天喜 TIANXIHong Kong Racing
戰績登入升級 Pro

模型說明 · 公式與特徵公開

Model

模型說明

TX-Oracle v3：Elo 評分加 LightGBM 排名模型。以下內容逐項對照公開源碼，可自行核對。

融合公式Ensemble

blendZ     = α · lgb_z + (1 − α) · elo_z      α = 0.88
排名分      = blendZ + 0.5 · (factor_bonus ÷ 100)
finalScore = 1500 + blendZ × 100      （顯示用，唔包 factor）

lgb_z、elo_z 係同一場內各自標準化（減平均、除標準差）。冇 LightGBM 分嘅馬以全場平均代入。現行正式預測嘅 factor_bonus 只計檔位同負磅兩項。

源碼：src/routes/analyze.ts

Elo 更新公式Elo

對每對馬 i、j（i 名次較好）：
expected_i = 1 / (1 + 10^((R_j − R_i) / 400))
delta_i   += K / (N − 1) × (1 − expected_i)
delta_j   += K / (N − 1) × (0 − expected_j)
K = 40，初始評分 = 1500

N 為完成賽事匹數；所有配對變動加總後同時套用；同名次當 0.5／0.5；未完成（DNF／PU）唔計。馬匹、騎師、練馬師各自用同一方法更新。

elo_composite = (0.7 × 馬匹 + 0.2 × 騎師 + 0.1 × 練馬師) ÷ 有資料權重之和

評分軸：馬匹快照分 overall、turf_sprint、turf_mile、turf_middle、turf_staying 五軸儲存，但正式預測只讀 overall 軸；其餘四軸冇加權入預測，所以冇「五軸權重」。騎師同練馬師只有單一評分。騎練權重可經回測調整，以上係預設值。

源碼：scripts/elo/engine.ts

LightGBM 訓練LambdaRank

目標：lambdarank；評估：NDCG@1、NDCG@3；截斷：前 4 名
標籤：第1名→4、第2名→3、第3名→2、第4名→1、第5名或之後→0
label_gain：[0, 1, 7, 31, 127, …]
缺失值：全部特徵缺失值填 −1
類別特徵：going_code：場地狀況文字轉類別代號
輪數：以早停搵最佳輪數，再用全部資料重訓
防洩漏：所有往績只用賽日之前資料；唔用任何賠率
源碼：scripts/backtest/predict_upcoming.py

特徵清單（52 項＋going_code）Features

  1. 1distance賽事今場途程（米）數值
  2. 2field_size賽事今場出賽匹數數值
  3. 3draw賽事檔位數值
  4. 4actual_weight賽事實際負磅（磅）數值
  5. 5is_sprint途程組別途程 ≤1200m0／1
  6. 6is_middle途程組別途程 1400–1600m0／1
  7. 7is_distance途程組別途程 ≥1800m0／1
  8. 8h_eloElo馬匹 overall 軸評分，取賽日前最近快照數值
  9. 9j_eloElo騎師評分，取賽日前最近快照數值
  10. 10t_eloElo練馬師評分，取賽日前最近快照數值
  11. 11days_since_last休息距上仗日數數值；初出為缺失
  12. 12dist_starts途程往績同途程 ±200m｜賽日前全部往績：出賽數及頭三名次數（不平滑）計數
  13. 13dist_top3途程往績同上，頭三名次數計數
  14. 14going_starts場地往績同一場地狀況｜賽日前全部往績：出賽數及頭三名次數（不平滑）計數
  15. 15going_top3場地往績同上，頭三名次數計數
  16. 16draw_starts檔位往績同馬場、途程 ±100m、同檔位，全部馬匹歷史計數
  17. 17draw_top3檔位往績同上，頭三名次數計數
  18. 18combo_starts騎練組合同一騎師×練馬師組合歷史計數
  19. 19combo_top3騎練組合同上，頭三名次數計數
  20. 20weight_avg5負磅近5仗平均實際負磅數值
  21. 21factor_bonus加分休息＋途程＋場地＋檔位＋負磅＋騎練 六項規則分總和（見下）數值
  22. 22form_n近績近5仗可用場數0–5
  23. 23form_avgpos_w近績名次÷出賽匹數，加權 0.40／0.25／0.15／0.10／0.10（最近最重）0–1
  24. 24form_top3rate_w近績同權重嘅頭三率0–1
  25. 25form_pos_slope近績近5仗名次線性斜率，正數＝進步數值；1仗為0
  26. 26tv_starts交叉往績練馬師×馬場出賽數計數
  27. 27tv_top3交叉往績練馬師×馬場頭三數計數
  28. 28jv_starts交叉往績騎師×馬場出賽數計數
  29. 29jv_top3交叉往績騎師×馬場頭三數計數
  30. 30jdb_starts交叉往績騎師×途程 ±200m 出賽數計數
  31. 31jdb_top3交叉往績騎師×途程 ±200m 頭三數計數
  32. 32jg_starts交叉往績騎師×場地狀況出賽數計數
  33. 33jg_top3交叉往績騎師×場地狀況頭三數計數
  34. 34tg_starts交叉往績練馬師×場地狀況出賽數計數
  35. 35tg_top3交叉往績練馬師×場地狀況頭三數計數
  36. 36horse_pace_n跑法近8仗有沿途走位紀錄嘅場數計數
  37. 37horse_pace_early跑法近8仗第一個走位點平均位置數值
  38. 38horse_pace_style跑法早段平均 ≤2.5 領放、≤4 跟前、其餘後追1／2／3；無資料0
  39. 39race_n_leaders步速今場領放型馬匹數計數
  40. 40race_n_closers步速今場後追型馬匹數計數
  41. 41horse_pace_clash步速領放：−(領放數−1)；後追：max(0, 2−後追數)；跟前：0數值
  42. 42class_now_num班次今場班次；一級賽−1…三級賽−3，第一至五班1–5，新馬6數值（細＝高班）
  43. 43last_class_num班次上仗班次，同一轉換數值
  44. 44class_delta班次上仗班次 − 今場班次（正數＝升班）數值
  45. 45sect_n分段近6仗有分段紀錄場數0–6
  46. 46sect_early_avg分段首段位置平均數值
  47. 47sect_late_kick分段首段位置 − 末段位置平均，正數＝後上數值
  48. 48draw_x_sprint交互短途時取檔位，否則0數值
  49. 49paceclash_x_distance交互長途時取步速衝突值，否則0數值
  50. 50sire_top3_sm血統父系子女頭三率，(頭三＋40×全體率)÷(出賽＋40)0–1；無血統−1
  51. 51sire_dist_top3_sm血統父系子女於同途程 ±200m 頭三率，同一平滑0–1；無血統−1
  52. 52damsire_top3_sm血統外祖父子女頭三率，同一平滑0–1；無血統−1
源碼：scripts/backtest/dump-features.ts

factor_bonus 規則分Factors

rate(出賽, 頭三, scale) = ((頭三 + 0.30 × 5) ÷ (出賽 + 5) − 0.30) × scale　；冇往績 = 0
休息<7日 −10；7–28日 +10；29–60日 0；61–120日 −5；>120日 −15；初出 0
途程rate(途程往績, 15)
場地rate(場地往績, 12)
檔位rate(檔位往績, 10)
負磅−(今場負磅 − 近5仗平均) × 0.5
騎練rate(騎練組合往績, 8)

訓練特徵入面嘅 factor_bonus 係六項之和；正式預測加分只計檔位同負磅。

測試過但未採用Not promoted

試閘、場內相對值、配備變化、分段速度 z 值、賽後評述（受阻／走大疊／出閘失準）：經 1,299 場 walk-forward A/B 測試，命中率冇穩定改善，未用於正式預測。長休復出、班次適應、騎練180日勝率等只喺回測檔，未升正式版。