最近皆さんはイランの話題をよく耳にしますが、Polymarketには大物がおり、静かにテニスマーケットから16.5万ドル（約120万円）以上を稼ぎ出しました。

この人物は現場に行かず、コーチにメッセージも送りません。彼が頼りにしているのは、コンピューター内で動作する機械学習モデルだけです。
こちらが彼のウォレットです：
彼の最近の2つの取引は、少し「陰」な感じです：
パリバンク・オープン：セレンドロ vs ボンジ
利益：$25,184.10（+47.55%）
パリバンク・オープン：クリスティアン vs ティエン
利益：$24,413.96（+166.7%）
彼はどうやってテニスを攻略しているのか？要するに、4つのステップです。

1. 「データの聖杯」を作った
1985年から2024年までの約10万試合のプロテニスデータをすべてモデルに入力しました。サーフェスタイプ、ダブルフォルト、ブレークポイントなど、思いつくものはすべて含まれています。
しかし、それだけでは不十分で、本当にすごいのは彼が計算した数値です：
二人の勝率差
年齢差
クレーや芝など特定のコートでの各自の実力スコア（ELO）

2. 最も重要なデータを見つけ出した
タイタニック号の「ファーストクラス、女性」が最重要の生存指標だったのと同じように、彼も膨大なデータの中から、勝敗を予測する最も重要な2つの要素を抽出しました：
二人の総合実力スコアの差
今日のコート上での二人の実力スコアの差
数学的に証明されたのは、例えば赤土でナダルと対戦した場合、彼の「赤土ELOの輝き」はほぼ無敵だということです。

3. モデルに「リレー」させた
最初に単一の決定木を試し、正確率は74%でした。次に基本的なELOルールを適用し、72%でした。その後、「ランダムフォレスト」というモデル（94本の木が投票し合う仕組み）を使い、正確率は76%に達しました。それでも十分ではありません。
最後に彼が使ったのは、XGBoostという手法です。
これは木が一斉に投票するのではなく、次々と「リレー」していきます。次の木は前の木の誤りを見つけて補正し、過剰適合を防ぐ「正則化」技術も加えた結果、正確率は85%に跳ね上がり、より複雑なニューラルネットワークを超える性能を示しました。

4. 実戦で検証した
彼は2024年までのデータでモデルを訓練し、その後、終わったばかりの2025年全豪オープンを予測しました。
結果は：
116試合中、99試合を的中（正確率85.3%）
試合開始前に、モデルはシナーが無敗で優勝すると予測していました。
インサイダー情報は一切なく、ただ：
一台のコンピューター
オープンソースのPythonコード
XGBoostアルゴリズム
そして、多くの人に注目されていない市場で大胆に賭ける勇気
だけに頼ったのです。
私はとにかくこの手法を真似しようと思っています。
ウォレットに接続するだけで自動的に彼の取引をコピーできるコピー取引ロボットもあります。
こちらをクリックして、彼のポジションを同期させてください：