用數學賭馬

大概一年前買了以下這一本書，最近終於看完：



「計得精彩 - 賽馬的統計及數學方法」（天地圖書有限公司出版）

我不賭馬，對賭馬沒有興趣，買這本書只是想觀摩一下這本書介紹的，據稱為職業賭馬集團所採用的數學賭馬方法。

看完後總結，書中所提到的方法也不算是太過艱深，讀過預科數學或是大學基礎統計學入門課程便可以理解。

至於書中介紹的職業賭馬集團所的賭馬方法，大致可歸納為以下數個步驟：

1. 從主觀的相馬以及客觀的往蹟對賽，為每匹馬給一個數字上的評分。這個步驟涉及對賽馬的深刻認識，並不需要甚麼特別數學技巧。只是在檢討和選擇相關相馬因素的時候，要用到某些統計學的技巧，包括Hypothesis Testing、ANOVA Analysis，甚至Regression等等。

2. 對每場賽事的每匹上陣馬，利用之前得出的馬匹評分，計算勝出的機會率。如果某匹馬自己計算的機會率跟馬會的賠率有較大偏差，代表自己的預測與公眾期望有分別，這場賽事便是值得投注，因為如果自己的推算大致正確，投注回報的期望值(Expected Value)便是正數，代表值博。

3. 用上一個步驟得出的每匹馬的勝出機會率，連同馬會賠率及目標投注額，根據某條方程式計算出該場的下注方式。方程式所做的是調整每匹馬的注碼去得出最大的投注回報期望值。

上面的步驟，我覺得最難的步驟（一），要長期的資料收集和分析，而將評馬的結果量化，要顧及的相馬因素很多，又涉及主觀的評馬，這需要深厚的經驗，這沒有甚麼將之機械化操作的方程式或是電腦化的空間。

結論又是贏錢無捷徑。

科學新知：Emergence

以下美國PBS的科普節目刪節版，簡單介紹「Emergence」這個科學界新興的研究項目，據稱有助探討生命的起源，即是生命如何從一堆化學物質之中發展出來，如此目標相當「嚇人」。我覺得如果可用於分析金融市場的群眾行為，已經是不錯的成就。



不過片中所講的關於Neural Network或類似的東西，似乎只是新瓶舊酒，並非什麼新鮮的意念。

節目網頁（有節目足本，討論區等）：NOVA | scienceNOW | Emergence | PBS

PBS還有其他科學節目：NOVA scienceNOW

同名同姓

昨晚無線電視翡翠台播放的「星期二檔案」探討姓名的問題，十分有趣。下半部還講述了一個尋找同名同姓的人的故事，尋找的方法包括上網用Search Engine如Google。



在下平時上班那麼悠閒，用Google找同姓名的人其實是很久以前已經間中玩的節目。由於名字非常普通，搜尋得出的結果一如所料如水蛇般長。除了一眾中小學生，在結果中出現的主要有三位仁兄（我相信全部是男士吧），職業如下：

1. 日報記者
2. 食店主持人
3. 精神科醫生

包括在下，四人的職業種類完全不同，大膽推論：姓名對個人命運的影響其實甚微。