【ITニュース解説】Backtesting a Betting Strategy with Historical Odds Data in Python

バックテストとは、過去のデータを利用して、特定の戦略がもし実際に実行されていたらどのような結果になったかを検証する手法である。人間は成功した例を記憶しやすく、統計的な全体像を見落としがちだが、バックテストは過去のあらゆる情報を機械的に評価するため、客観的な戦略の有効性判断を可能にする。プロのデータ分析チームでは、この手法が日常的に大規模なスケールで活用されている。

この記事では、スポーツベッティングの戦略をPythonプログラミング言語を使ってバックテストする具体的な流れが解説されている。まず、過去のオッズや試合結果のデータをAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）経由で取得するところから始める。Orbistats APIが利用され、複数のシーズンにわたるデータを一貫した形式で提供するため、データの品質や互換性の問題を回避できるメリットがある。APIからのデータ取得では、認証手続き、大量データを効率的に取得するためのページネーション、そしてサーバーへの負荷を考慮したレートリミット（短時間に多数のリクエストを送りすぎないための制限）への対応が必要となる。一度取得したデータは、分析を繰り返す際に再ダウンロードの手間を省くため、ローカルストレージにキャッシュとして保存しておくことが一般的である。

次に、取得したJSON形式の生データを、Pythonのデータ解析ライブラリであるPandas（パンダス）のDataFrame（データフレーム）という表形式に整理する。この段階では、試合ID、開催日時、チーム名、最終スコア、クロージングオッズといった必要な情報を抽出し、データに不足がある場合の処理（欠損値処理）や、日付や数値といったデータ型の適切な変換を行う。特に、オッズデータは数値型に、開催日時は日付時刻型に変換することで、後の計算や分析に適した形にする。さらに、最終スコアから「ホームチームの勝利」「アウェイチームの勝利」「引き分け」といった試合結果を判定し、新しい列として追加する。

バックテストで特に重要なのが、オッズを正しく理解することである。ブックメーカーが提示するオッズは、その結果が発生する「暗示的確率」を示している。例えば、オッズ2.00は50%の確率に相当する。しかし、ブックメーカーは利益を確保するため、提示する全結果の暗示的確率の合計が必ず100%を超えるように設定している。この100%を超える部分が「ブックメーカーのマージン」（またはオーバーラウンド、ヴィグ）であり、これが実質的にベッターが支払う手数料となる。そのため、どんな戦略であっても、このマージン分以上のリターンを出さなければ、平均以上の成績とはみなされない。このマージンを排除して計算されるのが「フェアな確率」であり、市場が示すより真の確率に近いものと見なされる。

データ分析を効率化するために、元の「1試合につき1行」のデータ構造を、「1つの選択肢（特定の試合におけるホーム勝利、引き分け、アウェイ勝利のいずれか）につき1行」という形式に変換する。この「ロング形式」と呼ばれる変換により、各選択肢に対して、そのオッズ、暗示的確率、フェアな確率、そして実際にその選択肢が的中したかどうかの情報が付与される。また、オッズが低い（人気が高い）選択肢を「本命」、オッズが高い（人気が低い）選択肢を「大穴」としてランク付けする情報も追加され、様々な戦略の定義に活用できるようになる。

戦略は、この準備されたデータに対して適用するシンプルなルールとして定義される。例えば、「常に本命の選択肢に賭ける」「常に引き分けに賭ける」といった具体的なルールが考えられる。これらの戦略をデータに適用し、もしそのルールに従って一律の賭け金で賭けていた場合の累積損益、的中率、平均オッズ、ROI（投資収益率）、そして最大ドローダウン（一時的な損失の最大幅）といった評価指標を算出する。これらの指標は、戦略のパフォーマンスとリスクを客観的に評価するために不可欠なものだ。

しかし、単に高いROIが出たからといって、その戦略が未来永劫にわたって有効であるとは限らない。特に試行回数が少ない場合、偶然によって良い結果が出る可能性があるためである。これを検証するために「ブートストラップ法」という統計的な手法が用いられる。これは、既存の賭けの履歴からランダムに、重複を許してサンプルを繰り返し抽出し、それぞれのサンプルのROIを計算することで、戦略のROIが統計的にどの程度の範囲で変動しうるか（信頼区間）を推定するものである。この信頼区間がゼロ（またはブックメーカーのマージンを考慮した期待値）を含む場合、その戦略は統計的に有意な優位性を持っているとは断言できない。

また、市場のオッズが確率をどの程度正確に予測しているかを評価する「キャリブレーション」も重要な分析である。例えば、「10%の確率」と市場が評価した選択肢が、実際に過去データ上で10%の頻度で的中しているかを確認する。もし市場の予測と実際の的中率との間にずれがあれば、そこに利益を得る機会が隠されている可能性がある。これは「本命-大穴バイアス」として知られる現象で、大穴は過大評価されがちで、本命はわずかに過小評価されがちという傾向を指す。

バックテストにおける最大の誤りの一つが「過学習」である。これは、過去の特定のデータパターンに戦略が過度に適応しすぎてしまい、未知の未来のデータにはまったく通用しなくなる現象を指す。これを回避するためには、取得したデータを時間順に「トレーニングデータ」（過去の期間）と「テストデータ」（未来の期間）に分割する手法が不可欠である。トレーニングデータで戦略を調整し、その後、一切触れていないテストデータでその戦略の真のパフォーマンスを評価する。もしテストデータでのROIがトレーニングデータと比較して著しく低下するようであれば、その戦略は過去のデータに過学習している可能性が高い。さらに厳密な検証方法として、時系列に沿ってトレーニング期間とテスト期間をずらしていく「ウォークフォワードテスト」も紹介されている。

数値的な結果だけでなく、各戦略の累積損益の推移を時系列でグラフ化した「エクイティカーブ」として視覚化することも非常に重要である。このグラフを見ることで、戦略がどのように利益を積み上げてきたか、あるいはどのような期間に大きな損失（ドローダウン）を経験したかなど、リスクの実態を直感的に把握できる。また、常に一定額を賭けるのではなく、手元の資金（バンクロール）の一定割合を賭けるという、より現実的な資金管理をシミュレーションすることも可能である。

バックテストを行う上での一般的な注意点として、いくつかの重要な落とし穴が指摘されている。まず「ルックアヘッドバイアス」は、賭けを行う時点では知り得ない未来の情報を戦略に組み込んでしまう誤りを指す。例えば、試合後の最終スコアや統計情報を、試合前の予測に利用してはならない。次に「クロージングオッズの過信」とは、実際の取引ではクロージングオッズ（試合直前の最終オッズ）で常に賭けられるわけではない点である。また「マージンの無視」は、前述のブックメーカーのマージンを考慮せずに戦略の利益を評価する誤りである。「少ないサンプル数」での判断は偶然の結果を過大評価する危険がある。「データスヌーピング」は、多数の戦略を闇雲に試すことで、偶然たまたま良い結果が出た戦略を選んでしまうことを指す。データの「生存者バイアス」や「カバレッジのギャップ」にも注意し、欠損データがないか確認することも重要だ。そして、たとえROIが高くても「ドローダウン」が大きい戦略は、心理的な負担が大きく、途中で諦めてしまう可能性が高い。

このバックテストのパイプラインは、統一されたデータスキーマを持つOrbistats APIを利用しているため、サッカーだけでなく、バスケットボール、テニス、野球といった他の様々なスポーツにも比較的容易に応用できる。さらに発展的な取り組みとしては、より洗練された予測モデル（例：Eloレーティング、ポアソン分布）の導入、アジアンハンディキャップやトータル（オーバー/アンダー）といった異なるマーケットタイプのテスト、チームのフォームや統計データの戦略への組み込み、そして戦略のエッジが時間とともにどのように変化するかを分析することなどが挙げられる。最終的には、バックテストで検証されたルールをライブシステムに連携し、実際の取引に活用することも可能となる。

バックテストの最終的な目標は、必ずしも必勝戦略を発見することだけではない。むしろ、数多くのアイデアのうち、実際に機能しないものがほとんどであることを、迅速かつ低コストで確認することに大きな価値がある。これにより、真に信頼できる、ごく少数のアイデアにのみ、貴重な時間とリソースを集中させることが可能になる。