Sulod sa mga dekada, ang pagpili og mga mananaog sa thoroughbred racing sa New Zealand nagsalig sa parehas nga mga sangkap: usa ka giya sa porma, usa ka mahait nga mata, gamay nga kahibalo sa track, ug labaw pa sa gamay nga swerte. Ang labing maayo nga mga sugarol nakaugmad og intuwisyon — usa ka pagbati kung kanus-a andam na ang usa ka kabayo, kung kanus-a nakit-an sa usa ka tigbansay ang husto nga lumba, kung kanus-a angay ang mga kondisyon sa track.
Apan ang intuwisyon adunay mga limitasyon. Ang utok sa tawo makakupot tingali og dose ka mga variable sa usa ka higayon. Ang kasagaran nga miting sa NZ gallops naglakip sa dose-dosenang mga kabayo, daghang mga hinete ug tigbansay, nagbag-o nga mga kondisyon sa track, mga oras sa sectional, mga estadistika sa babag, ug mga siklo sa porma nga molungtad og mga bulan. Bisan ang labing hait nga sugarol magbilin og kwarta sa lamesa — dili tungod kay sila nasayop, apan tungod kay dili nila makita ang tibuuk nga hulagway.
Mao na kana ang pagsulod sa AI sa hulagway.
Unsay Gidala sa AI sa Pagtuki sa Karera sa NZ
Dili bag-o ang machine learning sa lumba sa kabayo. Ang mga global nga plataporma sama sa Horse Racing Nation ug Timeform dugay nang migamit og mga statistical model. Apan kadaghanan niining mga sistema gitukod sa dagkong mga dataset sa gawas sa nasud — Amerikano, Britanya, Australia — ug gipahiangay alang sa New Zealand isip dugang nga ideya.
Ang problema kay lahi gyud ang lumba sa NZ. Gagmay nga mga lumba. Gamay nga mga lumba. Mga kondisyon sa track nga dali nga nag-usab-usab. Mga sumbanan sa jockey ug trainer nga wala magsalamin sa internasyonal nga porma. Ang usa ka modelo sa AI nga gibansay labi na sa datos sa UK wala makasabut kung ngano nga ang usa ka kabayo nga maayo modagan sa Riccarton mahimong maglisud sa Te Rapa, o kung ngano nga ang usa ka partikular nga babag sa Awapuni kaniadto dili maayo ang performance sa usa ka Soft 6.
Ang solusyon usa ka modelo nga eksklusibong gibansay base sa datos sa NZ.
Ang Datos Luyo sa mga Panagna
Ang usa ka AI sa karera sa NZ nga gihimo alang sa katuyoan niini mosuhop og liboan ka mga variable matag lumba. Dili lang ang mga klaro — babag, gibug-aton, bag-ong porma — apan ang mga sumbanan nga talagsa ra makwenta sa mga handicapper sa tawo:
Mga oras sa seksyon — giunsa pagtapos sa usa ka kabayo ang katapusang 200m ug 600m niini kon itandi sa aberids sa field, dili lang ang katapusang pwesto niini.
Pagpasundayag sa babag pinaagi sa track ug distansya — kon ang babag 3 sa Trentham nga sobra sa 1600m lahi ba sa estadistika gikan sa babag 3 sa Riccarton sa samang biyahe.
Kasaysayan sa kondisyon sa pag-adto — kon giunsa pag-perform sa tagsatagsa ka kabayo sa Maayo, Humok, ug Bug-at nga mga agianan, nga gibahin-bahin pinaagi sa klase sa nawong.
Mga sumbanan sa tigbansay ug hinete sa piho nga mga track — dili lang ang ilang kinatibuk-ang strike rate, apan kon giunsa nila pagpasundayag sa matag venue.
Mga transisyon sa klase — kon giunsa sa kasaysayan ang pagsaka o pagkanaog sa mga kabayo sa susamang mga lumba.
Mga pagbag-o sa timbang sa lumba — ang kalainan tali sa gitagana nga gibug-aton ug sa tinuod nga gibug-aton nga gidala, nga gikonsiderar ang mga pag-angkon sa apprentice.
Ang modelo dili managhap. Nakakat-on kini gikan sa napulo ka libo nga makasaysayanong resulta sa lumba sa NZ — matag magdadagan, matag pwesto, matag margin — ug nag-ila sa mga kombinasyon sa mga hinungdan nga makasaysayanong nagtagna sa kalampusan.
Ngano nga Mas Importante ang mga Kondisyon sa Track Kay sa Gihunahuna sa Kadaghanan sa mga Sugador
Usa sa labing talagsaong mga nadiskobrehan gikan sa pag-analisar sa AI sa datos sa karera sa NZ mao kung unsa ka kusog ang impluwensya sa kondisyon sa track sa mga resulta — ug kung giunsa kini pagdumala sa dili makanunayon nga indibidwal nga mga kabayo.
Pananglitan, ang Otaki usa ka tipikal nga karera sa tunga-tunga sa semana. Sa usa ka Good 4, ang paborito mahimong adunay career record nga 3 ka daog gikan sa 7 ka pagsugod sa Good tracks. Apan kon imong susihon pag-ayo, imong makita nga kining tulo ka daog tanan nahitabo sa Good 3 o mas lig-on — ug ang kabayo wala pa gyud makaabot sa Soft o Heavy surface. Samtang, ang 15-1 nga tsansa sa samang lumba nakadagan og upat sa ilang pinakamaayong lima ka karera sa yuta nga naapektuhan sa ulan.
Kadaghanan sa mga sugarol motan-aw sa kondisyon sa track ug mo-adjust sa ilang panghunahuna og gamay o duha. Ang modelo mo-ihap niini, makakat-on gikan niini, ug magamit ang maong nakat-unan sa liboan ka mga kabayo.
Kumusta man ang Bili?
Dinhi na giusab sa AI ang dula para sa mga sugarol sa NZ.
Lahi ang pagpili og mga mananaog. Lahi usab ang pagpili og mga mananaog sa saktong presyo. Ang maayong sistema sa prediksyon dili lang kay nag-ranggo sa mga kabayo — gibanabana usab niini ang posibilidad. Kung ang modelo naghatag sa kabayo og 25% nga tsansa nga modaog, ug ang TAB fixed odds nagpasabot og 12% nga tsansa (mga $8.00+), kana usa ka bililhon nga oportunidad.
Kini ang Expected Value (EV) betting — ang parehas nga konsepto nga gigamit sa mga propesyonal nga magdudula sa poker ug mga sugarol sa sports. Dili kinahanglan nga modaog ka sa matag lumba. Kinahanglan ka nga mopusta diin ang tinuod nga posibilidad molapas sa presyo sa merkado.
Ang AI maayo kaayo niini kay walay emosyon. Dili kini mahigugma sa ngalan sa kabayo, o maimpluwensyahan sa usa ka magarbo nga kadaugan sa katapusang pagsugod, o sobra nga pagkorihir human sa dili maayong pagkapildi. Giproseso niini ang datos, gibanabana ang posibilidad, ug gipasagdan ang matematika nga mosulti.
Importante Gihapon ang Elemento sa Tawo
Ang AI wala mopuli sa panghukom sa sugarol — kini nagpalambo niini. Ang labing maayong pamaagi naghiusa sa mga probabilidad nga namugna sa AI uban sa imong kaugalingong kahibalo sa isport. Mahimong nahibal-an nimo nga ang usa ka tigbansay nagtumong niining piho nga miting matag tuig, o nga ang usa ka hinete adunay lig-on nga libro sa mga pagsakay karon. Ang modelo dili makakuha sa tanan.
Apan ang nakuha sa modelo — ang mga estadistikal nga sumbanan sa kapin sa 100,000 ka makasaysayanong pagdagan — mao ang impormasyon nga dili matipigan sa tawo sa ilang hunahuna. Gamita ang duha, ug nagdula ka gamit ang materyal nga bentaha.
Pagsugod sa mga Prediksyon sa AI Race sa NZ
Daghang mga plataporma karon ang nagtanyag og mga panabut sa lumba sa NZ nga gibase sa datos. Usa nga gihimo ilabi na alang sa mga gallops sa New Zealand mao ang Nagdaog nga Post — usa ka AI prediction engine nga eksklusibong gibansay sa datos sa lumba sa NZ. Gisakup niini ang tanang miting sa thoroughbred sa NZ, nagmugna og mga probabilidad sa pagdaog ug pwesto, ug nagpasiugda sa mga oportunidad sa bili base sa gilauman nga bili.
Ang serbisyo anaa pa sa pribadong beta, nga adunay libreng pagsulay nga magamit para sa mga sugarol nga gusto nga mosulay kung ang AI makapahait ba sa ilang bentaha.
Bisan mogamit ka og Winning Post, maghimo sa imong kaugalingong mga modelo, o mohatag lang og dugang pagtagad sa mga sectional time ug track-condition splits, klaro ang direksyon: Ang pag-analisa sa lumba sa NZ nag-agi sa usa ka rebolusyon sa datos. Ang mga sugarol nga mopahiangay mao ang maghupot sa mga tiket sa pay window.
*(Kini nga artikulo alang lamang sa katuyoan sa impormasyon. Ang pagpusta sa lumba sa kabayo adunay peligro sa pinansyal. Palihug pagsugal nga responsable.)*
