Протягом десятиліть вибір переможців у новозеландських перегонах чистокровних коней спирався на одні й ті ж складові: орієнтир у формі, гостре око, трохи знань про трасу та чимало везіння. Найкращі гравці розвивають інтуїцію — відчуття, коли кінь готовий, коли тренер знайшов правильний забіг, коли сприятливі умови на трасі.
Але інтуїція має межі. Людський мозок може одночасно враховувати, мабуть, десяток змінних. Середньостатистичні новозеландські галопи включають десятки коней, кількох жокеїв та тренерів, змінні умови траси, час на секціях, статистику бар'єрів та цикли форм, що тривають місяцями. Навіть найкмітливіший гравець залишає гроші на столі — не тому, що він помиляється, а тому, що не може побачити повної картини.
Ось тут і вступає в гру штучний інтелект.
Що штучний інтелект привносить в аналіз перегонів у Новій Зеландії
Машинне навчання не є чимось новим для кінних перегонів. Глобальні платформи, такі як Horse Racing Nation та Timeform, використовують статистичні моделі вже багато років. Але більшість цих систем побудовані на великих закордонних наборах даних — американських, британських, австралійських — та адаптовані для Нової Зеландії як додаткова ідея.
Проблема в тому, що скачки в Новой Зеландії справді відрізняються. Менше учасників. Менше змагань. Умови на трасі, які швидко змінюються. Моделі дій жокеїв та тренерів, які не відображають міжнародної форми. Модель штучного інтелекту, навчена переважно на даних з Великої Британії, не розуміє, чому кінь, який добре біг у Ріккартоні, може мати проблеми в Те-Рапі, або чому певний бар'єр в Авапуні історично показував низькі результати на Soft 6.
Рішення являє собою модель, навчену виключно на даних Нової Зеландії.
Дані, що лежать в основі прогнозів
Спеціально розроблений новозеландський перегоновий штучний інтелект враховує тисячі змінних за кожну гонку. Не лише очевидні — бар'єр, вага, нещодавня форма — але й закономірності, які людські гандикапери рідко встигають кількісно оцінити:
Секційний час — як кінь фінішував на останніх 200 м та 600 м відносно середнього показника польових змагань, а не лише відносно його остаточного місця.
Продуктивність бар'єру залежно від траси та відстані — чи відрізняється бар'єр 3 у Трентхемі на висоті 1600 м статистично від бар'єру 3 у Ріккартоні за ту саму поїздку.
Історія стану — як окремі коні виступають на трасах з добрим, м’яким та важким покриттям, сегментовані за типом покриття.
Схема поведінки тренера та жокея на певних трасах — не лише їхній загальний показник успішності, але й те, як вони працюють на кожному місці проведення.
Переходи між класами — як коні, що підвищували або знижували свій рейтинг, історично виступали у порівнянних перегонах.
Зміни ваги на змаганнях — різниця між призначеною вагою та фактичною перевезеною вагою, з урахуванням заяв учнів.
Модель не вгадує. Вона враховує десятки тисяч історичних результатів новозеландських перегонів — кожного бігуна, кожного місця, кожного відриву — та визначає комбінації факторів, які історично передбачали успіх.
Чому стан траси має більше значення, ніж усвідомлює більшість гравців
Одним із найвражаючих висновків аналізу даних про перегони Нової Зеландії за допомогою штучного інтелекту є те, наскільки сильно стан траси впливає на результати, і наскільки непослідовно окремі коні справляються з цим.
Візьмемо типове поле для коней посеред тижня в Отакі. При коефіцієнті «Добрий 4» фаворит може мати рекорд у 3 перемоги з 7 стартів на трасах «Добрий». Але якщо копнути глибше, то можна виявити, що всі ці три перемоги були отримані на дорогах «Добрий 3» або міцнішому покритті — і цей кінь ніколи не отримував призових місць на м’якому або важкому покритті. Тим часом, кінь з коефіцієнтом 15-1 в одних і тих самих перегонах провів чотири з п’яти найкращих забігів у кар’єрі на дощовому ґрунті.
Більшість гравців дивляться на стан траси та коригують своє мислення на один-два рівні. Модель кількісно оцінює його, вчиться на його основі та застосовує ці знання до тисяч коней.
А як щодо цінності?
Саме тут штучний інтелект змінює правила гри для новозеландських гравців.
Одне діло – вибрати переможців. Інше – вибрати переможців за правильною ціною. Гарна система прогнозування не просто ранжує коней, вона оцінює ймовірність. Коли модель дає коневі 25% шансу на перемогу, а фіксовані коефіцієнти TAB передбачають 12% шансу (приблизно $8.00+), це вигідна можливість.
Це ставки на основі математичного очікування (EV) — та сама концепція, яку використовують професійні гравці в покер та спортивні беттери. Вам не потрібно вигравати кожні перегони. Вам потрібно робити ставки там, де справжня ймовірність перевищує ринкову ціну.
Штучний інтелект чудово справляється з цим, бо він беземоційний. Він не закохується в ім'я коня, не піддається показній перемогі в останньому старті та не вносить надмірних корекцій після поганої гри. Він обробляє дані, оцінює ймовірність і дозволяє математиці говорити.
Людський фактор усе ще має значення
Штучний інтелект не замінює судження гравця, а доповнює їх. Найкращий підхід поєднує ймовірності, згенеровані ШІ, з вашими власними знаннями про вид спорту. Ви можете знати, що певний тренер щороку призначає цю конкретну зустріч, або що жокей має сьогодні хороший список конкретиків. Модель не враховує все.
Але те, що модель фіксує — статистичні закономірності протягом понад 100 000 історичних пробігів — це інформація, яку жодна людина не може втримати в голові. Використовуйте обидва варіанти, і ви отримаєте матеріальну перевагу.
Початок роботи з прогнозами перегонів на основі штучного інтелекту в Новій Зеландії
Кілька платформ зараз пропонують аналітику новозеландських перегонів на основі даних. Одна з них, створена спеціально для галопу в Новій Зеландії, – це Переможний пост — механізм прогнозування на основі штучного інтелекту, навчений виключно на даних про перегони Нової Зеландії. Він охоплює всі змагання чистокровних коней Нової Зеландії, генерує ймовірності перемоги та місця, а також виділяє можливості для досягнення певних цілей на основі очікуваної цінності.
Сервіс зараз перебуває у закритому бета-тестуванні, з безкоштовною пробною версією для гравців, які хочуть перевірити, чи може штучний інтелект відточувати їхню перевагу.
Незалежно від того, чи використовуєте ви Winning Post, створюєте власні моделі, чи просто звертаєте більше уваги на час секцій та розподіл за станом траси, напрямок зрозумілий: аналіз гонок у Новой Зеландії переживає революцію даних. Гравці, які адаптуються, будуть тими, хто матиме квитки у вікні виплати.
*(Ця стаття призначена лише для ознайомлення. Ставки на кінні перегони пов'язані з фінансовим ризиком. Будь ласка, грайте відповідально.)*
