデサイルを4番手に置いていた。1着率11.47%の馬は「2強の一角」ではなく「連下候補の1頭」でしかない。この差はどこから来るかというと、予想記事が「ダービー馬」「武豊」「凱旋門帰り」のような人の感情を動かすキーワードで構成されるのに対して、AIは走破時計・馬場差・ラップ・枠順・ローテーションなど競馬に関する全てのデータを数万文字のコードで処理して確率を出しているから。 どっちが正しいとかではなく、そもそも扱っている情報の量と種類がまったく違う。予想記事は「競馬を楽しむためのコンテンツ」としては最高だけど、馬券収支を良くするには、物語より数字を見る習慣をつけるほうが重要なのだ。

2026年 4月1週目 +126,770 購入 ¥3,590,000 払戻 ¥3,716,770 +0.9% 資金¥14,470,280 docs.google.com/spreadsheets/d…

2026年 3月4週目 +1,728,620円 購入 ¥5,507,300 払戻 ¥7,235,920 +13.7% 資金¥14,343,510 bit.ly/4tfHggS

2026年 3月1週目 -1,995,360円 購入 ¥2,943,800 払戻 ¥948,440 -21.5% 資金¥7,286,530 bit.ly/4tfHggS

大阪杯は良い予測だったな。 馬連だけ当たり クロワデュノール強かった。

大阪杯の予想を自信満々に書いたけど、 前日のAI予測を見ると全然違った。 1着率は圧倒的な差。 クロワデュノール>>>ダノンデザイル ダノンデザイルは3着率が高い。 ショウヘイが予測の割にオッズが高い。 セイウンハーデスが大穴枠だな。

大阪杯の調教見た結果 ダノンデザイル >> クロワデュノールだった。 現在ベストなのがダノンデザイルに対して、 クロワは昨年春～夏がピーク感ある。 ただ展開が重要なのが大阪杯で、 スタートは拮抗していて馬場も読めないから難しい。 でも安定した高い能力からさらに成長がみられるダノンにBET予定。　 あとダノンは外厩戻しもプラス要素◎。 券種は単勝か、相手は連系ならメイショウタバルかな。

大阪杯は逃げ先行有利でとにかく位置取りが大事だ。有力馬はスタートが皆いいので枠と調教を見て決める。現状買いたいと思う穴馬はいなくて、クロワデュノールかダノンデザイルからだな。特にクロワデュノールのスタートと操縦性は展開重視のこのレースと相性が非常に良さそうに思える。