技術篇

假設歷史會重複，我們可以從歷史數據觀察各種事物的發生機會率，這些包括有

• 迴歸法(logistic regression)去計算入圍機會率
• 減分
• 近期跑近
• 近期勝過或入三甲次數
• 在同跑道同場地勝出
• 騎師在這場地路程的勝出率
• 練馬師在這場地路程的勝出率
• 檔位在這場地路程的勝出率
• 騎師與練馬師組合勝出率

• 相關排序是將最近勝出時與其它馬差距排列成距離矩陣得出
• 勝出時初段最前-最後走位(即前放或後上勝出記錄)
• 馬齡
• 磅重變化

騎師與練馬師組合勝出率，在騎師和連馬師版顯示，用統計邏輯迴歸方法，將部份資料整合，作出獨立評估，用作與賠率比較，選擇值搏率高的來看重。邏輯回歸的操作過程是每次賽事完結，公作人員把新賽果加入資料庫，將新資料用統計軟件更新模式函數，放上雲端備用。而相關排序是公作人員，在出排位或馬匹變動時將最新同場馬匹，用各對馬匹往績重新對排一次，同樣將資料放上雲端備用。

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