競艇 自動購入(フォワードテスト)実装

前回の記事では、投票部分の自動化を行いました。

今回は、レース情報の取得から自動投票も含めた全範囲の自動化を行ってみました。

実装の流れ

実装の流れは以下のようになります。

BOATRACEサイトから各レースの開催時刻を取得
②レース開始数分前になると、出走表のページからレース情報を取得
③レース情報を元に機械学習(AI)により勝率を予測
④オッズを取得
⑤オッズと予測勝率から買い目を抽出
⑥買い目にしたがって投票
⑦その日に投票した分の回収率を出す。

となります。

資金を入れていない場合は、⑥で投票が失敗しますが、それでも⑦では購入したという仮定で、回収率を出します。

これにより資金がなくても買っていたらどうなったかを知ることができます!!
簡単に言うと、『フォワードテスト』ができるということです!

競艇は毎日のレース数が多いので、実際にリアルマネーで購入していると、すぐに資金不足になってしまいます。

適当な買い目で毎日回してますが、下記の画像のような感じになります。
だいぶ負けてるので、リアルマネーでやってたら"大やけど"ですね。。

画像1

フォワードテストしてみたい方はぜひ!
フォワードテストが実装できたので、今後はモデルの改善を行っていきます。

仮想通貨botterの方が参考にしていたこちらの本から読んでいきます。
他にも実用的な本や参考サイトがあれば教えてください!

では、各ファイルの簡単な説明や使い方を説明していきます。

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競艇のデータ取得から買い目抽出、自動購入までpythonでできるようにしていきます。 徐々に書いていくつもりですが、サボっても多めに見てく…

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