投稿

Gold Aeroplane 6.0.0 について

本日公開申請を行ないました。主な変更点は以下のとおりです。 TARGET frontier JV の外部指数に対応 ユーザー様より,数値の最も高い馬の勝率や 3 着以内率が分からないと判断に困るという,ごもっともなご指摘を頂きましたので,このたび対応した次第です。Gold Aeroplane で表示する事もいちおう可能ではありますが,どのような分析をしたいかは様々あると思いますので,そういった機能に優れている TARGET に任せる事としました。詳細は Readme をお読みください。 なお各レース毎に買うか買わないかという判断でよろしければ,現在でもコアが各券種ごとの判断基準を作成し,基準を満たした場合に馬券を提示させて頂いておりますが,やはりご自身でそれを見出したいという方もおられると思います。ちなみに全レースを均等に購入されますと回収率が絶望的な結果になるようなので,おやめになったほうが宜しいでしょう。 年始の開催についての不具合修正 例えば今年 2022 年の場合ですと,金杯が水曜日に行なわれ,その後土日月と開催がございました。そしてこれが 1 週間として取り扱われました。通常の開催であればレースの最終結果が配信されるのは週明け,つまり火曜日となりますが,今年は金杯の日の分だけが先に配信されました。よって最終結果の状態となっているレースと,未開催のレースが混在する形となり,想定外であったために不具合を生じていました。 ビルド後にフォルダを移動すると強制終了 BLD.BIN には JVTestLib のパスが含まれているのですが,これが常に絶対パスであったために,全体を別のフォルダに移動するとエラーが発生していました。相対パスを使用するようにして対応しました。なおパスを記録する意味が無いように思われますが,このライブラリは実際にはプラグインとなっております。従って開発者は EXE を終了する事なく,DLL を入れ替えてテストする事が可能です。キャッシュが効きます。

Gold Aeroplane 5.1.0 について

本日公開申請を行ないました。 今回の変更は JV-Link の更新が存在する場合に表示される,ダイアログの処理に関するものです。更新が存在しなければ表示されないため,これまで挙動をテストする事ができませんでした。 アーカイブの更新が行なわれない場合はビルドを中止する 本ダイアログはユーザーが JV-Link の更新をしない選択をした場合,通常通りの処理となりますが,更新をする選択をした場合,JRA-VAN のサイトが表示されます。ダウンロードして実行すると更新できますが,その前に実行中のソフトウェアを終了する必要があります。 JV-Link の仕様上,ソフトウェア側では実際にデータが存在しない状態と,更新が選択された状態とを区別できません。そこでいずれの場合でも処理を中止する仕様に変更しました。またアーカイブが更新されない場合に,改めてビルドをする意味は無いように思われます。 もちろん状況によっては必要になりますので,データの有無にかかわらずビルドだけを実行するようなオプションを用意しました。アーカイブの更新だけを行なって何らかの都合で中止した後など,必要があれば選択してください。 出馬表の取得に関する改善 内部処理の都合上,最初のプリディクション時に出馬表を 2 回取得していましたが,この場合,当該ダイアログが 2 回とも表示される事が分かりました。一度の取得で済むように処理を改善しました。なお JV-Link の更新を選択した場合,レースが存在しない扱いとなって単純に中断されます。

Gold Aeroplane 5.0.0 について

アップデートの概要 先日,Gold Aeroplane 5.0.0 の公開申請を行ないました。主な変更点は下記の 2 つになります。特にセットアップ(従来,初回ビルドと呼んでいたもの)に関しては,頂くご質問のほとんどがセットアップに起因するエラーに関する内容であるため,入念な対策を施しました。 セットアップの改善 全データのインストール すべてのデータを厳密な順序で取得するようにして安全性を向上しました。処理時間は長くなりましたが,それでもダウンロードを除いて 1 時間以内に終了します。 破損ファイルの自動回復 ダウンロードしたファイルが破損していた場合,従来はエラーが発生したことを表示するだけでしたが,問題のファイルを削除した上でセットアップを自動的に再試行するようにしました。なお削除されたファイルはセットアップの過程で再びダウンロードされます。 処理の細分化 データ種別ごとのトランザクションにより,中止またはエラーが発生した場合,その時点で処理していた種別のみがロールバックされ,完全に処理前の状態に戻ります。直前までの種別は逐次コミットされます。これにより安全性と効率が向上しました。 コアの選択 過去バージョンのアルゴリズム 数値の解釈等の事情により,算出方法の維持を望まれる方もおられます。そこで選択を可能にしました。現時点では STD400 と STD500 の 2 つがあります。STD400 はバージョン 4.0.0 から 4.1.0 まで使用されていたものです。なお内部的には STD500 と同じコアですが,パラメータを変えることで別のコアとして運用しています。 実装の多様化 コアに対して求められる仕様は,予想された着順で出走馬を並び替えるための数値を返す事と,馬券を提案する事です。従来はコアが数値を算出し,プリディクタがその結果に基づいて馬券を選択していましたが,現在はすべてコアが担当してプリディクタは廃止されています(内部的には存在します)。これによりデータ構造に制限が無くなりました。 独自コアの可能性? コアは JVTestLib.dll に存在しますが,前述の仕様を満たしていれば,誰でも同様のアセンブリを作成してコアを実装できます。ただし現時点ではドキュメントが存在せず,整備する計画もありません。

Gold Aeroplane 4.1.0 がダウンロード可能になりました

4.0.0 にあった,ビルドに関する不具合を修正しました。それ以外の変更点はありません。 次のバージョンは 5.0.0 になる予定です。機能面で大きな変更はありませんが,処理速度や利便性が向上しています。 公開は今春以降になるかと思います。

Gold Aeroplane 4.0.0 で 2021 年 2 月 12 日以降にビルドするとエラーが発生する件

Gold Aeroplane の不具合でご迷惑をおかけしております。 2020/11/20 にバーレーンで「バーレーンインターナショナル」が開催されました。 このレースに関する情報は 2020/12/25 付で提供され,2021/2/12 付で削除扱いとなりました。 本ソフトウェアの仕様では,アップデートの際にアーカイブからの削除を行なうようになっています。 しかし実際にはコードに誤りがあるため,エラーが発生してビルドが中断します。 近日中に修正しますので,それまではビルドを実行せずにプリディクションのみご使用下さい。 短期間であれば精度を維持できるかと思います。この度は大変申し訳ございませんでした。 2021/2/13 追記 : 問題を修正しました。バージョン 4.1.0 として公開申請中です。今しばらくお待ちください。

初回ビルド時のエラーについて

2018 年の公開以来メールを何通か頂いておりますが,ほとんどは初回ビルドでのエラーに関してでした。 対応できる部分については今後のバージョンで改良したいと思います。現状での対処法は以下のようになります。 1, 多くの場合,ARC フォルダ内のファイルが何らかの理由で破損している事が原因です。 よってフォルダ内のファイルをすべて削除して再度ビルドすれば,成功する可能性が高いと思われます。 あるいは本アプリケーションをフォルダごと削除し,ダウンロードしたインストーラーを再実行しても構いません。 2, これで解決しない場合,JV-Link のダウンロードしたファイルが壊れている可能性があります。 これらのファイルは通常 C:\ProgramData\JRA-VAN\Data Lab 内のフォルダ data と cache に格納されます。 もう一度ダウンロードし直す事になり恐縮ですが,こちらも内容を全て削除して頂ければと思います。 その後で 1 の手順を実行すれば問題なくビルドが進むと思われます。 なお実際に当該フォルダのファイルが破損している場合,他のアプリケーションでも問題が生じる可能性があります。 以上,ご不明な点がありましたらメールにてご連絡ください。JRA-VAN に掲載されているアドレスでも構いません。

Gold Aeroplane 4.0.0 がダウンロード可能になりました

本日,審査に通過しました。主な変更点は以下のようになります。 1, 予想アルゴリズムの完全な変更 これまでは単純ベイズ分類器による分類を行なっていました。具体的には各馬が「1 着馬である確率」を求めて順位付けしていましたが,今は,多層パーセプトロンによる回帰を実行しています。求めているのは「一般化した着順」です。 この変更は以下の理由によるものです。 各馬は多くのプロパティを保持していますが,計算の際にその全てを参照するのでなく,一部を除外する事によりパフォーマンスの向上が得られる事が分かっていました。しかしその組み合わせは無数にあるため,ランダムに組み合わせを選択する方法を取っていました。 この方法でも最適解に近づくことは可能と考えます。しかしプロパティの重みは 0 または 1 であり,0.9 といった微妙な加減はできません。この加減を手続き的に実行する方法は無いかと考えました。 パーセプトロンによる学習とは,与えられたデータの重みを最適化する事であり,まさにこの目的に合致します。 2, レースの参照範囲 学習にあたり,以前はレースを期間によって 3 つに分類していました。学習用のグループ A,プロパティの組み合わせを探索するグループ B,その組み合わせの汎用性をテストするグループ C。そしてグループ内のレースはランダムです。 このうち C を廃止しました。というのも,汎用性をテストしてその結果が最高になるように繰り返すという処理をすると,結局のところ汎用性が失われるからです。またその分だけ全体の範囲を過去に広げなければなりません。B については「1」の変更に伴ない,重みを最適化する処理に変わりました。具体的には,重みを微妙に変更する事により,予測した着順と実際の着順との誤差を最小化する処理になります。 この最適化によって得られた予測システムが未知のレースに対しても通用するかどうかをテスト せず ,むしろ得られたものが常に通用する程度に最適化を抑制する。このような方針でビルドを設計しました。ビルドを繰り返しても前回の結果が利用される事はなく,常に一から作り直されます。設定可能な項目においても,デフォルトでは浅い最適化に留めるようになっています。 他にレースが芝,ダート,障害と分かれていたのを統一し,全プリディクタ(すべての賭式に対応しています