¿Alguien ha usado la IA para hacer un predictor de carrera de caballos? Se puede hacer?

Se ha aplicado: una simple búsqueda en Google (“aprendizaje automático”, “carreras de caballos”) revela que algunas personas lo han intentado, en su mayoría por, al parecer, estudiantes graduados por curiosidad.

Una encuesta rápida revela que ocasionalmente es un poco mejor que el favorito, pero no por mucho.

Y si alguien aplicó el aprendizaje automático con éxito a las carreras de caballos, dado lo lucrativo que sería, no estoy seguro de que estén ansiosos por publicar.

La IA se ha utilizado como una herramienta en Parimutuel Horse Race Investing (apuestas) y me complace decirle que funcionó de manera brillante en muchos casos.

Lo sé porque fui uno de los desarrolladores de ThoroBrain 5, que utilizaba redes neuronales y varios factores proporcionados por HDW (Handicapper’s Data Warehouse). Eran un distribuidor de rendimiento pasado y datos de resultados de Equibase.

El programa utilizó factores que tenían valores de alto impacto y fueron producto de años de investigación del abogado Ronald Summers, quien se asoció por primera vez con Dave Schwarz, aunque tuvieron una pelea después de Thorobrain 4 (TB4).

Un jugador de caballos muy inteligente, Manhal Shukyar ayudó a desarrollar la versión de Windows y Ron Summers me trajo durante la transición a TB5. El programa utilizó redes neuronales y propagación hacia atrás para entrenar su “cerebro” para investigar los factores que en el pasado reciente produjeron los resultados más efectivos y en un proceso similar al “modelado” de Brohamer fue capaz de detectar las tendencias más influyentes. y los pesos matemáticos para asignar a los factores, algo así como el profesor de estadística de la Universidad de Rutger, la fórmula de regresión múltiple de William Quirin, pero mucho más sofisticada.

Mientras Dave Schwarz desarrolló otros enfoques que se hicieron muy populares, y Manhal Shukyar siguió su camino para hacer más trabajo relacionado con la computadora además de las carreras, yo puse mi enfoque en el esfuerzo, produje el disco de instalación y desarrollé ambos más innovadores enfoque para usar el software, así como una aplicación de MS Office que podría usarse para compartir configuraciones o perfiles que resultaron exitosos entre los usuarios de TB5.

A medida que pasaba el tiempo, descubrimos que este enfoque no solo funcionaba, sino que a medida que aumentaba la velocidad de los procesadores de PC, también aumentaba la efectividad de las redes neuronales y el proceso de capacitación. Vimos resultados que estaban básicamente fuera de los gráficos.

Una de las primeras personas que entrené para usar el nuevo enfoque de Thorobrain, Neil Levin, tomó mis configuraciones y tuvo un período sostenido de resultados sorprendentes en Santa Anita, Hollywood Park y Del Mar. Sus informes se produjeron a partir de la selección principal del programa: tiro largo tras tiro largo y trifectas, exactos y dobles consistentemente durante un período cercano a un año.

En realidad, aunque a mí me fue bastante bien con mi enfoque, consiguió que el programa funcionara mucho mejor que yo. Sin embargo, la base de clientes de Thorobrain era bastante pequeña. Lo que ocurrió fue que el primer Ron Summers murió de problemas cardíacos de manera bastante repentina. Había recurrido a su práctica jurídica y ya no podía dedicar tiempo ni atención a su antiguo amor que estaba investigando sistemas y métodos de apuestas rentables. Su brillante y talentosa esposa Lois Summers se hizo cargo de la administración de la compañía de software.

Eventualmente, ella ya no pudo dedicar el tiempo también, aunque HDW aún proporcionó los archivos de datos que podrían usarse para hacer que el programa funcione para unos pocos usuarios, y eventualmente solo para Neil Levin y para mí. En un momento, les llevó demasiado tiempo continuar produciendo los archivos de rendimiento y resultados pasados ​​que usaban los datos de Equibase y serían compatibles con la IA en el programa. En ese momento, ThoroBrain 5 llegó a su fin.

Aproximadamente un año o dos después, Lois Summers falleció de cáncer de médula ósea. Ron y Lois eran personas verdaderamente perspicaces y amaban el mundo de las carreras de pura sangre. Poseían varios caballos de carreras y tuvieron algunos momentos brillantes en el círculo de ganadores. Empleando a entrenadores como Riley Cofer, Wally Dollase, Jerry Hollendorfer, solo por mencionar algunos, eran personas verdaderamente amables y encantadoras de ese mundo.

Ron fue extremadamente bien leído e informado sobre varios enfoques científicos para el desafío de la discapacidad. Lo conocí en un seminario de Thorograph. Cuando hice una pregunta y me referí al libro del Dr. Quirin, levantó su silla y la dejó al lado de donde estaba sentada y preguntó: “¿Has leído a Quirin?”

Pronto pasé mucho tiempo ingresando datos de Racing Forms usando lo que entonces era una calculadora HP que usaba tarjetas magnéticas (bandas magnéticas) para realizar los cálculos. No mucho después de eso estábamos ingresando datos en el Texas Instruments 99–4A. Nos concentramos principalmente en el enfoque de regresión múltiple del Dr. Quirin de su libro.

En un momento fuimos algunas de las pocas personas que usaban computadoras para las apuestas de caballos. Sin embargo, no pasó mucho tiempo antes de que el número de personas que usaban energía de PC creciera de solo varias docenas en todo el país a muchos miles.

Pasé a ser un Handicapper público con Turf Winners Daily y también Inside Track con Steve Arthur y Jerry Antonucci. Mientras estaba en Turf Winners, usando un Programa de Consenso que desarrollé con uno de los programadores originales del software Ashton Tate DB3 y más tarde Emerald Bay tuve cierto éxito. Nuestro diario, junto con las selecciones de computadoras, se convirtió en una de las publicaciones disponibles en Hollywood Park. Debemos haber alcanzado algún tipo de récord mundial, ya que el Compucensus, como se lo llamaba, eligió para su mejor apuesta del día un caballo llamado Su Alteza que pagó $ 210.00 para ganar en una apuesta de $ 2.00. Esa fue la elección de consenso más alta en la tarjeta, en negrita, la MEJOR APUESTA DEL DÍA.

Por lo tanto, las computadoras se pueden usar con éxito en la discapacidad de la carrera de caballos y la IA también es una herramienta que aún podría tener un futuro con la combinación correcta de buena programación, IA y el conocimiento adecuado de lo que debe enfocarse alguien que es erudito en la comprensión más sutil y experimentada del papel que desempeña la gestión de datos para tener una visión en tiempo real y correcta del impacto sobre lo que es importante y lo que no. Como dicen, basura adentro, basura afuera. Es aún más cierto en las carreras de caballos, donde hay tantos mitos sobre el deporte y los hechos de lo que contribuye a las apuestas rentables. Se cree que muchas ideas simplemente falsas son hechos por jugadores que no tienen conocimiento estadístico o real de las carreras de pura sangre.

El deporte sigue evolucionando, cada año parece más rápido. Desafortunadamente, el deporte en sí está bastante estancado, en lo que respecta a la base de clientes. La gerencia de carreras no ha manejado las cosas de tal manera que inculque el crecimiento en la industria. Los jinetes van y vienen, reemplazados por otros nuevos, pero la cantidad de personas que son fanáticos de las carreras no ha crecido mucho con los años.

Es un mundo provincial e idílico, lleno de eventos e historias increíbles, logros magníficos como la carrera de Pharoah estadounidense y otros grandes caballos, así como grandes jinetes y entrenadores.

Aún así, el deporte en sí, especialmente en lo que respecta a los estratos inferiores de los pura sangre, es bastante perjudicial para los propios animales. Los caballos son en realidad una especie de los muy pocos animales sobrevivientes que existieron en tiempos prehistóricos.

Yo era estudiante de Bonnie Ledbetter, quien escribió El lenguaje corporal de los caballos. Lo que aprendí de ella es que los animales podrían ser tratados mucho mejor. El desgaste de las carreras puede ser bastante perjudicial para ellos, aunque podría ser mucho mejor.

Correr con caballos antes de cumplir los tres años (no estamos hablando de fechas de potrillos) es solo una de las cosas que, si se abandonan, harían que la vida de estos magníficos animales fuera mucho mejor, menos dolorosa y más humana.

Espero que esto ayude a responder tu pregunta.

Un ANN bien entrenado debería ser capaz de igualar el rendimiento de un tipster humano. Al final del día, ambos usaron resultados pasados ​​para calcular la probabilidad de que cualquier caballo venza a los otros corredores.

Como escribió Anoop, ningún sistema puede ser 100% preciso. Aplicaría precaución a las afirmaciones hechas en algunos de los documentos disponibles en línea: estos resultados parecen demasiado precisos. Si esto fuera posible, ya se habría hecho y todos los corredores de apuestas estarían fuera del negocio.

Se puede lograr un margen de beneficio pequeño pero constante utilizando ANN y otras técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, Bayes ingenuo). En los consejos profesionales de carreras de caballos, usan un ANN para hacer las predicciones iniciales y luego seleccionan los mejores consejos a mano.

Es mejor que lo pruebes en las carreras de perros. Conozco personas que probaron tanto los caballos como los perros, y los perros parecían ser un poco más predecibles que los caballos.

Un detalle que me pareció interesante fue el uso de las probabilidades en sí mismas como entradas, que complementan los factores históricos / ambientales más obvios con un cierto sentido de las apuestas actuales.

Al final, sospecho que el trabajo requerido para mantener este tipo de modelo actualizado puede ser mayor que las recompensas financieras, sobre todo porque no puedes hacer apuestas realmente masivas sin cambiar las probabilidades, y porque los corredores de apuestas individuales son perfectamente libres de rechazar tu apuesta si les gusta. Esto solo dificulta la ampliación de una solución ganadora, incluso si encuentra una …

Dicho esto, me sorprendería si las casas de apuestas más grandes no estuvieran utilizando modelos como este para controlar sus propias probabilidades, ¿entonces tal vez trabajar de esta manera es una forma de realizar algunos trabajos interesantes de tipo aprendizaje automático?

No veo cómo la IA mejoraría las apuestas de carreras de caballos. Hay tantos factores en una carrera que no puedes predecir. Hay muchos programas de software que le permitirán descargar datos sobre los caballos y luego crear algoritmos (ya sean propios o predeterminados) para elegir caballos para apostar.

Lo que la mayoría de la gente no entiende es que está apostando contra las otras personas en la pista, NO apuesta contra la pista. La pista solo toma su parte de cada dólar que se apuesta por adelantado, y luego distribuye el dinero restante a las personas que apostaron por el caballo ganador y otras apuestas. Si tuvieras un sistema que era muy bueno para predecir, ¿cómo te beneficia venderlo a tus competidores en la pista, así que me imagino por qué comprar un programa que ya no le está haciendo dinero al autor?

Dicen que de todos los apostadores en una pista en un día determinado, solo el 5% dejará a los ganadores. Estos son tus competidores. Ese 5% son los profesionales.

Me encanta perjudicar a los caballos porque amo los números y también verlos correr. En casi 40 años de apuestas, lo máximo que hice en un día fue alrededor de $ 500, y lo máximo que perdí fue alrededor de $ 150. Por lo general, soy ± $ 60. Pero me divierto muchísimo, gane o pierda.

Mi tío Joe perdió la fortuna familiar al intentar esto

He hecho esto. En 1990 escribí un programa de software llamado ThoroBrain que incluía una red neuronal especializada de respaldo. (Escribí esa red desde cero).