公営競技の予想エンジン開発

公営競技の過去データを収集・構造化し、機械学習で着順を予測して期待値ベースの判断を支援するエンジンを開発しました。この種のシステムは「検証では勝てるのに実運用で崩れる」ことが典型的な失敗です。そこでPoint-in-Time厳格化・Walk-Forward検証・統計的有意性検定を仕組みとして規律化し、バックテストと実運用が同じ計算を通る構成にしています。