107 replies to this topic

[Bambuk]

Fedorok, on 28 September 2014 - 17:27, said:

dh - dead head, нулевое отставание
ns - nose 0.02L
sh - short head 0.05L
hd - head 0.1L
nk - neck 0.25L



Это мне ответил Stein в своей теме в своё время, когда я спрашивал тоже самое что и вы сейчас.

Вынужден опять вернуться к тем же баранам...
Вот вычитал в правилах БФ по скачкам
Ставки на преимущество победителя

• На нос - 0.05 корпуса
  
• Меньше, чем на голову – 0.1
  
• На голову: 0.2
  
• Меньше, чем на длину шеи - 0.25
  
• Длина шеи: 0.3

Получается что я по линейке на мониторе всё правильно померил? (Да я был не пьяный...)
У кого есть комментарии?
И так я и не понял как правильно рассчитать время других лошадей в забеге.... чему равен корпус в секундах (или брать какую-то лошадь за эталон--то есть длину корпуса)...
это надо знать для любого покрытия...

[Betamin]

Bambuk, on 30 September 2014 - 23:38, said:

И так я и не понял как правильно рассчитать время других лошадей в забеге.... чему равен корпус в секундах (или брать какую-то лошадь за эталон--то есть длину корпуса)...
это надо знать для любого покрытия...

www.britishhorseracing.com/wp-content/uploads/2014/04/Lengths-Per-Second-Scale-Tables.pdf

L.P.S. - корпусов в секунду

[Bambuk]

Ну вот когда мы-новички, наконец-то научились определять время(всё ж с некими погрешностями--так как конкретное время каждой лошади на РП не указано...а предполагаем что данные мы берём с РП) подведём промежуточный итог чё я узнал.
WGT вида 10-7 (доп. вес) мы вот так найдём m (кг)=(10*14+7)*0,453592
Дистанцию я думаю будет точнее считать через ярды вот так ---- вот по такой записи(где X Y Z какие-то числа)XmYfZy D(метры)=(X*1760+Y*220+Z)*0,9144
Жирным выделены коэффициенты которые разумеется не меняются.
Чтоб двигаться далее и думать каким образом можно осуществить какие-то группировки данных для нахождения параметров какой-то нашей модели (простейшей модели)
мы должны её математически выразить.
Простейшая модель может представлять из себя нечто такое V(i)=(Vo(i)+A(i)*R+B(i)*m+Pokr(i))*Track_x для дистанции D_y (или вот так учитывать влияние трека(ипподрома) V(i)=Vo(i)+A(i)*R+B(i)*m+Pokr(i)+Track_x )
V(i)-- скорость конкретной лошади i
R--рейтинг жокея
m-добавленный вес
Pokr(i)-влияние покрытия его можно и тоже за скобку вынести вот так тогда будет V(i)=(Vo(i)+A(i)*R+B(i)*m)*Pokr(i)*Track_x
A(i), B(i)-- это регрессионные кефы как видно мы пока полагаем пока что степени влияния жокея и массы не одинаково для каждой лошади персонально (ну например лошади А более похеру нести 50 кг или 55 чем лошади Б которой эти лишние 5 как нож к горлу...) и у нас качество покрытие тоже с индексом--пока тоже будем сччитать что одна лошадь может месить дерьмо лучше другой.... В виду такого положения вещей--с персональным влиянием всё очень даже усложняется в плане невозможности определить эти персональные вещи во всяком случае на начальном этапе с учётом ограниченности данных это сделать практически невозможно...поэтому пока начнём с того что А, В и влияние качества постоянны (это обстоятельство сразу существенно снижает точность модели и последующих оценок которые конечно же должны иметь вероятностсный смысл).
Пока рассматриваем в рамках одной дистанции D_y (так как пока невозможно что-то в что-то достаточно аргументированно перевести).
Тогда вот что мы имеем на зафиксированной дистанции для зафиксированного Pokr (качество покрытия) V(i)=Vo(i)+A(i)*R+B(i)*m разумеется что класс мы тоже пока фиксируем.
Теперь в рамках класса можно за простейший вариант исследования влияния веса взять следующий алгоритм---разбить допустим лошадей на 3 группы по весам тогда в массе
если найти среднее по каждой куче получим вот так (считая что жокеи "сходятся" в кучах к одному среднему абстрактному)
V1sr=Vo1+A*R+B*m1sr
V2sr=Vo2+A*R+B*m2sr
V3sr=Vo3+A*R+B*m3sr
и есть ещё общее среднее Vsr=Vo+A*R+B*msr по всем данным

разумеется что такая система не разрешима и единственное что мы можем сделать проводя упрощение дальше положить Vo1=Vo2=Vo3=Vo в нашем классе
тогда вот этот член Vo+A*R можно разумеется найти так член= Vsr-B*msr
V1sr=Vsr-B*msr+B*m1sr=Vsr-B*(msr-m1sr) ---> B=(Vsr-V1sr)/(msr-m1sr)
V2sr=Vsr-B*msr+B*m2sr= при симметричном делении масс V2sr=Vo2+A*R+B*m2sr скорее всего близко к Vsr=Vo+A*R+B*msr
V3sr=Vsr-B*msr+B*m3sr=Vsr-B*(msr-m3sr)
поэтому тут можно в принципе на 2 кучи делить.
такое упрощение весьма нежелательно конечно...поэтому дальше будем смотреть что можно сделать для разрешимости систем.

Пока на этом тормознём далее попробуем рассмотреть не очень далёкую от рассматриваемой другую дистанцию--надо посмотреть какие там массы .

[Bambuk]

Вот ещё вопросик возник к знатокам--в весах кроме весов встречаются ещё буквы всяческие типа p tb b1 что сие означает и какие там возможны варианты по всему набору?

[Fedorok]

Bambuk, on 01 October 2014 - 18:30, said:

Вот ещё вопросик возник к знатокам--в весах кроме весов встречаются ещё буквы всяческие типа p tb b1 что сие означает и какие там возможны варианты по всему набору?

К весам это отношения не имеет, это обозначение экипировки на лошади.

[Bambuk]

Fedorok, on 01 October 2014 - 19:00, said:

К весам это отношения не имеет, это обозначение экипировки на лошади.

Понятно, Спасибо за разъяснение.....

Вот тогда формулка для екселя для перевода в кг.весов (может кому-то пригодится)
=(14*ЗНАЧЕН(ПСТР(ПСТР(M11;1;НАЙТИ(СИМВОЛ(160);M11;1)-1);1;НАЙТИ("-";ПСТР(M11;1;НАЙТИ(СИМВОЛ(160);M11;1)-1);1)-1))+ЗНАЧЕН(ПСТР(ПСТР(M11;1;НАЙТИ(СИМВОЛ(160);M11;1)-1);НАЙТИ("-";ПСТР(M11;1;НАЙТИ(СИМВОЛ(160);M11;1)-1);1)+1;2)))*0,4536

M11—адрес ячейки которая обрабатывается

Edited by Bambuk, 01 October 2014 - 19:29.

[Gsan]

И вот уже на горизонте появляются смутные очертания формулы кнопки бабло.

[Bambuk]

Gsan, on 02 October 2014 - 04:37, said:

И вот уже на горизонте появляются смутные очертания формулы кнопки бабло.

До кнопки ещё достаточно далеко я думаю.....по сути пока речь идёт только о создании какого-то механизма позволяющего сравнить лошадей в максимально близких условиях---просто переводя прошлые данные лошадей на один ипподром и один тип покрытия (идея думаю не нова---самая простая и лежит на поверхности....разница может только состоять в алгоритмах перевода в одно пространство)...но этих данных я вно будет недостаточно для ставок...есть и другие факторы, а не только скорость показанная в ретро забегах (на одном абстрактном треке из которого потом лошадей можно перевести на любую дистанцию с любым весом и на любой реальный трек и там смотреть резы. ).

Я почитал на некоторых форумах обсуждения типа на тему прогноза временных характеристик на финише для лошадей забега.....но как-то это всё происходит общими фразами на уровне мол догадайтесь дальше сами--ни формул ни алгоритмов...ниху....и я ни где не увидел осмысления что прогнозируемое время в виде точечной оценки (не важно как она там получена) имеет дисперсию поэтому попробую тут пояснить своё видение сего.

Вот давайте представим двух бегунов с точечными оценками мат ожиданий времени прихода к финишу на дист 1км ну пусть допустим 11 мин и 12мин возникает вопрос--а какова вероятность победы для бегунов? Пусть финишное время имеет нормальное распределение. Так вот не зная дисперсии мы на поставленный вопрос ни когда не ответим, а вот зная дисперсии ответим причём если вы не поленитесь и рассмотрите ситуацию поподробнее то увидите некое наличие "парадокса" явно не бросающегося в глаза при поверхностном взгляде на проблему--- вот такие точечные оценки времени 11 и 11,2 другая пара бегунов 11 и 11,25 может приводить к ситуации что бегун со скоростью 11 во второй паре имеет меньшую вероятность выигрыша чем бегун в первой паре, (даже пусть тот же который за 11 бежит во 2-ой паре) !

Это очень просто понять если нарисовать несколько точек по времени (результаты) на одной прямой для бегунов.



Приведу некоторые данные для трёх бегунов (надеюсь они приведут некоторых в недоумение и заставят задумываться о некоторых вещах на которые раньше внимание не обращалось)

Цифры немного утрирую чтоб в большей степени проявилось влияние дисперсии....по аналогии с лошадями я введу занятие призового места (пусть 2 места призовые)

Данные по бегунам 1---ожидаемое время 11 стандартное отклон. 0.2 (вот так буду писать 11//0.2)
2----11.2//0.4
3---11.25//0.4 вероятность что первый выиграет у второго 0.65 вероятность что 1 выигр. у 3 0.73 вероятности выигрыша PV1=0,481 PV2=0,296 PV3=0,223
вероятности призовых 0.868//0.6//0.532 вероятность что 2 выиграет у 3 примерно 0.55

Поменяем дисперсию для 2-го 2----11.2//0.1 тогда
вероятность что первый выиграет у второго 0.8 вероятность что 1 выигр. у 3 0.73 вероятности выигрыша PV1=0,602 PV2=0,134 PV3=0,264
вероятности призовых 0.902//0.612//0.486 вероятность что 2 выиграет у 3 примерно 0.54 (наблюдаем некий не вполне очевидный парадокс)

Исходя из этого пересчёт кефоф выигрышей лошадей в другие--призовые подразумевает накладывание ограничений на величины дисперсий..что наверно не всегда корректно .

Edited by Bambuk, 02 October 2014 - 08:35.

[Bambuk]

Дам ещё некоторые пояснения по поводу цифр--данные не совсем точные, я только один раз моделировал просто чтоб посмотреть порядок цифр. Надо по идее провести хотя бы
20 экспериментов получить вероятности а потом найти среднее по каждой позиции--тогда будет поточнее (я брал 1000 опытов для одного теста).

[Gsan]

На лошадок не ставил, но помню кто-то высчитывал, что если ставить против всех с кеф 1,71 то получается макс. прибыль при условии когда есть несколько фаворитов с близкими кефами и не самые короткие дистанции.

[Bambuk]

Ну вот есть достаточно скромный результат по обработке очень маленького числа игр. Сложность связана с отсутствием БД по забегам + полный мой тупизм в плане ангельского и ориентации на РП...хорошо что Снежок подсказал как корпуса и где тачкуются.... (в результате подсказки пришлось всё пересчитывать и исправлять косорезово....)
D(y)//характеристика забега// D(m)// m/c // y/c
2640 BETFRED MOBILE SPORTS SEPTEMBER STAKES (GROUP 3)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 15,94491606 17,4373602
2640 £500 FREE BETS AT BETDAQ WILD FLOWER STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 15,74999021 17,2241893
2640 BETDAQ CASINO GAMES WILD FLOWER STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 15,75876327 17,23378351
2200 « 2:20 »6 PLACES AT AINTREE AT BETVICTOR MAGNOLIA STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m2f Standard 2011,68 15,77155998 17,247778
2640 « 7:00 »WINNERS ARE WELCOME AT BETDAQ FLOODLIT STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 15,77599198 17,25262483
3520 BLUE SQUARE LEVY BOARD SAGARO STAKES (GROUP 3)(Class 1) (4yo+) 2m Standard 3218,688 15,83091073 17,31268397
2640 TOTEPOOL SEPTEMBER STAKES (GROUP 3)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 15,95964498 17,45346775
2640 « 2:20 »TOTESCOOP6 SEPTEMBER STAKES (GROUP 3)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 16,0449486 17,54675579
2200 « 2:20 »6 PLACES EACHWAY GRAND NATIONAL AT BETVICTOR MAGNOLIA STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m2f Standard 2011,68 16,10514307 17,61258446
2640 CONGRATULATIONS CHAMPION JOCKEY RICHARD HUGHES FLOODLIT STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo+) 1m4f Standard 2414,016 16,13470301 17,64491121
1760 « 2:55 »BETFRED MOBILE LOTTO SNOWDROP FILLIES' STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m Standard 1609,344 16,24006458 17,76013463
1760 BETDAQ MOBILE APPS HYDE STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo+) 1m Standard 1609,344 16,28334979 17,80747133
1760 « 3:15 »BETFRED SNOWDROP FILLIES' STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m Standard 1609,344 16,38580966 17,91952145
1760 WINNERS ARE WELCOME AT BETDAQ E B F STALLIONS HYDE STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo+) 1m Standard 1609,344 16,41133361 17,94743444
1760 BETFRED MOBILE SPORTS SNOWDROP FILLIES' STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m Standard 1609,344 16,42481055 17,96217282
1760 « 2:55 »TOTEPOOL LONDON MILE HANDICAP (SERIES FINAL)(Class 2) (3yo+) 1m Standard 1609,344 16,47945404 18,02193094
2200 WILLIAM HILL APP-DOWNLOAD TODAY! MAGNOLIA STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m2f Standard 2011,68 16,47945404 18,02193094
1320 BETFRED "THE BONUS KING" SIRENIA STAKES (GROUP 3)(Class 1) (2yo) 6f Standard 1207,008 16,5925057 18,14556423
1320 « 4:10 »TOTESCOOP6 "THE MILLIONAIRE MAKER" SIRENIA STAKES (GROUP 3)(Class 1) (2yo) 6f Standard 1207,008 16,59859044 18,1522185
1760 GET YOUR BET ON AT BLUE SQUARE PARADISE STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (4yo+) 1m Standard 1609,344 16,66701687 18,22704965
1320 « 4:10 »TOTEPOOL.COM SIRENIA STAKES (GROUP 3)(Class 1) (2yo) 6f Standard 1207,008 16,66831154 18,22846551
1320 BLLUESQUARE.COM ASCOT.CO.UK PAVILION STAKES (LISTED RACE)(Class 1) (3yo) 6f Standard 1207,008 16,69655673 18,25935444




Тут даны средние показатели по скоростям в ярдах и в метрах в сек. и также указаны расстояния в ярдах и метрах. Данных очень мало для корректной работы, поэтому просто смотрим на суть что делалось
Получена вот такая приближённая функция y = 2,2E-07x2 - 0,00153x + 19,89.
связывающая скорости с расстоянием (х) в ярдах. Точки –это средние показатели в каждом забеге (как бы абстрактная средняя лошадка). При построении функции появилась проблема в точности описания данных—и есть потребность деления дистанций хотя бы на две части—короткие—длинные (надо выбрать точку сопряжения по идее адекватно со зравым смыслом---дистанция с которой важна и не в малой степени выносливость лошади…этого я ясен пень не знаю….пока незнаю….)
функция даёт такие результаты(не очень точные по средним, но это пока не важно)
1320 18,253728
1760 17,878672
2200 17,5888
2640 17,384112
3520 17,230288
Разумеется в общем случае строить общую функцию охватывающую большой кусок дистанции совершенно не обязательно---если есть например глобальные точки дистанций где часто бегают и пересчёт может проходить непосредственно на их основе
Имеем по сути пары дистанция—скорость или дистанция—время (пока говорим о средних по забегам) внутренние точки можно всегда общитать через крайние по линейной зависимости или взять три точки для квадратичной функции (типа как представлена но со своими коэффициентами). Так как данные только по Кемптону и только для класса 1 (и то я не уверен что можно было собирать группы и другую там хрень в одно целое).
Теперь возникает вопрос о схеме пересчёта скорости какой-то конкретной лошади из дистанции скажем 2640ярдов в 1760 (или наоборот).
Вот эта скорость Vx она разумеется на графике наших средних (абстрактная лош.)
будет выше или ниже графика кривой Vsr=F(Distan). Допустим можно было бы пойти по упрощённой формуле и взять соотношения за основу Vx=VL(D)*Vsr(Dx)/Vsr(D) но такой ход будет необоснованным….поэтому попробуем двигаться дальше в ковырянии сути.
Пример
Vsr1= 17,88 V(Dist1)=18,34
Vsr2= 17,39 Vx(Dist2)=17,39*18,34/17,88=17,837
Кажется что вполне похоже и вполне могёт быть…но это только кажется…

Чтобы понять что происходит сначала возьмём всю массу забегов по какой-то дистанции
И найдём там дисперсии по скорости и по времени
Вот примерно так
D(y) Disp_T Disp_V
1760 1,638910483 0,053515988
2200 1,864843697 0,035745431
2640 2,540813203 0,032965952

К сожалению остальные данные дают большие выбросы(в виду малого числа забегов) и их не беру. Как можно понять даже из сего---чем больше дистанция тем больше разброс по времени (ну это и так понятно без математики), а вот дисперсии скорости имеют на показанном участке другую тенденцию—мы имеем как бы «сужающуюся трубу)—
На малых дистанциях дисперсия выше чем на более больших (где скорости ниже)—что не является таким уж очевидным фактом (надеюсь, для многих новичков как и я).
Логичным я думаю будет принять постулат что лошади которые бегали на одной дистанции—теже самые лошади которые бегали на другой (в общей массе я думаю такое приближение попрёт), вот тогда можно условно полагать что в этой условной плоской сужающейся трубе(или расширяющейся для Т) каждой лошади соответствует своя—трасса…которую можно ассоциировать вот наверно с чем---представьте что вы взяли солому и разложили плоско полувеером на столе—вот каждая соломина—трасса, которая идёт внутри границ—3 стандартных отклонений тогда можно взять пропорции размеров дисперсий для отправных точек рассчётов (не самих дисперсий а корней из них разумеется).

Теперь вернёмся к примеру
Vsr1= 17,88 V(Dist1)=18,34
Vsr2= 17,39 Vx(Dist2)=17,39*18,34/17,88=17,837
Вот эти данные соответствуют дистанциям 1760 и 2640 ярдов
Vsr1= 17,88
Otklon
0,231335228

Vsr2= 17,39
Otklon
0,181565284
Теперь поставим соответствие например между точками 2 стандартных отклонения
выше средних для дист 1760 это скорость 18,34 (которая у нас в расчёте участвовала и получена точка 17,837 для 2640я)
но точке-- 2 стандартных откл. для дист. 1760 соответствует скорость 17,754
Теперь что значит даже для дистанции 1760 эти две несоответствующие скорости (17,837 и
17,754) ? (для 2640 сами сможете посчитать)
Считаем на время и переводим в корпуса—это 2и3/4 корпуса (ну наверно пока не желательно так разбрасываться оценками и надо ориентироваться на дисперсионные показатели но разумеется по большему объёму обработки).

В ходе экспериментов обнаружились вот такие приближённые соотношения по тем данным которые обработаны
V1sr_v=V2sr*((Disp1_v*Dist1)/( Disp2_v*Dist1))^0,5 (для дан. примера18,09)

V1sr_t=V2sr*((Disp2_t*Dist1)/( Disp1_t*Dist1))^0,5 (для дан. примера 17,68)

Средние скорости у нас 17,88 и 17,39
А (V1sr_v+ V1sr_t)/2=17,886


Теперь нужно подойти к дисперсиям отдельных лошадок….

Edited by Bambuk, 10 October 2014 - 19:21.

[Bambuk]

вот это место запарился

Теперь поставим соответствие например между точками 2 стандартных отклонения
выше средних для дист 1760 это скорость 18,34 (которая у нас в расчёте участвовала и получена точка 17,837 для 2640я)
но точке-- 2 стандартных откл. для дист.1760соответствует скорость 17,754
Теперь что значит даже для дистанции 1760 эти две несоответствующие скорости (17,837 и
17,754) ? (для 2640 сами сможете посчитать)
Выделенная жирным точка это конечно для дист. 2640

[Bambuk]

Несколько вопросов к профи по лошадям

1. Какую дистанцию можно считать "переломной" в плане выносливости лошади ( в смысле где одной резвости для скачек уже недостаточно в каком-то смысле)
2.На что в большей степени влияет наследственность на резвость или выносливость и что у лошади в большей степени тренеруемо.
3. есть ли какие-то способы оценки того и другого (что в пункте 2...я имею в виду устоявшиеся принципы или формулы там всяческие.....х.з. короче...)
по пункту 3 имеется в виду не в плане коневодства а так чтоб инфу мы имели на руках из того что можно добыть в нете или из обработки инфы забегов.

4. Сложилось впечатление при обработке данных--в забеге формируется "ядро" лошадей определяющих темп гонки--так как средние скорости забегов на одну дист. сильно отличаются (не факт что какая-то лошадь или несколько потом из него не выйдут..но они как бы зачинатели что ли...) Пока непонятно как формируется и за счёт кого и чего...но вопрос собственно такой---насколько далеко такое впечатление от истины по мнению сведущих в сих делах.

[val64rus]

По п.4. Однажды наблюдал интересную гонку, где лидировавшая долгое время лошадь потом просто сошла с трассы. Очень похоже на стайерские дистанции в л. атлетике. Но, видимо, такое не так часто бывает, т.к. больше вживую такие забеги не попадались. С другой стороны, пример показывает, что они все-таки бывают по каким-то соображениям.

Edited by val64rus, 11 October 2014 - 06:19.

[Bambuk]

Упрощённая формула для ускоренного расчёта времени отстающей лошади
T(Corpus)=WT*(1+Dlin_L* Corpus/Dist)
Обозначения параметров в формуле как в боковой панели в софте Снежка
Dlin_L-длина лошади условно. Для Кемптона у меня неплохие совпадения при
Dlin_L=2,9 (ну а так я думаю можно в пределах 2,9-3,0 брать)
Скорость потом легко--- Vc=Dist/ T(Corpus)
Если пользоваться таблицей для типов покрытий то там мож оно и точнее(хотя ХЗ)
но гимор с этим ЕСЛИ-ТО….

[Bambuk]

Надо наверно ещё вот эту формулу привесть..
Если считать по скорости самой лошади которую общитываем (а не по победителю как в первом случае--форм. выше) то точная формула такая

T(Corpus)=WT*Dist/(Dist-Dlin_L* Corpus) проблема только в том,-- что всё это через "корпуса" с РП а как там они их считают не совсем прозрачно....

[Bambuk]

Погода на ипподромах Англии (в принципе на сайте любой ипподром, стадион…итд) некоторые подробности на вкладке Detailed charts (не знаю надо это для скачек или нет?)

A

Aintree Racecourse
Ascot Racecourse
Ayr Racecourse
B

Bangor-On-Dee Racecourse
Bath Racecourse
Beverley Racecourse
Brighton Racecourse
C

Carlisle Racecourse
Cartmel Racecourse
Catterick Racecourse
Cheltenham Racecourse
Chepstow Racecourse
Chester Racecourse
D

Doncaster Racecourse
Down Royal
Downpatrick
E

Epsom Downs Racecourse
Exeter Racecourse
F

Fakenham Racecourse
Ffos Las Racecourse
Folkestone Racecourse
Fontwell Park Racecourse
G

Goodwood Racecourse
Great Yarmouth Racecourse
H

Hamilton Park Racecourse
Haydock Park Racecourse
Hereford Racecourse
Hexham Racecourse
Huntingdon Racecourse
K

Kelso Racecourse
Kempton Park Racecourse
L

Larkhill Racecourse
Leicester Racecourse
Lingfield Racecourse
Ludlow Racecourse
M

Market Rasen Racecourse
Musselburgh Racecourse
N

Newbury Racecourse
Newcastle Racecourse
Newmarket Racecourse
Newton Abbot Racecourse
Nottingham Racecourse
P

Perth Racecourse
Plumpton Racecourse
Pontefract Racecourse
R

Redcar Racecourse
Ripon Racecourse
S

Salisbury Racecourse
Sandown Racecourse
Sedgefield Racecourse
Southwell Racecourse
Stratford-On-Avon Racecourse
T

Taunton Racecourse
The Catterick Racecourse
Thirsk Racecourse
Towcester Racecourse
U

Uttoxeter Racecourse
W

Warwick Racecourse
Wetherby Racecourse
Wincanton Racecourse
Windsor Racecourse
Wolverhampton Racecourse
Worcester Racecourse
Y

York Racecourse

[Bambuk]

Betpractice, любезно предоставил некоторые данные (более 8.5 тыс забегов по Кемптону и Вульверхемптону) позволившие чуть-чуть продвинуться с идеей погружения лошадей в одно пространство (на тут дистанцию, трек и покрытие где будет забег). Пока обработано конечно всего 2 трека с искусственным покрытием. Чтоб двигаться далее нужно хотя бы для начала посмотреть данные например с двух травяных треков (не искуст…) желательны объёмы побольше (для понимания влияния качества покрытия трека).

Пока всю информацию выкладывать не буду тут. Любая критика уместна и полезна.
Предполагая что будут «внутренние возгласы» по поводу того,-- что одна скорость ни чего не даст, сразу дам пояснение--одну скорость ни кто и не собирается рассматривать в общем контексте анализа, должны быть и другие характеристики влияющие на интересующий результат.

Результатом может быть что угодно и для каждого то или другое будет более важно---поясню, например для доинплейной торговли один набор характеристик забега, для простых ставок (победитель или место) свой, для инплейной ещё что-то (это совершенно очевидно).

Поэтому я хочу чтоб помогли составить список параметров которые можно применять для анализа. Вот допустим есть три рейтинга(общий, временной и рейтинг РП)…
Можно какие-то свои типа рейтинги ввести (но надо формулы) типа как у Jericho.
Проценты по жокеям-тренерам (потом можно перевести в скоростные рейтинги если научимся загонять лошадь в абстрактное пространство—какой-то эталонный ипподром, покрытие, дистанцию)….

Для линейных и квадратичных зависимостей формулы можно найти в интернете---как построить функцию наименее отклоняющуюся от заданных точек (в смысле среднеквадратического отклонения---минимизируется сумма квадратов отклонений).

Я приведу без вывода формул (чтоб не грузить вас хернёй всякой) готовый рецепт
Для зависимости вида Vsr_x=A*LN(Dist_x)+B

B=(a*d-c*b )/(N*a-b^2)
A=(c-b*B )/a

a=SUMM(i=1..N)[(LN(Disti))^2] (суммируем квадраты логарифмов дистанций)
b= SUMM(i=1..N)[LN(Disti)] (сум. Логарифмы дист.)
c= SUMM(i=1..N)[LN(Disti)*Vi] (суммируем произведения LN(Disti)*Vi
d= SUMM(i=1..N)[Vi]
N-число точек i

Пример три точки (дистанция-средн. скорость)

1320 17,67580171
1540 17,47338393
1760 17,27441291

Получим
B= 27,69004934
A= -1,393152019

Тогда можно найти например sr скорость(y/c) fo Dist=1640y
Дисперсии V можно описать похожими зависимостями или взять другие (например квадратичную, имея в виду что там три точки полностью однозначно определят решение для коэффициентов полинома 2-ой степени)
(замечание для дисперсии времени пойдут вот типа таких y = 0,62e^0,00053x )



Теперь вот ещё какой важный момент---дело в том что на выходе мы получим несколько точек скоростей (или время если отталкиваться от модели с Т) для одной дистанции
на каком-то треке (допустим 10 точек) далее идея в целом состоит найти дисперсию и объявить,-- что это дисперсия конкретной лошади…далее просто имея такие данные для лошадей забега мы можем смоделировать забег (и как я уже показал на бегунах там не факт что лошадь с большей скоростью имеет большую вероятность победы при многократных испытаниях)…пока мы просто незнаем эти дисперсии и как онии соотносятся меж собой и дисперсией средней скорости…и выводы пока сложно какие-то делать…но заглядывая вперёд мы должны понимать—лошадь как-то развивается и возникает вопрос в какую сторону и что взять вообще-то за саму скорость из этих 10 точек---взять среднюю не вполне хорошо…поэтому надо подумать о какой-то здравой концепции и прогнозирующей функции которая бы учитывала и динамику развития
системы (лошади во времени)…. Совершенно очевидно что адекватность получаемых нами при моделировании данных будет во многом зависить от числа обрабатываемых точек и от механизма выбора скорости лошади (учитывающего динамику) для засовывания в модель забега.

Пока на этом тормознём…..

Со скоростями не так всё просто, чисто технически мы можем уже сейчас переводить
теоретически точки скорости по дистанции (и по трекам..если форма кривой других ипподромов будет в некотором смысле подходящей и без «ХЗ каких наворотов»)…

Пока несколько недостающих формул.
Как уже говорилось—мы постулировали что скорости от дистанции «загнаны» в некую плоскую трубу (сужающуюся или расширяющуюся—для скорости или времени)…это можно ассоциировать с аналогом фазового пространства для автономных динамических систем (где фазовые траектории не пересекаются (кому интересно сами почитайте про это).

Приближённо можно связать отклонения (корень из дисперсии) так
Otklon_t=Vsr* Otklon_v/Dist^2

Otklon_v= Otklon_t*Dist^2/ Vsr

Точки фазового пространства трубы связаны так (постулат модели)
Vx1=V1sr+Otklon1*(Vx2-Vsr2)/ Otklon2 (1)

Как уже ранее говорилось нет необходимости строить кривые скорости (или времени)
на большие интервалы дистанций, а можно находить среднюю скорость для дистанции Dist_x например внутри интервала по имеющимся ближайшим точкам—это допустим когда нет данных для определённой дистанции (пример есть данные на 5f , 6f , 1m а забег на 6f110y), а для формулы (1) надо знать среднюю скорость (и дисперсию).

Edited by Bambuk, 16 October 2014 - 10:11.

[Bambuk]

Для ознакомления ZABEGI DAN https://yadi.sk/i/SObYMgtTc4kVK дисперсии ещё не смотрел в плане формул и графиков..но данные там в файле есть.
График там для Кемптона.

Edited by Bambuk, 16 October 2014 - 10:48.

[Fedorok]

Бамбук, часто встречал ситуацию когда имеется к примеру забег на 1m, а лошадь бегала допустим только 1m110y. Как оценить возможности лошади в забеге на 1m?