賭馬學數學

控制咪就係佢地落大飛最後出果個賠率
個個都最後一秒落
計得幾好都好，一定同目標賠率有分別。

當一開跑就見住個賠率狂跌，都好難無咁既聯想啫下話

不過樓主咁勁，應該係我呢啲廢人賴地硬啫

我學習中, 發達就唔洗啦, 夠玩夠食就可以啦

又或者應該話，大戶同我一樣咁聰明？

無夠玩無食呢回事。你識計條數就發達，想擋都擋唔住。你計唔掂就一路陰乾送錢比馬會。呢件事係無中間

我見過有人會加埋月圓月X

想知你試過咩variables

你留意吓佢地D外地馬, 再諗下點解可以咁準.
本地有D個體戶係用外地馬做測試

隻馬往績 練馬師 騎師 檔位 年紀 快放vs後追 距離上次比賽日數 仲有啲唔記得

問題係有啲factor好難量化，你唔知轉化做數字既方法岩唔岩。

試吓答吓你，雖然真係覺得個 topic 有啲戇鳩

如果用 AI classification / regression models 係可有可能做到，但前提唔係你數底有幾勁，而係你儲嘅 data 要夠多，多嘅定義係包括 dimensions，即係要有多年 data，仲要有齊晒一堆 factors：

1. 跑圈長度
2. 草地 / 泥地？
3. 馬嘅榜數
4. 當日天氣
5. 當日濕度
…

當你用 data science 嘅方法做唔到，咁你就會諗吓玄學方法得唔得啦

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但作為有研究開玄學嘅可以答你，如果用奇門遁甲之類嘅占卜術係得，但唔好預贏大錢

玩得玄學當然信萬事萬物都有天數，個天又點會咁易俾你 cheat 到，就算咁樣俾你贏到錢，都係透支梗你嘅福報

我覺得無必要細到咁。如果咁岩錯誤地同個result好夾，驚有collinearity

暫時未有咁多時間
但暫時知道
跟人買係幾work

都可以reverse engineering計番轉頭睇下人地會用咩方式計。

唔係一定, 因為佢地唔係買贏個隻馬

你識跑馬 或者識點樣起model咪你自己去做囉

唔一定買贏架，買p都得。
有時w同p都好大discrepency

其實計黎計去，馬會最早公佈既賠率其實都已經好大程度反映左機會率。


本來無一物，何處惹塵埃

所以我無買, 睇同學習

p賠率差到仆街

全中.洗到合用DATA 會用咗你90%以上時間, 仲唔知合唔合用

賠率係同機會率相對架姐
抵買嘅，就係應該買。
前題都係果樣，自己計條數要準，唔準嘅點講都冇用。呢個就係個個人都想搵嘅公式

咁你點拎到邊隻馬孭住幾多錢？有10000飛回扣呢個數error

回扣係輸左先賠
係用抽水回比你，「理論上」應該唔影響賠率條數。

對於一般既regression，有利可圖既應該都只有w同q，其他一係太唔值搏，一係太難計

一般人想砌條公式贏馬會，個難度同一個車房仔要diy一部F1跑車差唔多。唔係話砌唔到，不過會輸到仆街啫

AI 係可以,但之前要做好多功夫.
但係一隻馬一生可能只跑10場以下,點fit 入model?
新馬呢? 唔係就咁用一個AI model 就可以做到