BASE DE DONNEES COURSES HIPPIQUES
HI / JA / RU

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.

Exemples d'extractions quantitatives

Rendement d'un cheval spécifique sur terrain lourd.

% de réussite de la Corde N°1 à Vincennes.

Performance du duo Jockey/Entraîneur + Déferré des 4.

Rentabilité du Favori PMH quand l'écart PMU-PMH est > 15.

Taux de réussite des femelles de 4 ans en À Réclamer.

Impact d'un recul de 25m sur le meilleur Chrono.

Rapports moyens du Quinté selon le nombre de partants.

Efficacité des apprentis jockeys dans les Groupes I.

Comportement des chevaux avec oeillères sur le sable.

Chevaux Maiden se plaçant sur distances > 2000m.

Jockeys / Entraîneurs
-- Core Algorithm : Extraction Multicritères
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;
2. Le Moteur (Algorithmes)

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.

  • Granularité Extrême

    Déferrage, oeillères, recul au départ, météo, type d'autostart, sexe, âge, historique père/mère.

  • Performance d'Indexation

    L'intégrité de la base est assurée par une architecture optimisée, empêchant la corruption des tables relationnelles lors des requêtes lourdes.

3. La Modélisation Quantitative

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.

P(X ≥ k) = ∑ i=kn (ni) pi (1-p)n-i

Simulation Monte-Carlo

Générez des milliers de trajectoires aléatoires basées sur la variance historique de vos requêtes. Identifiez le Drawdown maximum avant d'engager le moindre capital.

  • > Calcul du Yield (Rendement)
  • > Écart-type des séries perdantes
  • > Optimisation du Bankroll
4. Horizon 2026 : Le Carburant IA

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.

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

950€
  • 2 ans de données (Sample)
  • Structure relationnelle complète
  • Spread PMU/PMH limité
Le Dataset Complet

Historical Deep-Dive

Full Archive

4 500€
  • La base intégrale 1996-2005
  • Spread PMU/PMH Inclus
  • Accès natif SQL structuré
  • 40+ Variables par course

Enterprise / Quants

Reasoning Engine

45 000€+ / IP
  • Transfert Propriété Intellectuelle (Code Source)
  • Module Bernoulli & Monte-Carlo
  • Query Builder Original
Notes sur un cheval

Résumé de la requête

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Pour toute demande d'audit technique, d'échantillon R&D ou d'acquisition de licence complète.

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