予定通り出社前に終了しました。最適RMSE 1.9732です。若干CKでないものに届かない😓
| 45R | 1点 | 多点 |
| 単勝 | 15.56%(94.00%) | 35.56%(52.96%) |
| 複勝 | 44.44%(130.22%) | 71.11%(88.81%) |
| 枠連 | 4.44%(99.56%) | 4.44%(82.09%) |
| 馬連 | 4.44%(202.22%) | 13.33%(104.59%) |
| ワイド | 11.11%(154.89%) | 28.89%(125.85%) |
| 馬単 | 2.22%(31.33%) | 13.33%(78.78%) |
| 三連複 | 2.22%(287.78%) | 8.89%(178.00%) |
| 三連単 | 0.00%(0.00%) | 8.89%(129.46%) |
| 総合 | 44.44%(125.00%) | 71.11%(115.49%) |
昨夜から今朝のレースに間に合わせる為に8時間学習させた学習モデルは
| 1,657R | 1点 | 芝 | ダート | 障害 | 多点 |
| 単勝 | 25.83%(84.01%) | 26.25%(90.99%) | 24.47%(75.35%) | 39.06%(118.91%) | 54.74%(79.18%) |
| 複勝 | 56.43%(86.54%) | 54.67%(82.40%) | 57.26%(89.71%) | 65.62%(92.19%) | 89.32%(86.85%) |
| 枠連 | 16.05%(90.89%) | 16.61%(94.47%) | 15.55%(89.53%) | 16.95%(71.36%) | 30.92%(85.62%) |
| 馬連 | 10.98%(88.56%) | 11.23%(94.65%) | 10.66%(83.23%) | 12.50%(89.38%) | 24.26%(85.41%) |
| ワイド | 25.11%(91.49%) | 25.30%(89.86%) | 24.12%(90.89%) | 35.94%(118.28%) | 48.28%(88.80%) |
| 馬単 | 6.52%(101.08%) | 6.22%(111.07%) | 6.44%(89.63%) | 10.94%(138.59%) | 24.26%(83.80%) |
| 三連複 | 6.76%(100.95%) | 7.71%(110.00%) | 5.74%(94.82%) | 9.38%(78.28%) | 15.09%(71.57%) |
| 三連単 | 1.51%(120.11%) | 1.49%(159.99%) | 1.17%(79.57%) | 6.25%(200.63%) | 15.09%(67.04%) |
| 総合 | 57.75%(95.50%) | 56.02%(104.35%) | 58.55%(86.58%) | 67.19%(113.87%) | 89.56%(74.92%) |
さて、どうなるかなぁ😉
限られた時間での学習を済ませたモデルは
| 71R | 1点 | 多点 |
| 単勝 | 15.49%(102.11%) | 32.39%(67.51%) |
| 複勝 | 43.66%(105.49%) | 77.46%(89.39%) |
| 枠連 | 4.92%(14.10%) | 4.92%(21.23%) |
| 馬連 | 5.63%(47.75%) | 9.86%(20.42%) |
| ワイド | 12.68%(116.20%) | 23.94%(197.14%) |
| 馬単 | 2.82%(8.87%) | 9.86%(17.09%) |
| 三連複 | 0.00%(0.00%) | 5.63%(78.73%) |
| 三連単 | 0.00%(0.00%) | 5.63%(63.56%) |
| 総合 | 43.66%(49.95%) | 77.46%(64.40%) |
今回のCK追加した学習モデルは4時間しか時間取れずに
| 71R | 1点 | 多点 |
| 単勝 | 18.31%(59.01%) | 36.62%(57.65%) |
| 複勝 | 40.85%(80.42%) | 71.83%(62.82%) |
| 枠連 | 4.92%(46.56%) | 4.92%(53.41%) |
| 馬連 | 2.82%(8.59%) | 11.27%(23.76%) |
| ワイド | 7.04%(23.80%) | 23.94%(32.91%) |
| 馬単 | 1.41%(2.96%) | 11.27%(25.38%) |
| 三連複 | 0.00%(0.00%) | 0.00%(0.00%) |
| 三連単 | 0.00%(0.00%) | 0.00%(0.00%) |
| 総合 | 42.25%(27.33%) | 71.83%(16.80%) |
とまあ、全く使えそうにない感じなので先程10時間の学習をスタート。ってのも今晩夜勤なので出勤前に終わらせてPC落として出勤する為です。
今日も色々と作業してました。昨日一応走破タイム予測の学習モデルの作業を終えて、JRA-VANにさらだの新たなバージョンへの変更申請を行いました。そこで、新馬戦用にも出走別着度数から騎手と調教師の部分は使えるのでいっその事追加しちゃえとね。サラッとは行きませんでしたが、ちと他人とかもし部下とか居たら見せるの恥ずかしい状態になったコーディングですがどうにか対処。で、学習させてみたりしてて作り込みした所のバグとか潰したりで、そもそも、元々のコーディングのミスを発見!
まあ、一人で作業してますし、ダブルチェックや諸々が疎かになってます。新馬戦用の学習用データのCSV出力にバグ発見なんですorz どの程度学習モデルの精度に影響してるかは未知ですが、修正して再学習させないといけないので作業進めます。完了次第臨時に新たなバージョン公開する必要が出てきました。が!今週末は実は出勤なんです。昨日今日が休みで明日夜から夜勤なのでどこまで出来るか頑張ってみますけど😓
最終的な今回の新たな学習モデルをAutoMLで1時間のみ試した学習モデルの検証で
| 867R | 1点 | 芝 | ダート | 障害 | 多点 |
| 単勝 | 27.22%(82.48%) | 26.30%(89.04%) | 27.62%(76.33%) | 32.35%(89.71%) | 55.82%(80.55%) |
| 複勝 | 57.79%(85.91%) | 55.73%(86.74%) | 58.57%(84.77%) | 70.59%(91.47%) | 88.81%(83.42%) |
| 枠連 | 16.04%(101.45%) | 17.37%(144.10%) | 14.75%(68.92%) | 19.35%(90.00%) | 30.18%(81.47%) |
| 馬連 | 11.65%(79.67%) | 11.98%(92.16%) | 10.91%(65.46%) | 17.65%(126.18%) | 21.80%(70.35%) |
| ワイド | 25.61%(85.72%) | 25.00%(92.66%) | 24.28%(76.04%) | 50.00%(135.29%) | 45.91%(80.93%) |
| 馬単 | 7.61%(96.90%) | 8.59%(128.10%) | 6.46%(66.55%) | 11.76%(145.29%) | 21.80%(67.02%) |
| 三連複 | 6.34%(81.31%) | 5.47%(82.32%) | 6.24%(67.22%) | 17.65%(256.18%) | 16.03%(79.73%) |
| 三連単 | 1.38%(37.24%) | 1.56%(28.02%) | 1.11%(39.18%) | 2.94%(115.88%) | 16.03%(78.47%) |
| 総合 | 59.28%(81.11%) | 56.77%(92.05%) | 60.58%(68.05%) | 70.59%(131.71%) | 89.16%(77.40%) |
こんな感じでした。これ以上になれば期待出来るかも?
ああ、この表での出力なんですが、さらだで検証した時にHTMLでクリップボードに貼り付けする様に機能追加したので手作業での煩わしさはなくなりました。😜
それ程気合入れて学習させてませんが、前回の検証結果がそれ程でもなかったので今回一気に
24時間学習的に考えると3時間学習だと8回なので、それで開始してるので明日夕方にはどんなものが得られるかは判明するかと。
今後の予定としては新馬戦用にも同様とまでは行かないまでも出走別着度数からのデータを追加する事でちょっとでも精度が上がればと思うので追加していく方向で考えてます。
6月最後の楽天買い回りで以前から気になっていた焼酎を買ったみた。
良い物が出来た?
| 867R | 1点 | 芝 | ダート | 障害 | 多点 |
| 単勝 | 27.57%(87.24%) | 25.78%(87.79%) | 28.06%(86.88%) | 41.18%(85.88%) | 54.09%(80.80%) |
| 複勝 | 57.32%(85.26%) | 55.73%(86.07%) | 57.46%(83.52%) | 73.53%(99.12%) | 89.04%(82.80%) |
| 枠連 | 14.14%(85.13%) | 13.17%(88.83%) | 14.52%(77.82%) | 19.35%(145.81%) | 28.66%(72.83%) |
| 馬連 | 10.27%(67.51%) | 9.11%(60.73%) | 10.91%(68.62%) | 14.71%(129.41%) | 21.57%(66.13%) |
| ワイド | 23.88%(75.96%) | 22.14%(67.47%) | 24.05%(80.29%) | 41.18%(114.71%) | 42.79%(74.86%) |
| 馬単 | 5.42%(58.52%) | 4.43%(43.67%) | 5.79%(70.82%) | 11.76%(63.82%) | 21.57%(64.54%) |
| 三連複 | 6.46%(64.29%) | 5.73%(41.61%) | 6.90%(83.45%) | 8.82%(67.35%) | 14.88%(69.19%) |
| 三連単 | 1.50%(69.88%) | 1.04%(31.48%) | 1.78%(104.34%) | 2.94%(48.53%) | 14.88%(69.45%) |
| 総合 | 58.48%(74.11%) | 56.25%(63.04%) | 59.24%(81.99%) | 73.53%(93.75%) | 89.39%(70.66%) |
オッズマスターズでの成績が悪い。実馬券での勝負なので非常に痛い。俺プロも行き詰ってる感じ。そんな状況なのでのんびりと開発してる訳にもいかず...宝塚記念に間に合わそうと頑張ってはいたんですが、いざ出来上がった学習モデルを試すとエラーの嵐😖 なんかミスしたかなぁっと焦りながらも昨日は出勤でしたので、こちらにその新しい学習モデルの予想でもアップしてみようと思ってたりしたのでアップ出来ず。でまあ、間に合わないのでサクッと従来の学習モデルで特攻してました。マイナス収支でしたが、そんな中でも宝塚記念はワイドのみ当ててプラス収支だったりしました。
そんな結果も踏まえて、既に次のステップに進みました。
新たな学習モデルですが、出来た学習モデルのフィルムサイズが122MBだったんですが、その辺りが微妙に苦労させられた原因かもです。試しにザックリと1時間学習で出来た学習モデルは92.4KBとスリムなもので特に問題無く使えました。ファクターが増えているので学習モデルの容量も増えても不思議はないのですが...この辺りはML.NETに修正して欲しい点ですね。
昨日、ふとまあ最近そもそも自宅のインクジェットプリンターのノズルが詰まるんで気にしてクリーニングを定期的に行う様にしたんですが、そもそも使う頻度が低いのが原因なので有効活用するには孫の写真印刷とかもすれば良いかなって事でA4用紙なんかも随分昔に購入してあったので印刷してみたのですが、それをまあ自分の両親とかにあげれば喜ぶんじゃないかって事でしてみたのですが、実際にはそのままでは微妙な気がしてラミネート加工する事に。
amazonで検索してみると色々出てきましたが3,199円が１６％オフで2,699円で100枚のフィルムと一緒で大体4千円で購入。少し前に届きました。早速使ってみましたが、まあ、以前会社で所有してた事もあり利用経験はありましたのでスムーズに出来ました。若干匂いが気になりましたが、そんなに頻繁には使わないと思うので😜
先日行った48時間学習で現行の学習モデルではそれ程向上は見込めない気がしてきたので次の手を打つ事にしてみた。当初出走別着度数から諸々計算したものをファクターとして使った事がありましたが、提供時期が2004年以降ってのが気になったり、処理時間が微妙に長かったので止めました。
馬毎レース情報からはほぼ有効な項目はファクターに入れてるので出走別着度数からもファクターとして有効な項目を入れてみる事にしました。
走破タイム予測の学習モデルはこれまで最適RMSEが1.39辺りでしたが、現在Model Builderで24時間学習させている最中ではありますが、既に1.3500まで来てます。ちょっと期待してみたりしてます😉
先程終わりました。最適RMSEは1.3907でした。
| RMSE | 1.3998 | 1.3952 | 1.3942 | 1.3907 |
| 単勝 | 28.49(92.28) | 27.68(86.81) | 27.10(84.06) | 27.22(82.48) |
| 複勝 | 57.21(86.48) | 56.06(88.37) | 58.36(88.82) | 57.79(85.91) |
| 枠連 | 15.66(94.77) | 13.76(80.35) | 14.90(76.76) | 16.04(101.45) |
| 馬連 | 11.07(81.04) | 8.77(75.99) | 11.19(70.69) | 11.65(79.67) |
| ワイド | 24.45(81.23) | 21.11(74.58) | 26.07(89.52) | 25.61(85.72) |
| 馬単 | 6.23(77.16) | 4.61(56.10) | 6.46(67.69) | 7.61(96.90) |
| 三連複 | 7.50(91.11) | 5.42(94.67) | 6.57(74.16) | 6.34(81.31) |
| 三連単 | 1.96(116.39) | 1.04(94.26) | 1.15(50.57) | 1.38(37.24) |
| 的中率 | 58.36 | 57.55 | 60.21 | 59.28 |
| 回収率 | 90.01 | 81.40 | 75.27 | 81.11 |
48時間もやった意味はほぼ無い感じ😖
追記 2024.6.19 16:41
上記は2024.1.1～2024.3.31(全867R)を検証したものですが、ちょっとそれ以降も気になり2024.4.1～2024.6.16(全725)の検証をしてみた。本来今月末までやりたい所ですけどね。
| RMSE | 1.3998 | 1.3952 | 1.3942 | 1.3907 |
| 単勝 | 24.83(82.12) | 24.69(77.75) | 24.55(80.06) | 24.83(85.35) |
| 複勝 | 58.21(93.67) | 54.07(82.12) | 56.28(84.91) | 56.28(85.59) |
| 枠連 | 14.88(80.39) | 14.88(90.07) | 16.67(98.35) | 15.77(87.72) |
| 馬連 | 10.07(79.31) | 10.21(89.67) | 11.72(100.03) | 11.31(87.12) |
| ワイド | 24.28(88.90) | 22.76(86.18) | 24.69(86.14) | 24.69(84.66) |
| 馬単 | 5.52(88.46) | 5.79(90.94) | 6.62(101.92) | 5.79(80.41) |
| 三連複 | 7.45(83.30) | 5.93(91.03) | 7.03(94.47) | 6.76(78.79) |
| 三連単 | 1.52(65.54) | 1.38(174.39) | 1.79(8895) | 1.66(81.86) |
| 的中率 | 59.45 | 55.31 | 57.52 | 57.52 |
| 回収率 | 82.73 | 97.84 | 91.79 | 83.87 |
検証対象とする期間が変われば結果が変わるのは当然なんですが、これって単に検証期間が短い為に波が有るんだとは思う。検証期間が1年とかもっと長くなればそれぞれのモデルの本当の実力が見えてくるのかも?
追記 2024.6.19 17:08
気になるのでほぼ今年の上半期的な2024.1.1～2024.6.16(全1,592R)で
| RMSE | 1.3998 | 1.3952 | 1.3942 | 1.3907 |
| 単勝 | 26.82(87.66) | 26.32(82.68) | 25.94(82.24) | 26.13(83.79) |
| 複勝 | 57.66(89.76) | 55.15(85.53) | 57.41(87.04) | 57.10(85.76) |
| 枠連 | 15.30(88.17) | 14.28(84.82) | 15.71(86.67) | 15.92(95.15) |
| 馬連 | 10.62(80.25) | 9.42(82.22) | 11.43(84.05) | 11.49(83.06) |
| ワイド | 24.37(84.72) | 21.86(79.86) | 25.44(87.98) | 25.19(85.24) |
| 馬単 | 5.90(82.31) | 5.15(71.79) | 6.53(83.28) | 6.78(89.39) |
| 三連複 | 7.47(87.55) | 5.65(93.02) | 6.78(83.41) | 6.53(80.16) |
| 三連単 | 1.76(93.23) | 1.19(130.75) | 1.44(68.05) | 1.51(57.45) |
| 的中率 | 58.86 | 56.53 | 58.98 | 58.48 |
| 回収率 | 86.69 | 88.90 | 82.80 | 82.37 |
ますます選択出来ないorz
オッズマスターズでの成績が今一で、Model Builderでの24時間学習を何度か行ってます。しかし、なんともな感じなんです。
違うRMSEなんですが、こうダラダラと羅列させても醜いので何とかしたいのですがイメージがし辛い。
1点の的中率
| RMSE | 1.3998 | 1.3952 | 1.3942 |
| 単勝 | 28.49 | 27.68 | 27.10 |
| 複勝 | 57.21 | 56.06 | 58.36 |
| 枠連 | 15.66 | 13.76 | 14.90 |
| 馬連 | 11.07 | 8.77 | 11.19 |
| ワイド | 24.45 | 21.11 | 26.07 |
| 馬単 | 6.23 | 4.95 | 6.46 |
| 三連複 | 7.50 | 5.42 | 6.57 |
| 三連単 | 1.96 | 1.04 | 1.15 |
1点の回収率
| RMSE | 1.3998 | 1.3952 | 1.3942 |
| 単勝 | 92.28 | 86.81 | 84.06 |
| 複勝 | 86.48 | 88.37 | 88.82 |
| 枠連 | 94.77 | 80.35 | 76.76 |
| 馬連 | 81.04 | 75.99 | 70.69 |
| ワイド | 81.23 | 74.58 | 89.52 |
| 馬単 | 77.16 | 56.10 | 67.69 |
| 三連複 | 91.11 | 94.67 | 74.16 |
| 三連単 | 116.39 | 94.26 | 50.57 |
表にした方が比較はしやすくなるとは思うけど、手作業でHTML記述して行くのはなかなかの手間です。で、まあ、この表で見ると本来RMSEは数字が小さい方が精度が上がってるんですが、単勝的には一番大きな1.3998が最適。しかし、複勝、馬連、ワイド、馬単は1.3942が最適。本来自分の馬券スタイルはワイドメインなので1.3942で攻める方が良い結果が出来る気もするけど、三連複にも手を出したりするので選択に困り、現時点では1.3998を使ったりしてます。
しかし、実は昨日の朝からここまで24時間で行っていたModel Builderの学習を48時間にしてみるとどうなるかなって事で...以前には1週間とかやった事もありますが、まあ、過剰学習とかって話もあるので今週末の宝塚記念までに少しでもマシな学習モデルが出来上がればって悪あがきをしています。
昨年の5月に購入してPCに着けたシリコンパワー SSD 512GB 3D NAND M.2 2280 PCIe3.0×4 NVMe1.3 P34A60シリーズ 5年保証 SP512GBP34A60M28なんですが、今朝PC起動するとCrystalDiskInfoがピロリンっというので確認すると"正常99%"となってます。まっ、1%不良なのかな?既に6～7年な別のサブドライブなSSDは"正常96%"なんでまだ少しは問題無いかもだけど、なにせ起動ドライブなので万が一があれば😖
これ、昨年購入した時には3,861円だったのが同じamazonで今見ると6,280円で、セール中で5,652円となってます。まあ、円安なんかも影響しての事だとは思うけど1,791円上がったって事は146%って46%の値上がり?ちょっとえぐいな。まっ、たった1年でこれは同じものは買わないけど、価格的には同程度かちょい上ですね。ふ～む、ちと早急に判断するのが吉かな。
昨日(2024.6.15)にリリースされたのを発見したので入れてみましたが、相変わらずNG。まあ、そもそも原因はML.NET側にあるんだと思うので最新のLightGBMが利用出来ないのが残念です。せめてModel Builderに吸収されてくれれば利用は出来るのですが...歯がゆい感じです😞
昨夜から悩まされているのはレース詳細と払戻の2つを結合して集計する時に先週のレースでは問題無く行くのですが、今週のこれからのレースではうまく行かない。その理由が全く不明で行き詰ってます。違いは当然ですがまだ払戻データがない事なんですが、今のタイミングで結合してる時にどちらのテーブルの同じ状態なのに先週のレースから見れて今週は見れない。"INNER JOIN"は両方に該当データがあれば拾う筈。しかし、ここに落とし穴?
表示しようとする該当レースの条件諸々を取得し、その条件にあう払戻を集計させようとしてますが...
ちょっと気になり、条件諸々をデバッグ表示していてやっと分かった。確定しているレースではレース詳細の馬場状態に設定されるデータが未確定レースとでは違いがある!これから行われるレース詳細の馬場状態には芝とダートの両方に値が設定されているけど確定した時点で、芝のレースでは芝のみ、ダートレースではダートのみで該当しない馬場状態には初期値の0に戻されてる。なので、集計しようとする時に、表示しているレースが未確定だと両方に値があり、それと同じ条件で検索しても当然ながら該当するデータが無く集計不能になるorz
こんな事で１晩悩んでたと思うと...疲れがドッと出た😞
先週後半にいつもの様に通勤で帰宅時の上り坂で登らない😓 いや、帰宅出来たので登ってるんだけど遅いんです。下り坂や平坦な道ではそれ程違和感なく走るんですが、登り始めると途端に減速する感じ。アクセルベタ踏みしても40km/h程度が限界(制限速50km/hの道)。タコメーターは6,000とかまで上がったりしてるので、エンジン自体は回転してるので、ミッションかなぁって事で、いつもの友人の所に修理してもらうために持っていき、対処してもらう事になりました。
本来予算が取れれば買い替えたいと思ってますが、そんな余裕はないです。３年、もう少しで４年になるタントのリース代もあるし、毎月のやりくりに決して余裕がある訳でもないので...来年２月の車検までにはどうにかしなきゃとは思ってます。最近は物価上昇で軽自動車も高額になり、オンライン見積とかでデリカミニとかさらっとやると普通に300万円超える😧 人気のスペーシアカスタムなんかでも260万円程度だったかと。もっと安いミライースとかで妥協するべきかもしれません。ただ、冬場の通勤で積雪なんかも経験してるので4WDは必須なんですよね😞
２０２１年９月２２日に1,380円でサンワサプライの400-MA124BKという有線マウスを購入して使ってました。数日前に左ボタンの反応が悪い気がしてきたのですが、今朝はチャタリングするレベルに。昨日も迷ったんで迷わず発注してればと後悔してます。
価格.comで人気のマウスにしようかとBluetoothアダプタも検討。実は少し前にまだ家を建て替える前にPC本体をまだ床に直置きしてる頃、Bluetoothドングルをパソコンチェアで引っ掛けて潰しちゃってたんですが、特に早急に買い替える必要性を感じなくて放置。マウスと一緒に購入しようか悩みました。USB-BT50LEが良いらしいとかで1,780円とマウスはエレコムのM-XGM15BBSGM/ECが2,240円の合計4,020円。しかし、同じエレコムでM-GM10DBBK/ECなら2.4GHzですが、ドングル付属で1,250円と価格に負けてこちらを発注で明日午前には到着予定です。
このところ有線にしてた理由はBIOS設定時にBluetoothとかでは使えなかったのが理由なんですが、2.4GHzならドライバーとか関係無しに動くのならBIOS設定時にも利用可能かは気になる。
追記 2024.6.3
新しいマウスが到着したので早速使ったみました。特に何もせずともマウスにエネループの単3を１本セットして、PCに付属のドングルつけて完了です。予想通りBIOS設定時にも利用可能です。若干以前のマウスと形状が違うので直ぐに手になじむ感じではないけど、これは慣れの問題かと思います。ボタンのクリック音が若干前のより大きいけど、特に同室で寝る人が居るわけでもないので大丈夫。動きも若干違うけど、これはWindowsの設定で変えられる?って思いながら、そもそもマウスの取説とかも読まずに使ってます。普通に使えたから読む必要性を感じなかったんですが、念の為にメーカーサイトを見に行くと「エレコム マウスアシスタント5」なる物がある事をしりました(笑)
多分、この最新バージョンアップが数日前にあったんですが、このバージョンになってOpenFileDialogクラスのフィルタープロパティのチェックが強化された?ここまで
OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog(); ofd.Filter = "mlnet形式ファイル(RaceJuni*.mlnet)|RaceJuni*.mlnet"; ofd.Filter += "|"; ofd.Filter += "モデルファイル(RaceJuni*.zip)|RaceJuni*.zip";
としてても問題無く動いてました。しかし、
いきなり、何も修正したりして無かった部分でこんなエラーが出てびっくり(笑) どう考えてもVisual Studioのバージョンアップしか原因が考えられない。
string filter = "mlnet形式ファイル(RaceJuni*.mlnet)|RaceJuni*.mlnet"; filter += "|"; filter += "モデルファイル(RaceJuni*.zip)|RaceJuni*.zip"; ofd.Filter = filter;
とすれば問題無く動くので修正しました。
朝からちょっと時間取られたorz
オッズ・マスターズ・グランプリには多分ほぼぼ参加登録はしてます。15年以上前に本当に気合入れてた頃には何度か景品貰えたりした記憶もありますが、ここの所はただ登録してるだけでサイトにログインすらせずにルールを把握してない状態でした。
久しぶりにちょっと頑張るつもりで今日は全レースに投票。しかし、思えば今回は7月21日までなんですが、今月16日以降は変則勤務になるので土日が必ずしも休みではないので、やっちまった感は否めません😞 netkebai.comの俺プロ(やっと8段)とは違いリアルマネーが使われる戦いでどこまでやれるかです。3,500位までは確定で賞品ありますが、それ以降50,000位までは抽選での賞品なので確定は最低でも目指したいですね。
追記 2024.6. 16:41
なかなか上手く行かないのがギャンブルですね😩
