赛马博弈论：如何结合马匹血统、骑师状态与场地湿度进行多维度建模？

在真实赛马场与投注盘之间，信息并不对称，赔率像是一面镜子，映照大众信念也放大偏差。基于赛马博弈论的视角，把马匹血统、骑师状态与场地湿度融为一体，构建可解释且可交易的多维度建模框架，才能在不完全信息环境中发现价值投注。

主体与信息结构：将马厩与骑师视为行动者，投注者与庄家视为对手方策略集。市场赔率是对手的公开承诺，模型概率则是我方的私有信念，二者差额决定是否下注与注码强度。

特征工程（血统）：以父系/母系胜率、距离适性、草/泥地亲和与早熟度为核心，构造血统向量；加入“耐湿指数”（历史湿地表现加权），并针对血统×赛道类型设置非线性交互，捕捉先天速度型与耐力型的差异。

特征工程（骑师与湿度）：用骑师状态的时变特征表示手感与节奏，如近5/10场加权胜率、出闸反应、末段冲刺指数；湿度侧以场地含水率、官方“Going”、气温与风速构成环境面板，并加入湿度×血统亲和、湿度×出闸速度等关键交互项。

建模与博弈融合：采用分层贝叶斯或多层Logit输出胜率，层级覆盖马匹-骑师-赛道-赛季，稳住小样本波动；将市场赔率作为“对手策略”，以校准后的模型概率对比隐含概率，形成“边际价值”评分，并用凯利准则或其分数版控制仓位。为防过拟合，配合等值回归/温度缩放做概率校准与稳健化。

案例速写：某泥地短途，赛前湿度上升。模型在“耐泥血统×高湿度”交互下，将A马胜率从0.18修正至0.24，而盘口仍按0.19计价；按半凯利下注，经赛后回测，类似情形样本的夏普大幅优于基线，验证“血统—湿度”耦合的溢价来源。

评估与部署：进行按赛日分组的时序回测，关注Brier分、对数损失与收益曲线；做湿度情景敏感性与跨赛道迁移测试；上线后启用轻量多臂老虎机做赔率—模型差异的动态探索，持续学习对手盘的调整节奏与弱点。通过这套闭环，既提升可解释性，也稳步提高价值投注命中率。