Quand on a toutes les informations,
les courses ne sont plus un jeu de hasard
10 années d'historique hippique français (1996-2005) structurées et organisées pour l'analyse quantitative.
Modèle de Données Vectoriel
Un maillage relationnel parfait reliant les entités majeures pour une extraction haute fréquence.
Table : Courses
Hippodrome, Météo, Prix, Distance
Table : Acteurs
Spread Cotes, Déferrage, Recul
Table : Rapports
Entités Humaines
Chevaux, Jockeys, Entraîneurs
Un Volume
Sans Précédent
Une base de données relationnelle brute. Chaque course, chaque acteur, chaque rapport a été capturé, normalisé et indexé pour permettre des jointures instantanées.
SELECT c.id, a.cheval_id, r.quarte_ordre
FROM courses c
INNER JOIN acteurs a ON c.id = a.course_id
INNER JOIN rapports r ON c.id = r.course_id
WHERE a.deferre = 'Des 4'
AND a.ecart_pmu_pmh > 10
AND c.meteo = 'Bon'
AND a.recul = TRUE;
Interroger
40+ Paramètres
Avoir des données ne suffit pas. Le système Huggy intègre des algorithmes de requêtage conçus pour croiser plus de 40 champs dynamiques instantanément.
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Granularité Extrême
Déferrage, oeillères, recul au départ, météo, type d'autostart, sexe, âge, historique père/mère.
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Performance d'Indexation
L'intégrité de la base est assurée par une architecture optimisée, empêchant la corruption des tables relationnelles.
De l'Archive à
la Prédiction
Le passé sert à modéliser l'avenir. En isolant des "Profils Types" sur 10 ans, le moteur déploie des algorithmes statistiques pour valider vos stratégies.
Loi de Bernoulli
Le système ne promet pas de certitudes, il calcule des espérances mathématiques. En utilisant la loi binomiale, Huggy calcule la probabilité exacte d'être en bénéfice sur une séquence N de courses.
Simulation Monte-Carlo
Générez des milliers de trajectoires aléatoires basées sur la variance historique de vos requêtes. Identifiez le "Drawdown" maximum (perte consécutive) avant d'engager le moindre capital.
- > Calcul du Yield (Rendement)
- > Écart-type des séries perdantes
- > Optimisation du Bankroll
Une Manne pour
le Machine Learning
À l'ère de l'Intelligence Artificielle, l'accès à la donnée structurée est devenu la ressource la plus précieuse. Cette archive de 1996-2005 possède deux atouts majeurs et irremplaçables :
1. Alpha Organique
Les marchés actuels sont saturés d'arbitrage algorithmique. Cette base contient le Smart Money Spread (Ecart PMU/PMH) capturé avant l'invasion des bots.
2. Corpus NL2SQL
Avec 40+ paramètres par table, c'est le terrain de jeu parfait pour le Text-to-SQL. Entraînez des agents de Raisonnement à transformer des questions en jointures complexes.
Licences & Acquisition
Exportation native en SQL (.sql) ou CSV pour intégration Data Warehouse.
Segment Analyst
Pack R&D
- 2 ans de données (Sample)
- Structure relationnelle complète
- Spread PMU/PMH limité
Historical Deep-Dive
Full Archive
- La base intégrale 1996-2005
- Spread PMU/PMH Inclus
- Accès natif SQL structuré
- 40+ Variables par course
Enterprise / Quants
Reasoning Engine
- Transfert Propriété Intellectuelle (Code Source)
- Module Bernoulli & Monte-Carlo
- Query Builder Original