PC-KEIBA Database オンラインマニュアル

2020/05/10

最新版の「PC-KEIBA Database」は、従来のデータベース機能に、データビューアーとユーザー予想の機能を追加した競馬ソフトです。「SQL」と「Python(パイソン)」を使用して、これまでの競馬ソフトで実現が難しかったデータ分析や独自の予想プログラミングが可能です。さらに、JRAと地方競馬の両方に対応しています。

ソフトを使う準備

ソフトを使うために最低限必要な準備です。次の6つの手順で作業を進めてください。とても簡単です。

  1. 動作環境のチェック
  2. JV-LinkとUmaConnのインストール
  3. PostgreSQL のインストール
  4. PC-KEIBA Database のインストール
  5. 登録対象データの設定
  6. セットアップデータを登録する

ファイルがダウンロードできない、ソフトが起動しない、とか困ったことがあれば「よくあるご質問」を参考にしてください。

「ソフトを使う準備」を、YouTubeでもご覧いただけます。映像とナレーションで内容がよりわかりやすく解説されているので、ぜひ以下のリンクからご覧ください。

データを登録する

基本的に「通常データ登録」と「勝負服一括取得」だけでOKです。その他は必要に応じてご利用ください。

プログラミングの準備

競馬予想プログラミングを本格的に始める前に、このガイドでは初心者の方々を対象に、プログラマー仕様なパソコンの設定方法を詳しく説明します。SQLやPythonのソースコードをバリバリ書こうと考えてる人にとって、重要な内容です。

  1. Windowsエクスプローラー設定
  2. サクラエディタのインストールと初期設定
  3. ファイル拡張子の関連付け
  4. A5:SQL Mk-2のインストールと初期設定

「プログラミングの準備」を、YouTubeでもご覧いただけます。映像とナレーションで内容がよりわかりやすく解説されているので、ぜひ以下のリンクからご覧ください。

SQLを実行する

機能に限りがある、他と同じ競馬ソフトの使い方を覚えて馬券の回収率が期待通りに上がると思いますか？しかし、プログラミングの可能性には限界がありません。

「SELECT文の基本」を、YouTubeでもご覧いただけます。映像とナレーションで内容がよりわかりやすく解説されているので、ぜひ以下のリンクからご覧ください。

LightGBMによるAI競馬予想

競馬予想を科学に変える！機械学習で、あなたの馬券を進化させよう！もう、競馬予想に非効率な時間とお金をかけるのは終わりにしませんか？

  1. LightGBMによるAI競馬予想(準備編)
  2. LightGBMによるAI競馬予想(二値分類)
  3. LightGBMによるAI競馬予想(多クラス分類)
  4. LightGBMによるAI競馬予想(回帰分析)
  5. LightGBMによるAI競馬予想(ランキング学習)
  6. LightGBMによるAI競馬予想(チューニング編)
  7. LightGBMによるAI競馬予想(Pythonデータ登録)
  8. LightGBMによるAI競馬予想(シミュレーション編)
  9. 学習データCSVを出力する
  10. Optunaで競馬予想AIモデルをチューニング
  11. Borutaで競馬予想AIモデルをチューニング
  12. 機械学習モデル開発の具体例(レースIDによる学習)

「競馬予想AIの作り方」を、YouTubeでもご覧いただけます。映像とナレーションで内容がよりわかりやすく解説されているので、ぜひ以下のリンクからご覧ください。

外部指数を使う

競馬ソフト界の標準「外部指数」で競馬予想。

自動投票機能を使う

自分の予想をプログラミングして自動投票。

自動投票機能を使う(準備編)

  1. 自動投票設定を登録する
  2. 自動投票設定をシミュレーションする
  3. KSC投票プラグインのインストール
  4. KSC投票プラグインの設定
  5. アカウント設定（IPAT）
  6. アカウント設定（楽天競馬）
  7. 競馬予想プログラミングに関する「投稿まとめ」

自動投票を実行する

  1. 自動投票を実行する前に
  2. 自動投票を実行する（テスト）
  3. 自動投票を実行する（本番）
  4. 最新オッズと期待値で自動投票するプロシージャ

データを見る

メインのメニューに属する、主な画面の操作方法です。基本的な操作方法は他の画面でも同じなので参考にしてください。

Pythonデータ分析

※LightGBMによるAI競馬予想のほうがオススメです。

  1. Pythonデータ分析画面を使う準備
  2. Pythonデータファイルの作り方
  3. Pythonデータ分析画面の使い方

よくあるご質問

ファイルがダウンロードできない、ソフトが起動しない、などのトラブルについて、よくあるご質問と対処法をまとめました。

PC-KEIBAに関するご質問･ご意見は当サイトの「フォーラム」までお願いします。

その他

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