這次探討純數據選馬。有人對此嗤之以鼻,但亦有人相信只以數據分析反而能得到更客觀的結果。以下分享一些個人見解以及數據選馬的成果。

 

量化與計算

純數據選馬和人腦選馬的最大分別,筆者認為是量化和計算四個字。

 

先談量化。一套系統通常會有輸入、處理和輸出三個部份。要用數據分析一件事,輸入必須是能量化的東西,輸出也是量化產物。而由人腦分析,輸入不一定是量化數字,輸出就更難量化。

 

就選馬而言,數據分析最常考慮的因素,例如往績名次、步速、場地、檔位、騎練等等,全部都是可量化的條件。其他因素,例如馬兒的臨場狀態、人馬的戰意、馬房的部署、天時(例如以術數計算每場旺門),就不容易量化。但這些不容易量化的因素,往往是人腦選馬考慮的條件。

 

至於計算,可見於處理的過程。純數據選馬通常都有方程式,計算每匹馬的機會率。相反,無論人腦選馬考慮量化因素與否,也難以把思考的過程演化成一條實在的公式。由人腦去衡量馬匹的實力、排出優次的過程,通常都難以言喻,更遑論化作方程式。

 

跑馬無得計?

很多人都相信,影響賽馬結果的因素有很多,當中並非全部都能量化,因此以純數據選馬,是明知不可為而為之。

 

筆者從小見長輩刨馬,只以紙筆人手分析,結果當然有幸有不幸,時中時不中。到現在電腦科技發達,家庭電腦都有極速運算能力,便想試試以電腦分析數據。方法是從馬會網站和報章找出各類賽馬數據,嘗試找出可能和賽果有關的因素。以方程式給每匹馬一個系統評分,排出優次,再與實際賽果比較。

 

以下是 2019 年 5 月 26 日沙田賽事的電腦選馬結果。筆者設計了幾套選馬策略,以策略 2 為例,每場選出 5 匹馬,11 場共獲得 9 場頭馬(W)、17 條位置連贏(QP)、7 條連贏(Q)和 4 場包辦三甲(T)。而且不止熱門馬能計算出來,有些冷馬亦順利入選,例如第 1 和 9 場的冷門馬,而兩條分別 25 倍和 42 倍的冷 Q 亦手到拿來。計算過程完全自動,絕無人腦決策。

 

 

再看看 2019 年 5 月 29 日跑馬地夜賽。同樣是策略 2,全晚 8 場有 7 W ,以及 9 條 QP、4 條 Q 和 1 場 T。

 

2019-05-29 沙田日賽電腦選馬成績

 

以上是由純電腦數據選馬的結果,但不是筆者在討論區提供心水的方法。筆者是以電腦輔助,即是參考電腦計算的結果,再配合自己的個人經驗選馬。

 

比較一下,5 月 26 日筆者全日推介取得 10 場 W、17 條 QP、6 條 Q 和 3 場 T,在 W 和 T 優於純電腦數據選馬,QP 打和,但 Q 少一場(可惜第 9 場 42 倍的超級冷 Q 是電腦選中,筆者人腦走寶了)。

 

2019-05-26 彼德值博馬推介

 

至於 5 月 29 日,則是 7 場 W、9 條 QP、3 條 Q 和 1 場 T,只輸電腦 1 條 Q,其他彩池旗鼓相當。

 

2019-05-29 彼德值博馬推介

 

由這兩個賽日的數據可見,數據選馬和人腦分析可說是各有千秋。

 

純數據選馬,究竟好不好?以筆者個人經驗而言,純數據選馬勝在完全客觀,所以連超冷馬亦能選出;而且電腦處理數據在量和速方面都比人更好。人腦選馬,要顧慮的因素更多,賠率超冷又不敢選,隨時失落潛在大茶飯。但人腦亦有優勢,就是可以考慮不能量化的因素。

 

筆者不是電腦本科畢業,亦不是數據科學專才,但以數據協助選馬加上適當的投注法,都能夠長線獲利,更不用說分析見成果的滿足感。對數據選馬有興趣的讀者,不妨朝這個方向研究。

 

作者簡介

彼德

彼德

風水命理師、建築專業人士

研習風水命理多年,本身亦為建築專業人士,擅長以工程設計經驗,配合風水知識,提供選屋及風水佈局建議。
閒時喜歡研究投資和賽馬,左手數據右手術數,兩數合璧去發財。