사용자 catowabisabi가 홍콩 경마 데이터 기반 ML 예측 프로젝트 오픈소스를 공개했어요. LightGBM, XGBoost 파이프라인, 켈리 기준 시뮬레이션, HTML 보고서 대시보드 등을 포함하고 있어요. 공개된 결과에 따르면, 공개 배당률을 반영하지 않은 모델이 퀸텔라 ROI에서 더 높은 성과를 냈어요. 데이터 누수 방지, 기능 엔지니어링 개선, 모델 구조 변경 등 피드백을 환영합니다.
프로젝트는 'AI로 경마를 이길 수 있다'는 주장을 하려는 것이 아니라, 데이터 누수를 통제한 후 측정 가능한 이점을 확인하기 위한 재현 가능한 ML 파이프라인을 구축하는 데 목표를 두고 있어요. 퀸텔라, QPL, 티어스, 쿼텟 베팅 시뮬레이션, 샘플 외 검증 기능도 포함돼 있어요. GitHub 스타를 통해 프로젝트 개선에 도움을 줄 수 있어요.
HKJC 역사 데이터 기반 기능 엔지니어링, 배당률 반영 모델과 미반영 모델 비교, 앙상블 예측, 켈리 기준 시뮬레이션 등을 포함하고 있어요. GitHub 저장소와 실시간 대시보드 링크를 통해 프로젝트를 확인할 수 있어요. 모델 구조 변경, 기능 엔지니어링 개선 등 아이디어를 환영합니다.
현재 프로젝트는 GitHub 저장소와 실시간 대시보드를 통해 확인할 수 있으며, 데이터 누수 방지, 기능 엔지니어링 개선, 모델 구조 변경 등 피드백을 환영합니다. 프로젝트가 유용하거나 흥미롭다면 GitHub 스타를 통해 프로젝트 개선에 도움을 줄 수 있습니다.