AI 可以分析哪些香港赛马资料？
模型输入可包括历史表现、班次、途程、场地、跑道状况、档位、负磅、步速、马匹属性和明确赛前时间的赔率。算法把这些观察转化为特征，再学习它们与历史结果之间的关系。
并非所有字段都适合训练。定义不一致、缺失值或预测时尚未出现的信息，会造成错误的高分回测。稳健流程必须记录每项特征的来源和时间。
机器学习怎样产生赛事概率？
训练期间，算法调整参数以减少历史样本误差。评估必须使用时间较后的未见赛事，让测试更接近真实部署。把未来与过去随机混合，可能泄漏后续信息并夸大效果。
模型分数还需要转化和校准为概率。若许多赛事中被预测为 20% 的参赛马实际约有 20% 获胜，这组预测才具有校准意义；单次命中或落败不能完成这种判断。
怎样评估 AI 赛马模型？
评估应先定义目标、资料截止点、模型版本、样本期间和基准，再同时查看辨别能力与校准。Brier Score 和 Log Loss 衡量概率误差，ECE 与校准图比较预测概率和实际频率。
- 使用按时间划分的样本外测试
- 与简单基准和市场概率比较
- 分开回测、样本外和真实赛前输出
- 记录负面结果、敏感性和已知限制
为什么 AI 不能保证赛果？
赛事包含不可消除的不确定性。临场退出、跑道变化、骑乘策略、意外事件、资料误差和市场变化都可能影响结果，而且部分因素在预测时无法取得。
因此 Sigma Quant 是决策支持和研究工具，不是自动投注系统。任何表现陈述都必须有样本、期间、版本和证据；未通过发布闸门的数字会显示为待核实。