DEVGRU

プログラミングと競馬予想について書きます

Emacs + counsel/ivy + smart-hungry-delete でハマった

最近 Emacs の環境を更新して、helm から counsel/ivy に移行、またsmart-hungry-deleteも導入した。

ただ、なぜか C-x C-f でファイル一覧が出たときに上のパスに行けない(Backspaceが効かない)現象に遭遇した。

結論としては、以下が問題だった。

(global-set-key (kbd "<backspace>") 'smart-hungry-delete-backward-char)

どうやら、<backspace>が上書きされると上記の問題が発生するようだ。

global-set-key は避けて、必要なモードだけに限定して用いるようにした。

[改訂新版]Emacs実践入門―思考を直感的にコード化し、開発を加速する (WEB+DB PRESS plus)

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仕事ですぐ役立つ Vim&Emacsエキスパート活用術

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競馬予想を始めた

まだ仮想通貨の取引の痛手が残っていて株取引はできていない(SBIに口座を開設しただけ…)。

それはさておき、最近興味があったが応用先のない機械学習の知識がついに役に立つ分野が見つかった。競馬だ。

無料で手に入る多数のパラメータがあり、結果がはっきりしていて、しかもリターンが金銭的に入ってくる。

以下の記事を参考に、 netkeiba.com のデータを用いてLigthGBMで学習をしている。

cocon-corporation.com cocon-corporation.com

また、以下の書籍を参考にして精度を向上している。

ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践

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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

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前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

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さらに、LightGBMによる予想をもとに馬券の買い方をさらに最適化することで、よりよい収益を得られるように工夫している。

現在、2019年の重賞を対象にした予想で、シミュレーションによる収支は179%となっており、まずまずの予想である。

計算環境は手元のMacBook Air 2014で行っていたが、さすがに時間がかかるのでAWSのt3.2xlargeインスタンスを都度立てて計算している。

予想結果は週次でnoteに公開していく予定なので、興味のある人はぜひ購入してみてほしい。

追記:

今週の結果を以下に投稿しました。

note.mu

追記2:

今晩にでも、2019年1月からの過去レースの結果をnoteに投稿します。 計算ミスとかしていないだろうな俺…

追記3:

過去レースの結果をnoteに投稿しました。 大きな計算ミスはなかった模様。noteはMarkdownで書けないの辛い。

note.mu

raven-js はもう使わないほうがいい

仕事で Sentry を使っているが、 そのライブラリ raven-js はもう死んでいるという話。

github.com

ここを見ると、以下のように書いてある。

raven-js: Our old stable Javascript SDK, we still support and release bug fixes for the SDK but all new features will be implemented in @sentry/browser which is the successor.

新機能が使いたければ @sentry/browser を使用してください、とのこと。

(死んでいる、は言いすぎか)

実際に置き換えたが、タグなどのインタフェースが少し変わるものの、それほど大きく変わることはないようだ。