NeuNet Pro 2.3 fur Windows

23 Feb 10:36 am


Original: http://www.cormactech.com/neunet/horses.html

Viele Nutzer unserer neuronalen Netzwerk-Software Bericht, den sie verwenden es für Pferderennen Handicap, Windhundrennen, Basketball handicapping und Fußball handicapping.

Mehrere NeuNet Käufer berichten, dass sie beabsichtigen, es für Pferde-und Hunderennen sowie Mannschaftssportarten verwenden. Ich habe sehr wenig Rückmeldung, wie gut sie tun empfangen. Eugene Mosby 73460.2323 @ compuserve.com berichtet hervorragende Ergebnisse mit SFAM für Windhundrennen. Ein Artikel in der IEEE Expert Magazine berichtete Dec/94 gute Ergebnisse unter Verwendung eines neuronalen Netze zu Windhundrennen vorherzusagen. Es war interessant zu sehen, wie sie die Eingänge strukturiert. Das ist wirklich der Schlüssel.

Hier sind meine Ideen für Pferderennen:
ERSTE: Ich würde auf die relevanten Faktoren, zum Beispiel zu entscheiden:
A. – Average Time für die letzten 5 Rennen (Anpassung für Rennlänge & track Variante)
B. – Durchschnittliche Dollar Won pro Rennen in diesem Jahr und im letzten Jahr
C. – Win% in diesem Jahr und die letzte (auch erwägen Ort% und Show%)
D. – Tage seit der letzten Rennen
E. – Post Position

ZWEITE: Ich würde zu kompilieren Faktoren A, B, C, D, E für jedes Pferd in einer bestimmten Rasse.

DRITTER: Ich würde wieder staatliche Faktoren A, B, C, D, E für jedes Pferd, so zeigen sie die Menge der Fall-Back aus dem beste Pferd in diesem Rennen.
Für Pferdeliebhaber Nr. 5,
A = die Anzahl der Sekunden Pferd # 5 ist hinter der beste Faktor A in diesem Rennen.
B = Anzahl von Dollar Pferd Nr. 5 befindet sich hinter dem besten Faktor B in diesem Rennen.
C = …
D = …
E = …

VIERTE: Ich würde ein neuronales Netz Muster für jedes Pferd im Rennen mit nur einem Muster pro Pferd zu arrangieren. Die Eingänge sind A, B, C, D, E und Ausgang Anzahl von Längen hinter dem Sieger beendet. Es ist nicht richtig, einfach sagen eine WIN weil ein Sieg von 5 Längen ist ganz anders als ein Sieg durch eine Nase.

Das oben beschriebene Verfahren ermöglicht es Ihnen, Vorhersagen über Rennen, in denen keines der Pferde, dh vor getroffen haben zu machen.

Ein Problem ist, dass Pferderennen Daten ist sehr laut * grins *. Es gibt viele “Überraschungen”, die auftreten können. So müssen Sie eine sehr große Probe ausmitteln diese Verstimmungen. Ich glaube, es sollte möglich sein, den NN zu trainieren, um die endgültigen Menge Gewinnchancen statt des Pferdes Oberflächen vorherzusagen. Studien haben gezeigt, dass Zuschauer Quote eine sehr genaue Vorhersage im Durchschnitt sind. Sie würden über die Menge, als ein Rauschfilter, um die Größe Ihrer Probe zu reduzieren – Nur ein Gedanke.

Eine weitere Methode zur Strukturierung Ihrer Daten nennt man “Paarweise Matching”. Jedes neuronale Netz Muster enthält nur Daten für zwei Pferde und das neuronale Netz lernt, um den Sieger vorherzusagen. Wenn eine Gruppe von Pferden gerecht zu werden, führen Sie Ihre Vorhersagen auf einem Paar zu einer Zeit.

Ich interessierte mich in Pferderennen vor 18 Jahren, als ich in Edmonton lebte, nur ein paar Blocks von der Northlands Racetrack. Damals las ich jede mögliche Bibliothek Buch am Aktienmarkt Vorhersage, und ich stolperte über ein Kapitel über Pferderennen Vorhersage. Ich hatte noch nie auf einem Pferderennen gewesen, aber es gefiel mir mathematischer Natur. Ich verbringe viele Stunden in den nächsten Jahren in der Entwicklung und Erprobung verschiedener Systeme. Ich kaufte mir Bücher von Ainslie, Gibson, Sullivan, Thorp, Beyer, Permutter, Mitchell, Barr, Bauman, Quirin, Davidowitz und Ziemba. Ich lieh mir viele Bücher aus der Bibliothek. Die beiden besten Bücher wurden “Beat The Racetrack” von Dr. William Ziemba und “The Science of Winning” von Fabricand.

Ich entwickelte ein System, das funktioniert wirklich! Jedoch seit dem Umzug zurück in meine Heimatstadt Thunder Bay, ist die nächste Rennstrecke 400 Meilen entfernt; so habe ich Art von Interesse verloren. Mein Gedächtnis ist ein wenig eingerostet, aber ich werde versuchen, einige meiner Studien und Gutachten für Sie zusammenfassen.

Das Problem mit den meisten handicapping Systemen ist, dass sie mit dem Versuch, das Pferd am ehesten zu gewinnen wählen besessen sind. Sie nicht für die beste Wette aussehen! Angenommen, die Ainslie Pick wird 2 Gewonnen aus 3 mal, aber nur einen 40% Gewinn zu zahlen, wenn er gewinnt. Dieses Pferd ist ein wahrscheinlich zu gewinnen, aber wiederholte Wetten auf dieses Pferd wird fast sicher sein, Ihr Geld zu verlieren. Ein weiteres Pferd wird nur 1 Mal von zehn zu gewinnen, aber 12-mal Ihr Geld zurück. Dieses Pferd kann am wenigsten wahrscheinlich, um zu gewinnen, aber vielleicht die beste Wette. Wiederholte Wetten auf dieses Pferd wird mit ziemlicher Sicherheit Geld (langfristig). Bitte nicht interpretieren dieses Beispiel bedeuten, dass Totalen eine bessere Wette sind (eigentlich das Gegenteil ist oft der Fall). Dieses Beispiel zeigt, dass es nicht genug ist, um die wahrscheinlichste Gewinner kennen. Sie muss bei jedem Pferd die Wahrscheinlichkeit des Gewinnens schauen und vergleichen Sie das mit der Belohnung angeboten.

Sobald Sie eine attraktive Wette identifiziert, erhält die Mathematik wirklich interessant. Wie viel von Ihrer Bankroll sollten Sie auf dieses Pferd zu riskieren? Gamblers beziehen sich auf diese Frage “Money Management”, während Investoren it “Asset Allocation” nennen. Ich habe einige tiefe Zahnstein auf dieses Problem und kam mit einem Papier nenne ich das MARS Gleichung (Maximierte Asymtoptic Return Series). Diese Gleichung, wenn für Pferderennen reduziert, sagt der maximale langfristiges Wachstum Ihrer Bankroll wird auftreten, wenn in% der aktuellen Bankroll = 100% * [(Odds +1) * Gewinnchance-1] / Odds Wette. Angenommen, ein neuronales Netz feststellt, dass ein Pferd eine 40% ige Chance zu gewinnen hat, und das Pferd geht aus einer Quote von 3 bis 1. Ihre optimale Wette beträgt 20% Ihrer aktuellen Bankroll.

Die Quote kann einfach durch das Studium der tote Bord kurz vor Post bestimmt werden. Aber wie bekommt man eine genaue assesment der Wahrscheinlichkeit zu gewinnen? Es gibt viele handicapping Methoden, die die relativen Wahrscheinlichkeiten für jedes Pferd geben wird. Ich experimentierte mit multivarible Regression. Einer der genauesten Indikatoren der Gewinnwahrscheinlichkeit ist einfach, was Teil der Menge Geld auf jedem Pferd wetten. Wenn ein Pferd erhält 20% des Gewinns Pool bietet es eine 20% ige Chance zu gewinnen. Ökonomen bezeichnen diese Situation als “Efficient Market”. Eine große Studie hat gezeigt, dass die Menge der Effizienz wurde leicht in Richtung lange Aufnahmen voreingenommen. Wenn wir davon ausgehen, dass das Publikum vollkommen effizient ist und es gibt eine 17% track mit Nickel Bruch zu nehmen, ein Pferde Gewinnchance wird 83% / (Quote 1,05) sein.

Mit einer Quote von 0,2, sollten Pferde gewinnen 66,4% der Rennen, sondern tatsächlich gewonnen 86,7%
0,5 53,5% 66,7%
1,0 40,5% 46,8%
1,5 32,5% 30,8%
2,0 27,2% 27,2%
3,0 20,5% 16,7%
4,0 16,4% 15,7%
5,0 13,7% 13,0%
10,0 7,5% 5,8%
15,0 5,2% 4,4%
20,0 3,9% 2,8%
30,0 2,7% 2,1%
50,0 1,6% 0,7%

Lässt man die Menge bestimmen, die Wahrscheinlichkeiten für Sie, werden Sie nie finden eine attraktive Wette, weil die Amortisationszeit aus den gleichen Menge Zahlen, Fahrbahn-Take berechnet. Jede wirklich preisgekrönte System muss entscheiden, eines Pferdes win Wahrscheinlichkeit wesentlich größer sein als die Menge der Konsens. Ihre Zahl muss stimmen und das Publikum Konsens muss falsch sein. Dies ist eine große Aufgabe, denn die obige Tabelle zeigt die Menge der Konsens ist nicht viel falsch machen.

Sie müssen sehr vorsichtig sein, nicht selbst zu glauben, Sie haben eine gewinnende System! Täuschen! Wenn du hart genug versuchen und lang genug, werden Sie schließlich vorherzusagen fünf Münzwürfen in einer Reihe. Ihr Gehirn beginnt, wirklich glauben, Sie haben ein System zur Münzwürfen vorherzusagen, wenn Ihr Erfolg ist ganz auf Glück.

Jeder kann kochen-up ein System, das gut funktioniert, auf einem einzigen Rennen zuvor. Er dann “Feinabstimmung” sein System so funktioniert es auch auf eine ganze Reihe von früheren Rennen. Eigentlich eine Gruppe von früheren Rennen können nur als ein sehr großes Rennen zuvor in Betracht gezogen werden. Dieses System kann von keinem Wert für zukünftige Rennen sein.

Es ist durchaus möglich, dass ein “lucky”-Player mit einem schlechten System wird jemand, der mit einer wirklich ausgezeichneten System zu übertreffen. Ihre Ergebnisse wird eine Mischung aus Glück und Ihr System. Die Mechanik von Pferderennen sind, dass die Leistung Ihres Systems durch Riesenwellen Glück (beide gute und schlechte) überschattet werden neigt. Lady Luck wird Sie in das Denken Sie haben eine gewinnende System, wenn Sie das nicht tun Trick. Oder sie wird Sie veranlassen, eine wirklich ausgezeichnete System abzulehnen. Es ist eine riesige Aufgabe, richtig zu bewerten, ein System (siehe “Beat the Racetrack” von Dr. William Ziemba).

MY WINNING SYSTEM:

Ich habe die Tote-board win-Pools, um die Menge der Wahrscheinlichkeiten für jedes Pferd berechnen. Diese Zahlen wurden leicht für die Menge der Tendenz unter-bet Favoriten und über-bet Totalen (wie auf obigen Tabelle gezeigt) ermöglichen angepasst. An diesem Punkt bin davon ausgegangen, hatte ich genaue win Wahrscheinlichkeiten.

Wissen den Sieg Wahrscheinlichkeiten, ist es möglich, den Ort berechnen und anzeigen Wahrscheinlichkeiten für jedes Pferd. Ich berechnete Hunderte von verschiedenen Szenarien für die ersten drei Pferde die Ziellinie zu überqueren. Jedes Szenario hatte einen gewissen Wahrscheinlichkeit und eine gewisse Rache. Wahrscheinlichkeit mal Amortisationszeit entspricht Erwartung. Für jedes Pferd, das ich summiert die Erwartung für alle möglichen Ort und zeigen Szenarien. Ich war erfreut zu erfahren, dass Verzerrungen im Ort und show pools occassional Fällen positive Erwartung hervorgerufen. Das Publikum war ineffizient, weil die win / Ort / show pools nicht über den korrekten mathematischen Beziehung zueinander. Ich benutzte meine MARS Gleichung meine Wetten platzieren. Ich kaufte ein Radio Shack Modell 100 Laptop-Computer, mein Programm laufen. Der Computer zieht viel Interesse in jenen Jahren. Der Computer benötigt drei Minuten, um die Berechnungen durchzuführen, so würde ich die Poolnummern an vier Minuten vor dem POST aufrufen, dann würde ich in der Schlange vor den Pforten stehen. Als ich an die Front kam, würde der Computer die Wette (n) berechnet.

Im Jahr 1985 kaufte ich ein Buch mit dem Titel “Beat The Racetrack” von einem Mathematiker namens Dr. William Zieba. Ich war schockiert zu finden sein “DR. Z METHODE” war die gleiche wie meine. Er macht einige vereinfachende Annahmen, so die Berechnungen einfacher und schneller durchgeführt werden kann. Er hat sogar Grafiken, die Sie verwenden können vorberechnet. Der interessanteste Teil war sein “Beweis”, dass die Methode funktioniert. Seine Grafiken zeigen, wie selbst ein erfolgreiches System von Wellen Glück überschattet.

Eine mögliche zukünftige SYSTEM:

Ich glaube, ein ideales System ist eines, das eine Reihe von Aufrechnung Wetten auf der gleichen Rasse würde zu platzieren, so dass die Auswirkungen der Zufall wollte abgesagt werden, und Sie würden einen langsamen, stetigen Wachstum in Ihrer Bankroll zu sehen. Ich erweiterte meine MARS Gleichung mehrere Wetten gehören, aber die Mathematik wurde sehr schwierig mit komplexen Zahlen und imaginären Wurzeln mehrere Gleichungen. Ich erhielt eine Kopie des Papiers im Bell System Technical Journal, Juli 1956 veröffentlicht. Der Titel ist “eine neue Interpretation der Information Rate” von JL Kelly Jr.

Kelly spricht über das Senden von Bits von Informationen in einer lauten Telefonleitung. Jedes Bit hat eine bestimmte Wahrscheinlichkeit von wird verprügelt, bevor es an seinem Bestimmungsort ankommt. Er legt eine Wette auf jedem Bit, dann versucht, das Wachstum seines Geldes zu optimieren. Er zeigt, dass seine Gleichung identisch mit dem “Shannon Theory” für Übertragungsrate über einen verrauschten Kanal ist. Er geht dann auf zu zeigen, wie diese Theorie für Wetten auf Pferderennen genutzt werden könnte.

Heute sprechen einige Spieler über einen “KELLY” Wetten System, das sie immer wette, einige vernünftige Teil ihrer aktuellen Bankroll bedeutet. Sie werden nie pleite gehen, weil sie nur einen Teil von dem, was sie hinterlassen haben zu wetten. Wenn ihre Bankroll wächst, werden ihre Einsätze größer. Ich habe einige reseach in Kelly Wetten Systeme mit extrem interessanten Schlussfolgerungen. Diese Arbeit führte zu meinem MARS Gleichung.

Ich habe die Kelly Papier Dutzende Male unter die Mathematik Zeile für Zeile lesen, aber ich habe immer an einer Stelle etwa die Hälfte des Weges gehen durch verloren. Deshalb muss ich gestehen, dass ich nicht verstehe, Kelly Papier. Allerdings sind seine Schlussfolgerungen für mehrere Wetten auf Pferderennen wie folgt zusammenfassen:

Angenommen, jedes Pferd i hat eine Gewinnwahrscheinlichkeit Pi und Quoten Oi,

Erwartung = Probability * (Odds +1) – 1
Set X = Summe aller Wahrscheinlichkeiten für die Pferde eine postive Erwartung.
gesetzt Y = Summe aller 1 / (Quote +1) für die Pferde, die eine positive Erwartung.
Nun setzen B = (1-X) / (1-Y)

Für jedes Pferd i, einschließlich der negativen Erwartung, berechnen Wette Bruchteil Fi,
wobei Fi, welcher Teil Ihres zu Pferde Ich wette Bankroll.

Fi = Pi – B / (Oi + 1), wenn Fi <0 dann Fi = 0 (keine Wette)

Kelly weist darauf hin, ein paar intesting Auswirkungen zu dieser Gleichung:

Wenn es keine Spur nehmen, Fi Wille = Pi, unabhängig von Oi.
Sie werden möglicherweise aufgefordert, auf einem Pferd negative Erwartung aus Gründen der Diversifizierung setzen.

NeuNet Tipp # 1:
Was wollen Sie vorhersagen?
Sie müssen auf einem Feld entscheiden, dass Sie vorhersagen möchten.
Mit SFAM, muss die Vorhersage nur ein Wort aus einer Auswahl von möglichen 256 Worten (z. B. erste oder zweite oder dritte) sein.
Mit BackProp, muss die Vorhersage Feld einen numerischen Wert (: Längen hinter WINNER Beispiel). Beachten Sie, dass in Nordamerika, ein Ort sowohl erste und zweite enthält. SHOW erste und zweite und dritte. Es wäre sinnvoller, vorherzusagen ERSTEN, ZWEITEN, DRITTEN statt Vorhersage WIN, PLACE und SHOW. In Großbritannien und Australien, bedeutet Ort zu kommen zweite und SHOW wird nicht verwendet.

NeuNet Tipp # 2:
Fügen Sie Informationen über den Wettbewerb.
Ob ein Pferd gewinnt oder verliert hängt es stapelt sich gegen die Konkurrenz. Jedes Muster muss den anderen Pferden als auch dieses Pferd. Ich kenne zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Sie können alle Pferde über ein Muster bespannen.

z. B. die Faktoren für drei Pferde sind
55,66,56,45:
65,45,67,34:
45,47,56,35:

Unter der Annahme einer drei Pferderennen, würde das Muster sein,
55,66,56,45,65,45,67,34,45,47,56,35:2
oder
55,66,56,45,65,45,67,34,45,47,56,35: SECOND
Bedeutung Pferd # 1 kam in der zweiten.
oder
55,66,56,45,65,45,67,34,45,47,56,35:0.5
was bedeutet, dass Pferd # 1 in einer halben Länge hinter dem Sieger kam.

Mit dieser Methode hat die NN eine Chance zu lernen, dass Sie über Pferd # 1 (die ersten 4 Eingänge) im Gespräch, während sie eine Chance auf Größe die Konkurrenz hat.

Die zweite Methode ist die in der IEEE Artikel dargestellt. Geben Sie hier nur ein Pferd pro Muster, aber das Muster wird so eingestellt, wie dieses Pferd Stacks zeigen sich gegen die Konkurrenz. Angenommen, Ihr Pferd # 2 kam zuerst, kam # 1 Sekunde und # 3 wurde Dritter. Jeder Eingang sollte so eingestellt werden, um den Unterschied zwischen ihm und besten im Rennen für jeden Eingang zeigen.
Ihre Daten
55,66,56,45:
65,45,67,34:
45,47,56,35:
wird
10,21,0,11:2
20,0,11,0:1
0,2,0,1:3

Mit dieser Methode können die Muster in beliebiger Reihenfolge gemischt werden, und Sie müssen nicht über die Zahl der Pferde im Rennen zu kümmern. Ich würde empfehlen, Sie machen einen ganz anderen Projekt für Rennen in verschiedenen Längen. Ich würde versuchen, Längen hinter WINNER statt Finish Postion vorherzusagen.

Wir wollten ein Pferderennen beispielsweise mit NeuNet beinhalten, aber wir entmutigt am Datenmenge, die erforderlich ist, um alle herauszumitteln "Anstauchungen", die auftreten wird. Vielleicht Vorhersage der FINAL ODDS statt LÄNGEN würde als Filter wirken, um die Daten zu reduzieren. Sie würden einfach ordnen die vorhergesagte Finish, um die vorhergesagten Quoten Match.

Es ist eine mühsame Arbeit, um Daten von Tausenden von Rennen von Hand extrahieren. Vielleicht können Sie kaufen diese Daten auf CD-ROM oder aus dem Internet herunterladen. Wenn jemand weiß, eine gute Quelle, bitte eine Nachricht in der NeuNet Forum.

Die IEEE Artikel basiert Faktoren wie% gewinnt in diesem Jahr,% Orten,% zeigt, durchschnittlich $ winnings pro Rennen in diesem Jahr und im letzten Jahr schnellste Zeit in den letzten 5 Rennen, durchschnittliche Endposition in den letzten 5 Rennen.

NeuNet Tipp # 3:
Wie lange die Ausbildung Modul laufen?
Ich habe einige Versuche, bei denen ich laufe durch die Testdaten alle 15 Minuten Training versucht. Es scheint, dass für die meisten Projekte gibt es keine wirkliche Verbesserung auf den Testdaten nach der ersten Stunde des Trainings. Weitere Verbesserungen sind illusionär, weil sie nicht helfen die Vorhersagen auf den Testdaten.

NeuNet Tipp Nr. 4:
"Ich könnte eine Menge Geld nur Kommissionierung 45% Gewinner zu machen."
Sie können 50% der Zeit, indem Sie einfach die Auswahl der Favorit platzieren gewinnen.
Sie können 66% der Zeit durch Auswahl der beliebtesten zeigen gewinnen.
In beiden Fällen werden Sie Geld verlieren (langfristig), weil die Chancen nicht bezahlen genug, sogar bei 66% Erfolg. Vorhersage Gewinner und Geldverdienen sind nicht das Gleiche. Um Geld zu verdienen, müssen Sie korrekt vorherzusagen des Pferdes Chance zu gewinnen und zu vergleichen, die zu den Quoten (Finden OVERLAYS).

Wenn Ihr Pferd hat eine 45% Chance zu gewinnen,
die faire Gewinnchancen sind [0,83 / 0,45] -1,05 = 0,8
Man möchte wetten, wenn die Pferde besseren Gewinnchancen als 0,8 (dh 4 bis 5) gezahlt
Der 0,83 ermöglicht 17% track nehmen, und 1,05 ermöglicht der Spur NICKEL BRUCH (Rundungsfehler Methode). Angenommen, dieses Pferd ging mit einer Quote von 1,5 (dh 3 zu 2)
Wie viel wetten? Verwenden Sie [45% x (1,5 +1) – 1] / 1,5 = 8% Ihrer Bankroll.
Angenommen, das Pferd ging mit einer Quote von 2 zu 1 (dh 2 bis 1)
Wie viel wetten? Verwenden Sie [45% x (2 +1) – 1] / 2 = 18% Ihrer Bankroll.
Angenommen, das Pferd ging mit einer Quote von 4 zu 1 (dh 4 bis 1)
Wie viel wetten? Verwenden Sie [45% x (4 +1) – 1] / 4 = 56% Ihrer Bankroll.

NeuNet Tipp Nr. 5:
Strukturierung Ihrer Mustern
Angenommen, Sie haben eine 3 Pferderennen und die höheren Input, desto besser.
Hier ist, wie die IEEE greyhound Artikel es tat.

Horse1 190.110.300.500: Lost von 0,0 Längen (WINNER)
Horse2 180.100.270.505: Lost von 3 Längen
Horse3 200.110.280.490: Lost von 0,1 Längen

Die NN-Eingänge wäre:

10,00,00,05:0.0 20,10,30,00:3.0 00,00,20,10:0.1

Beachten Sie, wie jeder Eingang der Unterschied zwischen diesem Pferd und den besten im Rennen um, dass ein Faktor ist. Zum Beispiel die 10 für horse1 kommt aus dem Vergleich horse1 die 190 bis horse3 der 200. Diese Methode sollte vorhersagen Bestellung abschließen (und Lücken zwischen den einzelnen Pferdes – ideal für exotische Wetten). Sie könnten eine Vorhersage auf einem Pferd alleine laufen. Sie könnten bis zu 254 verschiedene Faktoren für jedes Pferd betrachtet haben. Mischen Sie keine Rennen in verschiedenen Längen. Wenn POST POSITION ist eine Ihrer Faktoren, nicht mischen Rassen verschiedene Feldgrößen.

Ich hoffe, diese lange Nachricht gibt Ihnen einige Denkanstöße. Die Kommentare sind in der NeuNet Forum am http://www.cormactech.com/neunet willkommen

Good luck,
Doug
douglas@cormactech.com

TO: alanknight@cableinet.co.uk
Hallo Alan,

Herzlichen Glückwunsch zum Gewinn des UK National Wettbewerb. Sie müssen eine Menge Arbeit in das Pferderennen Programm zusammengestellt haben, oder Sie sind sehr glücklich * grins *.

Sie sind richtig, dass North American Racing viel anders ist. Unsere Chancen sind von den Tote Bord Zahlen berechnet. Unser Platz und SHOW unterscheiden sich von Ihnen.

Vor ca. 2 Jahren hatte ich eine lange Reihe von E-Mails von einem in Australien Kerl, der sehr an diesem Thema interessiert war. Er hatte eine Datenbank von 40.000 Rennen und er war für jemanden, der ein Programm mit seinen Daten zu entwickeln suchen.

Sein Name ist John Wikman. Seine E-Mail war jwwikman@netc.net.au Sie könnten versuchen, fallen ihm eine E-Mail, um zu sehen, ob er noch Interesse an diesem Thema. Ich erinnere mich, dass seine Datenbank der australischen Rennen auf dem britischen Modell, nicht das nordamerikanische Modell basiert.

Mit freundlichen Grüßen,
Doug

Von: Miles Miles Michelson
To: Douglas@cormactech.com
Datum: Jan / 3, 1999

Doug, in Ihrem MARS Gleichung interessiert, wie Sie es genannt auf Ihrer Webseite ein. Auf der Suche nach ein paar gute Wetten Strategien und Sie scheinen zu wissen, was du über mathematisch gesprochen.

Auch auf der Kelly vorn, Ich habe gerade eine Kelly-Rechner für Win95 heute Nachmittag http://www.dmtc.com/tools/wagering_tools.html, um eine Kopie herunterzuladen. Ich verbrachte den größten Teil der letzten zwei Tage zu verdauen sein AT & T Papier auf Übertragungsraten und endlich herausgefunden, die komplette Algorithmus. Eine kleine Sache über Ihre Kelly Zusammenfassung, die nicht vollständig ist. Wenn du sagst:

Nun setzen B = (1-X) / (1-Y)

Das ist richtig, aber was du suchst ist B auf den minimalen positiven Wert (1 – X) eingestellt / (1 – Y). So müssen Sie ab für jedes Pferd berechnen und die kleinste positive Wert endet als 'B', die Sie dann brauchen, um in jedem weiteren Berechnung verwenden. Ich dachte, du wolltest, dass darauf hin, auf Ihrer Seite, da es nicht wirklich klar.

Jan / 6, 1999
Hallo Miles,
Meine Interpretation der Kelly Methode ist die B nur einmal mit allen Pferden positive Erwartung zu berechnen. Ihre Interpretation ist es, die Pferde in einer Liste absteigend Erwartung sortieren, dann schrittweise nach unten in der Liste die Berechnung B für alle Pferde vor der aktuellen Liste Punkt. Ihre B ist die kleinste positive Wert erhalten. Ihre Methode erlaubt Pferde kleine negative Erwartung in Richtung B. beitragen Ich habe meine Kopie der Kelly Papier überprüft und Ich gebe zu, dass Ihre Methode die richtige ist. Meine Methode scheint in einer leichten over-Wetten der Kelly Optima führen. Vielen Dank für diesen Hinweis.
.. Doug

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