MODEL PERFORMANCE

Sigma Quant 模型表現與透明度

模型表現必須連同樣本、期間、預測時間和評估方法解讀。Sigma Wagering 在賽事數、參賽馬數、評估期、資料截點及模型版本全部核對前,不公開預設 ROI、命中率或回報數字。任何過往或回測表現都不保證未來回報。

表現數字的發布閘門

首頁與本頁只會在完整證據欄位及明確發布批准同時存在時顯示數字。必要欄位包括賽事數、參賽馬數、評估期間、預測資料截點、模型版本、指標定義及最後更新日期;否則一律顯示待核實。

平均賽前預測投注回報率(ROI)
待核實
只投注市場最熱門選項(基準)
待核實
範圍馬選中實際入位置馬
待核實

證據發布待核實。賽事數、參賽馬數、評估期、預測資料截點及模型版本未全部提供前, 本頁不把任何預設數字呈現為已驗證結果。

回測、樣本外與即場預測必須分開

回測使用歷史資料評估方法;樣本外測試使用模型開發時未見的資料;即場預測則是在賽前固定時間產生並保存。三者的資料可用性不同,不能合併成一個看似更好的百分比。

  • Backtest:用歷史資料檢查方法與假設
  • Out-of-sample:測試模型對未見資料的泛化能力
  • Live prediction:賽前固定並保存的實際輸出

應該同時查看哪些指標?

ROI 只描述一種決策規則下的歷史回報,容易受賠率、下注規則和樣本影響。概率模型亦應使用 Brier Score、Log Loss、ECE、分組校準及市場基準評估。

目前披露的限制

首頁摘要尚未包含完整樣本量、分析期間、賽事清單和模型版本,因此本頁不添加推測值。Sigma Quant Research 在資料核對完成後,才應發佈可重現的完整研究。

QUICK ANSWERS

常見問題

ROI 是否足以證明賽馬模型有效?

不足夠。ROI 受賠率、選擇規則、成本和樣本波動影響,必須與概率校準、樣本外測試及市場基準一起評估。

命中率越高是否代表模型越好?

不一定。只選熱門馬通常可以提高命中率,但回報未必改善。模型應同時評估機率是否校準及相對基準是否有增量資訊。

Sigma Wagering 是否保證任何回報?

不保證。所有賽馬及投資活動均涉及風險,過往或回測表現並非未來回報的可靠保證。