バックテスト（2016/8/2〜）
v2.3 本番モデル（80+）
年別成績（v2.3 80+）
閾値別分析（選択中モデル）
内部検証
実際に3連単10,000円以上だったレースを全件確認し、「拾えた／閾値で落ちた／BETしたが買い目外／スコア・買い目両方で未捕捉」に分解します。DB内データだけで再計算するため外部アクセスは発生しません。
取りこぼし内訳
万舟のスコア帯
見逃し条件候補
万舟パターン探索
1着艇分布とモデル頭候補カバー率
買い目方式シミュレーション（各100円・10点）
スコア判定はそのままに、買い目だけ変えた場合を比較します。過去結果を買い目生成には使わず、レース前データだけで生成します。
取りこぼし詳細（スコアが高い順）
| 日付 | R | 払戻 | Score | 分類 | 結果 | 破壊 | 枠差 | 機力 | ST | 錯誤 | イン危険 |
|---|
BET判定は上部の「判定バージョン」で切り替わります。買い目は破壊艇中心の固定10点（各100円）、1R合計1,000円です。
ローカル過去DB
取得した鳴門の過去データを端末のIndexedDBへ日別保存し、同じ日付は再アクセスせず再利用します。長期間のバックテストデータも保存できます。HTML内蔵の過去データを最優先で使い、不足日だけ外部から取得します。
埋め込み済み0日
端末DB（IndexedDB）0日
最終取得日-
再利用ON
過去DB構築モード
取得済み・非開催確定日は再アクセスせず、未取得日だけ補完します。2016〜2023/4は月間開催表で先に絞り込み、開催日だけ詳細取得します。
「DBを書き出す」で、IndexedDBに保存された全実データとHTML内蔵DBをまとめてJSON保存できます。通常の閾値変更・投資額変更では外部アクセスしません。
モデル健全性チェック
全期間
スコア帯別の実績
時系列分割（前半50% / 後半50%）
前半 回収率-
後半 回収率-
前半 BET-
後半 BET-
リスク指標
最大連敗-
最大DD-
平均BET間隔-
BET率-
万舟捕捉率-
利益/100R-
月別収支
前半で良く後半で崩れる場合は過学習の疑い。スコアが高くなるほど実万舟率・回収率が上がらない場合は、スコア設計自体を見直します。最大DDと最大連敗も実戦投入判断に使います。
長期データ拡張 & 自動最適化
2026/1/1以降はフルモデル（出走表＋直前＋結果）。2025/5/1〜2025/12/31は旧APIの出走表＋結果を使った「縮退モデル」で長期傾向を検証します。古いデータに存在しない展示/ST直前情報は0点扱いではなく、重みから除外して再正規化します。
データカバレッジ
長期共通特徴の検証
重み自動探索（2026フルデータ）
候補数-
学習ROI-
検証ROI-
検証BET-
検証万舟的中-
モデル判定-
自動探索は過去結果を見ながら無制限に合わせ込まないよう、時系列70%を学習・後ろ30%を完全検証に固定します。検証側ROIが改善しない候補は採用しません。
3連単・買い目モデル
6艇それぞれについて「1着力・2着追随力・3着残存力」を別々に計算し、120通りの3連単を相対確率順に並べます。v1.4ではオッズ未取得のため期待値ではなく、モデル確率・破壊艇関与・外頭比率で狙い目を絞ります。
モデル確率は120通りを内部スコアから正規化した相対確率で、実際の的中確率を保証するものではありません。今後オッズ取得ができたら「モデル確率 × オッズ」で期待値フィルターを追加します。
買い目確率の校正 & バックテスト
確率帯ごとの実際の的中率
買い目モデル単体
対象R-
TOP10的中-
TOP10的中率-
万舟的中-
投資-
回収率-
万舟化スコア × 買い目モデル
校正倍率=実的中率÷モデル確率帯中央値。1.0に近いほどモデル確率が現実に近いという意味です。v1.4ではオッズ未取得のため、期待値ではなく「確率校正」と「破壊艇中心10点・各100円固定の再現性」を先に固めます。
期待値フィルター（100倍以上）
3連単オッズを読み込むと、校正済みモデル確率 × オッズで期待値を計算します。公式オッズページはブラウザのCORS制限で直接取得できない場合があるため、v1.4では「公式ページからコピーしたオッズを貼り付ける」フォールバックを標準搭載しています。
期待値=校正済み的中確率×オッズ。例：1.3% × 142倍 = 1.846（184.6%）。実戦では締切直前にオッズが動くため、最終判断は最新オッズで再計算してください。
12R一括・期待値ランキング
Cloudflare Pages Functions版では、公式3連単オッズを同一オリジンの `/api/odds` 経由で取得します。取得できないレースは自動でスキップし、個別の貼り付け入力も残しています。
この一覧は「万舟化スコア」と「買い目期待値」を両方通過した候補だけ表示します。何も出なければその日はPASSで問題ありません。
実戦条件・2次元最適化
万舟化スコア閾値 × 期待値閾値の組み合わせを総当たりし、回収率だけでなくBET数・最大連敗・最大DD・後半検証成績まで含めて実戦候補を選びます。
最適候補
スコア × EV ヒートマップ
| Score\\EV | 110% | 120% | 130% | 150% | 180% | 200% |
|---|
時系列検証
前70% ROI-
後30% ROI-
後30% BET-
後30% 最大DD-
資金曲線
現時点では過去オッズの自動蓄積が十分ではないため、2次元最適化は「読み込めたオッズ履歴」または保存済みオッズキャッシュを使います。オッズがないレースは除外し、推測しません。
実戦モード
投資額はKelly式をそのまま使わず、v1.4では安全側に「半Kelly上限0.5%」で参考表示します。実際の購入判断は別途資金上限を設定してください。
2026年・Score90+ 専用バックテスト
現行モデルを変更せず、2026/1/1〜指定日までの鳴門全レースを対象に、Score90以上だけを上位10点・各100円＝1R 1,000円固定で検証します。結果情報はスコア計算に使いません。
検証結果
月別
モデル履歴
モデル v1.4
現在の重み：破壊艇集中25 / 枠実力ギャップ20 / モーター逆転15 / ST・展示逆転15 / 人気錯誤代理15 / イン危険7 / 水面3。通常バックテストも2025/5/1以降に対応。2025年は旧APIの縮退モデル、2026年以降は直前情報まで含むフルモデルへ自動切替します。v1.4ではScore閾値×期待値閾値を時系列分割で最適化し、最大DD・最大連敗を加味して実戦条件候補を自動選定します。v1.4ではCloudflare Pages Functions経由の公式オッズ自動取得と、鳴門12R一括の期待値ランキングを追加しています。v1.4では確率校正を期待値計算へ接続し、3連単100倍以上の中から校正済み期待値でBET/PASSを判定します。v1.4では120通りの相対確率を過去結果で校正し、確率帯ごとの実的中率と固定TOP10買いの回収率を検証します。v1.4では1着力・2着追随力・3着残存力を分け、120通りの3連単に相対確率を付与します。v1.4では2025/5以降の旧データも縮退モデルで長期傾向に反映し、2026フルデータでは重みを自動探索して後ろ30%で検証します。v1.4ではスコア帯別の実万舟率、前半/後半の再現性、最大連敗・最大DDまで検証できます。人気錯誤はオッズ未取得のため、枠・級別・能力差からの代理指標です。結果の着順・実ST・払戻はスコア計算に使用しません。